개인화는,
인구 통계 데이터나 개개인의 행동 데이터, 구매 이력과 같은 과거 데이터 그리고 선호도 등을 모아서 분석하고 이를 토대로 각자에게 가장 알맞은 사용자 경험을 제공하는 것입니다. 더 자세히 말하자면 단일 경험이 아닌 각 사용자에게 필요와 상황에 맞는 경험을 제공함으로써 그들의 요구를 효과적이고 효율적으로 충족시켜주고, 상호 작용을 보다 빠르고 쉽게 만들어 고객 만족도와 전환 등의 비즈니스 주요 지표를 개선하는 작업을 의미합니다.
모든 것이 온라인으로 옮겨가면서 온라인 비즈니스가 더 활발히 이루어지고, 중요해지고 있는 이때에 개인화는 단순한 트렌드가 아니라 매우 중요한 전략 중 하나입니다. 남들이 다 하니까 혹은 다들 이게 중요하다고 하니까 하는 것이 아니라, 왜 그리고 어떻게 해야 하는지를 잘 알고 또 잘하는 것이 참 중요하겠죠.
그렇다면 개인화가 주는 비즈니스 이점은 무엇인지부터 함께 살펴보도록 하겠습니다.
개인화의 비즈니스 이점
1. 인게이지먼트율 개선:
고객이 들어온 랜딩 페이지에서 바로 나가지 않고 여러 페이지를 옮겨 다닌다거나, 페이지나 사이트에서 체류하는 시간이 늘어난다거나, 버튼이나 이미지 같이 사이트에서 제공하는 기능들을 적극적으로 활용하면 할 수록 사이트에 대한 인게이지먼트가 높아진다고 할 수 있습니다. 인게이지먼트는 결국 사이트에 대한 방문자나 사용자의 관심도입니다. 사이트에 들어왔는데, 내가 관심 있었고 내가 찾던 무언가가 눈에 보이면, 그것을 클릭하게 되지 않겠어요?
2. 브랜딩 및 고객 경험 관리:
개인화는 브랜드나 고객 경험 측면에서도 긍정적인 효과를 미칩니다. ‘사이트가 마치 나를 잘 알고,나를 이해하는 것 같다’라는 느낌을 주거나,‘내가 원하는 무언가를 쉽고 편하게 얻어내거나 이뤄낼 수 있었다’라는 느낌을 갖게 하는 것은 고객에게 긍정적인 영향을 주는 것이죠. 이는 브랜드에 대한 긍정적인 이미지를 가지게 하고, 높아진 사이트 경험 및 만족도는 브랜드나 사이트에 대한 충성도를 높이는 효과를 이끌어 낼 수 있습니다.
3.전환 최적화:
사이트에 대한 좋은 경험은 보이지 않는 무언가에만 긍정적인 영향을 주는 것이 아니라, 실제 비즈니스 성과에도 좋은 결과를 가져오게 됩니다. 적시 적소에 지금 가장 필요로 하는 것을 개인화된 메시지로 전달할 수 있다면, 마이크로 & 매크로 전환율을 높일 수 있고, 이는 궁극적으로 매출과 같은 비즈니스 성과에 크게 기여하는 잠재적 가능성을 가지게 됩니다.
더불어 개인화를 통하여 형성된 긍정적인 경험은 첫구매 이후 더 많은 재구매 및 업셀, 크로스셀 등의 기회를 이끌어 낼 수 있습니다. 그뿐만 아니라 사용자의 여정 중 특정 상황에서 성과가 검증된 관련 캠페인이 자동으로 실행되도록 하여 시간과 비용을 절약하고, 고객에게 일관된 경험을 제공할 수 있습니다.
테스팅에 대해서
우리가 오늘 다뤄볼 내용은 개인화 중 테스팅입니다. 테스팅은 이름에서도 알 수 있듯이 테스트를 통해 나의 가설을 검증해보는 것입니다. 목적한 가설에 대해 기본 컨트롤 그룹과 여러 테스트 그룹을 서로 비교하여 결과를 통해 가설을 검증하는 것으로, 우리가 가지고 있던 추측을 데이터로 전환하여 그 데이터에 입각한 결정을 가능하게 합니다.
