✅ 감으로 액션하지 마세요. 전환율 점검엔 순서가 있습니다.
저는 전환율에 대해서 제대로 알지 못했었습니다. 상승하면 액션이 작동 했다고 생각했고, 떨어지면 외부 탓으로 돌리는 경우가 많았습니다.
‘액션’이 적중했다고 박수쳤지만, 결국 잠깐의 변동성에 그쳤던 적이 많았습니다. 실은 ‘감’에 의한 액션이었고, 엉뚱한 방향이었습니다.
시간이 지나며 제가 깨달은 건 전환율을 정확히 진단하지 못하면 회사의 성적 뿐만 아니라, 팀 전체의 능률이 크게 하락한다는 것입니다.
불필요한 사이클에 리소스가 소모되며, 지표의 흐름을 이해하지 못하는 팀원들과의 커뮤니케이션은 극도로 비효율화됩니다.
따라서 전환율을 빨리, 제대로 점검할수록 팀은 덜 흔들리고, 효율은 배가 됩니다.
*길지 않은 내용입니다. 마지막에 플로우 차트 템플릿을 넣어두었으니, 자유롭게 활용하십시오.
이번 글의 플로우 차트를 제대로 사용한다면 아래의 이점을 얻을 수 있습니다.
1. 이해관계자 들에게 지표 성과를 명확하고 시의적절하게 전달할 수 있습니다.
2. 쓸데없는 리소스를 소모하는 일을 방지할 수 있습니다.
3. 지표 변동의 원인을 빠르게 규명하고, 새로운 KPI를 발견할 수 있습니다.
1. 전환율 하락?
숫자가 ‘정상’인지 ‘이상’인지 판단하는 기준을 잡으려면 팀에서 합의된 ‘신뢰 구간’이 있어야 합니다. 일반적으로 과거 데이터를 고려해서 설정합니다. 지난 3개월, 6개월, 12개월의 데이터를 참고할 수 있습니다. 따라서 당연히 ‘신뢰 구간’에 대한 숫자가 머릿 속에 바로 떠오를 수 있어야 합니다.
➡️YES: 전환율이 신뢰 구간보다 하락했다면 다음 스텝으로 이동합니다.NO: 신뢰 구간 안이라면 문제가 없기에 귀중한 리소스를 할당하지 않아도 됩니다.
2. 데이터가 정확한가?
데이터를 의심하는 접근은 당연하지만 다수가 간과하는 점이기도 합니다. 지표에 문제가 있는 것처럼 보여도 사실은 단순한 데이터 오류인 경우가 많은데, 이런 경우 귀중한 하루를 낭비하기 쉽습니다.
➡️YES: 데이터에 문제가 없다고 판단되면 다음 스텝으로 이동합니다.NO: 데이터를 정확한 값으로 수정합니다.
3. 값의 하락폭이 큰가?
신뢰 구간의 전환율이 2.0%~2.5% 사이라고 가정해보겠습니다. 아침에 파악된 전환율은 1.98%이 기록되었습니다. 저점 기준으로 하락폭은 1%로 매우 작습니다.
이 경우에는 크리티컬한 문제가 발생한 것이 아닐 가능성이 높습니다.
➡️YES: 하락폭이 높을 경우 다음 스텝으로 이동합니다.NO: 현재 지표가 장기적 트렌드가 되지 않도록 지속 모니터링 합니다.
4. 시즌성 때문인가?
제품/서비스에는 대부분 시즌성 수요 변화가 존재합니다. 이는 실무자로서 가장 탓하기 쉬운 외부적 요인이기도 합니다.
시즈널 변동성을 확인할 수 있는 가장 정확한 방법은 작년 트렌드와의 변동성을 체크하는 것입니다. 또한 매년 미세하게 달라지는 연휴 스케쥴, 날씨(온도) 변화를 함께 보는 것이 중요합니다.
