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Category: 마케팅 분석

  • 구글 옵티마이즈(Google Optimize)의 정의와 사용 방법

    구글 옵티마이즈(Google Optimize)의 정의와 사용 방법

    구글 옵티마이즈(Google Optimize)의 정의와 사용 방법

    (참조 자료: What Is Google Optimize? (And How to Use Google Optimize Like a Pro))

    CTA 버튼을 녹색으로 한다면 전환율이 올라갈거라는 주장들이 있습니다. 물론 여기에는 다양한 논쟁이 있을 수 있지만, 중요한 점은 이를 직접 테스트할 수 있다는 것입니다. 구글 옵티마이즈(Google Optimize)는 이러한 가정을 무료로 테스트해볼 수 있도록 합니다.

    구글 옵티마이즈는 웹사이트에서 A/B 테스트, 리다이렉트, 다변수(multivariate) 테스트와 같은 개인화된 경험과 테스트를 만들 수 있는 구글 마케팅 플랫폼의 무료 도구입니다. 그 결과에 근거해, 전화 문의와 같은 전환율을 향상시키는 방법을 찾아낼 수 있습니다. 더 자세히 알아볼까요?

    아래 글에서는 다음과 같은 내용들을 다루고자 합니다.

    • 구글 옵티마이즈란?
    • 구글 옵티마이즈는 어떻게 작동되는가?
    • 구글 옵티마이즈를 사용해야 하는 이유는 무엇인가?
    • 구글 옵티마이즈를 사용하여 첫 번째 테스트를 시작하는 방법
    • 구글 옵티마이즈에 대한 FAQ

    구글 옵티마이즈(Google Optimize)란?

    구글 웹사이트 옵티마이저(Google Website Optimizer)라고 불렸던 구글 옵티마이즈(Google Optimize)는 웹사이트에서 다양한 버전의 페이지를 테스트하고, 이메일 구독, 이탈률 등과 같은 특정 지표와 비교하여, 해당 페이지의 성능을 측정하기 위한 무료 전환율 최적화(CRO, conversion rate optimization) 도구입니다.

    구글 옵티마이즈는 어떻게 작동하는가?

    구글 옵티마이즈는 추적 스니펫(tracking snippet)과 페이지와 잠재 고객 타깃팅 설정을 통해 작동합니다. 활성화된 구글 옵티마이즈 테스트에서 사용자들이 페이지에 방문하여 잠재 고객 타깃팅 설정을 충족하게 되면 테스트가 트리거됩니다.

    구글 옵티마이즈 대시보드 또는 구글 애널리틱스에서 ‘행동(Behavior)’ 보고서에서 각 테스트에 대한 성능을 확인할 수 있습니다. 성능 지표는 제품 구매와 같이 테스트 시작시 측정하도록 선택한 지표에 따라 달라집니다.

    테스트를 진행하고 더 많은 데이터를 수집하면 구글 옵티마이즈는 시간이 지남에 따라 최고의 성능을 제공할 가능성이 가장 높은 페이지 버전(또는 변형)을 예측하기 시작합니다.

    경우에 따라 구글 옵티마이즈는 그 어느 버전도 좋다고 이야기하지 않을 수 있습니다. 대부분의 구글 마케팅 플랫폼과 마찬가지로 구글 옵티마이즈는 사이트의 성능을 향상시키고 투자 수익률(ROI)을 높이기 위한 인상적인 툴깃을 제공합니다. 그러나 구글 옵티마이즈에서 최대한의 가치를 얻을 수 있는 것은 사용자에게 말할 수 있는 테스트를 구축하기 위한 전문성에 있습니다.

    구글 옵티마이즈를 왜 사용하는가?

    구글 옵티마이즈를 사용하는 것은 현명한 선택합니다. 이유는 다음과 같습니다.

    무료로 CRO 업그레이드

    구글 옵티마이즈는 무료로 제공될 뿐만 아니라 매우 효과적입니다. 구글 옵티마이즈로 인해 구글은 쉽게 구독비를 청구할 수는 있습니다. 또한 구글 옵티마이즈는 무료이기 때문에 기업의 의사 결정권자로부터 CRO 플랜을 시작할 때 더 쉽게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

    검색해서 다른 CRO 툴이 제공하는 비용을 확인하면 구글 옵티마이즈의 가치를 알 수 있습니다.

    데이터를 통한 의사결정 강화

    제품 페이지나 랜딩 페이지와 같이 웹사이트의 디자인에 관한 한 직감에 따라 결정을 내리는 것은 쉽지 않습니다. 한 번의 변경으로 전환율이 낮아져 기업의 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

    그렇기 때문에 의사 결정 과정에 데이터를 사용하는 것이 필수적이며 구글 옵티마이즈는 이를 가능케 합니다.

    제품 페이지 재디자인을 원하십니까? 구글 옵티마이즈 테스트를 시작하고 구매율이 어떻게 되는지 확인합니다. 홈페이지 문구를 바꿀 생각이었나요?

    구글 옵티마이즈 테스트를 시작하고, 이탈률, 페이지 체류 시간, 등을 모니터링합니다. 구글 옵티마이즈를 사용하면 추측이나 논쟁을 할 필요가 없습니다. 대신 데이터를 보고 결정을 내릴 수 있습니다.

    전환율 최적화를 위한 웹사이트 개인화

    사람들은 그 어느 때보다 높은 수준의 개인화된 경험을 기대하고 있습니다. 예를 들어, 최근 연구 조사 결과에 따르면 63%의 사람들이 브랜드가 제품 추천을 통해 자신의 구매 내역을 사용하여 개인화된 경험을 창출할 것으로 예상했습니다. 구글 옵티마이즈를 사용하면 타깃 고객을 위해 최대 10개의 개인화된 경험을 만들 수 있습니다.

    과거에는, 개인화에 시간과 비용이 많이 들었습니다. 그러나 이제 기업은 구글 옵티마이즈를 사용하면 웹사이트를 개인화하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 예를 들어, 돌아온 사용자에게 환영 메시지를 보내는 것과 같습니다.

    광고와 같은 다른 마케팅 활동에서의 ROI 향상

    또한 구글 옵티마이즈를 사용하여 다음과 같은 다른 디지털 마케팅 전략을 통해 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

    • PPC(Pay-per-click) 광고
    • 이메일 마케팅
    • 소셜미디어 마케팅
    • 기타

    예를 들어, PPC 캠페인 전용 랜딩 페이지가 있는 경우 구글 옵티마이즈를 사용하여 다양한 CTA(Calls-to-Action), 레이아웃, 오퍼(Offer) 등을 테스트할 수 있습니다. 이에 비해 구글 옵티마이즈를 이메일 마케팅과 함께 사용하여 사이트를 방문하는 구독자의 경험을 개인화할 수 있습니다.

    구글 옵티마이즈를 사용하여 첫 번째 테스트 진행

    구글 옵티마이즈(Google Optimize, Google Optimizer라고도 불림)를 통해 방문자들의 선호도를 알 수 있습니다. 웹사이트의 성능과 수익에 대한 기여도를 향상시키기 위해 구글 옵티마이즈가 준비되었는지가 관건입니다. 아래에서 구글 옵티마이즈 사용법에 대해 자세히 확인하세요.

    1. 구글 옵티마이즈 계정 만들기

    먼저 구글 옵티마이즈 계정을 만들고 싶다면 구글 계정으로 수행할 수 있습니다. 계정 생성 프로세스의 일부로 다음을 설정합니다.

    • Acme Inc.와 같은 계정명
    • acme.com 와 같은 컨테이너명

    그런 다음, 컨테이너를 보고 구글 애널리틱스를 구글 옵티마이즈 계정과 연결합니다.

    • 오른쪽 상단 모서리에 있는 ‘설정(Settings)’을 클릭하세요.
    • ‘측정(Measurement)’ 박스에서 연필 아이콘을 선택하세요.
    • 컨테이너와 일치하는 구글 애널리틱스 속성(예: acme.com(acme.com의 경우) 또는 acme.com(acme.com의 경우)을 선택합니다.
    • 연결할 적절한 뷰(views)를 선택하세요.
    • ‘저장(Save)’을 클릭하세요.

    위의 단계를 완료하면 구글 옵티마이즈 설치로 이동할 수 있습니다.

    2. 구글 옵티마이즈 설치

    사이트에 구글 옵티마이즈를 설치하는 방법은 다음 질문에 대한 답변에 따라 달라집니다.

    • 구글 태그 매니저를 사용하나요?
      • 네, 구글 태그 매니저 관리자를 사용하여 구글 옵티마이즈를 설치할 수 있습니다.
      • 아니오, 다음 질문으로 넘어갑니다.
    • 웹사이트의 HTML을 편집할 수 있나요?
      • 네, 웹사이트의 HTML을 편집하여 구글 옵티마이즈를 설치할 수 있습니다.
      • 아니오, 그렇다면 내외부 개발자에게 도움을 요청해야 합니다.

    구글 태그 매니저는 구글 옵티마이즈를 설치하고 웹사이트 트래킹을 관리하는데 사용되므로 구글 옵티마이즈를 사용하는 방법에 대한 본 블로그 게시물을 통해 구글 태그 매니저를 사용하여 구글 옵티마이즈를 설치하는 방법을 확인할 수 있습니다. 구글 태그 관리자에서 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

    • ‘태그(Tags)’를 클릭하고 ‘뉴(New)’를 클릭합니다.
    • ‘구글 옵티마이즈(Google Optimize)’에 이어 ‘태그 구성(Tag Configuration)’을 선택하세요.
    • 구글 옵티마이즈 컨테이너 ID 입력하세요.
    • 구글 애널리틱스 설정 변수를 선택하세요.
      • 노트: 만약 없는 경우, 다음 단계에 따라 작성하세요.
    • 태그 저장하기
      • 노트: 태그에는 트리거가 부착되어 있지 않습니다.

    그 다음 아래 순서를 따릅니다.

    • 페이지 뷰 트래킹을 위한 구글 애널리틱스 태그를 보세요.
      • 노트: 이 태그는 구글 옵티마이즈 컨테이너에 따라 연결된 태그입니다.
    • 태그 구성(Tag Configuration), 어드벤스드 설정(Advanced Settings), 그리고 태그 시퀀싱(Tag Sequencing)을 차례로 클릭합니다.
    • ‘Fire a tag before…’ 체크 박스를 켭니다.
    • 드롭 다운 메뉴에서 구글 옵티마이즈 태그를 선택합니다.
    • 변경 사항에 대해 저장하세요.

    그리고 나서, 구글 옵티마이즈 태그로 돌아가서 다음 단계를 수행합니다.

    • 트리거로 ‘모든 페이지(All Pages)’ 선택하세요.
    • 변경 사항 저장하세요.

    구글 태그 관리자에 내장된 디버거로 페이지를 테스트한 후 변경 사항을 게시합니다.

    3. 첫번째 테스트를 선택

    이제 웹사이트에서 구글 옵티마이즈를 설정했으므로 테스트를 시작할 수 있습니다. 구글 옵티마이즈 테스트로 돌아가서 다음 단계를 수행합니다.

    • ‘경험 만들기(Create experience)’ 클릭하세요.
    • 경험명(experience name)과 에디터 페이지(editor page)를 입력하세요.
    • 경험 유형(experience type)을 선택하세요.
      • 노트: 구글 옵티마이즈를 처음 사용하는 경우 A/B 테스트를 사용했습니다.

    이러한 단계를 완료하면 다음들을 포함하는 경험의 초안 페이지에 도착하게 됩니다.

    • 변수(Your variants)
    • 타깃팅 설정(Your targeting settings)
    • 경험 설명(Your experience description)
    • 측정 및 목표(Your measurement and objectives)
    • 기타 설정(Your miscellaneous settings)

    구글 옵티마이즈 튜토리얼은 이러한 각 단계를 통해 작동합니다.

    4. 변수 설정하기

    경험(experience)의 초안 페이지에서 첫 번째 변수를 만들 수 있습니다. “타깃팅과 변수(Targeting and variants)”라고 써있는 박스에서 ‘변수 추가하기(+ Add variant)”를 클릭하면 됩니다. 그리고 나서 이 변수에 대해 이름을 붙일 수 있습니다. ‘CTA: 지금 구매하기’ 혹은 ‘변수 1’이라는 형태로 이름을 붙일 수 있습니다.

    변수에 이름을 붙인 뒤에는 ‘편집(Edit)’ 버튼을 눌러 다음으로 넘어갑니다.

    구글 옵티마이즈 에디터가 열리면, 이를 통해 페이지를 코드 없이 수정할 수 있습니다. 예를 들어 일부 텍스트를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼으로 텍스트의 HTML를 수정할 뿐만 아니라 텍스트를 제거 또는 편집할 수 있습니다.

    에디터 팔레트 메뉴에서 텍스트의 크기, 글꼴, 색상을 설정할 수 있습니다.

    변경이 완료되면 ‘완료(Done)’ 버튼을 클릭해서 이전 페이지로 돌아갑니다. 변수를 작성할 때 대부분의 A/B 테스트에는 하나의 변수 혹은 여러 변수가 있을 수 있습니다.

    5. 타깃팅 설정 추가하기

    다음과 같은 타깃팅 설정을 추가합니다.

    • 페이지 타깃팅(Page targeting): URL을 사용하여 사이트 전체 테스트와 같이 테스트가 실행될 시기를 결정합니다.

    • 잠재 고객 타깃팅(Audience targeting): 사용자의 위치, 디바이스 등을 포함하거나 제외합니다.

    테스트가 진행될지 확실하지 않은 경우, URL을 입력하여 타깃팅 설정 페이지에서 규칙을 확인할 수 있습니다. 또한 변수로 되돌아가서 구글 옵티마이즈 디버거에 엑세스하고 ‘미리보기(Preview)’ 드롭다운 메뉴에서 ‘디버스(Debug)’를 선택할 수 있습니다.

    6. 목표 선택하기

    목표는 구글 최적화 튜토리얼의 다음 단계입니다. 먼저 원하는 구글 애널리틱스 보기를 테스트와 연결합니다. 기업 트래픽을 제외하는 뷰가 있다면, 이 뷰를 사용하여 결제 완료 프로세스 테스트와 같이 결과를 바꿀 수 있는 동료의 활동을 트래킹하지 않도록 할 수 있습니다.

    다음으로, 최대 3개의 목표를 선택합니다. 선택한 첫 번째 목표인 기본 목표는 구글 옵티마이즈에서 테스트에서 리더가 있는 있는지 확인하는 것입니다. 제품의 구매나 양식 제출 등 이 테스트의 가장 중요한 목표가 메인 목표가 되는 것입니다.

    목표를 선택할 때, 두 가지 옵션이 있습니다.

    • 리스트에서 선택하기(Choose from list): 이탈률 및 구글 애널리틱스 목표와 같은 시스템 목표를 선택합니다.
    • 커스텀 작성하기(Create custom): 맞춤화 이벤트 및 맞춤화 페이지 보기를 포함합니다.

    주요 목표를 선택하면 다음과 같은 목표를 선택할 수 있습니다.

    • 커스텀 이벤트(Custom events)
    • 이탈률(Bounce rate)
    • 페이지뷰(Pageviews)
    • 세션 기간(Session duration)
    • 구글 애널리틱스 목표(Google Analytics goals)

    지원 목표는 ‘리스트에서 선택하기’ 혹은 ‘커스텀 작성’ 둘 중 하나가 될 수 있습니다.

    7. 기타 설정을 최적화

    다음으로, 다음과 같은 기타 설정들을 커스터마이징합니다.

    • 최적화 설치(Optimize installation): “Check installation”를 클릭하고 구글 옵티마이즈 설치를 확인합니다.
    • 이메일 알림(Email notifications): 테스트 관련 알림을 비활성화하거나 활성화합니다.
    • 트래픽 할당(Traffic allocation): 테스트에 포함할 방문자 비율을 결정합니다.
    • 활성화 이벤트(Activation event): 페이지 로딩과 같은 테스트를 트리거할 시기를 결정합니다.

    테스트 전체가 아닌 오리지날 혹은 변수에 대한 트래픽 할당을 변경하려면 ‘타깃팅과 변수(Targeting and variants)’ 박스로 돌아갑니다. 그런 다음 ‘XX% 가중치(weight)’ 옵션을 선택하여 오리지날 및 변수로 전송되는 사용자 비율을 커스터마이징할 수 있습니다.

    8. 테스트 리뷰

    위의 단계를 완료하면 다음 사항을 확인하여 테스트를 리뷰합니다.

    • 에디터 페이지 URL(Editor page URL)
    • 변수 수정(Variant changes)
    • 페이지 타깃팅 설정(Page targeting settings)
    • 잠재 고객 타깃팅 설정(Audience targeting settings)
    • 구글 애널리틱스 설정(Google Analytics settings)
    • 목표 설정(Objective settings)

    구글 최적화 디버깅 모드를 통해 타깃팅 설정을 다시 확인할 수 있습니다. 타깃팅과 변수(Targeting and variants) 메뉴에서 ‘미리 보기(Preview)’를 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 ‘디버깅’을 선택합니다. 그런 다음 구글 옵티마이즈에서 선택한 내용에 따라 오리지날 혹은 변수 버전으로 이동하여 테스트가 진행되었는지, 왜 테스트했는지, 또는 왜 테스트되지 않았는지에 대해 확인합니다.

    9. 테스트 런칭하기

    작업을 다시 확인한 후 오른쪽 상단 메뉴에서 ‘스타트(Start)’ 를 클릭하여 테스트를 시작합니다. 나중에 테스트를 편집해야 하는 경우, 테스트로 돌아가서 ‘상세 정보(Details)’ 탭에서 ‘편집(Edit)’을 클릭합니다. 팝업 메뉴에서 “End experience and make a copy” 혹은 “Edit running experience”를 선택할 수 있습니다.

    일반적으로 정확한 결과를 유지하기 위해 “End experience and make a copy”를 선택합니다.

    구글 옵티마이즈의 FAQ

    이 구글 최적화 튜토리얼에서 자세히 알아보겠습니까? 다음 FAQ를 확인하세요.

    구글 옵티마이즈는 무료인가요?

    구글 옵티마이즈는 무료입니다. 테스트, 개인화, 그리고 타깃팅 옵션 등의 수를 높이려면 구글 옵티마이즈 360으로 업그레이드할 수 있습니다.

    업그레이드를 위한 가격은 별도로 구글에 문의해야 합니다.

    구글 옵티마이즈에서 할 수 있는 테스트는 무엇이 있나요?

    구글 옵티마이즈에서 다음과 같은 몇 가지 유형의 테스트를 실행할 수 있습니다.

    • A/B
    • 리다이렉트
    • 개인화
    • 다변수
    • 배너

    구글 옵티마이즈와 CRO를 처음 사용하는 경우 A/B 테스트를 시작하세요.

    구글 옵티마이즈는 언제 사용해야 하는가?

    구글 옵티마이즈는 다음과 같은 경우에 사용하는 것이 좋습니다.

    • 사이트 전체에서 새로운 디자인을 시작하려고 합니다.
    • 웹사이트 전환율을 높이려고 시도하고 있습니다.
    • 게이트(gated) 또는 언게이트(ungated) 콘텐츠 등 사이트 변경 가능성에 대한 토론

    확실하지 않은 경우 충분한 트래픽이 있는 경우 제안된 업데이트를 테스트해야 합니다. 이렇게 하면 기업의 웹사이트에 대해 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 기존 트래픽에서 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

    구글 옵티마이즈는 어떤 도구와 함께 작동되나요?

    구글 옵티마이즈는 다음과 같은 여러 도구와 호환됩니다.

    • 구글 애널리틱스(Google Analytics)
    • 구글 광고(Google Ads)
    • 구글 빅쿼리(Google BigQuery)
    • 파이어베이스(Firebase)
    • 엑셀러레이트드 모바일 페이지(Accelerated Mobile Pages, AMP)

    구글 옵티마이즈가 가치가 있는가?

    구글 옵티마이즈는 그만한 가치가 있습니다. 무료 전환 최적화 도구인 구글 옵티마이즈는 기존 트래픽에서 더 많은 가치를 창출하는 방법을 찾는데 도움이 되는 다양한 경험(개인화에서 A/B 테스트)을 만들 수 있는 충분한 유연성과 기능을 제공합니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • 그로스 마케팅이란?

    그로스 마케팅이란?

    그로스 마케팅이란?

    (참조 자료: What is Growth Marketing?)

    구독 공간이 계속 확대됨에 따라 마케팅팀과 수익(Revenue)팀은 전례없는 기회와 함께 중요한 과제와 함께 새로운 해를 맞이하고 있습니다. 경쟁력을 확보할 수 있는 기회는 매우 많지만 점점 더 많은 활용가능한 전술에서 성장 전략과 실행의 균형을 맞추는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

    이러한 문제로 인해 그로스 마케팅(growth marketing)이라는 개념이 점점 발전해가고 있습니다. 종종 그로스 해킹(growth hacking)이라는 용어도 쓰이고는 하지만, 실제 그로스 마케팅에는 해킹(hacking)이라는 용어가 포함되어 있지는 않습니다. 디멘드 제네레이션(demand generation)을 최적화하기 위한 데이터 드리븐 마케팅이라고 이야기할 수 있을 것입니다.

    아래는 그로스 마케팅을 구현할 때 고려해야 할 개념에 대해서 소개하고자 합니다.

    그로스 마케팅이란?

    그로스 마케팅은 타깃 영역의 결과를 최적화하고 향상시키기 위해 테스트를 설계하고 수행하는 과정입니다. 개선하고 싶은 지표가 있다면 그로스 마케팅을 활용할 수 있습니다.

    그로스 마케터는 다음과 같은 업무를 수행합니다.

    • 테스트 및 개선시켜야 할 영역 결정
    • 식별된 프로세스를 최적화하기 위한 테스트 개발 및 설계
    • 개선에 대한 가설에 따른 테스트 수행
    • 결과 분석 및 필요에 따라 추가 테스트 진행

    그로스 마케터는 이러한 테스트를 설계하고 수행하기 위해 과학적인 방법들을 사용합니다.

    기업 내에서 그로스 마케팅은 크리에이티브한 측면보다는 마케팅 데이터 측면에 더욱 초점을 맞추는 분석적인 마인드를 가진 조직입니다.

    따라서 수익팀이 비즈니스 목표 달성에 더욱 관심을 기울이면서 데이터, 분석 및 전체 수익 운영에 더욱 집중해야 합니다. 그로스 전략이 파트너와 함께 하던, 사내 디멘드 제네레이션팀과 함께 하던, 분석의 핵심이 되어야 합니다.

    그로스 마케팅은 어떻게 구현하는가?

    그로스 마케팅은 비즈니스 내 여러 분야에 적용할 수 있습니다. 모든 주요 마케팅 부문을 망라하는 AAARRR(Awareness, Acquisition, Activation, Revenue, Retention, 그리고 Referral) 프레임워크의 그로스 마케팅 접근 방식을 확립할 수 있습니다.