A/B 테스트라면 A와 B중에서 무엇이 더 의미 있는지 인사이트를 얻기 위한 테스트입니다.
근데 잠깐 생각해 볼까요? 만약 A/B 테스트 결과로 A가 B보다 성과가 더 좋았다면, A가 우리 사이트에 더 어울리는 콘텐츠였다는 것인데, 우리는 정말 우리 사이트의 모든 사람에게 A가 무조건 더 나은 콘텐츠라고 자신 있게 말할 수 있을까요? 따지고 보면 테스트의 대상이 되었던 사람들이 A를 좋아할 확률이 B보다는 조금 더 높았다는 것이잖아요. ‘A, B 중에는 A가 나으니까 무조건 A로 가자’ 하는 것도 좀 아닌 것 같습니다.
B가 어울리는 사람들에게는 B를 보여주고, A를 좋아했던 사람들에게는 A를 보여주는 것이 오히려 현명한 결정이 될 수 있을 겁니다. 그렇기 때문에 A/B 테스트 같은 것은 궁극적으로 개인화를 아주 잘하기 위한 시작점이 되어야 합니다.
그렇다면 개인화를 위해 어떤 것들을 생각해봐야 하는지, 어떻게 해야 하는지 이야기해 봅시다.
어떻게 해야 하는지
1.누구 Segment
테스트의 첫 번째가 되는 세그먼테이션입니다. 세그먼테이션은 사용자들을 다양한 데이터 기준으로 더 작은 그룹으로 나누는 것을 의미합니다. 체류 시간, 관심 제품 등의 행동 기반, 유입 소스 기반, 접속기기나 브라우저 등의 기술적 환경, 이를 모두 조합한 조건 등 다양한 조건을 기준으로 나눌 수 있습니다. 한 사람이 하나의 세그먼트에만 속하진 않으며, 속해 있는 세그먼트는 언제든 바뀔 수 있습니다.
테스트를 진행할 때 전체 트래픽으로 할 수도 있고 실제로 그것이 정말 의미 있을 수도 있겠지만, 이보다 일부 세그먼트에게만 하는 것이 더 유의미한 경우가 많이 있는 것 같습니다.
예를 들어, 네비게이션에 대한 테스트를 진행한다고 가정해 봅시다. 우리 사이트에 이미 여러 번 방문해봤고 심지어 사이트에서 상품을 구매한 적도 있는 액티브 고객이라면, 그 고객은 어디에 무엇이 있는지 이미 다 아는 사람이기 때문에 이 테스트 자체가 의미가 없을 수 있습니다. 테스트의 목적 자체를 희석시킬 수 있기 때문에 신규 방문자를 대상으로 테스트를 진행해야 더 명확하고 정확한 테스트가 가능해지는 것입니다.
다른 예를 한 번 들어볼까요? 만약에 사이트의 CTA에 대한 테스트를 진행하기로 결정했습니다. 첫 번째 예와 비슷하게 이 액션을 해본적이 없는 사람들을 대상으로 테스트를 하는 것이 의미가 있을 것입니다. 만약에 테스트하고자 하는 CTA가 아닌 다른 방법들을 이미 알고 있는 사람들을 제외하지 않는다면, 테스트 결과는 크게 달라질 수도 있기 때문입니다.
이렇게 캠페인의 목적이나 내용에 따라서 어떤 세그먼트, 어떤 고객을 대상으로 테스트할 것인지 결정하는 것은 테스트에서 매우 중요한 시작 단계입니다.
2.언제 Rule
세그먼트를 정했다면 다음은 테스트 시점 및 조건을 결정할 차례입니다. 만약 고민이 되어서 결정할 수가 없다면 우선은 트래픽이 가장 많이 몰리는 곳, 사이트 전반 퍼널의 주요 길목과 포인트를 찾아보세요. 혹은 퍼널에서 가장 큰 drop-off를 보이는 곳 혹은 그 바로 직전 시점, 우리가 생각했을 때 이 시점에서 고객이 보여야 할 것 같은 액션을 하지 않는 곳, 그곳이 테스트를 시작하기 가장 좋은 곳이 될 수 있습니다.