➡️YES: 시즌성을 재확인하고, 작년 트렌드와 비교를 진행하여 다음 개선점(상승 구간)을 준비합니다.*필요하다면 시즌성의 지속 기간에 따라 전환율 신뢰 구간 지표를 수정합니다.NO: 시즌성 원인이 아닐 경우 다음 스텝으로 이동합니다.
5. 큰 변화가 있었는가?
변화는 전환율에 가장 중요한 요소입니다.
제품/서비스가 새로 릴리즈되거나, 주요한 트래픽이 몰리는 인터페이스가 변경되는 등 모두가 납득할만한 큰 변화가 진행되었다면 당연히 전환율은 흔들릴 수 밖에 없습니다. (좋은 쪽으로든 나쁜쪽으로든)
➡️YES: 24시간, 7일, 4주 텀으로 주요 KPI 변화를 관찰하고 개선점은 액션으로 이어갑니다.NO: 큰 변화가 없었을 경우 다음 스텝으로 이동합니다.
6. 트래픽 획득 유형에 변화가 있는가?
유저 타입은 크게 두 유형으로 나뉩니다. 전환할 가능성이 높은 부류와, 그렇지 않은 부류죠.
퍼포먼스 마케팅을 집행하고 있다면 미디어 믹스의 변화를 살펴보아야 합니다. 오프라인 매장을 운영하고 있다면 관광객 비중이 늘었는지 등을 체크하며 전환 가능성 높은 부류의 비중 변화에 신경써야 합니다.
첫 번째로는 미디어 믹스에 변화가 있었는지 확인해야 합니다.
좋은 채널을 잃은 것은 아닌지, 새로운 채널이 추가되었다면 퍼널 분석을 진행해야 하고, 그렇지 않다면 기존 채널에서 믹스 변화를 체크해야 합니다.
미디어 믹스에 변화가 없었다면 채널 전반에서 볼륨이 변화했는지 확인해야 합니다.
전체적으로 유입 지표가 하락했다면 외부 요인(시장 상황, 대세감, 경쟁사 등)일 가능성이 높고, 그렇지 않다면 결제 단계에서 치명적인 버그가 있는지 체크해야 합니다.
➡️ NO: 트래픽 획득에 변화가 없었을 경우 다음 스텝으로 이동합니다.
7. 신규 코호트 성과가 나쁜가?
넓게 보면 유저들은 비슷한 행동 패턴을 보이지만, 그 안에서 차이는 분명히 존재합니다. 예를 들어, 할인 프로모션으로 유입된 고객들의 리텐션 율과 Full Price로 유입된 고객의 리텐션 율에는 차이가 있습니다. 전환율 하락은 이렇게 고객 유형(코호트)와 밀접한 연관이 있을 가능성이 높습니다. 최근에 유입된 신규 코호트와 기존 코호트와의 차이를 파악해야 합니다.
예시
데모그래피
획득 채널
획득 유저 성격(정가/할인)
브라우저/디바이브 유형
원인을 파악하면 개선점을 찾아 액션할 수 있습니다.
➡️ NO: 신규 코호트 성과에 변화가 없다면 다음 스텝으로 이동합니다.
8. 전환율 하락이 전체 코호트에서 발생하는가?
전체 코호트에서 문제가 있다면 가장 최우선적으로 결제 단계에서 버그/문제가 있는지 파악해야 합니다.
만약 그것도 아니라면… 비로소 외부 요인을 살펴봐야 합니다. 경쟁 상황, 경기 동향, 산업 쿼리량 변화 등 외부 트렌드를 분석해보십시오.
우리는 종종 ‘액션’을 빠르게 해야 할 것 같은 압박에 시달립니다.
데일리 스크럼, 주간 보고에 그럴듯한 말을 적어내야하고… 가만히 있는 것보다 그게 더 나은 것 같기 때문이죠.
그러나 액션보다 진단을 먼저하십시오. 감이 아닌 데이터로 액션을 하십시오.
플로우 차트 템플릿은 여기 있습니다.
이번 레터를 읽는 모든 실무자들이 전환율을 효과적으로 진단하고 관리할 수 있기를 바랍니다.