    인지(Awareness)

    인지도에는 브랜드와 솔루션에 대한 잠재 고객을 교육시키는 브랜드 구축 노력이 포함됩니다. 여기에는 페이드 미디어 캠페인, 소셜미디어, SEO 최적화된 콘텐츠, 언론 홍보 등이 포함됩니다.

    마케터는 전통적으로 (대부분 구글에서) 디지털 광고를 활용하여 메시지와 그에 따른 웹사이트 트래픽의 영향을 테스트해왔습니다. 그러나 디지털 광고 시장이 포화상태가 되어가고 경쟁사와 차별화하기가 어려워짐에 따라 그로스 마케팅 접근 방식은 더욱 초점을 맞추고 결과 지향적으로 접근해야 합니다. 예를 들어, 마케터는 어떤 것이 더 많은 참여를 끌어오는지 확인하기 위해 동일한 타깃에게 다양한 메시지 변형을 테스트할 수 있습니다. 또한 ‘브랜드 제네레이션’ 과 같은 시그니처 컨텐츠 제공을 특징으로 하는 페이드 미디어 캠페인 등을 활용하여 브랜드 인지도와 전환 증대를 이끌고 있습니다.

    또한 소셜미디어 플랫폼은 인지도와 확장의 드라이버로서 엄청난 기회를 제공합니다. 소셜미디어는 그로스 마케팅의 핵심 요소가 되어야 합니다. 소셜미디어에서 타깃 고객들을 대상으로 한 테스트는 인지도와 고객과의 친밀성을 추구하는 그로스 마케팅팀에게는 매우 중요한 비즈니스 기회입니다.

    획득(Acquisition)

    획득이란 옵트인이 필요한 콘텐츠, 챗봇, 프리미엄 가입 등 잠재 고객을 발굴하고 신규 고객을 획득하는 과정입니다. 예를 들어, Slack은 홈페이지의 이메일 구독 양식을 통해 잠재 고객들을 발굴하고 획득합니다. 모든 그로스 마케팅 전략의 핵심인 이 획득은 잠재 고객의 양식 제출 수를 최대한 늘리기 위해 전환 최적화를 테스트해야 할 필요성을 보여줍니다. 마케터는 메시지에서 CTA 버튼의 목표, 색상, 전략 수립에 이르기까지 모든 것을 수시로 바꾸어가며 테스트해야 합니다.

    2022년에도 영상과 신디케이션은 고객 획득 과정에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 마케터들은 웨비나와 같은 정통적인 방식에서 벗어나 보다 짧은 포맷의 콘텐츠로 점점 다양해지고 있습니다. 컨텐츠 신디케이션의 확대는 그로스 마케팅의 성장에 있어서 큰 역할을 할 것입니다.

    활성화(Activation)

    사용자 활성화는 사용자가 구매한 제품 또는 서비스를 최대한 빨리 사용할 수 있도록 하는 프로세스로 볼 수 있습니다. 고객의 온보딩 프로세스는 이 과정의 일부에 불과합니다. B2B 세계에서 고객 경험이 중요해질수록 이 분야는 마케팅팀과 수익팀의 영역이 되어가고 있습니다. 예를 들어 페이스북은 사용자가 플랫폼에 처음 10일 이내에 7명의 친구를 추가할 경우 다시 돌아와 플랫폼에 계속 참여할 가능성이 높다는 사실을 발견했습니다.

    고객과의 친밀성 이니셔티브는 고객 데이터 및 분석과 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 전술의 홍보를 통해 그로스 마케팅 접근법에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 이용한 테스트는 그로스 마케팅에서 중요할 뿐만 아니라 향후 디멘드 제네레이션의 기본 구성요소가 될 가능성이 높습니다.

    수익(Revenue)

    수익에는 고객이 제품을 구매하거나 서비스를 위한 계약을 체결하거나 현재 제품 또는 서비스를 업그레이드 하는 등의 기업의 수익을 창출시키는 모든 작업들이 포함됩니다.

    그로스 마케터는 가격 전략 또는 가격 페이지에 가격이 표시되는 방법을 테스트함으로써 수익 관련 지표에 대처할 수 있습니다. 또한 사용자가 요금제의 제한에 가까워졌을 때 메시지를 발송하는 등, 업셀링 전술도 고려해볼 수 있습니다.

    그로스 마케터는 Drift와 같은 가격 페이지처럼 레이어 형태로 요금제가 표시되는 방식을 테스트할 수도 있습니다.

    마찬가지로 수익 분석은 2022년 그로스 마케팅에서 점점 더 가치있는 구성요소가 되어가고 있습니다. 데이터 강화 도구를 사용하면 새로운 고객 인사이트를 얻을 수 있기 때문에 마케팅 기회들을 개선시킬 수 있습니다.

    유지(Retention)

    고객 유지는 모든 비즈니스에 있어서 매우 중요한 요소입니다. 고객의 만족도를 높이는 것도 중요한 요소 중 하나이지만 고객 유지율을 높이는 것도 그로스 마케팅이 될 수 있습니다. HubSpot 플랫폼을 포함하여 한때는 많은 확장 조직에서 엄청나게 많은 비용이 들거나 리소스를 많이 사용하던 데이터 인리치먼트(Data enrichment) 및 고객 데이터 사이언스에 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술을 통해 고객의 기회에 대한 많은 인사이트를 높일 수 있으며 고객의 아웃리치 전략 및 참여 전략을 보다 효율적으로 설계하여 브랜드 전체의 경험을 향상시킬 수 있습니다.

    추천(Referral)

    이상적으로는 사람들은 제품이나 서비스에 매우 만족하고 단지 새로운 비즈니스를 소개하지만 마케터는 이를 장려하기 위한 추천 프로그램을 만들 수 있습니다.

    Tesla는 추천 프로그램의 일환으로 추천에 대한 보상으로 무료 슈퍼차저 마일리지를 제공하고 있습니다. 그로스 마케터는 추천 프로그램에 대해 다양한 인센티브 또는 프로모션 방법을 테스트하여 결과를 높일 수 있습니다.

    테스트 유형을 어떻게 결정하는가?

    완전히 구축된 그로스 마케팅팀이 있는 경우, 이들은 테스트 위치를 우선 특정할 책임이 있고 테스트를 진행해야 합니다.

    그로스 마케터로 구성된 팀이 따로 없는 경우, 기업의 다른 분야의 각 담당자들이 개선하고 싶은 영역을 그로스 마케터에게 과제로 던질 수도 있습니다.

    테스트를 선택할 경우 테스트가 미칠 수 있는 영향을 고려하세요. 테스트가 얼마나 많은 사람들에게 영향을 미칠 수 있는지, 사람들이 테스트하는 단계까지 도달할 수 있는지 등입니다.

    예를 들어, 챗봇이 환영 메시지와 함께 많은 조회수와 인터렉션을 얻고 있지만, 사람들이 세번째 메시지를 지나치지 않는 경우, 네번째에 대해 테스트를 시작하는 것은 의미가 없습니다. 그 대화에서 더 높은 영향력을 발휘해야 사람들에게 먼저 메시지를 전달할 수 있습니다.

    또한 테스트 횟수가 충분한 표본 크기에서 정보를 수집해서 최종 결과를 얻을 수 있도록 해야 합니다. 뷰가 많지 않은 것을 중심으로 테스트를 디자인하는 것은 충분한 수의 잠재 고객으로부터 데이터를 캡처하기 위해 테스트 기간을 연장해야 할 수 있습니다.

    결론

    그로스 마케팅이 모든 기업에 적합한 마케팅 방법은 아닙니다. 비즈니스 성장을 위해서는 견고한 기반이 필요하기 때문에 아직 스타트업이라면 그로스 마케팅에 너무 많은 리소스를 투입하기 보다는 비즈니스 모델 본연 자체를 확립해야 합니다. 그러나 시간이 갈수록 데이터 인리치먼트의 증가와 CRM 기술의 발달로 이전보다 많은 기업들이 이를 적용하기 시작했습니다

    비즈니스 성장이 주된 목표인 경우, 또는 고성장을 실현해 보다 많은 ROI를 달성하기 위해 마케팅 캠페인을 최적화해야하는 경우 몇 개의 그로스 마케팅 테스트를 고려할 필요가 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 퍼스트 파티 데이터의 정의와 중요성

    퍼스트 파티 데이터의 정의와 중요성

    퍼스트파티 데이터의 정의와 중요성

    (참조 자료: What is First-Party Data and Why Is It So Important?)

    퍼스트 파티 데이터의 정의와 중요성
    퍼스트 파티 데이터의 정의와 중요성

    데이터는 우수한 고객 경험(Customer Experience)를 구축하는데 도움이 됩니다. 하지만 모든 데이터가 동일한 것은 아닙니다. 데이터를 세 가지의 카테고리로 나눌 수 있는데요, 퍼스트파티 데이터(First-party data), 세컨드파티 데이터(Second-party data), 그리고 서드파티 데이터(Third-party data), 여기에 제로파티 데이터(Zero-party data)까지 때로는 4가지의 카테고리까지 확장될 수 있습니다. 각 데이터 유형은 각기 다른 장점과 단점을 가지고 있습니다. 본 글에서는 가장 중요한 퍼스트파티 데이터에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

    피터는 지난 몇 달 동안 새로운 스피커 구매를 고려해 왔습니다. 그는 해당 브랜드의 웹사이트를 탐색해보기도 했고, 다양한 기능과 가격, 그리고 보증 기간을 제공하는 여러 모델들을 온라인을 통해 몇 시간에 걸쳐 검색해보고 어떤 것을 구매할지 결정하려고 했습니다. 브랜드의 웹사이트는 다양한 정보와 가이드를 제공하기 때문에 피터에게 있어서 가장 많이 찾아보는 장소이기도 합니다. 심지어 그는 브랜드의 뉴스레터를 구독하기도 하고 모바일 어플리케이션을 다운받기도 했습니다.

    어느 날, 그는 산책을 하다가 해당 브랜드의 오프라인 스토어를 지나치게 되었습니다. 그의 스마트폰에 설치된 모바일 앱은 로그인이 되어 있기 때문에 그 앱은 피터가 현재 오프라인 스토어 근처에 있다는 것을 인식하고, 그가 가장 많이 검색해본 스피커 제품 중 하나가 현재 근처 오프라인 스토어에서 전시되고 판매되고 있다는 사실을 모바일 푸시 알림을 통해 알리게 됩니다. 이 알림을 보게 된 피터는 해당 스토어를 방문하여 해당 스피커를 구매하게 되었습니다. 이것이 바로 퍼스트파티 데이터의 가치입니다.

    퍼스트파티 데이터(First-Party Data)란?

    기본적인 정의부터 살펴봅시다. 퍼스트파티 데이터는 고객 및 잠재 고객과의 직접적인 인터렉션을 통해 수집하는 데이터를 총칭합니다. 여기에는 인구통계 데이터, 구매 내역, 웹사이트 활동, 반응, 관심사, 모바일 앱 데이터 및 웹사이트의 기사 읽기 등의 행동이 포함됩니다. 브랜드는 제품 및 서비스 판매, 지원 프로세스, 웹사이트 양식, 구독, 설문 조사, 소셜미디어 연결 등의 통해 이러한 데이터를 수집합니다.

    세컨드파티 데이터, 서드파티 데이터와 같은 다른 데이터 종류는 고객으로부터 직접 수집되지 않고 다른 소스에서 간접적으로 가져오게 됩니다. 퍼스트파티 데이터는 고객으로부터 직접 데이터를 받기 때문에 그만큼 가장 가치있는 데이터입니다.

    퍼스트파티 데이터는 어떠한 데이터든, 비즈니스가 원하는 종류의 모든 고객 데이터를 자체 소유하게 됩니다. 고객으로부터 직접 수집했기 때문에 품질이 우수하고 정확하며 비즈니스가 제공하는 제품이나 서비스와의 관련성도 그만큼 높습니다.

    이러한 퍼스트파티 데이터는 비즈니스 내부 시스템에 직접 저장되어지는데요, 여기에는 CRM, 마케팅 자동화 플랫폼, 콜센터 시스템 및 기타 영업 및 지원, 그리고 마케팅 애플리케이션 등이 있습니다.

    퍼스트파티 데이터가 그 어느 때보다 중요한 이유

    퍼스트파티 데이터는 항상 기업이 가지고 있는 고객 데이터 유형 중 가장 중요했지만, 최근에는 특히 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

    데이터를 활용한 개인화된 고객 경험 창출

    고객 경험이 지속적으로 진화되고 있는 가장 큰 이유는 소비자들이 점점 똑똑해지고 있기 때문입니다. 인터넷은 그들이 구매 결정을 내리는데 도움이 되는 정보에 더 많이 접근할 수 있게 해주었고, 비즈니스가 그들에게 제공하는 경험에 대한 기대감도 커졌습니다.

    소비자들은 더 관련성있고 개인화된 경험을 받을 수 있다면 기꺼이 정보를 교환합니다. 퍼스트파티 데이터에 엑세스하면 정확하고 관련성 높은 데이터를 활용하여 이러한 개인화된 경험을 구축할 수 있습니다. 고객 경험의 수준이 낮으면 고객이 다른 비즈니스로 이탈할 확률이 높습니다.

    개인정보 보호 및 데이터 수집에 미치는 영향

    EU의 개인정보 보호법인 GDPR(General Data Protection Regulation)은 완전히 새로운 수준으로 소비자의 개인정보를 보호하고 있습니다. GDPR에서는 소비자에게 데이터 수집 및 저장에 대한 허락을 받는 것은 물론, 해당 데이터를 수집하는 이유와 사용 방법에 대해서 구체적으로 알려줘야 합니다. 이후에 시행된 캘리포니아 개인정보보호법(CCPA)은 GDPR과 동일하지는 않지만 기업들이 고객 정보를 수집하는 방식과 이유에 큰 영향을 미쳤습니다.

    소비자들이 이제 기업이 데이터를 안전하게 저장할 수 있을 것으로 기대하고 자신의 데이터를 어떻게 사용할지에 대해 투명할 경우에만 자신의 데이터를 공유하게 됩니다. 그 결과 더 많은 소비자들이 어떤 브랜드와 자신의 어떤 데이터를 믿고 공유할지를 구체적으로 선택할 수 있게 되었습니다.

    이렇게 되면 퍼스트파티 데이터를 가진 비즈니스가 훨씬 더 경쟁에 있어서 유리합니다. 고객으로부터 직접 데이터를 수집했기 때문에 이를 개인화된 마케팅에 적극적으로 활용할 수 있습니다. 하지만 이는 비즈니스가 이 데이터를 보다 현명하게 사용할 의무가 있다는 것도 의미합니다.

    퍼스트파티 데이터 활용 사례

    퍼스트파티 데이터를 활용할 수 있는 사례는 아래와 같이 매우 다양합니다.

    웹 & 모바일 경험의 개인화

    개인화는 단순히 웹페이지와 이메일에 고객의 이름을 올리는 것 이상의 수준을 포함해야 합니다. 퍼스트파티 데이터에는 고객이 브랜드로부터 이미 구매했던 기록까지 포함되어 있기 때문에, 고객이 웹사이트를 방문하거나 해당 제품과 관련된 콘텐츠를 볼 때 관련된 추가적인 구매 제안을 할 수 있습니다.

    예를 들어, 고객들이 웹사이트에서 영상을 보는데 많은 시간을 할애한다고 가정해봅시다. 이 경우 영상 콘텐츠를 좋아하는 고객이 있기 때문에 제품 페이지 또는 웹사이트의 리소스 섹션에 더 많은 영상 콘텐츠를 하이라이트시킬 수 있습니다.

    광고

    많은 디지털 광고들이 서드파티 데이터를 주로 활용하지만, 퍼스트파티 데이터를 사용하게 되면, 모든 광고 플랫폼에 걸쳐서 훨씬 더 향상된 타깃팅 광고를 진행할 수 있습니다. 예를 들어, CRM에서 특정 제품을 구매한 고객 리스트를 가져와서 관련 제품에 대한 광고 세트로 해당 고객들을 타깃팅할 수 있습니다. 새로운 이벤트에 많은 등록자들을 끌어오기 위해서는 먼저 기존 구매 고객과 뉴스레터 구독자들에게 타깃팅 광고를 진행할 수 있을 것입니다.

    핵심은 이러한 광고들은 타깃팅된 고객들에 대해 매우 ‘초개인화’되었다는 것입니다. 왜냐하면 그들에 대해 이미 알고 있고, 그들의 관심사와 이전 행동들에 대해서도 이미 알고 있기 때문입니다.

    소비자 행동 예측

    예측 분석을 통해 소비자의 활동을 분석하고 다음에 무엇을 할지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트 트래픽 분석을 하면 소비자가 일반적으로 웹사이트를 탐색하는 특정 경로에 따라 특정 페이지와 제품 정보를 보고 해당 제품을 구매할 가능성이 높다는 것을 알 수 있습니다. 그런 다음, 원하는 행동을 유도하는데 필요한 콘텐츠, 제품, 할인 헤택 또는 특별한 제안들을 만들 수 있을 것입니다.

    잠재고객 인사이트

    잠재고객에 대한 인사이트를 통해 유사한 특징을 가진 다른 소비자 그룹을 식별하고 해당 소비자들이 소비하는 콘텐츠, 그들이 구매하는 제품, 그들의 웹사이트 트래픽 패턴 등을 분석할 수 있습니다.

    소비자가 정의된 잠재 고객과 일치한다는 것을 알고 있으며, 분석 결과 해당 잠재 고객들은 여름철에 캠핑 장비를 보는데 많은 시간을 보낸다고 가정합니다. 이러한 인사이트를 통해 이 범주에 속하는 제품과 관련된 판매를 잠재 고객들에게 알릴 수 있습니다.

    잠재고객의 인사이트는 또한 웹사이트에서 어떤 콘텐츠가 작동하고 있는지, 모바일 애플리케이션의 가장 인기있는(또는 덜 인기있는) 기능은 무엇인지, 장바구니 버리기가 가장 많이 발생하는 곳은 어디인지 식별하는데 도움이 됩니다. 이러한 정보의 활용은 고객들이 가장 원하는 정보, 기능, 제품 및 서비스를 제공하고 보다 향상된 경험을 구축할 수 있게 도와줍니다.

    쿠키리스(Cookieless) 마케팅으로의 전환

    마케터에게 영향을 미치는 중요한 변화는 서드파티 쿠키의 종말입니다. 구글이 크롬 브라우저에서 서드파티 쿠키 지원을 단계적으로 페지하겠다고 발표한 것은 웹상에서 고객 행동을 트래킹할 수 없다는 것을 의미합니다. 애플 역시 소비자들에게 앱과 사파리 브라우저에서 서드파티 트래킹 쿠키를 차단할 수 있는 선택권을 제공하기 시작했습니다. 이것들은 시작에 불과합니다.

    마케팅은 서드파티 쿠키를 넘어서서 발전할 필요가 있습니다. 이는 곧 서드파티 데이터의 가치가 높아졌음을 의미합니다. 소비자가 모든 채널에서 더 나은 경험을 계속해서 누릴 수 있도록 그들이 더 많은 데이터를 공유할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 여기에는 더 많은 유형의 리드 제네레이션 양식, 등록, 그리고 선호도 설정 등을 통해 소비자가 직접 세분화되도록 하는 방법 또는 타깃 고객을 이해하는데 도움이 되는 다양한 전술이 포함될 수 있습니다.

    퍼스트파티 데이터 전략 계획

    퍼스트파티 데이터 전략이 없다면 이를 개발해야 합니다. 고객들이 이 정보를 자유롭게 제공했을 수도 있지만 이 정보를 수집 및 저장, 그리고 사용하여 더 나은 고객 경험을 구축해야 할 책임이 있습니다.

    퍼스트파티 데이터 전략을 수립하려면 다음 단계를 따르세요.

    목표 정의하기

    가장 먼저 해야 할 것은 비즈니스 목표 수립입니다. 일정량의 제품을 판매하고, 새로운 제품이나 서비스를 위해 새로운 고객을 확보하고, 고객 지원을 향상시키고, 고객 충성도를 높이는 것 중 어느 것이 비즈니스 목표인가요? 일단 목표를 수립하면 마케터는 목표를 달성하기 위해 다양한 전략과 전술을 계획할 수 있습니다. 이 계획에 따라 필요한 고객 데이터의 유형을 알 수 있습니다.

    고객 데이터 소스 및 수집된 데이터 유형 식별

    비즈니스 목표를 수립하고 특정 활동 및 전술에 매핑하여 필요한 데이터를 파악합니다. 이젠 어떤 고객 데이터 소스를 가지고 있고, 이미 수집되어진 데이터 유형을 파악할 차례입니다. 먼저 현재 사용 중인 시스템을 살펴보고 해당 시스템에서 수집한 데이터를 문서화합니다. 비즈니스 전체의 모든 시스템을 포함합니다. 고객 및 잠재 고객 데이터의 일부가 사일로 애플리케이션에 숨겨져 있다는 사실을 알게 되면 놀랄 수 있습니다.

    데이터 원본 매핑 프로젝트를 통해 현재 보유한 고객 데이터와 여전히 수집해야 하는 데이터를 명확하게 파악할 수 있습니다. 데이터가 관련 개인정보 보호규정에 따라 수집되었는지 확인하세요.

    데이터 표준화 전략 개발

    고객 데이터가 기업 내 여러 시스템에 분산되어 있기 때문에 유사한 데이터가 다른 형식으로 저장되고, 다른 일정에 따라 업데이트되며, 일반적으로 일관성이 없다는 것을 알 수 있습니다.

    이러한 데이터를 마케팅 및 영업 프로그램에서 활용하려면 데이터를 저장하는 모든 시스템에서 일관된 엑세스를 위해 데이터를 통합해야 합니다. 정확하지 않고 모든 시스템에서 동일하지 않으면 서로 다른 데이터에 고객 환경을 구축하여 고객들이 실망하고 혼란스러워 할 수 있습니다.

    데이터 표준화 전략은 각 데이터 유형을 포맷하고 저장하는 방법과 시스템간에 업데이트되는 방법을 정의합니다. 또한 이 전략은 데이터 정리에 사용할 수 있는 도구를 포함하여 고객 데이터를 정리하고 검증하는 방법에 대해서도 설명합니다.

    CDP와 같은 툴을 사용하여 퍼스트파티 데이터 관리

    퍼스트파티 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있는 경우, 모든 고객 접점에 걸쳐 해당 데이터를 일관되게 활용하기는 어렵습니다. CDP(Customer Data Platform)와 같은 도구를 구현하여 이러한 모든 시스템을 연결하고 중앙 시스템에서 고객 데이터를 통합할 수 있습니다. 그런 다음 고객에 대한 360도 단일 뷰를 구축하고 미리 정의한 전술을 활용하여 퍼스트파티 데이터를 더욱 풍부하게 함으로써 보다 개인화된 고객 경험을 구현할 수 있습니다.