한 가지 더 말씀드리자면 테스트의 시점은 꼭 사이트 혹은 페이지에 들어오자마자일 필요는 없습니다. 유입 N초 후, 사이트를 이탈하려고 할 때, 페이지에서 아무것도 하지 않고 있을 때, 혹은 다른 캠페인을 보거나 클릭했을 때 등 발동 시점조차도 테스트의 요소가 될 수 있습니다. 가지고 있는 다양한 데이터들을 활용해 보세요.
3.무엇 What
테스트를 할 수 있는 것은 정말 무수합니다. 있는 것을 바꾸는 것뿐만 아니라, 새롭게 넣거나 혹은 빼는 것도 테스트입니다. 만약 어떤 것을 테스트해야 할지 모르겠다면, 요소 테스트부터 해보세요.
이 외 오류, 소요 시간, 작업의 반복 등 보이지 않는 경험에 대한 테스트도 할 수 있습니다. 하지만 우리가 궁극적으로 원하는 것은 요소 테스트가 아니라, 경험 테스트입니다.
카드사에서 실제 진행했던 테스트 예를 한가지 보여드릴게요. 고객이 사이트에서 금융 서비스를 신청하기 위해서는 4개의 페이지를 거쳐야 했습니다. 그런데 첫 번째 그리고 마지막 페이지에서의 이탈률이 높은 것을 감지했고, 이를 개선할 테스트가 필요했습니다. 데이터와 페이지를 분석하고 가설을 세운 마케팅 담당자는 첫 번째 페이지에 있는 이자율에 대한 안내를 가장 마지막 페이지에서 한 번 더 보여주는 테스트를 진행했습니다.
테스트 이전에 세웠던 가설대로 마지막 페이지까지 도달한 고객들이 첫 번째 페이지에 있던 이자율에 대한 내용을 다시 보기 위해서 뒤로 가기를 누르는 경우가 많았고, 금융 관련 사이트이다 보니 오류가 뜨거나 다시 처음부터 시작해야 하는 이슈가 생기는 것이었습니다.
실제 이 테스트를 통해 첫 페이지에만 있었던 이자율 안내를 마지막 페이지에 추가함으로 이탈률을 개선하고 전환율을 월등히 높일 수 있었습니다.
만약 정말 무엇을 테스트해봐야 할지 여전히 확신이 없다면, 서베이 템플릿을 통하여 개선이 필요한 영역이 무엇인지 고객에게 직접 물어보는 것도 하나의 방법이 될 수 있습니다.
4. 목적 Goal
(A) 캠페인 지표
고객사에게 테스트 요청을 받았을 때, 가끔 캠페인의 목적에 대해 되묻곤 합니다. 내용만 봤을 땐, 목적 파악이 잘 안되기 때문이죠. 더군다나 캠페인의 성과를 위해 측정하고자 하는 지표도 없이 요청하시는 경우가 가끔, 아니 자주 있습니다. 제가 그렇게 질문했을 때 돌아오는 대답은, 항상 거의 비슷합니다.
"그냥 한번 해보려구요"
"저도 잘 모르겠는데. . . 팀장님이 하라셔서요😅”
물론 실무자의 마음을 이해하지 못하는 것은 아닙니다. 하지만 어떤 결과를 가장 중요하게 생각할 것인지 최종 목적을 정하고 시작하는 것은 그 무엇보다 중요합니다. 그래야 결과로 헷갈리거나 흔들리지 않을 수 있기 때문입니다.
