요기요 서우석 부사장 겸 최고기술책임자

지난 13일, 한화 드림플러스센터 이벤트홀에서 개최된 제19회 스타트업위크엔드에서 요기요 서우석 부사장은 “전환율을 지속해서 끌어올리고, 이를 개선하기 위해 퍼널 분석과 AB 테스팅을 적극적으로 활용하라.”고 말했다.

앱센터가 주최하고 미래창조과학부, 드림플러스가 후원한 이번 행사의 키노트 강연을 맡은 서 부사장 겸 최고기술책임자는 40분간 전환율, 퍼널 분석, AB 테스팅의 개념과 사례를 자세히 소개하였다. 그의 강연 내용을 다음과 같이 공유하고자 한다.

‘전환율’이란?

실제로 서비스 운영 계획이 있는 분들의 상당수가 전환율에 대해 잘 이해하고 있으실 것이다. 그러나 실무적으로 활용되는 사례는 많지 않아서, 어떤 지표를 가져가야 할 것인지를 설명하여 서비스 개발에 도움을 드리고자 한다.

전환율(Conversion Rate; CVR)이란, 사용자들이 실제로 서비스가 의도하는 행동을 취하는 비율을 말한다.

간단한 예를 들어보겠다. 새로운 헬스장을 오픈하였다. 사장은 전단지 10,000장을 배포하였고 그중 100명이 헬스장에 방문하여 상담을 받은 후 10명이 회원으로 가입했다고 하자. 그럼 회원가입 전환율은 10/10,000 = 0.001 = 0.1%이다. 전환율 0.1%를 달성한 게 높은 수치라고 생각하나 아니면 낮은 수치라고 생각하나? 여러분 의견이 각자 다를 것이다. 나는 2% 정도는 되어야 하지 않느냐는 입장이다.

‘전환율’에 있어 중요한 건 올바른 기준을 잡는 것

만약 푸시 알림을 받고 앱을 실행시키는 사람의 수를 요기요 서비스의 목표로 정한다고 하자. 실제 음식 주문까지 이어지지 않는 이 수치를 목표로 정한다면 바보가 되고 만다. 목표를 어디에 둘 것인지가 중요하다. 서비스 개발자가 목표를 정확하게 설정하지 않으면, 개선점을 찾지 못하게 되는 상황에 놓이게 된다.

전환율에 있어 가장 중요한 기준은 ‘사용자를 어떻게 정의할 것인가?’라는 것과 ‘내가 달성하고자 하는 목표를 어떻게 정의할 것인가?’이다. 기준을 어떻게 잡느냐가 서비스 방향성에 큰 영향을 미친다. 또한 모든 기준에는 서비스 기간까지도 같이 추적한다는 의미에서, ‘시간’을 포함해야 한다. 그래야 수치를 놓고 상황을 이해하는 과정으로 넘어갈 수 있다.

‘전환율이 높다.’는 것은 ‘성과 달성률’이 높다는 것이다. 전환율 1% 상승은 매출 1% 상승으로 이어지기 때문에 그 어떤 활동보다 중요하다.

전환율 개선 방법 

첫째, 빠른 속도이다. 웹사이트나 앱 로딩 속도 등 고객에게 주어지는 속도가 빨라지면 우리가 얻는 전환율 개선으로 이어진다.

둘째, 목표로 가는 경로(Path)를 가능한 한 짧게 하는 것이다. 쇼핑몰 로그인을 하면 가장 최근에 둘러본 상품을 보여주거나 상품을 장바구니에 담아 한눈에 볼 수 있게 하는 게 가장 대표적인 전환율 개선 사례이다. ‘호텔 캘리포니아’ 웹사이트의 경우, 예약 안내사항 아래 호텔 예약을 신청하는 하이퍼링크가 걸려있었다. 그러나 메인화면에 바로 ‘예약하기’ 버튼을 만들고 나니 예약 전환율이 32.12%나 증가하였다고 한다.

전환율의 지속적 측정을 위한 ‘퍼널 분석’

사용자가 앱을 실행하자마자 상품을 구매하는 경우는 거의 없다. 그렇다면 사용자가 상품을 구매하기까지의 어떤 경로(Path)가 존재할 것이다. 각각의 경로를 나눠 분석하는 게 퍼널 분석(Funnel Analysis)이다.

우리가 대표적으로 사용하는 퍼널 분석 도구로는 ‘구글 애널리틱스(Google Analytics)‘가 있다. 이곳에 가입한 후 개발자도구(SDK)를 설치한 후 전환율 측정을 위한 이벤트 코드를 삽입하면 된다.

경로의 모양은 끝으로 갈수록 좁아지는 깔때기와 비슷하다. 이때 마케팅팀의 역할은 이 깔때기의 너비를 늘려주는 일을 하는 것이다. 많은 채널을 활용하여 깔때기의 너비를 늘린 후 한꺼번에 많은 사용자를 끌어와야 한다.