    그런 다음, 마케팅, 영업 등 다양한 팀들이 이러한 중앙 집중화된 데이터에 엑세스하여 만들고 제공하는 경험이 모두 동일한 정보를 기반으로 구축되어 모든 채널에서 일관되고 정확하며 관련성이 높은 경험을 제공할 수 있습니다.

    성공을 위한 필수 퍼스트파티 데이터

    고객이 인정할 수 있는 좋은 경험을 구현하고 훌륭한 가치를 제공하는 것은 비즈니스 성공에 있어서 매우 중요합니다. 이 두 가지 모두 퍼스트데이터가 핵심입니다. 이것이 없다면 고객을 진정으로 알거나 이해할 수 없고, 비즈니스는 그들의 잠재 고객들이 무엇을 원하고, 무엇을 구매하고 싶은지 알지 못한채로 마케팅과 영업 활동을 진행하는 것과 다름없습니다.

    그러나 데이터를 어떻게 관리하냐에 따라 그 품질이 달라질 것입니다. 모든 부서가 일관되고 관련성이 높고 영향력 있는 고객 환경을 제공할 수 있도록 비즈니스 전체에서 퍼스트파티 데이터를 수집, 저장, 관리, 그리고 공유할 수 있는 적합한 전략을 세워야 합니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 구글 태그 매니저 없이도 전환 최적화를 할 수 있는 6가지 방법

    구글 태그 매니저 없이도 전환 최적화를 할 수 있는 6가지 방법

    구글 태그 매니저 없이도 전환 최적화를 할 수 있는 6가지 방법

    (참조 자료: 6 Conversion Optimization Hacks That Don’t Require Google Tag Manager)

    e커머스 브랜드를 운영하든, B2B 서비스를 판매하든, 상관없이 전환 최적화는 웹사이트나 랜딩 페이지의 성공을 위한 핵심입니다.

    그러나 많은 마케터들이 진정으로 전환 최적화를 마스터하기 위해서는 구글 태그매니저와 같은 툴을 가진 전문 코딩 개발자가 되어야 한다고 생각하는 경우가 많습니다. 그러나 이건 사실이 아닙니다.

    구글 태그 매니저 없이도 전환 최적화를 할 수 있는 6가지 방법
    구글 태그 매니저 없이도 전환 최적화를 할 수 있는 6가지 방법

    이러한 전화 최적화를 통해 전문 코딩 지식이 없이도 브랜드에 대한 의미있는 결과를 생성할 수 있습니다.

    이렇게 하면 더 많은 전환 또는 판매를 이끌 수 있을 뿐만 아니라 이러한 단계를 통해 고객의 각 여정 단계에서 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

    오늘은 이전과는 달리 전환 최적화를 위한 6가지 방법에 대해 소개하도록 하겠습니다.

    전환 최적화 방법 1: 트래픽 의도와 일치하는 세일즈 중심의 콘텐츠에 집중

    인터넷은 제품과 서비스를 홍보하는데 도움이 되는 다양한 콘텐츠 옵션을 제공합니다. 그러나 콘텐츠 만큼 가치있는 것은 콘텐츠 제작에도 상당한 시간이 소요될 수 있다는 점은 부인할 수 없습니다. 따라서 제한된 리소스를 구매 유도에 포커스된 콘텐츠 제작에 집중하여 할애해야 합니다.

    그렇다면 어떤 콘텐츠와 세일즈 활용 방안이 매출 성장에 기여할까요?

    특정 유형의 트래픽은 해당 트래픽의 인식 또는 전환 의도 수준과 일치할 때 더 잘 전환됩니다.

    세일즈 관련 콘텐츠에 집중
    세일즈 관련 콘텐츠에 집중

    일부 브랜드는 제품 및 서비스에 대한 설득력있는 개요를 제공하는 설명 영상을 사용하는 것이 빠른 해결책이라고 생각합니다. 다른 사람들이 블로그 게시물의 일관된 흐름을 통해 이익을 얻을 수 있습니다.

    초기 단계에서 CTA의 종류와 세일즈를 프로모션하는 콘텐츠를 파악하려면 상당한 시행 착오를 거쳐야 합니다. 사례 연구가 고객에게 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 것입니다. 또는 사용자가 생성한 콘텐츠가 소셜미디어 참여 및 제품 판매를 촉진하기도 합니다.

    가장 성과가 좋은 콘텐츠 유형을 파악한 후에는 상위 3~5개의 콘텐츠들에게 집중하세요. 이렇게 하면 콘텐츠에 필요한 다양성이 제공되면서도 어떤 크리에이티브가 가장 많은 세일즈를 만들어내는지 알 수 있습니다.

    전환 최적화 방법 2: 매출에 실제로 기여하는 채널 식별하기

    웹사이트로의 트래픽을 유도하는데 도움이 될 수 있는 수많은 채널들이 있습니다. 구글, 페이스북, 인스타그램, 이메일 캠페인 등 그 리스트는 끝이 없어보입니다. 중요한 건 이 채널들이 모두 똑같이 만들어지지 않았다는 점입니다. 마케팅 비용을 효과적으로 배분할 수 있도록 실제로 매출에 기여하는 채널이 어떤 것인지 확인해야 합니다. 엔터프라이즈 세일즈 프로모션을 위해, 뛰어난 엔터프라이즈 마케터는 리드 스코어링 플랫폼에서 제공되는 데이터를 사용하여 각 광고 플랫폼에서 유입되는 리드의 품질을 더 잘 평가할 수 있습니다.

    모든 채널에서 프로모션을 진행하는 것은 마케팅 예산을 너무 잘게 쪼개 분산시킬 뿐입니다. 게다가 플랫폼 마다 잠재 고객층들이 다릅니다. 예를 들어, Pew Research 데이터에 따르면 북미 지역에서 18세에서 29세의 사람 중 62%는 스냅챗을 활용하는 반면 65세 이상의 사람 중에서는 불과 3%에 불과합니다. 또한 대졸 이상의 학력을 가진 사람들이 링크드인을 사용하는 수가 그렇지 않은 사람보다 훨씬 더 많은 것으로 나타나고 있습니다.

    매출에 실제로 기여하는 채널 식별하기
    매출에 실제로 기여하는 채널 식별하기

    마케팅 채널을 선택할 때는 타깃 고객들에게 가장 인기 높은 채널을 식별하고 사용하는 것부터 시작하세요. 시간이 지남에 따라 현재 사용 중인 채널의 성능을 평가합니다. 한 플랫폼이 매출에 기여하지 않는 경우에는 예산 집행을 보류하는 것이 좋습니다. 또한 타깃 고객들에게 인기 높은 새로운 플랫폼을 지속적으로 모니터링하고 탐색해야 합니다.

    전환 최적화 방법 3: 코딩 작업이 필요 없는 툴 활용(만약 있다면)

    많은 전환 최적화 방법들이 특정 유형의 코딩 작업에 의존하고 있습니다. 많은 기업들이 경험해보지 못한 코딩입니다. 필요한 데이터를 수집하기 위해 웹삳이트를 설정하려 하면 번거로울 수 있습니다. 자신이 무엇을 하고 있는지 모른다면 몇 가지 중요한 인사이트까지 놓칠 수 있습니다.

    따라서 별도 코딩 작업이 필요 없는 툴이 바로 여기서 필요합니다. 이러한 분석 툴은 웹사이트와 통합되어 고객이 결제 하기까지 거쳐가는 경로와 같은 포괄적인 데이터 포인트들을 트래킹하고, 다양한 온사이트 액션들이 전환 속도 등에 어떤 영향을 미치는지 파악합니다. 이러한 도구는 다른 플랫폼으로 내보낼 수 있는 사용자 맞춤 이벤트를 사용하여 페이스북과 구글에 사이트에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 알려줍니다.

    예를 들어, 이러한 툴에서 생성한 사용자 맞춤 이벤트 데이터를 페이스북의 알고리즘으로 보내 특정 온사이트 이벤트에 참여할 가능성이 높은 사용자를 검색하도록 할 수 있습니다. 페이스북은 맞춤 잠재 고객에게 새로운 데이터를 제공하여 보다 정확하고 최신의 유사 타깃을 생성하도록 도울 수 있습니다.

    전환 데이터를 자동으로 수집하고 변경 사항 프로세스를 단순화하는 툴이 있는 경우 웹사이트 또는 마케팅 전략을 최적화하기 위해 어떤 단계를 수행해야 하는지 알수 있게 됩니다. 제품 또는 서비스를 조정하는데 더 많은 노력을 기울일 수 있으며, 향후에 있을 전환 최적화 작업에도 더 큰 자신감을 가질 수 있습니다.

    전환 최적화 방법 4: 제목과 부제목, 일부 앞부문만 흝고 넘어가는 스캐너를 위한 문구 작성

    랜딩 페이지와 기타 온사이트 페이지에 들어가는 문구가 매우 중요하다는 것은 누구도 부인할 수 없을 것입니다. 그러나 많은 기업들은 자신들의 문구 포맷 방식 때문에 가장 설득력 있게 정보를 전달하는 방법을 놓치는 경우가 많습니다.

    Nielsen Norman Group의 아이 트래킹 연구에 따르면, 대부분의 인터넷 사용자들은 ‘F’ 패턴의 콘텐츠를 소비합니다. 맨 위 헤드라인과 다음 줄의 처음 몇 단어 텍스트가 가장 큰 관심을 받습니다. 페이지 오른쪽 또는 아래 쪽이 멀수록 텍스트를 건너뛸 가능성이 높아집니다.

    다른 일반적인 독서 스타일에는 제목과 부제목에 초점을 맞춘 ‘레이어 케이크 패턴(layer cake pattern)’이 포함됩니다. 이는 인터넷 사용자의 79%가 콘텐츠만 흝어본다는 기존 연구 결과를 뒷받침합니다.

    웹콘텐츠는 이러한 습관을 염두에 두고 작성해야 합니다. 스캐너의 주의를 끌려면 강조 표시를 위해 텍스트의 큰 벽이나 볼드 표시 등을 피하세요. 가장 중요한 정보를 페이지 맨 위에 최대한 가깝게 간결하게 배치합니다. 이것은 기업의 메시지를 보다 많은 사람들에게 전달하는데 도움이 될 것입니다.

    전환 최적화 방법 5: 장바구니 포기 및 주요 전환 페이지에서의 후속 조치(가격 혹은 데모 페이지 등)

    장바구니 포기는 오래된 e커머스 이슈 중 하나로 절대 사라지지 않을 것으로 보입니다. Baymard Institute는 평균 온라인 장바구니 포기율이 69.57%라고 추정하고 있습니다. 이 중 다수가 구매자 또는 결제 프로세스(예를 들면 배송비가 너무 드는 경우)의 문제 때문이지만, 많은 인터넷 사용자들이 단순히 현대적인 형태의 윈도우 쇼핑에 참여하고 있다는 사실은 여전히 남아있습니다.

    온라인 쇼핑객들을 대상으로 하는 과거 설문조사에 따르면, 온라인 쇼핑객들은 오프라인 매장에 다니는 사람들보다 그저 구경만 할 가능성이 높은 것으로 나타났습니다. 온라인 쇼핑객들의 46%는 그저 둘러보기만 하는 반면에, 실제 오프라인 매장을 방문한 쇼핑객들의 27%는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다.

    따라서 맨 처음 사이트를 방문했을 때 바로 구매하는 경우그는 거의 없습니다. 그들은 그저 가격이나 기능을 다른 브랜드와  비교하기 위해 방문했을 수도 있습니다. 혹은 진짜 구매하려고 방문했을 수도 있지만, 뭔가가 그들을 컴퓨터 앞에서 일어나게 만들었고, 그 이후에는 아예 브랜드를 잊어버렸을 수도 있습니다.

    이 사람들은 이전에 브랜드와 상호작용을 해본적이 없는 사람보다 훨씬 더 쉽게 전환할 수 있는 품질 높은 리드가 됩니다. 그러나 이제 다시 실제 구매를 완료하게 하기 위해 돌아오게 만드는 것은 전적으로 마케터의 몫입니다.

    이메일 캠페인은 이미 고객의 이메일 주소를 가지고 있는 경우 유용할 수 있지만, 항상 그렇지는 않습니다. 리타깃팅 캠페인의 경우에는 고객이 이전에 사이트에서 방문했거나 장바구니에 추가한 제품을 상기시키는 강력한 도구입니다. 페이스북과 구글 광고는 재방문 트래픽과 세일즈를 촉진시키는 추가적인 인터렉션을 끌어올 것입니다.

    전환 최적화 방법 6: 전환 프로세스에서 불필요한 온사이트 장애 요소 100% 제거

    앞서 Baymard Institute에서 언급한 장바구니 포기의 주요 원인은 높은 배송비와 기타 추가 요금들입니다. 이는 e커머스 브랜드들에게 해당되는 이슈이지만, 장바구니를 포기하는 가장 큰 2번째 이유는 온라인 쇼핑몰을 가진 모든 기업들에게 적용됩니다.

    온라인 쇼핑객들의 28%는 사이트에서 회원 가입을 하려고 장바구니에서 이탈하게 됩니다. 또한 21%는 결제 과정 프로세스가 너무 길거나 복잡해서 포기하게 됩니다. 18%는 총 결제 비용을 미리 계산해주지 않아서 이탈한다고 밝혔습니다.

    문제의 정확한 성격은 사이트마다 다를 순 있지만(그리고 고객마다), 이러한 문제들은 모두 판매자가 전환을 방해하는 불필요한 요소들을 내버려 두기 때문입니다.

    가장 중요한 전환 최적화 방법 중 하나는 웹사이트의 세일즈 퍼널을 평가하는 것입니다. 전환 과정에서 가장 많은 고객을 잃게 되는 부분을 파악하게 됩니다. 결제 과정에서 문제가 있을 수 있지만 랜딩 페이지의 네비게이션 경험이 혼란스러워서 발생하는 것일 수도 있습니다. 이러한 문제들을 해결하면 고객에게 불필요한 불만을 해소할 수 있습니다.

    결론

    위에서 소개한 바와 같이 의미있는 결과를 제공하는 전환 최적화 방법을 활용하기 위해 코딩 전문가가 될 필요는 없습니다. 자사에 맞게 전환 지표들을 트래킹하는 툴과 웹사이트 및 콘텐츠 생성 프로세스 등을 세부적으로 최적화하면 잠재 고객들에 대한 판매 기회를 보다 많이 끌어올 수 있습니다.

    전환 최적화 작업은 과정이고 위에서 소개한 방법론들은 그 시작에 불과할 것입니다. 웹사이트 및 전환 채널을 계속 평가하여 결과를 지속적으로 향상시키기 바랍니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • UTM 매개변수 완벽 가이드

    UTM 매개변수 완벽 가이드

    UTM 매개변수 완벽 가이드

    (참조 자료: The Complete Guide to UTM Parameters)

    UTM 매개변수 완벽 가이드
    UTM 매개변수 완벽 가이드

    모든 마케터들은 가장 효과적이고 효율적인 리드 채널을 찾기 위해서 리드와 고객들이 유입된 소스를 트래킹하는 것이 중요합니다.

    바로 여기서 UTM 매개변수(parameters)가 중요합니다. UTM 코드를 사용하면 온라인 트래픽을 세분화하고 마케팅 지출에 대한 ROI를 측정할 수 있습니다. 비즈니스 성장을 가속하고 매달 비즈니스 가치를 입증할 수  있는 입증할 수 있는 이보다 더 좋은 방법은 없을 것입니다.

    오늘은 마케팅 캠페인에서 UTM 매캐변수를 활용하여 개별 마케팅 채널의 성과를 측정하는 방법에 대해서 소개하도록 하겠습니다.

    UTM 이란?

    UTM은 Urchin Tracking Module의 약자입니다. UTM은 사이트 방문자가 어디에서 유입되었는지, 온라인 혹은 오프라인으로 왔는지를 구글 애널리틱스에 알려주는 코드입니다.

    다음은 UTM의 작동 예시입니다. 제품을 위한 환상적인 랜딩 페이지를 만든 다음, 오프라인 이벤트에서 나눠줄 브로셔, 대학캠퍼스에 배포할 포스터, 페이스북 광고 캠페인 등 다양한 곳에서 랜딩 페이지로 트래픽을 유도하고 싶다고 상상해보세요.

    따라서 이러한 브로셔, 포스터, 그리고 광고 캠페인에 들어갈 랜딩 페이지 URL은 각 채널별로 고유한 Vanity URL을 넣어야 합니다.

    각 URL은 랜딩페이지든, 웹사이트든 모두 동일한 장소로 리디렉션되므로 결국 캠페인의 모든 타깃 고객들에게는 동일한 콘텐츠가 제공됩니다.

    그러나 링크 내의 UTM은 최대 5개의 고유한 정보와 함께 구글 애널리틱스에 다시 레포팅하게 됩니다.

    소스(Source): 사용자 유입 출처(소셜 플랫폼, 웹사이트 또는 오프라인 콘텐츠)

    미디엄(Medium): 어떤 마케팅 전략으로 인해 이러한 목표를 달성했는가(소셜, 블로그, 제휴 마케팅 등)

    캠페인(Campaign): 진행 중인 캠페인 이름

    키워드(Term): 만약 PPC 캠페인이라면 어떤 검색어를 통해 들어왔는지

    콘텐츠(Content): 어떤 특정한 링크를 통해 들어왔는지

    위와 같은 정보들을 통해 캠페인의 어떤 요소가 효과적으로 작동 중인지, 전환된 고객들이 어디에서 왔는지, 어떤 링크를 클릭하는지, 그리고 자세한 내용을 알아보기 위해 그들이 왜 들어오는지 등을 알 수 있습니다.

    URL에 UTM 추가하는 방법

    마케팅 캠페인 웹페이지에 UTM을 생성하는 경우 구글의 URL 빌더를 먼저 여시기 바랍니다. 다른 목적지(구글 플레이 스토어 또는 애플 앱)에 대한 UTM을 생성하려면 해당 빌더를 방문해야 합니다. 다음은 웹사이트 또는 랜딩 페이지를 위한 UTM을 생성하는 단계별 가이드입니다.

    1. 마케팅 캠페인의 랜딩 페이지 또는 목적지 페이지의 URL을 입력하세요. 가능한 경우 HTTPS 버전을 사용하여 브라우저에서 성가시게 보안 경고(Not Secure) 알림이 뜨지 않도록 하세요.
    2. 캠페인 소스를 입력하세요. 반드시 넣어야 하는 필드입니다.
    3. 만약 해당되는 경우, 미디엄, 이름, 콘텐츠, 그리고 검색어를 입력하세요.(PPC 캠페인을 진행하는 경우라면)

    이제 구글 URL 빌더는 UTM 코드가 포함된 URL을 생성해줄 것입니다. UTM 코드를 복사하고 비틀리와 같이 즐겨사용하는 축약 URL 툴을 활용하여 짧은 링크로 변환시키거나 빌더 내에서도 바로 짧은 링크로 변환시킬 수 있습니다.

    구글 URL 빌더를 사용하지 않고 UTM 생성

    빌더 도구를 사용하지 않고도 수동으로 UTM 코드를 만들 수도 있습니다. 각 UTM의 이름을 지정할 때 사용할 수 있는 기호는 플러스 사인 (+)과 마침표(.) 뿐입니다. 문자와 숫자를 사용할 수도 있지만 공백은 허용되지 않습니다.

    이 방법를 사용할 경우, 각 매개변수별로 생성 방법과 예시는 다음과 같습니다.

    UTM 소스(Source)

    매개변수: utm_source=[소스 이름]

    활용 방법: 이 UTM은 사용자를 사이트로 보낸 레퍼럴 채널을 식별하는데 필요한 기본 UTM입니다. 여기 레퍼럴 채널에는 페이스북, 구글, 또 다른 웹사이트, 심지어 전단지와 브로셔 같은 것들이 모두 포함될 수 있습니다.

    예시: 전시회에서 브로셔를 나눠준다고 가정해봅시다. 여기서 브로셔를 one-pager 라고 일컫고, 1번 항목의 one-pager라면 UTM은 utm_source=one+pager+1가 될 것입니다. 이렇게 UTM 코드가 추가된 URL은 QR 코드 등의 방식으로 브로셔와 같은 인쇄매체에도 실릴 수 있습니다.

    UTM 미디엄(Medium)

    매개변수: utm_medium=[미디엄 이름]

    활용 방법: 이 매개변수는 사용자를 사이트로 이동시킨 캠페인 미디엄을 나타냅니다. 캠페인 미디엄은 현재 사용 중인 마케팅 전략의 광범위한 카테고리나 유형을 보여줍니다. 따라서 UTM 소스가 ‘Facebook’이라면, UTM 미디엄은 ‘Social’이 되어야 할 것입니다.

    예시: 어떤 특정 박람회(XYZ)에서 사용한다면 여기서 미디엄은 utm_medium=XYZ+tradeshow 가 될 것입니다.

    UTM 캠페인(Campaign)

    매개변수: utm_campaign=[캠페인 이름]

    활용방법: 이 랜딩 페이지와 관련되어 있는 캠페인이 어떤 것인지 확인합니다. 특히 이 기능은 다양한 오퍼(Offer)를 활용하여 AB 테스트를 할 때, 어떤 오퍼가 가장 효과적인지 확인하려는 경우에 유용합니다.

    예시:해당 박람회 부스가 신제품 출시와 관련되어 있는 경우라면 UTM에 다음과 같이 제품 이름(XYZ)이 포함되어 있을 수 있습니다. utm_campaign=launch+productXYZ

    UTM 키워드(Term)

    매개변수: utm_term=[키워드명]

    활용방법: 이는 특정 검색어를 기반으로 하는 PPC 광고 캠페인용입니다.

    예시:  utm_term=buy+productXYZ

    UTM 콘텐츠(Content)

    매개변수: utm_content=[콘텐츠 이름]

    활용방법: A/B 테스트를 진행하는 경우, 또는 레퍼럴되는 광고나 에셋에 여러 개의 링크가 포함되어 있고, 사용자들이 그 중 어떤 링크를 눌렀는지 알고 싶을 때 활용합니다.

    예시: utm_content=link+3

    마지막 참고 사항: UTM은 고객의 브라우저에도 URL에 표시되므로 UTM을 생성할 때 이점에 유의하시기 바랍니다.

    이제 UTM이 무엇인지 알았으니 놓치지 마세요. 다른 기업이 자사의 마케팅 콘텐츠와 잠재 고객을 어떻게 분류하는지 살펴보시기 바랍니다. 이렇게 강력한 코드를 마케팅에 적용하면 마케팅 캠페인에 대한 ROI를 정확히 평가할 수 있을 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • 모든 마케팅 레포트에 포함되어야 할 34가지 마케팅 지표

    모든 마케팅 레포트에 포함되어야 할 34가지 마케팅 지표

    모든 마케팅 레포트에 포함되어야 할 34가지 마케팅 지표

    (참조 자료: 34 Marketing Metrics to Include in Every Marketing Report)

    마케팅 레포트는 소수의 중요한 측정 지표를 제시할 때 명확하고 가장 효과적입니다. 여기에 대해서는 이미 알고 계실 것입니다. 그렇다면 반드시 트래킹해야 할 중요한 마케팅 지표는 무엇일까요?