테스트는 ‘한 번 해볼까’, ‘한 번에 다 하자’와 같은 마음으로 시작하면 안 됩니다. ‘테스트의 목적이 무엇인지’,‘테스트를 통해 얻고자 하는 답은 무엇인지’, ‘그것을 어떻게 평가할 것인지’에 대해 계획하고, 한 번에 하나씩 해야 정말 의미 있는 테스트가 될 것입니다. 많은 사람들의 도움과 노력으로 힘들게 테스트를 시작했는데, 의미 있는 결과를 얻지 못하고 끝나버린다면 너무 슬프지 않겠어요?
(B) 캠페인 실행 기간 및 성과 측정 기간
캠페인 실행 기간(Campaign Duration)과 성과 측정 기간(Goal Duration)을 어떻게 설정할지도 중요한 고려 사항 중 하나입니다. 캠페인 실행 기간은 테스트 운영 기간, 성과 측정 기간은 전환을 집계할 때 전환에 대한 기여를 인정해주는 기간을 의미합니다.
위 이미지처럼 캠페인 실행&성과 측정 기간에 따라 데이터는 매우 달라질 수 있습니다. 캠페인 기간을 결정하는 것은 어렵지 않지만, 성과 측정 기간을 정할 땐 많은 고민을 하실 것 같습니다. 그렇다면 평균 전환까지의 리드 타임, 혹은 사이트 재방문 주기를 참고하셔서 정하실 것을 권장해 드립니다.
그 다음은?
모든 테스트는 또 다른 테스트를 위한 프롤로그입니다.
좋지 않은 결과가 나왔다고, 그 테스트가 실패한 것은 아닙니다. 나의 예상과는 조금 다른 데이터도 사실은 새로운 인사이트를 주는 결과이니, 이것 또한 분석하고 다음 계획을 세우는 것이 저희가 가져야 할 자세인 것 같습니다.
또 다른 테스트를 계속 이어 나감으로 좋은 성과의 테스트를 계속 누적해 가야하고, 연계 분석을 통해 그 대상들을 이해하려고 노력해야 합니다. 테스팅은 우리가 정말 알고 있었던 것인지, 우리가 잘못 생각했던 것은 아닌지, 몰랐던 새로운 것을 알게 되며 고객을 이해하게 되는 다양한 인사이트를 얻을 좋은 기회이기도 하기 때문이죠.
A 그룹에겐 할인 쿠폰, B 그룹에겐 샘플을 주는 테스트를 진행했다고 가정해 봅시다.
테스트 결과 할인 쿠폰 그룹의 전환율이 더 높았다고 한다면 무엇을 추가로 주는 것보다 할인해주는 것이 더 의미 있다는 스터디도 얻었지만, 우리 사이트에 들어오는 사람들, 최소한 우리가 타겟으로 잡았던 A 그룹에 대해서 알게 된 것입니다.
이렇게 테스트는 고객에 대한 정보를 얻는 간접적인 수단이 될 수 있습니다.
테스트 결과를 분석 솔루션과 연계하여 고객을 더 깊이 이해함으로 또 다른 테스트의 시작점으로, 그리고 우리가 원하는 궁극적인 목표를 위하여 활용할 수 있어야 합니다.
리프트 모델(Lift Model)
리프트 모델에 대해 아시나요? 이 모델은 2009년에 Chris Goward에 의해 처음 소개된 모델로 사이트 및 고객 경험을 분석하고 A/B 테스트 가설을 세울 때에 적용할 수 있는 기준이며, 6가지의 항목으로 이루어져 있습니다.
오늘 우리는 그중 5가지 항목에 대해 이야기해 봅시다.
1.Relevance
고객들이 볼 것이라고 생각했던 것들을 실제 보여주고 있는지?
방문자의 니즈나 기대에 맞는 것을 보여주고 제공하는 것은 중요합니다. 그렇지 않으면 고객들은 방향을 잃고 헤매다 사이트를 그냥 떠나게 되겠죠.
2. Clarity
우리의 가치와 CTA를 명확하게 표현하고 있는지?
페이지에서 전달하고자 하는 것이 명확해야 합니다. 디자인과 이미지가 될 수도, CTA가 될 수도 있죠.