한편, 개발팀의 역할은 깔때기의 기울기를 완만하게 만들거나 깔때기의 길이를 짧게 만드는 일을 하는 것이다. 다시 말해 사용자의 서비스 이탈을 최대한 방지하고(완만한 기울기), 사용자의 구매 프로세스를 줄여서(짧은 경로) 전환율을 개선하는 것이다.

헬스장 사례로 돌아가자면, ‘언제 누구에게 전단지를 나눠주었나?’, ‘헬스장 찾아오는 길을 잘 안내하였나?’, ‘상담 직원은 친절했나?’ 등 고객이 헬스장 회원으로 가입하기까지의 경로를 각각 나눠 분석할 수 있겠다.

퍼널 분석 사례

요기요의 전환율이 20%나 떨어진 날이 있었다. 책임자는 그 수치를 보자마자 많은 생각을 하게 된다. 가장 먼저 ‘현실 부정’을 한다. ‘측정이 잘못된 걸 거야.’, ‘서버 장애인가?’, ‘날씨가 너무 좋았나?’, ‘경쟁사 프로모션 때문에 갑자기 떨어진 건가?’, ‘휴가 기간이라서 그런가?’ 등 온갖 생각이 든다.

다음으로는 각 부서에 다 물어본다. 그랬더니 마케팅팀은 신규 TV 캠페인을 진행했으며 할인 이벤트를 알리려고 푸시 알림을 보냈다고 하고, 개발팀은 ‘바로주문’ 버튼을 추가하여 서비스를 업데이트한 후 팝업을 띄워 사용자들이 새로운 버전을 빨리 경험할 수 있도록 했다고 한다. 운영팀에 확인해보니 지난주 장마 기간이긴 했지만 업체들이 미리 대비하지 못해 일찍 가게를 닫은 곳이 많았다고 하며, 영업팀에 확인해보니 신규 가입 식당이 늘었다고 한다. 이처럼 현실에서는 좋은 이슈와 나쁜 이슈가 뒤섞여 있다.

이제 각 팀의 활동을 순서대로 퍼널 분석해보자. 마케팅팀의 캠페인으로 방문자가 100%에서 200%로 상승했다. 그리고 개발팀이 팝업 창을 띄우자 90%로 감소한다. (보통 업데이트 팝업을 띄우는 건 굉장히 부담스러운 행동이다. 팝업만 클릭하고 나가버리는 사용자가 많기 때문이다.) 이 수치에서 일찍 가게를 닫은 곳이 많은 여파로 78%로 또다시 감소하였다. 이런 식으로 나누어 생각해보면 각 부서에서 하고 있는 일들이 서비스 전체에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있고, 타당성도 확보할 수 있다.

꾸준한 ‘AB 테스팅’으로 전환율 개선 검증

그럼 전환율은 어떻게 개선해야 할까? ‘2012년도 전환율 최적화 보고서(Conversion Rate Optimization Report 2012)‘에 따르면, 가장 효과적인 방법은 ‘AB 테스팅’이다. 전체 사용자를 컨트롤 그룹으로 놓고선, 원하는 변화값을 A, B, C 정도까지 설정한 후 전환율을 계산해보는 것이다.

헬스장 사례에서 30대 회원에게는 10% 추가 할인(A), 40대 이상 회원에게는 1달 무료 이용권(B) 이벤트를 한 달간 실시해본다고 가정해보자. 전환율을 계산해서 만약 B 이벤트가 가장 효과가 있었다면, 이후에는 이 옵션을 기본으로 제공하면서 여기에 운동복 제공 등의 혜택을 도입하는 방식을 취하면 된다.

실제로 미국 오바마 대선 캠프도 20개월 동안 총 500회에 이르는 AB 테스팅을 수행하여 후원금 모금 사이트를 운영한 바 있다. 지속적인 AB 테스팅을 위해 항상 5개의 AB 테스팅을 미리 준비해놓았으며, 구글 애널리틱스와 ‘옵티마이즐리(Optimizely)‘를 활용하여 AB 테스팅을 수행하였다. 그 결과 기부 전환율은 49%, 가입 전환율은 161%나 상승하였다고 한다.

적은 비용으로 매출 상승효과를 거두는 ‘전환율’

물론 스타트업에서 AB 테스팅까지 시도하기엔 어려움이 있다. 요기요도 서비스 초반에는 AB 테스팅을 할 여건이 안 되었고, 모든 테스팅 결과가 좋진 않았다. 그러나 계속 돌다리를 두드려보는 것이다. 전환율에 대해 충분히 이해하고, 전환율을 지속적으로 측정하며, 전환율을 개선하기 위해 끊임없이 가설을 검증해나가길 바란다.이를 통해 사랑받는 서비스를 만들기를 바란다.

원문 : 기업 매출과 직결되는 ‘전환율·퍼널 분석·AB 테스팅’

안경은 앱센터 외부필진 / 자신이 하고 싶은 일을 하는 사람들을 좋아합니다. 그들의 이야기에 귀를 기울이는 것을 즐깁니다. 글로 정리해 사람들과 공유할 때 신이 납니다.