    전체 마케팅 지표 리스트를 살펴보면 이러한 모든 수치가 없으면 마치 마케팅 레포트가 불완전해보이고 각각의 수치가 모두 필요해보일 수 있습니다. 하지만 자세히 보면 가장 중요하고 결과를 입증할 수 있는 지표를 찾을 수 있을 것입니다.

    좋은 소식은 새롭게 다시 분석할 필요는 없다는 것입니다. 왜냐하면 중요한 마케팅 지표들은 아마도 이미 오래전부터 해왔던 것들이기 때문입니다. 오늘은 마케팅 레포트에서 사용할 수 있는 필수 지표 34가지를 공유합니다.

    마케팅 지표에는 어떤 유형들이 있는가?

    현재 중점을 두고 있는 마케팅 분야에 따라 다음과 같은 마케팅 지표들이 필요할 것입니다.

    1. SEO 지표

    이 마케팅 지표를 통해 현재 SEO가 얼마나 잘 되고 있는지 알 수 있습니다. 모니터링해야 할 몇 가지 필수적인 지표들은 다음과 같습니다.

    • 오가닉 트래픽(Organic traffic): 얼마나 많은 방문자들이 검색을 통해 자신의 페이지를 방문하고 있는지 확인
    • 전환 지표(Conversion metrics): 이메일 구독, 옵트인 양식 제출, 전화 등의 상담 문의
    • 백링크 및 레퍼링 도메인(Backlinks and Referring domains): 다른 사이트에서 자사의 사이트와 콘텐츠로 연결되는 각각의 링크
    • 도메인 권위(Domain authority (DA)): 사이트의 권위
    • 페이지 속도(Page speed): 페이지의 로딩 속도

    2. 콘텐츠 마케팅 지표

    • 콘텐츠 소비 지표(Consumption metrics): 페이지 뷰(Page views), 평균 체류 시간(Average time on page), 고유 방문자 수(Unique visitors), 각 페이지에서 보내는 시간, 재방문자 대비 신규 방문자 수
    • 유지(Retention): 사이트 방문자들이 얼마나 많은 페이지를 보는지 알려주는 방문당 페이지 수(Page per visit), 클릭 후 페이지를 떠나는 사람 수를 측정하는 이탈률(Bounce rate)
    • 참여도(Engagement): 댓글(Comments) 및 세션 기간(Session duration)(= (time spent per visit).
    • 리드(Leads): 생성된 리드 수 및 서비스나 제품에 관심있는 사람의 수

    3. 소셜미디어 지표

    트래킹해야할 소셜미디어 지표는 많지만 몇몇은 좋아요(Like)와 같은 허영 지표(vanity metrics, 비즈니스 성공과 직접적으로 연결되지는 않지만 그냥 기분좋게 만드는 지표들)들입니다. 그러나 실질적으로 중요시하게 여겨야 할 소셜미디어 지표들은 다음과 같습니다.

    • 인지도 지표(Awareness metrics): 게시물이 얼마나 노출되었는지 알려주는 Imperssion(게시물이 노출된 횟수)와 얼마나 많은 사람들이 게시물을 보았는지 알려주는 Reach (게시물을 본 고유  인원 수)
    • 참여 지표(Engagement metrics): 소셜미디어에 자사를 태그하는 사람들의 멘션이나 댓글, 그리고 자사의 게시물에 남긴 댓글
    • 고객 관리 지표(Customer care metrics): 응답률과 응답 속도 – 오디언스들이 보내온 메시지에 반응하는데 걸리는 시간과 응답한 횟수
    • ROI: 링크 클릭(Link Clicks,), 레퍼럴(Referrals), 그리고 전환(Conversion). 이는 얼마나 많은 사람들이 소셜미디어 상의 링크를 클릭하고, 얼마나 많은 사람들이 소셜미디어를 통해 웹사이트를 방문하는지, 그리고 그렇게 방문한 사람들이 특정한 행동을 완료(전환)하는지 확인합니다.

    4. 이메일 마케팅 지표

    이메일 마케팅  캠페인을 레포트할 때는 항상 다음 이메일 마케팅 지표를 포함하세요.

    • 오픈률(Open rates): 이메일을 오픈하는 사람 수
    • 클릭율(Click-through rates): 이메일 내 링크를 클릭하는 사람 수(전체 이메일 오픈 숫자에서)
    • 구독 취소자 수(Number of unsubscribes): 이메일 구독을 취소하는 사람 수
    • 이탈률(Bounce rates): 이메일 구독 리스트 중에서 몇 개의 이메일이 수신되지 않았는지 보여줌
    • 전환율(Conversion rate): 이메일 내 링크를 클릭하고 특정 작업을 완료하는 사용자 수를 측정
    • 리스트 증가율(List growth rate): 이메일 구독자 증가율
    • 참여도(Engagement rate): 이메일 구독자가 이메일을 오픈하고, 클릭하고, 회신하는데에 대한 추정치

    5. 페이드 미디어 마케팅 지표

    페이드 미디어(Paid Media) 마케팅 지표는 각각의 광고 캠페인의 목표에 따라 다릅니다. 아래는 그럼에도 계속 주시해야 할 몇 가지 필수 지표에 대해 소개해 드립니다.

    • 클릭(Clicks): 광고에 대한 클릭 수
    • 전환(Conversion): 광고를 통해 얼마나 많은 사람들이 특정 액션을 완료하고 있는지.
    • 전환율(Conversion rate): 전체 광고 노출 대비 얼마나 많은 사람들이 전환하고 있는지
    • 전환당 비용(CPC, Cost per conversion): 각각의 전환에 소요되는 비용
    • 클릭율(CTR, Click-through rate): 광고에서 클릭하는 횟수를 광고가 창출한 노출 수(Impressions)로 나눈 값

    모든 팀들이 트래킹해야 할 주요 마케팅 지표 34가지

    위에서 공유한 마케팅 지표들은 일부에 불과합니다. 하지만 이는 트래킹하고 레포팅해야 할 수치들이 많다는 것을 보여줍니다. 아래 필수 마케팅 지표 34가지를 소개합니다.

    1. 브랜드 인지도(Brand awareness)

    사람들이 어디서 브랜드 명을 검색하는지 트래킹할 수 있고, 온라인에서 얼마나 자주 브랜드에 대해서 이야기하는지 키워드 도구 등을 사용할 수 있습니다. 가시성(Visibility)은 마케팅에 미치는 또 다른 영향이며, 브랜드가 어떻게 인식되고 있는지 이해하는 것은 매우 중요합니다.

    2. 트래픽(Traffic) – 다양한 소스로부터의

    트래픽 지표는 얼마나 많은 사람들이 웹사이트에 접속하였는지, 그리고 어떤 채널을 통해 접속하였는지 알려줍니다. 이 데이터를 통해 어떤 채널이 웹사이트 트래픽을 많이 유입하는데 효과적인지 알려줍니다.

    성공하지 못한 전략에 시간을 낭비하는 것을 방지하고 가장 효과적인 전략을 개선할 수 있도록 도와줍니다. 트래픽 데이터는 시간이 지남에 따라 또 변하기 때문에 트래픽이 증가 혹은 감소하였는지, 이전 데이터와 비교하였을 때 그대로 유지되었는지 살펴봐야 합니다. 트래픽의 가장 효과적인 소스가 무엇인지 확인하면서 이를 개선시키세요.

    사용자들이 웹사이트에 어떤 방식으로 방문하게 되었는지볼 수 있다는 것은 현재 우리가 어떤 것을 잘 하고 있고, 어떤 것을 개선시켜야 하는지 알려줍니다. 예를 들어 오가닉 트래픽의 대부분이 구글 검색을 통해서 오고 있다면, 이것이 현재 대부분의 방문자들이 우리의 웹사이트를 방문하는 방식입니다. 반면 구글 광고가 고객 구매 요청의 상당수를 이끌어 내는데, 이는 누군가가 제품을 사용할 것이라는 최고의 신호탄이기도 합니다.

    이런식으로 잠재 고객들이 내 웹사이트를 탐색하는 방식을 알게되면 어느 마케팅에 많은 노력을 기울여야 하는지, 어떤 채널이 브랜드에 가장 적합한지 알 수 있게 됩니다. 만약 브랜드가 강력한 오가닉 트래픽을 가지고 있다면 페이드 미디어나 이메일 마케팅의 가능성을 탐색할 수 있고, 그 반대의 경우도 다른 채널을 확인할 수도 있습니다.

    3. 오가닉 트래픽(Organic Traffic)

    많은 비즈니스들이 전체 트래픽의 대부분을 오가닉 트래픽에 의존하고 있습니다. Amplified Marketing 에 따르면 전체 트래픽의 60~80%를 오가닉 트래픽에 의존하고 있다고 합니다.

    오가닉 트래픽이 거의 모든 채널보다 높게 전환된다는 것을 우리는 모두 알고 있습니다. 사이트에 도착할 때 그 트래픽 자체가 더 품질이 높기 떄문입니다. 오가닉 트래픽이 감소하면 거의 매번 수익도 감소하기 때문에 마케팅 레포트에서 고려해야 할 중요 지표입니다. 특히 페이드 미디어와 같은 지표들은 비용 없이는 계속 반복할 수는 없는데 오가닉 트래픽은 일부 검색 알고리즘의 변화가 있겠지만 페이드 미디어 등과 비교하면 상대적으로 계속 꾸준히 유지될 수 있습니다.

    4. 오가닉 트래픽에서의 세션(Sessions From Organic Traffic)

    오가닉 트래픽의 사이트 세션은 마케팅 레포트에서 가장 중요한 지표입니다. 이 지표는 사이트 트래픽 중 얼마나 많은 트래픽이 페이드 미디어와 논 페이드(non-paid) 전략에서 각각 발생하는지 알 수 있기 때문에 매우 유용합니다. SEO의 노력이 얼마나 많은 성과를 내고 있는지 가늠할 수 있는 좋은 지표입니다. SEO 전략이 효과가 있다면 오가닉 트래픽의 증가를 볼 수 있을 것입니다.

    5. 레퍼럴 트래픽(Referral Traffic)

    레퍼럴 트래픽은 리드(Lead)가 어디서 왔는지, 그리고 그들이 웹사이트에 어떻게 올라갔는지를 알려줍니다. 이것은 소셜미디어, 오가닉 검색, 다이렉트 URL 작성 등과 같은 것들을 보여줄 수 있습니다. 이 측정 지표는 고객들에게 그들의 마케팅 전략 중 어떤 부분이 가장 잘 작동하는지 실제로 보여줄 수 있습니다.

    SEO 캠페인을 진행하고 있고 오가닉 검색을 통해 많은 새로운 리드를 받고 있다는 것을 알게 되면 이것은 좋은 신호입니다. 마찬가지로 다른 소셜미디어를 통해 많은 새로운 리드들이 온다면 이 역시 전략은 효과가 있는 것입니다.

    6. 이탈률(Bounce Rate)

    세션이 길어진 방문자들이 가입할 가능성이 훨씬 높습니다. 만약 사람들이 갑자기 이탈한다면 그들이 찾고 있는 것을 못 찾고 있다고 추측할 수 있을 것입니다. 하지만 불과 1분도 안되는 사이에 이탈한다면 이는 페이지가 잘못된 정보를 주고 있고 이로 인해 잠재 고객들을 잃고 있는 것입니다.

    7. 최상위 키워드(Top Performing Keywords)

    사람들이 검색하고 있는 키워드를 정확히 파악하고 각각의 키워드가 얼마나 많은 검색 쿼리를 보여주는지도 분석해야 합니다. 또한 사람들이 브랜드를 검색할 때 저지르는 오타가 주로 어떤 키워드인지도 키워드 분석을 통해 알 수 있을 것입니다.

    이러한 정보를 통해 마케팅 시 키워드로 삼을 뿐만 아니라 실제 웹사이트 콘텐츠를 해당 키워드에 최적화하여 오가닉한 웹사이트 검색 순위를 향상시킬 수 있습니다.

    8. 고유 방문자수(Total Number Of Unique Visitors)

    성장하고 있는 기업에게 매달 새로운 방문자들이 사이트에 유입되는 것은 브랜드 인지도가 그만큼 올라가고 있다는 뜻입니다. 이것이 마케팅 레포트에 고유 방문자수가 중요한 이유입니다.

    9. 신규 Vs. 재방문자(New Vs. Returning Visitors)

    웹사이트 트래픽이 새로운 방문자로부터 오는 것인지 아니면 재방문자로부터 오는 것인지 파악하는 것은 중요합니다.. 새로운 세션의 비율이 꾸준히 증가하고 있는지 알 수 있습니다.

    10. 월별 세션(Sessions Per Month)

    월별 세션(Sessions Per Month)은 특히 SEO 기반의 콘텐츠 마케팅이 효과적으로 진행되고 있는지 알 수 있으며 특히 그 중에서도 오가닉 트래픽으로 인한 데이터를 확인합니다.

    11. 평균 세션 기간(Average Session Duration)

    마케팅 레포트에서 평균 세션 시간은 일종의 조기 경고등으로서 활용될 수 있습니다. 낮거나 떨어지고 있는 수치는 페이지 로딩 시간이 느리거나 트래픽 소스가 빈약하거나, 콘텐츠에 문제가 있는 등의 다양한 웹사이트 문제를 암시할 수 있습니다. 물론 정확히 어떤 부분에 문제가 있다고 이야기해주는 못합니다. 그러나 명확한건 사용자 경험에 문제가 있다는 것을 알려줄 것입니다.

    12. 스크린 플로우(Screen Flow)

    점점 더 중요해지고 있는 지표는 스크린 플로우(화면 흐름)입니다. 스크린 플로우를 측정하면 사용자들이 특정 페이지를 방문하고 나간 시기와 위치를 정확히 알 수 있습니다. 이를 통해 무엇이 효과있고, 무엇이 효과없는지에 대해서 아주 자세하게 알 수 있습니다. 사용자가 특정 세션을 누른 후 자주 종료하면 해당 세션을 삭제할 지 아니면 수정할지 평가할 수 있습니다. 스크린 플로우는 세션 길이와 세션 빈도만큼 혹은 그 이상으로 중요해지고 있습니다.

    13. 가장 많이 본 상품(Most Viewed Products)

    가장 많이  본 제품은 가장 인기있는 제품을 의미하기도 하며, 이는 고객의 관심과 수요와 같은 인사이트를 제공하고 향후 마케팅 전략과 목표를 결정하는데 큰 도움이 됩니다.

    14. 사이트 방문자별 쿼리(Queries By Site Visitor)

    사이트 방문자별 쿼리는 잠재 고객들이 사이트를 어떻게 활용하고 있는지, 무엇을 찾고 있는지에 대해 직접 확인할 수 있고 이 정보를 통해 SEO 전략을 최적화할 수 있습니다.

    15. 이벤트(Events)

    구글 애널리틱스에서 측정할 수 있는 지표 중 가장 가치있는 활동으로 이벤트를 뽑을 수 있을 것입니다. 만약 소프트웨어를 판매하는 기업이라면 데모나 다운로드 횟수 등이 이벤트로서 측정될 수 있을텐데요, 허수 지표를 최대한 지양하고 이벤트와 같은 실질적인 수익 창출에 연관되는 지표에 집중해야 할 것입니다.

    16. Marketing Qualified Leads (MQLs)

    MQL은 자신의 연락처 정보를 자발적으로 제출하거나, 프로그램에 참여하거나, 장바구니에 제품을 넣었거나, 웹사이트에 반복하여 방문하는 등의 작업을 수행하는 등 브랜드에 대한 높은 관심을 보여준 리드입니다. 이 지표는 어떤 마케팅 채널과 전술이 실질적으로 수익과 연결되는지 결정하는데 도움을 줍니다.

    관련 글: Marketing Qualified Lead (MQL)의 정의

    17. SQL 전환(SQL Conversions)

    제품 구매에 대한 관심도를 보여주는 지표는 대부분 SQL(Sales Qualified Leads) 전환과 관련이 있습니다. 마케팅 퍼널 하단 영역에서 알 수 있는 부분이죠. 그러나 이 지표는 다른 지표에 의해 지원됩니다. 즉 SEO 순위, 소스별 트래픽, 새로운 연락처 수, CTA 성능  등이 포함됩니다.

    18. 전환율(Conversion Rate)

    전환율은 사용자가 기업이 원하는 행동을 완료했을 때 측정하는 지표로 이 행동은 단순히 구매나 혹은 옵트인 양식 제출 등으로 설정될 수 있습니다.

    마케터는 비즈니스와 인터랙션한 잠재 고객 중에서 과연 얼마나 많은 사람들이 구매를 하였는지를 늘 고민해야 합니다. 전환율이 낮을 경우, 왜 사람들이 전환을 하지 않았는지 이유와 해결 방안을 찾아야 하기 때문에 이 측정 지표를 마케팅 전략의 초석으로 삼아야 합니다. 웹사이트를 클릭하는 사람들의 숫자는 실질적으로 거기서 수익이 나지 않는다면 아무 의미도 없습니다.

    랜딩 페이지, 디지털 광고, 콘텐츠, 이메일 캠페인의 전환율을 트래킹하고 레포팅하는 것은 어떤 전술이 돈을 벌게하고 재방문을 유도하는지 알게하는 방법입니다. 원하는 액션을 취하는 사용자의 비율을 나타내는 전환율은 그만큼 비즈니스 목표를 수치적으로 보여줄 수 있습니다.

    또한 콘텐츠 마케팅 측면에서 콘텐츠는 본질적으로 방문자들이 브랜드를 구매하게 하고 브랜드에 높은 로열티를 갖도록 만들어야 합니다. 따라서 전환율 자체는 현재 하고 있는 콘텐츠 마케팅이 브랜드 목표를 달성하는데 효과적인지 측정하는 기준이 될 수 있습니다.

    그러나 단순히 전환율을 마케팅 레포트에 담는 것만으로는 부족합니다. 마케팅 레포트에서는 해당 기간 동안 전환율 증대 및 하락에 어떤 요소가 영향을 미쳤는지도 함께 들어가야 합니다. 이것은 어떤 요소가 잠재 고객들을 매료시키고 어떤 요소가 잠재 고객들을 외면시키게 하는지 더 잘 이해하는데 도움이 될 것입니다.

    전환율 지표를 유용하게 만드는 또 다른 방법은 채널별로 전환율을 분석하고 ROI 측면에서 가장 효과적인 채널을 결정할 수 있습니다. 이처럼 전환율은 현재 보유하고 있는 전략이 성공적인 결과를 생성하는지를 평가할 수 있는 유일한 방법이며 성공적으로 전략을 실행할 수 있을때까지 반복적으로 테스트하고 최적화하기 위한 유용한 인사이트를 제공합니다.

    19. 획득별 매출(Sales By Acquisition)

    고객 획득별 매출은 매출이 어디서 발생하는지 정확히 파악해서 마케팅 리소스와 자원을 효과적으로 배분할 수 있도록 합니다.

    20. 문의 횟수(Number Of Inquiries)

    모든 기업들에게 전화와 온라인을 통한 구매 상담 수를 모니터링하는 것은 중요한 일입니다. 그러나 여기서 그치지 않고 이러한 고객 상담 횟수와 함께 상담 이후 고객의 만족도에 관련된 통계 수치도 포함하여 전체적인 고객 응대 프로세스를 모니터링할 수 있습니다.

    21. 새로운 평가판 계정(New Trial Accounts)

    소프트웨어 서비스를 판매하는 기업이라면 가장 중요한 마케팅 지표가 될 것입니다. 다양한 평가판 사용자 계정을 확보한다는 것은 장기적으로 구매 확률이 높은 잠재 고객을 얻는 것과 같은 의미이기에, 소프트웨어 서비스 기업은 이 지표를 통해 더 많은 평가판 사용자 계정을 유치하기 위한 마케팅 활동들을 효과적으로 진행하고 그 성과를 측정할 수 있습니다.

    22. 도달에 의한 참여(Engagement By Reach)

    도달(Reach)을 높이는 것이 점점 어려워지면서 전반적인 참여율에 초점을 두는 것이 전체적인 마케팅 성과를 말해주지 못할 수도 있게 되었습니다. 도달 기반의 참여를 테스트하면서 잠재 고객들이 콘텐츠에 어떻게 반응하고 있고 앞으로 무엇을 제공해야 하는지에 대해 인사이트를 얻을 수 있습니다.

    23. 고객 참여(Customer Engagement)

    고객 참여는 제품이나 서비스에 대한 고객 활동이나 사용, 소셜미디어에서의 인터렉션, 웹사이트 트래픽, 사이트에서 보낸 시간, 뉴스레터 오픈율, 또는 브랜드 상기brand recall)와 같은 다양한 방법으로 측정될 수 있습니다.

    고객 참여는 궁극적으로는 브랜드 인지도를 측정하고, 브랜드가 잠재 고객에게 단순히 다가가는 것을 넘어서서 그들과 인터렉션하는 것이 얼마나 효과적인지 확인할 수 있는 방법입니다. 이 데이터를 수집하면 브랜드는 고성능의 전술과 채널을 최적화하고 매력적이지 않은 전술/채널을 향상시켜 모든 터치 포인트에서 전체적인 고객 경험을 향상시키는데 집중하여 투자할 수 있게 됩니다.

    24. 권위(Authority)

    콘텐츠 마케터라면 Authority는 가장 중요한 마케팅 지표중 하나입니다. 마케터들은 종종 시간이 지남에 따라 웹사이트의 Authority 증가의 필요성을 잊곤 합니다. 높은 Authority는 SEO를 향상시키고, 브랜드를 구축하고, 전환율을 개선시킵니다!

    25. 가입 목표(Signup Goals)

    ‘새로운 계정 만들기’, ‘무료 캠페인 시작하기’, ‘결제 완료’ 와 같은 특정 행동에 가입 목표(signup goal)를 지정할 수 있습니다. 이러한 목표를 설정함으로써 퍼널의 모든 단계에 대한 데이터를 쉽게 수집할 수 있을 것입니다. 따라서 이 데이터를 세일즈 퍼널의 어느 부분이 잘못되고 있는지를 말해줄 것입니다.

    26. 클릭 & 구매(Clicks & Purchases)

    광고과 소셜 포스트 등을 통해 얼마나 많은 사람들이 사이트에 방문했는지 확인해보시기 바랍니다. 동시에 포스팅과 사이트 방문을 통해 구매한 수, 어떤 것이 가장 효과적이였는지, 그리고 어떤 것이 사람들이 진정 원하는 것이였는지 확인해보세요.

    27. 품질 등급(Quality Ratings)

    품질 등급은 예를 들어 해당 월에 게시된 블로그 게시물에 대한 품질을 측정할 수 있는 측정 지표입니다.