우리는 그게 무엇이든 명확히 하여 고객이 사이트와 페이지를 이해하는데 어려움과 방해물이 없도록 해야 합니다.
3. Urgency
지금 당장 액션을 취해야 한다는 지표가 있는지?
잠재 고객에게 왜 신속하게 액션을 취해야 하는지 알려줘야 하고, 또 그렇게 하도록 유도해야 합니다. 왜 지금 이 행동을 해야 하는지에 대한 일관된 메시지를 보여주면, 고객들이 빨리 해야 한다는 생각을 가지도록 하는 데 도움이 될 것입니다.
4.Anxiety
전환 액션과 연관된 잠재적인 불안 요소는 무엇인지?
불안 요소를 제거해야 합니다. 그리고 여러 메시지와 evidence를 통해 고객과의 신뢰를 구축하는 것에 집중해 보세요.
5. Distraction
고객을 목표에서 멀어지게 할 수 있는 요소가 있지는 않은가?
불필요한 제품 옵션, 링크 및 관련 없는 정보와 같은 주의를 산만하게 하는 요소를 최소화하면 전환율이 높아집니다.
LIFT 모델의 이 다섯 가지 요소는 웹 사이트 개선을 위해서 활용할 수도 있습니다. 아마도 완벽한 사이트를 만드는 것은 영원히 불가능할 테지만, 그렇기 때문에 우리는 다양한 메시지, 다양한 웹 디자인, 콘텐츠를 보여주는 방법을 끊임없이 테스트하고 개선하기 위해 노력해야겠죠.
마지막으로 인사이더 파트너가 실제 진행했던 A/B 테스트 예시를 한가지 보여드릴게요. 마케팅 담당자는 사이트 분석을 통해 사이트 카트 이탈률이 너무 높은 것을 알게 되었습니다. 카트 페이지에 상품까지 담았지만 구매까지 이어지진 않고, 그냥 사이트를 떠나버리는 것입니다. 그래서 담당자는 이 문제를 해결하기 위한 테스팅 플랜을 세웠습니다.
사이트에서 제공하고 있는 프로모션 코드에 대한 내용을 결제 시작하기 직전 카트 페이지에서 한 번 더 보여주면, 고민하던 사람들도 더 쉽게 구매를 할 수 있지 않을까라고 생각한 것입니다.
3주간 이 테스트를 진행하였고, 그 결과 30% 이상의 전환율 Uplift를 얻을 수 있었습니다. 그리고 담당자는 테스트 결과에 따라 다음, 그리고 또 다음 테스팅 계획을 지금도 계속 세워가고 있습니다.
오늘 이렇게 테스팅에 대해 이야기해 봤습니다. 테스팅으로 할 수 있는 이야기가 너무 많기 때문에 모든 것을 다 다루진 못했지만, 이 글이 여러분이 테스트를 계획하시는데 조금이라도 힌트가 되었다면 좋겠습니다.
마지막으로 실제로 고객들이 많이 하는 실수를 정리해봤습니다. 꼭 기억하셔서, 여러분은 이런 실수는 하지 않길 바랍니다.
Common Mistakes
고객들이 실제로 많이 하는 실수
1. 데이터나 가설 없이 무조건 테스트 시작 하기
2. 캠페인 실행 기간과 성과 측정 기간에 대한 이해와 설정 없이 캠페인 시작하기
3. 너무 많은 요소들을 한 번에 테스트하기
4. 캠페인 런칭이 끝이라고 생각하고, 방치하기
5. 테스트 트래픽 할당을 중간에 변경하기
6. 너무 빨리 캠페인을 종료하거나, 의미가 없는 캠페인을 계속 진행하기
7. 캠페인 결과가 안좋았다고 실망하고 그대로 끝내버리기
8. 외부 요소에 대한 고려 없이 테스트 결과 해석하기
이제 실천할 시간이 되었습니다! 오늘 다룬 내용에 맞춰 테스팅 계획하실 수 있는 템플릿(아래 링크 통해 다운 가능) 참고하셔서, 진정한 테스팅 요정으로 거듭나보세요✨
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