앱마케팅 앱분석

[모바일 앱분석]
Step3. CONVERSION
(성과 분석)

모바일 앱 분석의 마지막 3단계 Conversion (성과분석) 에 대해 알아보겠습니다.
[모바일 앱분석] Step1. MARKETING (마케팅분석)
[모바일 앱분석] Step2. EXPERIENCE (사용자경험분석)

마케팅 활동으로 아무리 많은 사용자를 확보하고, 좋은 경험을 제공해도 전환 최적화가 되어 있지 않다면, 투자 만큼의 결과(Outcomes)를 얻지 못해 지속적인 앱 운영의 어려움을 느끼게 됩니다. Conversion 단계의 분석 핵심은 사용자의 전환 트렌드를 이해하고, 전환 효율을 떨어뜨리는 문제점을 도출하여 더 많은 전환을 획득할 수 있도록 개선하는 데 있습니다. 앱 비즈니스 마다 목표 값이 다르겠지만, 이번 설명에서는 커머스 앱 기준으로 설명했습니다.

# 전환 트렌드 이해

먼저 사용자의 주문이 집중되는 시점(시간/요일/계절 등)을 인지하는 게 중요합니다.  주문이 집중된다는 건 그만큼 구매 욕구가 증가하는 시점으로 해석할 수 있기 때문에, 해당 시간을 활용한 이벤트로 높은 성과를 기대하거나 반대로 주문에 영향을 줄 수 있는 앱 업데이트, 서버 점검 등은 해당 시간을 피해서 작업하는 것이 좋습니다.

데이터를 볼 때는 매크로 컨버전(거시적 전환) 지표가 중요하지만, 필히 마이크로 컨버전(미시적 전환)도 함께 봐야 합니다.  많은 주문을 얻기 위해선 당연하게도 ‘장바구니담기’, ‘바로구매시도’ 등의 전환이 많이 발생해야 하며, 주문까지의 연결율이 높아야 하기 때문에 이런 상황을 파악할 수 있는 마이크로 컨버젼 지표에 대한 관리가 중요합니다.

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( 와이즈트래커 > 커머스 > 주문/매출액 리포트 )

# 타겟별 선호 상품 파악

커머스 업계에서 가장 뜨거운 기술은 바로 개인화(personalization)입니다. 개인화의 목적은 범용적 컨텐츠 제공이 아닌 나만을 위한 컨텐츠를 제공함으로써 구매 확률을 높이고자 함입니다. 이 기술의 근간은 타겟팅이라고 볼 수 있습니다.

저에게 원피스, 브라우스를 수백번 보여줘도 구매할 확률은 0%이겠지만, 시계, 운동화 등의 관심 상품을 제시한다면 앞선 상품보다 구매 확률은 크게 증가할 것입니다. 이처럼, 상품 구매 데이터를 성별, 연령대, 직업 등의 사용자 정보를 다차원으로 조합 후 세분화하면 타겟이 선호하는 상품이 무엇인지 알 수 있으며, 이를 바탕으로 상품 구매 의사가 높은 최적의 타겟을 설정하고 마케팅 전략을 수립한다면 매스 마케팅과는 차원이 다른 ROI를 경험할 수 있습니다.

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( 와이즈트래커 > 커머스 > 상품별 주문/매출에서 다차원 세그먼트 적용 후 리포트 )

 

# 전환 시나리오 분석

사용자가 주문(전화)을 하기 위해 거쳐야 하는 일련의 프로세스를 전환 시나리오라고 합니다. 전환 시나리오는 전환 단계별 통과율/이탈률 데이터 제공으로, 전환을 방해하는 문제 화면을 도출하여 개선의 힌트를 얻을 수 있는 리포트입니다.

아래 예시를 보면 사용자가 주문을 하기 위해 1) 상품 상세 > 2) 장바구니 > 3) 주문정보 입력 > 4)주문완료, 총 4단계의 스텝을 밟게 되는데요. ‘상품 상세’에서 ‘장바구니’로의 이탈률(92%)은 이해할 수 있습니다. 상품 조회 자체를 목적으로 온 사용자가 많기 때문입니다. 그러나 ‘주문정보 입력’까지 온 사용자는 구매의사가 매우 높은 사용자로, 81%의 높은 이탈률은 심각한 문제입니다.

이를 통해 ‘주문정보 입력’의 통과율을 높이기 위한 폼 양식 리뉴얼, 결제 방식의 개선 등의 최적화 작업을 한다면 전체적인 주문율 향상을 기대할 수 있습니다

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(와이즈트래커 >  컨텐츠   > 화면이동경로 분석 리포트)

앱 분석의 단계별 접근방법에 대해 살펴봤는데요, 모든 앱에는 개선이 필요한 부분이 존재합니다. 데이터는 개선의 방향을 알려주고, 실행(Action)은 성과 향상으로 답할 것입니다.

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