    단순히 구글 애널리틱스 데이터를 기반으로 계산될 수 있지만 이에 대해 좀 더 창의적이고 깊이 있는 인사이트를 갖는 것도 중요합니다. 사람들은 그 콘텐츠를 어떻게 생각하고 있는가? 마케터로서 상당 부분 숫자로 나타나는 데이터로 성과를 포장할 수 있지만 이는 품질 그 자체의 요소보다는 다른 사람보다 더 잘 일하고 있다는 점을 보여줄 때가 있습니다. 숫자에 매몰되지 말고 창의적인 방식으로 콘텐츠 품질을 평가해보세요.

    28. 판매 비용 비율(Cost of Sale Percentage)

    판매 비용을 정확하게 파악하면 수익을 증가시킴과 동시에 얼마나 많은 비용을 지출할 수 있을지 이해하는데 도움을 줄 것입니다.

    29. 고객 획득 비용(Cost Per Acquisition)

    좋아요 수, 웹사이트 방문자 수나 앱다운로드 수는 허영 지표(vanity metric)이지만 향후의 방향성 결정에는 필수적인 지표는 아닙니다. CPA(Cost Per Acquisition)와 이 비용이 시간이 지남에 따라 감소하는지 여부를 알고 싶으신가요? 만약 CPA가 낮아지면 마케팅 전략과 최적화 작업이 잘 작동되고 있으며 동일한 예산으로 더 많은 신규 고객들을 확보할 수 있다는 것을 의미합니다.

    CPA 뿐만 아니라 ‘그것의 다양한 반복’ 역시 중요한 지표가 됩니다. 예를 들어 결제가 이루어지는 e커머스의 경우라면 CPR(Cost Per Revenue)과 CPO(Cost Per Order)에 대해 레포트하게 됩니다. 그리고 전화나 온라인 문의가 필요한 기존 웹사이트는 CPL(Cost Per Lead)을 레포트하게 됩니다.

    CPR(cost-per-result) 지표는 2차원 측면에서 매우 유용합니다. 첫째, 무엇이 효과가 있었는지 없었는지에 대한 질문에 답하면서 과거를 회고하는 것입니다. 둘째, 미래를 예측하는 전망인데, 이는 어떤 활동을 계획하고 예산을 어떻게 책정할 수 있는지에 대해 도움이 될 수 있습니다.

    CPA는 또한 특정 마케팅 목표에 대한 광고 예산을 컨트롤하는데 도움이 됩니다. 랜딩 페이지를 통한 리드 제네레이션이 목표라면 CPA는 여기서 새로운 고객을 획득하는데 들어가는 비용을 마케팅 전략을 수립하는데 있어서 방향성을 설정해줍니다. 전체적인 광고 예산 투자의 효율성을 항상 모니터링할 수 있고 ROI를 극대화할 수 있는 더 나은 전략을 지속적으로 계획할 수 있게 합니다.

    30. 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value)

    CLV(Customer Lifetime Value)는 특히 장기적인 안목으로 고객 가치를 바라보는데 도움을 줍니다. 높은 수준으로 계산이 필요한 지표이기 때문에 아마도 자주 계산되지는 않을 것입니다. 그러나 CEO나 다른 경영진에게 보내지는 모든 마케팅 보고서에는 이 지표가 보고될 것입니다.  왜냐하면 여기에는 고객 확보의 과정과 예산이 어디에 쓰이고 전환되었는지 말해주기 때문입니다.

    이 수치가 너무 낮으면 마케팅에 너무 많은 비용을 지출하거나 효과적으로 사용하지 않고 있다는 것을 보여주며, 반대로 너무 높으면 마케팅에 충분한 비용을 지출하지 않고 있기 때문에 더 많은 예산을 투자하면 효과적으로 더 빠르게 성장할 수 있다는 것을 보여줍니다.

    31. 응답 시간(Response Time)

    응답 시간은 영업팀이나 마케팅팀이 얼마나 빨리 질문에 대답하고 고객과 관계를 맺고 있는지를 분석하는 중요한 지표입니다. 콜센터에서 대기하고 있는 것과 달리 고객이 질문을 빨리 받지 못할 이유가 없어야 합니다.

    이를 기업 전체 평균과 개별 직원별로 세분화하여 효과를 측정하고 개선 방안을 모색할 수 있어야 합니다.

    32. ROI(Return On Investment)

    ROI는 모든 마케팅 노력이 비즈니스에 미치는 영향과 그 노력이 과연 효과적이었는지를 판별해주기 때문에 중요합니다. 또한 그들이 사이트에서 시간을 보내지 않는다면, 한 웹사이트에서 얼마나 많은 클릭을 하더라도 그것은 가치가 없기 때문에 소비되는 시간 역시 중요합니다. 따라서 잠재 고객이 웹사이트에서 보내는 시간을 아는 것은 웹사이트의 성공에 대한 인사이트를 제공합니다. 마케터의 일은 다양한 채널과 도구를 사용하여 회사에 긍정적인 영향을 미치고 이를 측정하는 것입니다.

    33. 총 이익 추가(Total Profit Added)

    단순히 투자수익률(ROI) 뿐만 아니라 더 중요한 것은 캠페인이 얼마나 수익성이 높은지를 판단하기 위해 투자된 비용과 시간과 같은 여러 요소들을 고려함으로써 캠페인이 얼마나 많은 가치를 창출하는지 확인하는 것입니다.

    이는 단순히 비즈니스에 발생한 총 비용의 실제 현실을 계량화하지 않는 순수 지출/수익 관점에서 ROI를 보는 것보다 비즈니스 성공에 대한 보다 전체적인 측정 지표를 제공합니다.

    34. 레퍼럴(Referrals)

    마지막으로 비즈니스에서 중요한 지표는 고객들로부터 얼마나 많은 반복적인 추천을 받느냐 하는 것입니다. 현 고객들을 행복하게 하는 것은 결국 보다 많은 신규 고객들을 창출할 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • ROAS: 정의, 계산, 최적화 가이드

    ROAS: 정의, 계산, 최적화 가이드

    ROAS: 정의, 계산, 최적화 가이드

    (참조 자료: ROAS: Understanding, calculating, and optimizing your advertising spend during a recession)

    1933년 대공황의 막바지, 크래프트(Kraft)는 샐러드 드레싱 제품인 미러클휩(Miracle Whip)을 출시했습니다. 어려운 경제 상황에도 불구하고, 그들은 당시 식의료품 치고는 가장 큰 규모의 광고 캠페인을 시작하게 됩니다.

    그 결과는 어떠했을까요? 불과 6개월 만에, 미러클휩은 미국에서 가장 잘 팔리는 샐러드 드레싱이 되었습니다.

    불황기에 광고를 한다는 아이디어는 거의 100년 가까이 마케터들을 괴롭혀왔고, 이는 James Surowiecki 라는 미국 잡지 ‘더 뉴요커'(The New Yorker)의 논설위원이 2009년, “Hanging Tough”라는 기사를 통해 잘 표현하고 있습니다.

    그의 결론은 기업들이 두 가지 선택에 직면해 있다는 것이였습니다. 즉, 그들은 “sink the boat”(위험한 내기를 하고 나쁜 상황을 더 악화시킴)와 “miss the boat”(추가 시장 점유율을 얻을 수 있는 좋은 기회를 놓침)을 할 수 있다는 것입니다.

    오늘 날 코로나19로 인해 급변하는 경제상황에서 수없이 많은 마케터들은 비슷한 고민을 하고 있습니다. 다른 사람들이 덜 쓸때 우리는 더 많이 써야할지? 혹은 남들이 조용히 있을때 더욱 공격적으로 광고를 해야하는지 말입니다.

    광고주의 89%가 광고를 중단하거나 줄이거든 어떠한 방식이든 광고비 지출에 변화를 주었습니다

    물론 세부 대답은 기업마다 다르지만, 하나같이 공통적인 소망은 그들이 광고에 지출하려고 계획하고 있는 예산에서 1달러당 최대한 많은 고객 전환을 끌어오는 것입니다.

    이를 이해하기 위해 많은 마케터들은 ROAS(return on ad spend)를 그 지표로 활용하고 있습니다.

    전반적인 기업의 대차대조표의 중요성에도 불구하고, 사실 ROAS에 대한 언급은 그 동안 CAC(고객 획득 비용, Customer Acquisition Costs)와 LTV(생애 가치, Lifetime Value)와 같은 다른 지표에 비해 거의 없었던 것이 사실입니다.

    오늘은 ROAS를 이해하고 최적화할 수 있는 성공적인 전략들과 그 실행을 도울 수 있는 몇 가지 도구들을 소개하고자 합니다.

    ROAS의 정의

    ROAS(Return on ad spend)은 광고에 지출하는 1달러당 얼마나 많은 수익을 얻는지를 보여주는 비율입니다. 이 지표는 마케터가 캠페인에 지출한 광고비 예산이 얼마나 가치가 있었는지 확실히 보여줍니다.

    ROAS를 계산하는 공식은 매우 간단합니다: 캠페인에 의해 얻어진 수익을 캠페인 운영 비용으로 나누면 됩니다.

    한 달 동안 온라인 광고 캠페인에 1,000달러를 쓴다고 가정해봅시다. 이 기간 동안, 해당 광고 캠페인이 5천 달러의 수익을 창출했다면, 이 경우 ROAS는 5:1(또는 5달러)입니다. 즉, 해당 캠페인에 지출했던 1달러당 5달러의 수익을 얻은 셈입니다.

    한 가지 중요한 점은 ROAS 자체가 캠페인에 투입한 금액을 넘어 수익률과 기타 비용을 고려한 투자 수익률(ROI)이 아니라는 점입니다. ROAS는 특정 마케팅 전술의 성공을 측정하고, ROI는 전체 전략의 성공을 측정하는 지표로 활용됩니다.

    ROAS가 중요한 이유

    ROAS는 비즈니스의 전반적인 상태를 결정하는 데 중요한 요소로서, VC(벤처캐피털)들이 돋보기처럼 면밀하게 확인하는 지표이기도 합니다.

    여러분은 광고에 쓰는 1달러당 1달러(또는 그 이상)의 수익으로 돌려받고 있나요?

    자본적인 효율성을 중시하는 이러한 초점은 최근 몇 년전 부터 비즈니스 성장에 있어서 반드시 달성해야 할 해결책이었으며, 최근 월가에서 Zoom 와 Datadog 가 이를 가장 잘 보여주고 있습니다.

    낮은 CAC, 짧은 투자 회수 기간, 그리고 긴 LTV를 가지고, 그들은 오늘 날 마켓에서 가장 효율적인 회사들 중 하나이며, 그 결과 회사의 가치도 마치 로켓처럼 상승하고 있습니다.

    비용 효율성이 높은 이 기업들의 성공은 마케팅 예산에 2차적인 효과를 가져왔는데요, 마케터들은 점점 더 광고 지출에 대해 많은 압박을 받기 시작했습니다.

    ROAS는 어려운 경제 상황에서도 광고 지출을 유지하거나 증가시키는 것을 결정하고 정당화할 수 있는 척도이기 때문입니다.

    좋은 ROAS란?

    좋은 ROAS를 만드는 것은 기업의 기술 스택(technology stack), 이익(profit margin), 전반적인 비즈니스 상태 등과 같은 많은 요인에 달려있습니다.

    그렇기는 하지만, 일반적으로는 4:1 (또는 4달러)은 좋은 ROAS라는 것이 통설입니다.

    4:1은 이윤을 내기 시작하는 지점입니다. 3:1은 본전치기를 의미할 것입니다. 기업의 고정 및 변동 비용을 염두에 둔다면 2:1과 1:1은 손해를 볼 가능성이 높다는 것을 의미하죠.

    많은 것들이 또한 기업의 라이프사이클에 달려있습니다. 만약 여러분이 자금난에 허덕이는 스타트업이라면, 아마도 광고 지출에 있어서 효율적인 전환으로 최대한 많은 이익을 얻길 원할 것입니다. 혹은 만약 대기업이고 자금 상황이 건강한 기업이라면, 마케터는 브랜드 인지도를 높이는 대신, 낮은 ROAS를 기꺼이 감수할 것입니다.

    그러나 어떤 형태의 비즈니스를 하든지 간에 ROAS를 단기적으로는 안정적으로 유지하고 장기적으로 최대한 많은 이익을 얻을 수 있도록 돕기 위해 시도할 수 있는 몇 가지 전략이 있습니다.

    ROAS를 높이는 4가지 방법

    1. 각 채널에 대한 성능 벤치마크 확인하기

    ROAS를 향상시키려면 우선 어떤 채널과 광고 캠페인이 효과가 있는지, 없는지를 판단하는 기준이 있어야 합니다.

    물론 대부분의 마케터들은 이런 간단한 질문에 대답하는 것이 답답할 정도로 어렵다고 생각합니다. 페이스북과 구글 광고를 통해 집행된 광고비 지출을 집계하려면 각 네트워크에서 데이터를 주 또는 월 간격으로 내보내고 단일 엑셀 파일로 병합하여 피벗 테이블로 합계 금액을 계산해야 합니다. 여기까지는 단지 시작을 위한 기본적인 과정일 뿐입니다.

    간단한 해결책은 페이스북 광고와 구글 애드워즈용 세그먼트 소스를 사용하는 것입니다. 페이스북 인사이트(Facebook Insights)와 애드워즈 레포트 API(Adwords Reports API)에서 직접 데이터를 가져와 데이터를 도식화한 후 클릭 몇 번만으로 사용하고 있는 데이터 웨어하우스(Amazon Redshift 또는 Postgres)에서 이를 로딩할 수 있습니다.

    코드 쓰기(writing code), 데이터 파이프라인 유지 관리(maintaining data pipelines), Excel에서 데이터 가져오기 등이 모두 필요없습니다.

    여기서 사용자 또는 분석 팀은 Chartio 또는 Looker와 같은 레포팅 도구를 활용하여 실시간 레포트 대시보드에서 해당 데이터를 쿼리하고 시각화할 수 있습니다. 그런 다음 각 캠페인 또는 플랫폼의 캠페인 성과를 나란히 비교할 수 있게 됩니다.

    이렇게 얻은 인사이트를 통해  광고 캠페인 진행 중 기회와 이슈를 빨리 캐치할 수 있을 뿐만 아니라, 바로 그 문제에 대해 대처할 수 있고, 광고 예산을 유지하거나 늘리기 위한 결정도 빨리 내릴 수 있습니다.

    2. 채널들을 나란히 비교(가장 좋은 채널은 이중으로)

    이제 각 플랫폼에서 광고비 지출, 노출, 클릭 등의 데이터를 모두 한번에 확인할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 지표들은 전체 일부분에 지나지 않는다는 점을 잊지 마시기 바랍니다. 진정한 수익성을 확인하려면 퍼널의 상단 데이터와 하단의 데이터 모두를 결합해야 합니다.

    만약 구글과 페이스북 두 플랫폼 모두에 광고를 하고 있다고 가정해봅시다.

    만약 잠재 고객이 페이스북에서 여러분의 광고를 클릭했을때 1명당 5달러가 들었습니다. 그 후, 동일한 잠재 고객이 구글에서 여러분의 광고를 클릭하게 됩니다. 이것 또한 5달러의 비용이 들었다고 가정해봅시다.

    해당 잠재 고객은 8달러의 수익을 창출하는 물건을 구매하여 전환하게 됩니다. 구글 애널리틱스 또는 페이스북 인사이트를 사용하여 캠페인을 최적화하는 경우 두 제품 모두 3달러의 수익을 얻었다고 레포팅됩니다.

    그러나 문제는 여러분은 실제로 이 1명의 고객의 구매 전환을 위해 모두 10달러(페이스북과 구글에서 각각 5달러)를 썼다는 것과 8달러의 수익은 사실상 2달러의 손실이라는 점입니다. 구글과 페이스북은 비용과 수익을 독립적으로 계산할 수 없기 때문에 이를 알 방법이 없죠.

    이 문제를 해결하기 위해서는 광고비를 보다 완벽하게 파악할 수 있는 Attribution 모델 분석 툴을 사용해보세요. 예를 들어, 일별, 주별 또는 월별 코호트별로 손익분기점 계산을 볼 수 있습니다.

    이를 통해 전체 고객 여정에 기반한 전환 및 수익에 광고 지출이 어떻게 할당되어야 하는지를 이해할 수 있습니다. 그리고 그에 따라 광고 캠페인을 반복할 수 있도록 도울 수 있습니다.

    3. 구매 가능성이 높은 잠재 고객들을 타깃팅

    — “내가 광고에 소비하는 돈의 절반은 낭비된다. 문제는 그게 어느 쪽인지 모른다는 것이다”

    John Wanamaker의 유명한 말은 1900년대 초반에 발표되었지만 아직까지도 유효합니다. 잘못된 타깃팅과 더러운 데이터로 광고에 지출되는 1달러당 21센트가 낭비되고 있습니다.

    ROAS를 개선하기 위해, 제품에 관심이 많고 구매 가능성이 높은 고객들에게 광고를 타깃팅하는 것이 가장 중요합니다. 지금은 투기성 베팅으로 단순히 노출을 극대화할 때가 아닙니다.

    페르소나 기반으로 세그먼트를 하면 어떤 채널에서든 과거에 수행한 작업을 기반으로 이들을 타깃팅할 수 있습니다.

    2천 달러 이상을 소비한 고객들에게 광고 캠페인을 시작하고 싶었다고 가정해봅시다. 기존 고객 데이터를 기반으로 2,000달러 이상의 구매 가치를 지닌 모든 고객을 대상으로 새로운 타깃 오디언스를 생성할 수 있습니다.

    이 타깃 그룹 리스트를 구글 애드나 페이스북 광고 등으로 추가할 수 있는데(맞춤 타깃), 뿐만 아니라 그 액수를 소비하는 성향이 비슷한 새로운 타깃 오디언스를 만들 수 있는 기회도 생기게 됩니다.(유사 타깃).

    4. 그리고 구매 가능성이 낮은 이들은 타깃팅에서 제외

    위와 같이 전환 가능성이 높은 고객에게 광고를 집중해야 하는 반면에, 그렇지 않은 고객에게는 광고비가 낭비되지 않는데에도 초점을 맞춰야 합니다.

    예를 들어, 제품을 이미 구입한 사용자 그룹을 제외한다고 가정해봅시다. Segment Personas 와 같은 고객 데이터 플랫폼을 통해 지난 30일 동안 제품을 구입한 사용자 그룹을 만드세요.

    그런 다음 이러한 오디언스를 선택한 광고 네트워크에 자동으로 동기화하도록 합니다. 아래와 같이 페이스북 광고 플랫폼에서 이 리스트를 사용하여 기존 사용자를 캠페인에서 제외할 수 있습니다.

    이처럼 전환 가능성이 낮다고 예상하는 잠재 고객을 타깃팅에서 사전에 걸러냄으로써, 광고비를 좀더 효율적으로 사용할 수 있게 됩니다.

    결론

    코로나19와 같은 세계적인 팬데믹으로 많은 기업들은 비용 절감 노력을 기울이고 있습니다. 그러나 대부분 일방적으로 광고비를 줄이는 것이 우선인 경우가 많습니다.

    그렇게 하기 전에, 우선 데이터를 보시기 바랍니다. 비용 절감을 하면서도 동시에 비즈니스 성장 기회도 찾을 수 있을 겁니다.

    불경기가 닥치면 광고비 지출을 유지하거나 늘리는 ‘소프트 마켓(soft market)’ 전략이이 시장 점유율 증대에 영향을 미친다고 우리는 그간 다양한 역사를 통해 배워왔습니다.

    아래 그래프(1999년부터는 사실처럼 들리지만)는 이 점을 잘 보여줍니다. 약간의 광고비 증가로도 시장 점유율이 거의 두 배 가까이 증가되는 것을 볼 수 있습니다.

    Source: Advertising in a Recession – the benefits of investing for the long term, NTC Publications, 1999

    만약 여분의 돈을 쓸 수 있다면, 이 지출은 다른 기업들이 조용히 있을때 시장에서 돋보일 수 잇도록 만들어 줍니다.

    다시 ROAS 이야기로 돌아오자면, 좋은 ROAS는 이러한 사실을 경영진에 전달하는 것을 훨씬 더 쉽게 만들 것입니다. 왜냐하면 광고에 돈을 쓰는 것을 덜 위험한 투자라는 것을 증명해주기 때문입니다. 그리고 그 런웨이를 이용하면, 불황기에 광고비를 유지하거나 증가시키는 것을 정당화할 수 있고, 그 이후에도 시장 점유율이 영구적으로 증가할 수 있을 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

     

     

     

     

  • 고객 데이터 플랫폼(CDP) 구축 가이드

    고객 데이터 플랫폼(CDP) 구축 가이드

    고객 데이터 플랫폼(CDP) 구축 가이드

    (참조 자료: What’s a Customer Data Platform? The Definitive Guide to CDPs (2020))

    고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)이란 무엇인가?

    고객 데이터 플랫폼은 소프트웨어어의 일종입니다. 자세히 이야기하자면 일종의 고객 데이터 베이스로서 모든 고객들과 그들의 속성, 그리고 그들의 데이터에 대한 지속적이고 통합된 기록을 만드는 소프트웨어입니다. 훌륭한 CDP는 기존 데이터와 쉽게 통합되고 저장된 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.

    CDP는 각각의 개별 고객에 대해 완전한 그림을 그리게 됩니다. 다양한 출처와 시스템을 통해 1차적인 고객 데이터(거래, 행동, 인구통계)를 수집하고, 그 정보를 다시 그 고객과 연결합니다.

    이를 통해 360도의 고객 프로필을 생성하게 되며 단일 고객 뷰(Single Customer View)라고도 하며, 서드 파티툴 또는 내장된 마케팅 자동화 툴(독립형 CDP vs CDXP  확인)에서 마케팅 활동을 실행하고 그 성과를 분석할 수 있습니다.

    CDP의 특성

    1. 사용 준비 솔루션(Ready‑to‑Use Solution)

    CDP 내 모든 고객 데이터는 깔끔하게 정리되어 즉시 사용할 수 있습니다. CDP를 구축하고 유지하기 위해서는 일부 기술 자원이 필요하지만 기존의 데이터 웨어하우스에 비해 고도의 기술력이 요구되지는 않습니다.

    2. 단일 고객 뷰(Single Customer View)

    CDP로 수집하고 정리한 데이터는 각 사용자에 대한 개별 데이터 프로파일을 통해 시각화됩니다. 고객에 대한 이러한 360도 관점은 모든 고객 데이터가 하나의 중심 위치에 위치하기 떄문에 가능합니다.

    3. 고객 데이터 통합(Customer Data Unification)

    여러 온라인 및 오프라인 소스의 일관성 없는 데이터를 결합하여 단일 고객 뷰를 구축합니다.

    4. 서드 파티에 엑세스 가능한 데이터(Accessible Data for 3rd Parties)

    CDP에 포함된 데이터는 애드테크와 캠페인 전달에 초점을 맞춘 서드 파티 시스템에서 사용할 수 있습니다.

    CDP 스킬 요구사항(CDP Skill Requirements)

    여타 다른 데이터베이스 소프트웨어 프로그램들과 달리 CDP는 주로 마케터를 위해 구축된 툴입니다. 그렇다고 해서 반드시 CDP가 기술 지원 없이 운영될 수 있는 것은 아닙니다. CDP를 최대한 활용하려면 일반적으로 다음과 같은 3명의 역할이 필요합니다.

    • 마케터: 시장과 고객에 대해 이해하고 있고 CDP에 비즈니스에 최적화된 활용 방안을 제안할 수 있는 사람
    • IT 담당자: CDP의 구현 단계에서 마케터를 지원하고 웹후크(Webhooks) 사용, 웹에 추천 사항 배치, 이메일 설정, 통합 지원 등과 같은 작업을 관리하는데 도움을 줄 수 있는 사람. HTML, CSS, Javascript에 대한 지식은 강력한 웹레이어(Weblayers) 구축에 도움이 됩니다.
    • 분석가: 데이터 작업 방법을 알고 맞춤형 대시보드에서 트래킹하는 방법, A/B 테스트 방법에 대해 알고 있고 마케팅팀에게 그 결과를 보고할 수 있는 사람. 물론 위 세 가지 역활에 모두 한 명씩 따로 있을 필요는 없지만 CDP의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 위 3가지 역활이 모두 필요합니다.

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 역사는?

    고객 데이터 관리는 새로운 것이 아닙니다. 손으로 작성하는 프로필 카드부터 거대한 독립형 메인프레임, 그리고 최근에 많이 쓰이는 클라우드 기반의 솔루션에 이르기까지 지난 수 십년간 이 툴들을 많은 발전을 이루어 왔습니다. 특히 오늘 날 보다 강력해진 컴퓨팅 성능은 이러한 발달의 속도를 더욱 증가시켜 점점 더 유용한 툴 개발을 가능케 했습니다.

    온라인 고객 관계 관리(Customer Relationship Management, CRM) 소프트웨어는 90년대에 도입되었으며 기본적으로 기업들이 현재 혹은 미래 잠재 고객과의 인터렉션을 관리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한 이러한 플랫폼은 고객 유지 및 세일즈에 특히 도움이 될 수 있는 데이터 분석을 제공합니다. 물룐 유용한 툴이지만, 기본적으로 이미 기존에 등록되어 있는 클라이언트(고객)에 대한 데이터만 관리하고, 사전에 미리 정의된 자체(First-party) 데이터만 사용할 수 있다는 점에서 제약이 있습니다.

    그러나 2000년대 들어, 데이터 관리 플랫폼(Data Management Platform, DMP)의 증가로 이러한 상황이 바뀌었습니다. DMP는 기본적으로 광고를 집행하는 광고주들을 위해 설계되었고 미디어 캠페인의 기획과 실행에 도움을 주었습니다. 자체 데이터(First-party data)만 활용하는 CRM과 달리 DMP는 세컨드 파티(Second-party) 혹은 서드 파티(Third-party)의 데이터로 작업하며 익명의 방문 고객 ID들을 세그먼트할 수 있습니다.

    고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)은 향상된 고객 경험과 옴니 채널 마케팅 이니셔티브에 대한 수요에 대한 반응으로 불과 몇 년 전에 처음 도입되었습니다. 오래된 도구는 그 목적에 유용하면서도 데이터 사일로를 만들었습니다. CRM 데이터는 이미 식별된 고객 데이터만 다루었고, DMP 데이터는 그와는 또 다른 데이터였습니다. 그렇기 때문에 마케터들은 회사가 가지고 있는 이 모든 데이터들을 통합적이고 효과적으로 활용할 수 없었습니다.

    CDP는 기업의 자체 데이터(First-party)와 여기서 좀 더 확장한 세컨드(Second), 서드 파티(Thrid-party) 데이터까지 모든 데이터를 하나의 포괄적인 플랫폼으로 모아 통합적인 고객 뷰(Unified Customer View)를 제공함으로써 이러한 문제를 해결해 줍니다. CDP의 주요 장점은 바로 웹사이트 상의 특정 이벤트와 같은 매우 세분화된 자체 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다.

    고객 데이터가 중요한 이유

    오늘 날 고객들은 기업으로부터 많은 것을 기대하고 있습니다. 그들은 훌륭한 개인화 서비스를 이미 경험하고 있기 때문에 여러분의 비즈니스도 그 눈높이에 맞춰 제대로된 개인화 서비스를 제공할 필요가 있습니다. 채널간의 일관된 고객 경험, 적절한 추천 서비스,  고객 맞춤형 커뮤니케이션 등 오늘 날의 고객들이 바라는 것 개인화 서비스는 비단 한 두가지에 그치지 않습니다.

    그러나 실제로 이러한 고객 경험을 전달할 수 있는 기업은 많지 않습니다. 하지만 한번 높아진 고객의 기대를 만족하지 못한다면 문제가 생길 수 밖에 없지요. 만약 이러한 부분을 신경쓰지 않는다면 고객들은 다른 경쟁사로 이탈할 것이고 두 번 다시 돌아오지 않을 것입니다. 한번 떠난 고객들을 다시 찾아오는 싸움은 애시당초 그들을 유지하는 것보다 훨씬 더 어려운 것도 사실입니다.

    그렇기 때문에 잘 관리되고, 엑세스 가능하고, 깊이 있는 인사이트를 제공하는 고객 데이터를 확보하는 것은 매우 중요합니다. 그리고 CDP는 이걸 가능케 합니다. 단지 정확한 데이터를 수집하는가에 대한 문제일 뿐입니다.

    CDP가 수집하는 데이터에는 어떤 것들이 있는가?

    디지털 데이터의 엄청난 양과 속도는 점점 더 이해하기 어려워지고 있고 전통적인 데이터베이스 소프트웨어에서는 감당하지 못할 정도로 이것들을 압도하고 있습니다. 그러나 CDP는 이러한 데이터 흐름을 관리하기 위해 특별히 설계되었습니다.

    CDP가 이런 유형의 데이터를 수집하는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 자체 SDK를 사용하는 것이지만 대부분의 CDP는 JSON(Java Script Object Notation) 혹은 대용량 ETL(Extract, transform, load) 전송을 통해 다른 시스템에서 데이터를 수집하게 됩니다.

    CDP가 수집하는 데이터 유형

    • 이벤트(Event): 웹사이트, 앱 또는 모바일 브라우저의 세션에서 사용자의 행동에서 발생하는 행동 데이터
    • 고객 속성(Customer attributes): 이름, 주소, 연락처, 생일 등의 개인 정보 뿐만 아니라 좋은 CDP들은 머신러닝 기반으로 구매 가능성과 같은 예측 데이터까지 저장할 수 있습니다.
    • 거래 데이터(Transactional data): e-커머스, POS 시스템에서의 구매, 반품 및 기타 정보
    • 캠페인 지표(Campaign metrics): Engagement, Reach, Impressions 등 캠페인을 통해 얻은 지표
    • 고객 서비스 데이터(Customer service data): 실시간 채팅 데이터, 인터렉션 횟수 및 길이, 빈도, NPS 스코어, 기타 CRM 시스템에서 오는 데이터들

    CDP가 DMP와 CRM과 다른 이유

    여러 데이터 수집 소프트웨어를 비교할 때, 비슷해보이는 용어와 제품 설명 때문에 혼란스러울 수도 있을 것입니다. 과연 어떤 제품이 비즈니스 요구사항에 잘 맞는지 확인하는 것은 결코 쉽지는 않을 것입니다.

    고객 관계 소프트웨어(CRM), 고객 데이터 플랫폼(CDP), 그리고 데이터 관리 플랫폼(DMP)을 처음 접할 때 그 기능은 비슷해보일 수 있지만 그 공급업체를 평가하고 비즈니스 요구사항에 맞는 제품을 잘 선택할 수 있도록 이들의 차별성을 이해하는 것이 중요합니다.

    CDP vs DMP vs CRM: Comparison Table

    CDP vs DMP vs CRM 비교 분석

    • 전체 고객 데이터(Holistic Customer Data): 플랫폼이 사용 가능한 모든 소스(행동, 인구 통계, 개인, 결제, 디바이스 등)의 고객 데이터를 결합하고 있는가?
    • 고객 프로필 지속성(Lasting Customer Profiles): 플랫폼이 고객 데이터를 장기간 보존할 수 있는가?
    • 패키지 시스템(Packaged System): 플랫폼이 바로 사용할 수 있는 소프트웨어로 존재하는가?
    • 실시간 기능(Real-time Capability): 플랫폼이 실시간으로 데이터를 업데이트하여 변화에 신속하게 대응할 수 있는가?
    • 개방형 플랫폼(Open Platform): 플랫폼에 데이터를 넣는 것이 간단한가? 플랫폼의 데이터를 다른 서비스와 공유하기 쉬운가?
    • 크로스 채널 개인화(Cross-channel Personalization): 플랫폼이 서로 다른 고객 접점(customer touchpoints)의 메시지를 각각 개인화할 수 있는가?
    • 익명의 데이터(Only Anonymized Data): DMP는 익명의 고객 데이터로 작업합니다. CRM과 CDP는 식별된 고객 데이터를 다루며 개별 고객의 단일 고객 뷰를 제공합니다.
    • 고객 식별 해상도(Identity Resolution): 플랫폼은 익명의 방문자들이 동의를 한 후에 기존에 가지고 있는 고객 데이터와 연결시켜줄 수 있는가? 플랫폼이 다양한 디바이스에서 고객을 식별하는가?
    • IT 지원 필요(Requires IT Support): 소프트웨어의 일상적인 작동에 IT 부서의 지원이 필요한가?

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 유형 및 활용

    CDP 시장은 점점 성숙되어 가고 있고 수많은 공급 업체들이 생겨나고 있습니다. 이들 공급 업체들은 타깃 시장과 의도된 활용 사례에 기초하여 차별화하고 있습니다. 몇 가지 차이점들을 살펴봅시다.

    독립형(Standalone) CDP vs 고객 데이터 & 경험 플랫폼(Customer Data & Experience Platform, CDXP)

    CDP 공급 업체들의 주요 차이점은 CDP에만 해당하는 제품을 제공하는지, 아니면 CDP에 다른 기능을 더한 제품을 제공하는지 입니다. 공급 업체가 무엇을 제공하고 있는지 이해하는 것은 제품 선택에 있어서 매우 중요합니다. 이러한 차이점은 향후 제품 도입 후 비즈니스가 실제로 CDP를 사용하는 방식을 결정하기 때문입니다.

    독립형(Standalone) CDP

    독립형 CDP는 다른 기능이 추가되지 않은 순수한 고객 데이터 플랫폼입니다. 이 서비스는 회사 내 모든 자체 데이터들을 수집하고 이를 활용하여 모든 고객에 대해 전체적인 그림(단일 고객  뷰라고도 함)을 그려 줍니다. 일반적으로 이 독립형 CDP는 오디언스를 세그먼트하기 위해 분석 기능도 제공합니다.

    이 데이터는 다른 시스템에서 사용할 수 있지만 독립형 CDP 자체는 캠페인을 실행하지는 못합니다. CDP를 통해 확보한 종합적인 고객 데이터를 실제로 마케팅에 활용할 수 있는 다른 전용 툴들이 함께 있어야 합니다.

    이미 캠페인 실행 툴을 보유하고 있는 기업의 경우, 독립형 CDP가 적절할 수 있지만 그렇지 않은 경우에는 CDXP(Customer Data & Experience Platform)를 고려해봐야 할 것입니다.

    독립형 CDP의 구조

    Customer Data Platform - Visualization

    고객 데이터 & 경험 플랫폼(CDXP)

    CDXP(Customer Data and Experience Platform)는 차세대 CDP라고 말할 수 있습니다. 이 제품은 독립형 CDP의 모든 이점을 경험 클라우드(Experience Cloud)와 결합하여 단일의, 강력하고,고객 중심의 마케팅 플랫폼을 구축합니다.

    CDXP는 동급 최고의 CDP에 AI 기반의 마케팅 자동화, 실시간 분석 및 UX 최적화를 결합하여 마케터에게 놀라운 고객 경험을 창출하는데 필요한 완벽한 툴세트를 제공합니다.

    CDXP는 워크플로우를 단순화하고 자주 사용하는 툴을 하나의 통합 인터페이스로 수집하여 생산성을 높입니다. 그러나 CDXP 또한 확장성이 있으며 기업의 기존 기술 스택에 맞출 수 있습니다. CDXP은 이미 가지고 있는 툴을 중심으로 형성되어 빈틈을 메꿔주기 때문에 개별 비즈니스가 원하는 최적화된 솔루션을 만들어 줄 수 있습니다.

    Customer Data & Experience Platform

    CDXP의 주요 장점

    • 360도 고객 뷰를 위한 기반 제공
    • 고객 충성도에 따른 의사 결정 가능
    • 고객에 대한 보다 정밀한 타깃팅과 고품질의 인터렉션 가능
    • 다양한 채널에 걸쳐서 마케팅 이니셔티브에 대한 의미있는 분석 가능
    • 시장 또는 고객 선호도의 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 지원

    고객 데이터 & 경험 플랫폼(CDXP)의 구조

    Customer Data & Experience Platform - Visualization

    고객 데이터 플랫폼 활용 방법(주요 사례)

    시중에 유통되고 있는 CDP 공급 업체의 수가 적지 않습니다.공급 업체를 선정할 때 CDP 도입 후 그 사용 목적을 우선 고려하여 그 사례들을 검색해보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 높은 수준의 목표를 갖는 것도 중요하지만(예를 들어 고객 경험을 개선하고 충성도를 높인다) CDP가 낮은 수준의 목표를 달성하는데 어떠한 도움이 되는지도 알고 있어야 합니다.

    활용 사례

    1. 온오프라인 연결(Online to Offline Connection)

    정확한 고객 프로필을 만들기 위해 온오프라인 활동을 통합하세요. 그들이 오프라인 매장에 방문할 때 온라인 활동을 통해 고객들을 식별합니다.

    2. 고객 세분화 & 개인화(Customer Segmentation & Personalization)

    고객 행동(RFM, LTV 예측)에 따라 고객을 세분화한 후, 전체 고객 라이프 사이클에 걸쳐 개인화된 옴니 채널 경험을 제공하세요.

    3. 예측 고객 점수(Predictive Customer Scoring)

    예측 데이터(구매, 이탈, 방문, 이메일 오픈 등의 가능성)와 함께 고객 프로필을 더욱 풍성하게 만드세요.

    4. 스마트한 행동 리타깃팅 & 유사타깃(Lookalike) 광고

    페이스북 광고, 구글 광고 등과 통합하여 웹사이트 외부에서 강력한 고객 획득(Acquisition) 및 유지(Retention) 캠페인을 진행할 수 있습니다.

    5. 제품 추천(Product Recommendations)

    고객 참여를 이끌고, 브랜드 충성도를 높이고, 제품을 판매하고, 상향 판매(Up-sell), 교차 판매(Cross-sell)를 할 수 있도록 ‘비슷한 제품’ 또는 ‘다른 고객들이 구매한 제품’ 등의 서로 다른 제품 추천 모델을 만들어 최상의 쇼핑 경험을 고객에게 제공하세요.

    6. 전환율 최적화 & A/B 테스트(Conversion Rate Optimization & A/B Testing)

    전환율 최적화를 위해 페이지 내 컨텐츠와 디자인을 빠르게 변환합니다. 웹사이트 오버레이(팝업)을 사용하거나 장바구니 이탈 후 이메일을 보내 ROI를 증가시키세요. 다양한 디자인을 생성하고 자동 A/B 테스트 기능을 통해 어떠한 수정이 더 나은 성능을 보여주는지 확인하시기 바랍니다.

    7. 옴니 채널 자동화(Omni-Channel Automation) 

    고객이 선호하는 채널로 개인화되고 적합한 시기에 메시지를 보내 전체 라이프 사이클 동안 고객들을 지속적으로 유입시켜 충성 고객을 양성하고 유지할 수 있는 기회를 많이 만드세요.

    8. 이메일 전달력 향상(Email Deliverability Enhancement)

    이메일 오픈율을 향상시키세요. AI 기반의 알고리즘 덕분에 각 사용자들의 이메일 오픈 습관을 확인할 수 있어, 각 유저별 이상적인 발송 시간을 결정하게 하고 최적화된 시간에 이메일이 전달될 수 있도록 합니다.

    9. 리뷰 최적화(Reviews Optimization)

    맞춤형 옴니채널 커뮤니케이션 및 NPS 설문 분석을 통해 고객들로부터 더 나은 온라인 사용 후기를 얻으세요.

    CDP가 어떻게 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)와 충성도를 향상시킬 수 있는가?

    고객 충성도를 높이는 가장 효과적인 방법은 고객이 원하는 것, 즉 일관되면서 고품질의 개인화된 경험을 고객에게 전달하는 것입니다. 고객 데이터 플랫폼을 통해 각 고객의 여정을 맞춤화하여 이러한 경험을 규모에 맞게 제공할 수 있습니다.

    CDP는 단편화되고 격리된 데이터의 문제를 해결함으로써 충성도를 높이는 전략을 가능하게 합니다. 그들은 규모에 맞게 개인화를 가능하게 하는 방식으로 고객 데이터를 배열합니다.(개인화 도구 자체가 항상 CDP의 요소인 것은 아닙니다)

    데이터가 격리되어 있으면 고객에게 일관된 환경을 제공할 수 없습니다. 중앙 데이터 허브 없이는 고객이 어떤 채널을 통해 커뮤니케이션하는지 상관없이 고객이 경험하길 원하는 옴니채널 환경을 제공할 수 없습니다.

    Customer Lifetime Value

    고객 데이터 플랫폼을 구현하는데 걸리는 시간

    짧게 이야기하자면 대략적인 추정 기간은 약 4-12주 정도입니다. 그러나 이는 비즈니스 사정에 따라 다릅니다.  기업이 원하는 각각의 세부 사항에 대해 알지 못한다면 이 질문에 대한 일률적인 정답은 없습니다. 여기 몇 가지 고려 사항들이 있습니다.

    • 통합 복잡성(Integration complexity): 얼마나 많은 툴과 통합해야 하는가?
    • CDP의 결과물(CDP output requirements): CDP를 통해 무엇을 얻고 싶은가?
    • 현재 데이터 상태(Current state of your data): 기존 데이터 정리를 위해 구축 시간이 길어질 수 있습니다.
    • 고유한 비즈니스 규칙(Unique business rules)
    • 고객 프로필의 통합(Identity merging needs): 각각 격리된 데이터로 인해 단일 고객이 서로 다른 플랫폼에 걸쳐 여러 개의 프로필을 가질 수 있으며 이러한 프로필을 통합하는데 시간이 조금 걸릴 수 있습니다.
    • 데이터 속성의 세부 수준(Level of detail in data attributes)

    CDP의 장점을 아는 모든 기업들은 원하는 요구사항과 목표 및 구조가 제각기 다르기 때문에 구축 프로세스가 얼마나 걸리지 정확한 답을 알 수 없습니다.

    그럼에도 불구하고 대부분의 기업들은 CDP를 구축할 때 이와 유사한 단계를 거칠 것으로 예상할 수 있습니다.

    CDP 구축을 위한 기본 단계

    아래 이미지를 통해 독립형 CDP와 CDP에 캠페인 실행 및 분석 기능이 포함된 CDXP의 주요 차이점도 살펴보도록 합니다.

    Customer Data Platform: Implementing Phases desktop

    비즈니스에 적합한 CDP 선택 방법

    어떤 공급 업체의 CDP가 자신의 비즈니스에 적합할지 선택하는 것은 공급 업체가 많기 때문에 우선 구매 프로세스에 대한 계획을 세우는 것이 중요합니다.

    비즈니스마다 요구 사항과 활용 목적이 다르겠지만 구매 과정의 일부분은 대부분 비즈니스에게 비슷할 수 있습니다.

    첫째, 우선 활용 목적에 대해 정확히 정의해야 합니다. CDP를 어떻게 사용할 계획인가요? 실행까지 가능한 레이어와 개인화 기능이 포함되어 있는 CDXP를 원하신가요? 아니면 단지 고객 식별과 세분화를 위한 독립형 CDP만 있으면 충분한가요? 이 질문에 먼저 답하는 것이 비즈니스의 활용 목적을 이해하는 첫 걸음이 될 것입니다.

    일단 이를 결정하고 나선, 비즈니스 요구 사항에 맞는 공급 업체들을 찾아볼 수 있을 것입니다. 그 제품은 비즈니스가 원하는 활용 목적에 맞춰 고객 데이터를 처리할 수 있는지 등을 분석하고 나면 어느 정도 몇몇의 후보만이 남을 것입니다.

    다음은 그 후보군들을 평가하는 단계입니다. 플랫폼이 제공하는 최상의 기능만 보여주는 데모에만 의존하지 말고 실제로 많이 쓰일 법한 사용 기능들을 보여주는 데모를 보여달라고 요청하십시오. 이것이 해당 제품이 비즈니스에게 과연 적합한 솔루션인지 아닌지를 판가름해줄 것입니다.

    마지막은 이제 결정의 시간입니다. 여기에는 여러분이 선택한 솔루션이 실제로 비즈니스의 요구 사항을 완전히 충족시켜주는지 확인하기 위한 RFP 혹은 파일럿 프로젝트 등이 포함될 수 있습니다. 솔루션을 선택하였다면 이제 CDP가 제공하는 모든 기능을 제대로 활용할 준비가 된 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

    *취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.

     

  • 고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

    고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

    고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

    (참조 자료: What is a customer data platform? How is it different from a DMP or CRM?)

    오늘 날의 마케팅은 디지털 마케팅 뿐만 아니라 모든 것이 데이터에 의존한다는 사실을 어느 누구도 부정하지는 못할 것입니다.

    그래서 수많은 마케터들이 아직 이 기술에 익숙하지 않음에도 불구하고 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)이 다른 마케팅 기술보다 더 각광받고 빠르게 적용되고 있다는 사실은 그리 놀라운 일이 아닙니다.

    CDP는 포괄적인 데이터 기반 마케팅의 핵심이며 이는 기업의 모든 고객 데이터가 마케팅(혹은 다른분야에도) 용도로 결합되는 매우 매력적인 마케팅 개념입니다. 데이터와 데이터의 관리 없이는 더 스마트한 캠페인을 가능케 하는 ‘마케팅 브레인(marketing brain)’은 작동될 수 있습니다. 그래서 자료를 모으는 것이 매우 중요합니다.

    CRM(Customer Relationship Management)이나 DMP(Data Management Platform)와 같은 유형의 데이터 시스템에 전적으로 의존하는 대신 주요 브랜드가 왜 이들을 적용하고 있는지 설명하는 CDP에는 몇 가지 뚜렷한 특징이 있습니다.

    고객 데이터 플랫폼이란?

    CDP의 목적은 모든 고객 데이터를 통합하고 이 데이터를 통합 고객 프로파일에 연결하는 것입니다. 그리고 마케터는 이 데이터를 활용하여 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 운영할 수 있습니다.

    고객 데이터의 허브나 중심지 역활을 할 수 있는 플랫폼에 대한 이야기는 이미 들어봤다고 할 수 있을 것입니다. 단일 고객 뷰(single customer view)나 360도 고객 프로파일(360 degree customer profile)을 제공한다고 주장하는 기술이 부족했던 적은 없습니다.

    그러나 실제로 모든 데이터를 수집하고 동시에 마케터에게 유용하게 사용될 수 있는 인사이트를 제공하는 플랫폼은 이제까지 없었습니다. 마케팅 분석 전문가인 David Raab는 처음으로 2013년 CDP 카테고리를 만들었고 그 의미를 아래와 같이 정의했습니다.

    “고객 데이터 플랫폼은 다른 시스템에서도 엑세스할 수 있는 통합 고객 데이터를 지속적으로 생성하는 마케터 관리 시스템(marketer-managed system)입니다.”

    cop

    Visualisation of a CDP (source: Emailvendorselection.com)

    고객 데이터 플랫폼이 우리와 알고 있는 것과 무엇이 다른가?

    CRM과 DMP와 같은 시스템과 CDP는 무엇인 다른가?

    1. CRM(Customer Relationship Management)과의 차이

    CRM 시스템은 고객과 소통하기 위해 구축되며, 고객 프로파일을 지속적으로 생성하기 위해 과거 혹은 일반적인 고객 데이터를 기반으로 합니다. 다만 이 CRM 시스템은 다양한 소스를 통해 들어오는 방대한 양의 고객 데이터를 수집할 수 있도록 구축되지는 않았습니다.

    반면 CDP는 내부/외부 데이터, 정형/비정형 데이터, 그리고 일괄적인 축적된 데이터 혹은 스트리밍되는 데이터 등 그 형태와 소스를 가리지 않고 모든 데이터 통합이 가능합니다. 이렇게 하면 훨씬 더 포괄적인 관점에서 고객을 분석할 수 있고 실시간으로 그 분석 인사이트에 따라 실행에 옮길 수 있습니다.

    데이터 소스에는 아래와 같은 다양한 카테고리가 포함됩니다.

    결제 및 주문 데이터: e커머스 사이트와 관리 및 판매 시스템이 생성하고 있는 구매, 주문 및 재구매 날짜, 고객 및 제품 가치, 버려진 장바구니, 반품 등에 대한 데이터를 말합니다. 이 데이터가 마케팅과 세일즈 모두에게 귀중한 데이터라는 점에는 아무리 강조해도 지나치지 않을 것입니다.

    웹과 모바일에서의 행동 데이터: 검색한 제품과 카테고리, 클릭, 스토어, 방문한 페이지 수 등 고객이 웹과 모바일을 통해 브랜드와 인터렉션했던 모든 데이터가 여기에 해당됩니다. 이 데이터는 이벤트 기반 마케팅 캠페인에 매우 필요하며 분석가라면 누구나 원하는 데이터이며 예측 모델에도 유용한 데이터입니다. 이 데이터는 현재와 미래 예상되는 행동과 선호 제품들에 대해서 많은 것들을 이야기하기 때문에 주목해야 할 데이터입니다.

    고객 프로 파일 데이터: 고객이 없으면 장사도 안 되겠지요? 그들이 누구인지, 그들이 원하는 것이 무엇인지 알고나면 보다 효과적인 마케팅으로 이어질 것입니다. 이 카테고리는 연락처 데이터와 옵트인(Opt-in)으로 시작해서 심리학적 데이터 포인트들을(가령 예를 들면 라이프 스타일, 문맥, 선호 제품, 심지어 개인 성향까지)까지 매우 세부적이고 풍부하게 포함됩니다.

    제품 데이터: 이는 고객 데이터는 아니지만 고객을 위한 개인화된 마케팅을 위해 반드시 필요한 데이터입니다. 특히 제품 재고와 가격 정보, 이 2가지를 가장 중요한 데이터 포인트로 생각해야 합니다.

    제품 다양성이 날로 많아질 뿐만 아니라 제품 수명 주기(product life-cycles)가 짧아지고 있어 제품의 관리와 그 데이터는 나날이 증가하고 있습니다. 많은 제품들이 오직 한 시즌에만 유효한데, 예를 들어 몇 달 동안 어떤 자전거를 판매하고 있다가 이후엔 새로운 버전으로 교체될 수 있습니다. 일반적으로 이 데이터는 제품 데이터 관리 시스템(product data management systems) 혹은 e커머스 플랫폼(ecommerce platforms)을 통해 고객 데이터의세계로 들어가게 됩니다. 대기업들은 효율성을 높이기 위해 그들의 벤더와 함께 표준화된 교환 포맷(exchange formats)을 갖게 될 것입니다.

    CRM & 오프라인 데이터 소스:  자, 이제 마지막으로 CRM 차례입니다. 대표적인 CRM 데이터의 유형은 고객 프로필인데요, 전화, 이메일, 권한(permission) 및 데이터 범주화(suppression data), 퍼모그래픽스(firmographics) 등이 있습니다. 그러나 이러한 유형의 데이터는 웹을 통한 문의 양식, 설문 조사 정보들도 포함되어 CRM에 기록되어 집니다.

    위의 예시들은 빙산의 일각에 불과하지만 CDP는 현재 알려진 어떠한 종류의 데이터라도 모두 처리할 수 있도록 만들어졌기 떄문에 문제가 되지는 않습니다. 새로운 유형의 소스를 자유롭게 추가하고 수정할 수 있기 때문에 중앙 저장소 기능에서 미래 예측을 위한 분석 데이터들을 만들어 낼 수 있습니다.

    유일한 변수는 디지털 마케팅 환경이라는 것이 워낙 변화무쌍하다는 점입니다. 새로운 데이터 유형과 소스들이 앞으로 계속 만들어질 수 있습니다. 미래의 사물인터넷 세상에서는 지금보다도 훨씬 더 강력한 데이터 폭발을 확인할 수 있을 것입니다.

    2. 맞춤형 통합(Custom integrations)과의 차이

    CDP는 기본적으로 마케팅 기능을 염두하고 구축됩니다. 직접 CDP를 구축할 수 있나요? 물론 이론적으로는 자체적으로 구축이 가능합니다. 이미 많은 맞춤형 IT 프로젝트들이 CDP가 하는 기능을 달성하려고 시도 중입니다. 그러나 분명 이같은 큰 IT 프로젝트에는 적지않은 예산과, 리소스, 그리고 시간이 소요됩니다. 또한 여기에는 리스크 요소도 분명 포함됩니다.

    CDP는 단순한 고객 데이터 베이스가 아닙니다. CDP는 ‘숨겨진’ 특징들을 표준화하여 하나의 패키지로 만들어냅니다. 이러한 기능에는 데이터 베이스 생성 및 운영을 보다 용이하게 하기 위해 사전에 미리 구축된 마케팅 베이스와 패키지화된 다양한 도구들이 포함되어 있습니다. 데이터를 표준화하고, 붙이고, 정리하는 등의 데이터 처리 기능을 생각할 수 있을 것입니다.

    일부 CDP에는 BI, 분석, 보고서 혹은 트래킹과 같은 추가적인 기능들도 내장되어 있습니다.

    3. 딜리버리 플랫폼(Delivery platform)과의 차이 

    CDP의 세계에서는 다양한 채널 터치 포인트에서 잠재 고객들과 상호 작용하는 시스템이 있는데요, 이를 딜리버리 플랫폼(delivery platform) 혹은 참여 플랫폼(engagement platforms)이라고 하며 최근에는 마케팅 자동화 툴이라고도 많이 불리기도 합니다. 예를 들어 여러 소셜미디어 관리 플랫폼과 앱, 이메일 마케팅 소프트웨어, ABM(account based marketing) 시스템 등이 해당합니다.

    이러한 딜리버리 시스템은 CDP와 연결되어 소셜미디어 등을 통해 마케팅 메시지를 내보내는 역활을 하는 것 뿐만 아니라 각각의 캠페인 데이터와 고객 참여 데이터를 수집하여 이를 다시 CDP로 전송하기도 합니다. CDP 내에 포함된 플랫폼은 아니지만 일부 CDP의 경우에는 이러한 딜리버리 플랫폼과 아주 밀접하게 통합되어 있으며 캠페인을 계획하고 심지어 CDP 내에서 딜리버리 플랫폼에 연결되어 직접 마케팅 메시지를 내보낼 수도 있습니다.

    4. DMP(Data Management Platform)와의 차이

    특히 DMP와 CDP를 혼동하기 쉽습니다. DMP는 광고를 운영하고 쿠키 데이터를 활용하여 타깃을 수정할 수 있도록 설계되었습니다. DMP는 단일 고객보다 익명의 세그먼트와 카테고리에 더 초점을 두고 있습니다. DMP에서 대부분의 정보는 익명이며, 일반적으로 90일 이후에는 데이터가 사라집니다.

    이에 반해 CDP는 지속적으로 고객 프로필을 생성합니다. 이는 데이터를 영구 저장하고 이러한 히스토리를 보존한다는 것을 의미합니다. 그 다음, 고객에 대한 모든 데이터와 결합함으로써, 단일 고객에 대한 하나의 완성된 기록이 나오게 됩니다.

    다시 정리하자면, DMP는 익명의 사용자를 타깃으로 광고를 진행하도록 설계된 반면, CDP는 식별되어진 고객들의 데이터 베이스를 단지 광고 뿐만 아니라 그 이상의 것들을 위해 사용하도록 만들어졌습니다.

    5. 데이터 웨어하우스(Data warehouses)와의 차이

    데이터 웨어하우스(Data warehouses, DW)란 회사의 각 사업부문에서 수집된 모든 자료 또는 중요한 자료에 관한 중앙창고를 의미합니다. 기존 데이터 웨어하우스는 커다란 기술 노하우가 있지만 마케팅과는 거의 관련이 없는  IT팀에 의해 구축되고 운영됩니다. 기본적으로 데이터 웨어하우스는 사내 모든 데이터를 하나로 모으는 것을 목표로 하지만, 여기에서 마케터는 IT팀에 크게 의존해야만 합니다. 그리고 마케팅 적인 기능을 가지고 아이디어를 실현하는데 보통 큰 어려움을 겪게 됩니다. 운용이 느린 데이터 웨어하우스와 달리, 현실적으로 마케터에게 가장 가치있는 고객 데이터는 빠르게 접근 가능하고 바로 ‘적용 가능한’ 고객 데이터입니다.

    물론 기술적인 문제는 오라클이나 아마존 같은 DWMS 공급 업체와 IT 부서가 협력하여 해결할 수 있습니다. 마케터는 마케팅 데이터 베이스에 대한 높은 접근 권한과 추가적인 기능을 확보해야 합니다.

    고객 데이터 플랫폼(CDP)이 다른 시스템과 다른 이유

    CDP는 지속적으로 고객 데이터 베이스를 생성하는 패키지 시스템입니다. 모든 유형의 데이터 소스를 처리할 수 있고 마케팅 중심의 관점으로 다른 시스템에도 연결되어 그 데이터를 받아옵니다.

    cup comparison

    CDP와 데이터웨어 하우스, DMP 및 CRM의 기능 비교 차트.

    브랜드와 만나는 순간(moment)은 관계의 기본 요소

    포괄적인 고객 관점을 만드는 것은 훌륭하고 대단한 마케팅 철학처럼 들리지만 실무로 들어가면 결코 쉬운 일이 아닙니다. 고객들의 순간(moments)을 관찰하는 것부터 시작해야 하는 것이 그 이유입니다.

    브랜드와 만나는 순간은 고객과의 관계를 이루는 기본 구성 요소로서 CDP에 의해 활성화될 수 있습니다. 고객들은 다양한 채널을 통해 브랜드와 만난 순간을 기억할 것이고, 이러한 순간을 통해 전반적인 브랜드의 이미지를 형성하게 됩니다. 그렇기 때문에 기업들은 고객들과 접점을 이루는 다양한 채널들을 잘 관리하여 이러한 순간을 잘 활용해야 할 것입니다.

    “The Power of Moments: Why Certain Experiences Have Extraordinary Impact” 라는 책에서는 심리학자들이 Peak-End 규칙이라 불리는 것을 아래와 같이 설명합니다.

    사람들은 경험을 평가할 때 그 길이를 잊거나 무시하는 경향이 있습니다. 대신 그들은 두 가지의 중요한 순간을 바탕으로 그 경험을 평가하는데요, (1)번은 최고 혹은 최악의 순간이라 불리우는 가장 피크의 순간, 그리고 (2)번은 맨 마지막 순간입니다. 분명한 것은 그 경험을 평가할 때 시시각각으로 느끼었던 감정을 평균내지는 않는다는 점입니다.

    때문에 마케터들은 가장 특별하고 기억에 남는 최고의 순간 하나에 집중하여 설계해야 할 것입니다.

    CDP를 활용하여 고객들에게 기억에 남는 순간을 제공한 독일의 도이치반(Deutsche Bahn)

    독일의 공영철도기업인 도이치반은 CDP와 함께 이 특별한 순간을 구현하기 위해 작업을 시작했습니다.

    연구를 통해 도이치반은 철도 여행이 얼마나 힘들 수 있는지 알고 있으며, 그들의 고객들은 기회만 주어진다면 이 상황에서 일등석으로 업그레이드할 가능성이 높아진다는 것을 알게 되었습니다. 도이치반은 CDP를 활용하여 여행자들에게 2등석이 붐빌 때 할인된 금액으로 1등석 업그레이드를 제안하였습니다.

    이 업그레이드 제안은 푸시 알림을 통해 도이치반 모바일앱을 통해 제공되는데요, 이 모든 것이 이미 CDP와 연결되어 있기 때문에 사용자가 앱을 통해 그 티켓을 구매했는지, 웹사이트에서 구매했는지, 아니면 다른 채널에서 구매했는지는 별도로 파악하는 것은 크게 중요하지 않습니다.

    이 캠페인에서 알아야 할 것 중 하나는 바로 그 고객의 여행 목적지입니다. CDP는 고객 데이터와 상황별 데이터(열차가 여행 중 얼마나 붐비는지)를 결합하여 이를 실현하기 때문입니다. 이것은 DB에 대한 직접적인 수익 창출 뿐만 아니라 고객이 확실히 기억할 만한 특별한 순간이 됩니다.

    얼마나 많은 고객들에게 이 업그레이드 제안을 할 수 있는지 어떻게 파악했는지가 궁금하실 수도 있을텐데요, 티켓 예약 시, 고객의 77% 가량이 로그인하기 때문에 여기서 연결되어진 CDP를 통해 타깃팅할 수 있게 됩니다. 한 달에 170만 개의 예약과 270만 개의 로그인 기록은 그저 상당한 숫자의 그룹, 그 이상도 그 이하의 의미도 아니게 됩니다.

    결론

    고객 데이터 플랫폼은 단일 고객 뷰(Single customer view)를 생성합니다. 하지만 CDP의 진정한 가치는 그것을 실행가능하게 만들고 그렇게 하기 위한 인사이트를 얻는 것입니다. CDP를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 정리하면 다음과 같습니다.

    • 이 고객이 현재 구매하기 전에 이전에 구매했던 제품은 무엇이였는가?
    • 이 고객은 어느 세그먼트/타깃 그룹에 속해 있는가?
    • 이 고객의 이탈할 확률이 높은가?
    • 이 고객은 최근에 무엇에 관심을 보였는가?
    • 이 고객의 구매 의도와 시기는?
    • 이 고객의 가치와 예측가능한 미래 가치는 어떠한가?
    • 이 고객은 어느 접점(Touch points)에서 브랜드와 인터렉션하고 특별한 순간을 경험하는 것을 선호하는가?
    • 이 고객은 고객 여정(Customer Journey) 상에서 어느 단계에 현재 위치하여 있고, 선호하는 제품은 무엇인가?

    위 내용은 사실 CDP를 통해 얻을 수 있는 무궁무진한 인사이트 중 몇 가지 샘플에 지나지 않습니다. 그리고 단순한 분석으로만 보일 수 있습니다. 하지만 CDP는 단일 고객의 CLV(Customer Lifecycle Value)를 향상시키고 이탈을 막기 위해 적절한 세그먼트와 사용자 경로, 메시지, 채널, 그리고 타이밍(가설을 검증하는 동안 A/B 테스트 등을 수행하는 것 등)을 보다 효과적이고 쉽게 결정하게 해줍니다.

    일단 마케터가 가지고 있는 기초적인 데이터와 인사이트를 결합하면, 마케팅은 훨씬 더 놀랍고 가치있는 순간들로 고객들에게 전달될 수 있을 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

    *취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.

     

  • 유입경로 시각화를 위한 구글 애널리틱스 설정 가이드

    유입경로 시각화를 위한 구글 애널리틱스 설정 가이드

    유입경로 시각화(Sales Funnels)를 위한 구글 애널리틱스 설정 가이드

    (참조 자료: How to Set Up Sales Funnels in Google Analytics (Step-by-Step))

    B2B 기업의 웹사이트에 좋은 제품 프로모션이 영상이 있다고 가정해 봅시다. 잘 만든 영상은 기업의 제품과 서비스를 홍보하고 리드들이 기업에 상담 문의하는 것을 유도합니다. 문제는 아무도 이 영상을 보고 있지 않다는 것이죠.

    또는 e커머스 사이트를 운영하고 있는 기업이라면 소셜미디어를 통해서 많은 잠재 고객들을 끌어들일 것입니다. 그리고 이렇게 방문한 이들 중 많은 이들이 장바구니에 제품을 추가하지만 여전히 대다수가 결제를 완료하지 않고 사이트를 이탈합니다.

    위 두 사례 모두 많이 익숙한 장면이지요?

    안타깝게도 웹사이트를 가지고 있는 대부분의 기업이라면 겪고 있는 일반적인 현상입니다. 그러나 다행히도 웹사이트 분석을 통해 이러한 리드들의 전환을 방해하는 요소를 확인할 수 있는 방법들이 있습니다.

    구글 애널리틱스 대시보드 내에 세일즈 퍼널(Sales Funnels)을 셋업하는 것이 그 시작입니다. 이 작업을 한번 완료하고 나면 웹사이트에서 방문자 행동을 트래킹하고 문제 영역을 식별하고 사용자 경험을 최적화하여 더 많은 방문자들이 마케터가 원하는 것을 더 많이 구매할 수 있게 할 수 있습니다.(ex; 제품 구매, 회원 가입, 혹은 뉴스레터 구독)

    이번 글에서는 세일즈 퍼널이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 구글 애널리틱스를 통해 어떻게 트래킹할 수 있는지 소개합니다.

    세일즈 퍼널이란 무엇인가?  

    세일즈 퍼널은 사용자가 전환을 완료하는데 걸리는 일련의 단계입니다. e커머스 사이트의 세일즈 퍼널은 아래와 같습니다.

    • 잠재 고객이 웹사이트에 방문합니다.
    • 일단 고객들은 몇 가지 다른 제품 페이지를 탐색합니다.
    • 다음으로 고객은 장바구니에 원하는 제품을 추가합니다.
    • 마지막으로 고객은 해당 품목을 구매합니다.

    세일즈 퍼널은 웹사이트의 유형과 고객 유형에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 고객이 누구인지 파악하고 웹사이트에서 수행할 수 있는 일련의 작업을 간략하게 설명하는 것이 좋습니다.

    모든 세일즈 퍼널은 결국 전환으로 끝나게 됩니다. 전환은 기업체 및 운영 중인 웹사이트 유형에 따라 다른 정의를 가질 수 있습니다. 전통적으로 사람들은 전환을 생각할 때 웹사이트에서 주문을 완료한다고 생각합니다. 그러나 이메일 뉴스레터에 가입하거나 백서를 다운로드하는 등의 전환은 그보다 더 광범위할 수 있습니다.

    궁극적으로 전환은 마케터가 고객이 취하길 원하는 어떠한 행동의 결과로, 비즈니스에 가치가 있는 행동입니다.

    모든 사이트들이 세일즈 퍼널에 관심을 가져야 하는 이유

    세일즈 퍼널은 최종 전환에 도달하기 전에 고객이 취하는 단계와 고객이 도달하지 못하는 장애물을 이해하는데 필수적입니다.

    세일즈 퍼널의 각 단계를 고객들을 전환으로 이끄는 중요한 터치포인트로 생각할 수 있습니다. 이러한 각 단계를 정의한 다음에는 마찰 영역, 즉 사람들이 전환없이 머무르거나 이탈하는 영역을 확인할 수 있습니다. 해당 정보가 있으면 사이트의 디자인과 흐름을 최적화하고 더 많은 전환을 끌어오도록 다양한 항목을 맞춰 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 언제든 웹사이트에서 어떤 것이 잘 작동되는지, 어떤 것이 잘 작동되지 않는지 확인하여 즉시 이를 수정할 수 있습니다.

    예시 사례

    세일즈 퍼널의 한 예시를 소개합니다. 만약 비즈니스 컨설팅 기업이라고 하면, 리드 제네레이션(Lead Generation)의 일환으로 무료 30분 상담을 제공하여 잠재 고객으로 하여금 서비스를 받아보도록 유도하고 대략 그 서비스가 어떠한지 미리 체험해 볼 수 있게 됩니다. 그렇다면 이 무료 상담을 웹사이트에 눈에 띄는 CTA와 함꼐 광고해야 할텐데요. 우선 무료 상담을 위해 회원 가입하기 위해서는 별도의 웹페이지에서 등록 양식을 작성하여 제출해야 합니다.

    구글 애널리틱스에서 세일즈 퍼널(Sales Funnel)을 분석하면 이러한 CTA 버튼의 클릭율이 얼마나 높은지 알 수 있습니다. 어떤 페이지에서 클릭했든지 상관없이 CTA 버튼을 보는 사람들의 수가 CTA 버튼을 클릭하고 등록 페이지에 도달하는 사람의 수와 비교하였을 때 50% 가까이 된다면 이는 30분 무료 상담이 매우 효과적으로 잠재 고객들의 관심을 일으키면서 잘 작동하고 있다는 것을 의미합니다.

    그러나 일단 사람들이 등록 페이지에 도달하면 실제로 이를 기입하고 제출하는 비율은 1% 미만입니다. 위에서 그만큼 무료 상담에 대해서 관심이 높았던 것을 생각해보면 충격적인 결과가 될 수 있는데요, 그 이유는 무엇일까요? 바로 무료 컨설팅이고 사람들은 여기서 잃을 것이 전혀 없기 때문입니다.

    또한 등록 페이지에 기입해야 할 항목들이 너무 많아서 사람들이 애시당초 그것을 작성하다가 지쳐 중간에 이탈할 수도 있습니다. 일단 이 단계에서 이탈하게 되면 이들은 다시는 영원히 볼 수 없다고 봐야 되겠지요. 그렇다면 그 1%를 어떻게 향상시킬지는 순전히 마케터에게 달려있는 문제입니다.

    다행히 구글 애널릭티스를 통해 문제가 발생한 위치를 정확히 파악할 수 있으며 사람들은 왜 등록 페이지에 클릭하여 들어가고 거기서 이탈하게 되는지 알 수 있습니다. 여기서 세일즈 퍼널은 문제를 정확히 파악하는데 도움을 주므로 단순히 광고 카피를 바꾸거나 상담 시간을 30분에서 60분으로 늘리는 등과 같이 문제의 일부분에만 시간을 낭비하는 대신 집중적으로 문제의 본질을 파악하고 개선하는데 도움을 줍니다.

    퍼널 분석이란 무엇인가?

    퍼널 분석은 세일즈 퍼널을 모니터링하고 분석할 수 있는 것으로 바꾸어 줍니다. e커머스 사이트의 예시를 들어보겠습니다.

    아래 내용은 퍼널 상 잠재적인 단계라고 할 수 있습니다.

    • 사람들이 웹사이트에 방문합니다.
    • 사람들이 제품 페이지로 이동합니다.
    • 사람들이 장바구니에 제품을 추가합니다.
    • 사람들이 장바구니 추가 후 결제 페이지로 이동합니다.
    • 사람들이 실제로 결제를 완료하게 됩니다.

    퍼널 분석은 각 단계를 계량화하고 각 단계에 얼마나 많은 사람들이 도달했는지 확인하는 것을 포함합니다. 기본적으로 마케터들은 2가지 사항에 대해서 알고 싶어하는데요, 즉 퍼널 하단으로 내려갈 수록 단계 별로 감소하는 비율과 총계의 누적 백분율. 이것이 과연 퍼널 내에서 마찰점(friction points)이 어디 있는지 잘 볼 수 있도록 합니다.

    이러한 단계를 구글 애널리틱스에 연결하면 즉시 마찰점을 확인할 수 있는데요, 구글 애널리틱스에선 아래와 같은 데이터 대시보드가 나타나게 됩니다.

    다른 단계로 Google 웹 로그 분석에서 판매 유입 경로를 봅니다. 위에서 파란색 블럭은 각 단계에 도달한 총 방문자수를 나타내는 반면, 빨간색 화살표는 각 단계에서 떨어진 방문자수를 보여줍니다. 이 데이터는 다음과 같은 몇 가지 사항에 대해 알려줍니다.

    우선 웹사이트에 접속하는 모든 사람 중 80%는 어떤 제품 페이지도 검색하지 않고 그대로 이탈하고 있습니다. 이는 어떻게 보면 큰 기회로 볼 수도 있는데요. 홈페이지가 사람들을 제품 페이지로 잘 유도하고 있는지 아닌지 알 수 있습니다. 홈페이지 메인 메뉴에  제품 카테고리가 잘 표시되어 있는지, 첫 화면에 주요 제품이 하이라이트되어 있는지, 이 모든 것들은 더 많은 사람들을 제품 페이지로 방문 유도하기 위해 테스트해볼 수 있는 것들입니다.

    제품 페이지를 방문하는 사람 중 75%는 결국 다음 단계로 진행되어 장바구니에 제품을 추가한 것을 볼 수 있습니다. 매우 놀라운 결과죠. 이것은 제품 페이지를 방문할 정도로 관심이 있는 사람들이 페이지에 방문을 했을 때 제품 페이지가 그것을 구매하도록 설득하는 역활을 잘 수행했다는 것을 의미합니다.

    다만 불행하게도 그 중 6%만이 실제 결제를 하고 나머지는 이탈하는 것을 볼 수 있습니다. 여기서 무언가 문제를 발견할 수 있겠지요. 결제 과정에서 무언가 기술적인 문제가 있을 수도 있고, 신용카드 정보를 입력할 만큼 사이트 자체를 잘 신뢰하지 못한 것일 수도 있습니다. 그 이유가 무엇이든 간에, 이는 세부적으로 분석해보아야 할 문제입니다. 사람들이 장바구니에 제품을 추가하였다는 것은 그만큼 구매 의지가 강했다는 것이기 때문에 만약에 구매 전환을 하지 않았다면 반드시 어떠한 무언가가 구매 과정을 방해하는 요소가 있을 것입니다.

    로우 데이터(Raw data)를 보는 것만으로도 웹사이트를 최적화하기 위해 할 수 있는 정보를 많이 얻게 됩니다. 이것이 바로 퍼널 분석이 연결되게 만드는 것입니다. 일단 웹사이트를 잠재 고객이 앞으로 취하게 될 여정이라고 가정해보면 그들의 사고 방식을 받아들이고 그들이 다음 단계로 전환될 수 있도록 하는 점진적인 단계를 고려할 수 있습니다.

    다음으로 이 전략을 사이트에 실제로 적용하는 방법에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다.

    웹사이트의 세일즈 퍼널을 시각화하는 방법

    구글 애널리틱스를 시작하기 전에, 첫 번째 단계는 사이트에 대해 잘 알고 있고, 잠재 고객들이 취하길 원하는 작업에 대해서 잘 이해하는 것입니다. 우선 퍼널을 매핑해보는 작업이 중요합니다. 만약 e커머스 사이트를 가지고 있다면 위에서 언급한 것과 설명한 것과 비슷해보일 것입니다.

    만약 블로그를 가지고 있다면 퍼널 개념은 여전히 적용됩니다. 제품 페이지나 ‘장바구니 추가’ 같은 버튼은 없겠지만 여전히 홈페이지와 카테고리별 페이지, 블로그 기사를 가지고 있습니다. 이러한 블로그 기사는 본질적으로 사이트의 ‘제품’이라 할 수 있습니다.

    블로그에서 방문자들이 하게 될 여정에 대해서 곰곰히 생각해보세요. 그들의 궁극적인 목표는 결국 블로그 기사가 될 것입니다. 그러면 어떤 것들이 그들을 블로그 기사로 이끄는지 알아보는 것이 최우선 순위가 될 것입니다.

    한 사이트 내에 여러 퍼널이 있을 수 있다는 것을 명심하세요. 만약 부업으로 상품을 판매하는 블로거라면, 블로그 컨텐츠에 대한 퍼널과, 판매 제품에 대한 퍼널이 각기 다를 것입니다.

    방문자들이 취하길 원하는 행동이 정확히 무엇인지, 그리고 그 것을 단계별로 나누어 정의해야 할 것입니다.(예를 들어 사이트 방문, 블로그 페이지 방문, 백서 다운로드 등)

    구글 애널리틱스에서 세일즈 퍼널 설정하기

    일단 세일즈 퍼널 매핑을 마치게 되면 본격적으로 데이터를 수집할 차례입니다. 가장 쉬운 세그먼트 만들기부터 시작하면 됩니다.

    참조: 편의를 위해 다음 단계의 예로써 제품 페이지를 사용하려고 합니다. 블로그 퍼널을 셋업하는 경우 적절하게 조정하세요.

    1단계: 세그먼트 작성

    우선 홈페이지, 제품 페이지, 장바구니 페이지, 감사 페이지에 대한 총 4가지의 세그먼트를 만들어 볼  것입니다. 구글 애널리틱스에서 Acquisition(획득) > All Traffic(전체 트래픽) > Channels(채널)로 우선 이동합니다. 여기서는 각 채널(Social, Organic, Direct 등) 별로 분류된 모든 웹사이트 트래픽을 보여줍니다.

    1단계: 홈페이지 세그먼트를 만드세요. 왼쪽 상단에 있는 세그먼트 추가(Add Segment) 버튼을 클릭하세요.

    구글 분석 추가 세그먼트

     

    클릭하면 새로운 화면이 나오게 됩니다. 여기서 구글 애널리틱스가 이미 여러 세일즈 퍼널과 관련된 많은 옵션을 제공하고 있음을 확인할 수 있습니다. 원하면 ‘거래가 발생한 세션 수’를 클릭하고 한 번에 끝낼 수도 있습니다.

    하지만 모든 사이트가 여기에 적용될 수 있는 건 아닙니다. 마케터는 이미 방문자들이 거쳐 이동하기를 원하는 특정한 페이지들에 대해서 정의하고 있을 것입니다. 특정한 세일즈 퍼널에 대한 세그먼트를 생성하고 구글이 데이터를 혼동하지 않도록 하는 가장 쉬운 방법은 맞춤 세그먼트를 만드는 것입니다. 왼쪽 상단에 ‘New Segment(새 세그먼트)’를 클릭하세요.

    google analytics create new segment

    그런 다음, 왼쪽에 ‘Advanced(고급)’ 탭에서 ‘Conditions(조건)’을 클릭합니다.

    google analytics set up new segment with conditions

    이 화면에서는 세일즈 퍼널의 각 단계를 정의해야 할 것입니다. 드롭 다운 메뉴에서 ‘Page(페이지)’를 검색하고 선택해보세요.

    Google 애널리틱스는 맞춤 세그먼트로 판매 유입 경로를 정의합니다

    그런 다음 두 번째 드룹 다운 메뉴에서 ‘exactly matches(정확히 일치)’를 선택하세요. 이것은 구글과 유사한 URL을 가진 다른 페이지를 포함시키는 것을 방지하게 됩니다.

    Google 웹 로그 분석은 판매 유입 경로 단계를 정의하고 페이지별로 세그먼트를 만듭니다.

    마지막으로, 그 우측에 있는 텍스트 필드에는 홈페이지 URL을 입력하거나 구글에서 제안하는 페이지 URL을 입력하세요.(구글 애널리틱스에서 ‘/’는 홈페이지를 의미하는 약자입니다). 그리고 왼쪽 상단에 있는 ‘Segment Name(세그먼트 이름)’에 이름을 저장하고 파란색 저장 퍼튼을 누르세요.

    Google 웹 로그 분석 이름 세그먼트

    2단계: 제품 페이지 세그먼트 만들기

    얼마나 많은 사람들이 홈페이지에서 제품 페이지로 이동하는지 보려면 다른 세그먼트를 만들어야 할 것입니다. 그러기 위해서는 위 단계와 동일한 단계를 반복해야 할 것입니다. 아래 쉽게 따라 만들 수 있는 방법이 있습니다.

    • Add Segment(새 세그먼트) 버튼 누르기
    • 빨간색 New Segment(새 세그먼트) 추가 버튼 누르기
    • 좌측에 advanced(고급) 탬에서 Conditions(조건) 클릭하기
    • 드롭 다운 메뉴에서 Page(페이지) 검색하고 선택하기

    다음으로 만약 판매하는 제품이 하나이거나 한 제품에 대해서 세일즈 퍼널을 만들고 싶다면 홈페이지를 위해 사용했던 같은 동일한 방법을 계속할 수 있습니다. 역시 마찬가지로 두 번째 드롭다운 메뉴에서 ‘exactly matches(정확히 일치)’를 선택하고 마지막 텍스트 필드에 정확한 페이지 URL을 삽입하시기 바랍니다.

    google analytics create new segment and enter page url for sales funnel

    만약에 여러 가지의 제품을 판매하는 경우 얼마나 많은 사람들이 사이트의 제품 페이지에 방문하는지 알고 싶다면 드롭 다운 메뉴에서 ‘exactly matches(정확히 일치)’를 선택하고 텍스트 필드에 제품 페이지에 대한 공통 분모를 사용하세요.(만약에 모든 제품 페이지 URL에 shop가 포함되어 있으면 텍스트 필드에 /shop/ 를 입력하시면 됩니다.)

    google analytics create new segment and use page contains url for sales funnel

    세그먼트에서 ‘제품 페이지’ 처럼 제품 이름으로 식별할 수 있는 이름을 지정하고 저장을 누르세요.

    name custom segment in google analytics

    3단계: 장바구니 세그먼트 생성하기

    위와 마찬가지로 동일한 단계를 다시 한번 수행하게 됩니다.

    • Add Segment(새 세그먼트) 버튼 누르기
    • 빨간색 New Segment(새 세그먼트) 추가 버튼 누르기
    • 좌측에 advanced(고급) 탬에서 Conditions(조건) 클릭하기
    • 드롭 다운 메뉴에서 Page(페이지) 검색하고 선택하기

    장바구니 세그먼트의 경우, 각 장바구니마다 URL이 달라질 수 있기 때문에 ‘contains(다음을 포함)’ 옵션을 사용해야 할 것입니다. /checkout/ 또는 /cart/ 와 같은 공통 분모를 찾아 텍스트 필드에 입력하여 주세요.

    세그먼트의 이름을 ‘장바구니’ 같은 쉽게 식별이 가능한 이름으로 지정한 뒤에 저장하세요.

    create new segment in google analytics using page url

    그 다음엔 무슨 일이 일어날지는 아마도 짐작하실 수 있을 겁니다.

    4단계: 결제 확인 및 감사 페이지에 대한 세그먼트 만들기

    다시 한번 위와 같은 방법을 반복합니다.

    • Add Segment(새 세그먼트) 버튼 누르기
    • 빨간색 New Segment(새 세그먼트) 추가 버튼 누르기
    • 좌측에 advanced(고급) 탬에서 Conditions(조건) 클릭하기
    • 드롭 다운 메뉴에서 Page(페이지) 검색하고 선택하기

    이후 특정 URL은 사용자에 따라 다를 수 있으므로, 역시 ‘contains(다음을 포함)’ 옵션을 사용하고 /thank-you/ 와 같은 공통 분모가 되는 URL을 찾아 텍스트 필드에 입력하세요. 이 세그먼트는 결제 확인 페이지 등으로 지정하고 저장하면 됩니다.

    이제 구글 애널리틱스는 다음과 같이 나타나게 될 것입니다.

    유입 경로 단계별 트래픽으로 Google 웹 로그 분석에서 판매 유입 경로보기

    각 세그먼트는 서로 다른 색상의 선으로 표현되며 각 단계마다 이탈률을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 또한 아래에 설명된 각 부문에 대한 자세한 수치 데이터가 있습니다. 이 샘플에서는 제품 페이지에서 장바구니 페이지까지, 그리고 다시 한번 장바구니 페이지에서 결제를 완료하지 않은 사람들의 수치가 단계가 넘어가면서 급격하게 떨어지는 것을 확인할 수 있습니다. 이 2개의 포인트 중 어느 것이든 최적화를 시작하기엔 좋은 장소인 점은 확실합니다.

    옵션2: 구글 애널리틱스의 목표 설정

    이제, 조금 더 발전된 옵션인 목표 설정을 살펴보도록 하겠습니다.

    한 번 이 작업을 해놓으면 유입경로 시각화 보고서(구글 애널리틱스 내 Conversions(전환) > Goals(목표) > Funnel Visualization(유입경로 시각화)에서 확인 가능)와 같은 구글 애널리틱스 레포트 기능을 활성화할 수 있습니다.

    Google 웹 로그 분석 유입 경로 시각화 보고서

    목표 설정을 위해, 구글 애널리틱스 좌측 하단에 있는 관리자 설정에 접속하세요. 여기서 가장 우측에서 Goals(목표)를 선택하세요.

    google analytics set up goals under admin

    여기서 빨간색 New Goal(새 목표) 버튼을 클릭합니다.

    create new goal in google analytics

    여기서는 결제 확인된 ‘주문하기’를 트래킹하는 목표 템플릿(Template)을 사용할 것입니다. 템플릿을 확인한 다음 파란색 Continue(계속) 버튼을 클릭하세요.

    set up template goal in google analytics

    세그먼트와 마찬가지로 웹사이트에 대한 일반적인 전환 목표에 근거하여 이미 구글 애널리익스에서 옵션으로 제공하고 있는 수많은 템플릿 목표들이 있습니다. 예를 들어 사이트에 제품 홍보 영상을 호스팅한다면 마케터들은 얼마나 많은 사람들이 실제로 그 웹사이트에서 영상을 보는지 트래킹할 수 있습니다. 목표의 유형 중 Event(이벤트)는 여기에서 유용할 수 있습니다. 만약 얼마나 많은 사람들이 주문을 하는지 트래킹하고 싶다면 Destination(도착)을 활용할 수 있습니다.

    그리고 목표 이름을 설정하고  목표 유형에 Destination(도착)을 클릭, 아래 파란색 계속 버튼을 클릭합니다.

    set up goal for ecommerce site in google analytics

    마지막 화면에서 감사 페이지를 URL로 사용하고 드롭다운 메뉴에서 Equals to(같음)을 선택합니다.

    URL 별 목표를 사용하여 Google 웹 로그 분석에서 판매 유입 경로 설정

    이제, 각  전환에 대해 가치를 설정하는 옵션을 보게 됩니다. 주로 잠재 고객 발굴(Lead Generation)을 위해 웹사이트를 사용하는 경우 구글 애널리틱스를 통해 매출이 트래킹되지 않을 수 있습니다. Value(가치) 필드를 ON으로 켜놓은 다음, 해당 가치의 금액을 넣으면 여전히 추정은 할 수 있습니다. 예를 들어 각 다운로드가 평균적으로 100달러의 가치가 있다고 가정할 수 있다면 다운로드를 트래킹하기 위해 이 목표를 사용할 수 있습니다. 다시 말하지만 이 필드는 선택 옵션입니다.

    add value to sales goal in google analytics

    그 다음, Funnel(유입경로)를 ON으로 설정하세요. 그리고 맞춤 세그먼트를 만들때와 마찬가지로 퍼널의 각 단계에 대해 다양한 URL을 개략적으로 정의하세요. 완료되면 저장을 누르면 됩니다.

    turn on sales funnel in google analytics goals with different urls

    마지막으로 Verify this goal(목표확인)을 클릭하여 작업을 확인하세요. 그런 다음, Conversions(전환) > Goals(목표)로 돌아가면 이제 시각화된 세일즈 퍼널을 볼 수 있는 Funnel Visualization(유입경로) 보고서를 아래와 같이 확인할 수 있습니다.

    view sales funnel visualization report in google analytics

    이 보고서는 아래와 같은 높은 수준의 몇 가지 인사이트를 제공합니다.

    • 맨 위에서는 목표(120회)를 달성한 사람이 몇 명이 있는지, 이 퍼널의 전환율(14.69%)을 알려줍니다
    • 왼쪽에는 애초에 퍼널에 방문자들을 끌어들어온 이전 페이지들이 있습니다. 종종 홈페이지인 경우가 많습니다. 보통 대부분의 웹사이트에서 가장 방문자가 많은 페이지가 바로 홈페이지이기 때문에 여기에 표시되는 경우가 많습니다((entrance)으로 표기되어짐)
    • 오른쪽은 각 단계에서 얼마나 많은 사람들이 퍼널을 이탈하였고 다음에 어떤 페이지를 방문했는지, 만약 그들이 사이트를 완전히 벗어나지 않았다면 다음에 어떤 페이지를 방문하였는지 알려줍니다((exit)로 표기되어짐)

    구글 애널리틱스는 모든 단계에서 동일한 정보를 보여줍니다. 방문자들은 퍼널에 들어오기 전에 어디에서 왔는지, 어느 단계에서 이탈하였는지, 어디로 떠났는지에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.

    구글 애널리틱스 퍼널 데이터를 활용한 사이트 최적화 방법

    퍼널 분석은 각 단계에 도달하는 사용자 수를 정량화하고 각 단계의 이탈률과 유지율을 결정하는데 큰 도움이 됩니다. 퍼널 분석을 통해 무엇을 통해 얻을 수 있는지 알 수 있습니다.  e커머스의 퍼널을 예로 들어보도록 하겠습니다.

    Google 웹 로그 분석에서 여러 단계의 판매 유입 경로 별 트래픽 조회

    퍼널 분석 결과 홈페이지에서 제품 페이지로 가는 사람들의 비율이 높다는 것을 알 수 있습니다. 만약 사람들이 그렇게 하지 않았다면 여기는 최적화 작업을 시작해야 할 첫 번째 퍼널 장애물입니다.

    그러나 제품 페이지에 도달하는 사람 중 상당수가 장바구니에 무언가를 넣기도 전에 이탈하게 됩니다. 우선 여기에 집중해보도록 합니다. 제품 페이지를 향상시키기 위해 무엇을 할 수 있을까요?

    • 디자인 문제?: 방문자들이 장바구니에 제품을 추가하는 방법에 대해서 혼란스러워 하는지? 장바구니 추가 버튼의 배치와 색상, 사이즈 등에 문제는 없는지 확인하고 조정해야 합니다.
    • 마케팅 문제?: 제품의 포지셔닝은 잘 작동되어야 하고 이 특정 제품의 이점을 보다 더 강조할 필요가 있습니다.
    • 가격 문제?: 실제로 경쟁사에 비해 가격이 높다면 제품 페이지에서 많이 떠날 수도 있습니다.

    퍼널 단계에서 마찰점을 확인할 수 있는 이유에는 여러가지가 있습니다. 이때 이 양적인 데이터는 마케터가 만든 사용자 경험 조정, 고객 설문 조사, A/B 테스트와 같은 양적인 측면에서도 잘 작동합니다.

    고객 설문 조사는 가장 먼저 시작하기에 좋은 방법입니다. 활용할 수 있는 좋은 설문 조사 툴들이 많이 있습니다. 문제가 되는 페이지에 대한 조사부터 시작하세요. 질문은 아주 간단한 한가지만 있으면 됩니다. “페이지에서 내가 찾던 것을 찾으셨습니까? 그렇지 않다면 그 이유는 무엇인가요?”

    사용적합성 테스트에 대해서 이야기해보자면, 아마 많은 방문자들이 자신이 찾던 것을 못 찾거나 어디로 넘어가야 할지 모른다고 답변하는 것을 많이 들을 수 있을 것입니다. 이 부분이 일을 당장 시작할 수 있는 지점이죠. 고객 설문을 위한 예산이 적다면 사이트에 대한 편견이 없는 지인이나 가족에게 물어보는 것도 방법입니다. 웹사이트에서 어떻게 해야 구매를 할 수 있는지 알려주지 말고 그들이 어떤 장애물에 부딪히는지 확인해보세요.

    구글 애널리틱스에서 구축한 세일즈 퍼널을 통한 인사이트 도출

    개념적으로 세일즈 퍼널은 그리 어려운 것이 아닙니다. 우리는 모두 소비자이고 온라인에서 비즈니스를 진행하는 것에 대해 익숙한 편입니다. 우리 모두 한 번씩은 어느 웹사이트에 방문을 하였다가 원하는 것을 찾지 못하거나 네비게이션에서 혼란을 겪어 경쟁 사이트로 넘어간 경험이 한 번씩은 있을 것입니다.

    그 혼란은 세일즈 퍼널 상에서 어려움을 겪고 이탈을 하게 만드는 마찰지점을 나타내며, 이는 여러분의 사이트도 망가뜨릴 수 있습니다. 퍼널 분석은 이러한 지점들을 재빠르고 정확하게 찾아내는데 있습니다. 그렇다면 이를 수정하고 개선하는 것은 마케터의 몫입니다.

    다행히 위와 같이 구글 애널리틱스에 세일즈 퍼널을 구축하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 위 단계를 따라 구글 애널리틱스에서 보다 더 많은 것들을 작업하고 전반적인 웹사이트의 세일즈 퍼널의 성과를 향상시키세요.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

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