데이터분석▶고객경험개선 가설 도출 ▶ AB 테스트기반 가설검증을 통한 구매전환율 최적화 컨설팅

데이터분석 ▶ 고객경험개선 가설 도출 ▶ AB 테스트기반 가설검증을 통한 구매전환율 최적화 컨설팅

2024-04-25 03:15

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데이터분석 ▶ 고객경험개선 가설 도출 ▶ AB 테스트기반 가설검증을 통한 구매전환율 최적화 컨설팅



​1. 목표

이 글의 목표는 구매전환율이 낮거나, 개선이 필요한 웹사이트 담당자분들에게 아래 방법론을 공유하고자 합니다.

구매전환율을 높이기 위해 GA4 같은 행동 데이터 분석을 통해 개선 가설을 도출하고, AB Test를 통해 가설검증 및 고객경험을 개선하는 것이 효과적입니다.

플러스제로_CRO(Conversion Rate Optimization) 구매전환율 최적화 AB테스트

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​2. 문제 정의

GA4 같은 웹사이트 행동 데이터 분석을 통해 고객경험을 개선해야 하는 이유는 아래와 같습니다.

- 다양한 고객 구매 여정 단계 중 이탈 지점이 발생하지만, 데이터 없이는 이탈 지점을 찾기 어렵다.

- 원인을 모르니 광고 비용을 늘리거나, 콘텐츠 개선, 프로모션 등 평소 하던 마케팅 활동에 힘을 쏟는다.

- 시간과 노력 비용 대비 구매량이 낮다.

이러한 이유로, 구매전환율을 높이기 위해선 GA4 같은 행동 데이터 분석과 AB Test를 통해 고객 구매 여정 각 단계 별 고객경험을 개선하고, 이탈을 최소화 하는 것이 필요합니다.

실제로, 특정 모바일 환경에서 구매 버튼이 작동하지 않거나, 정보 입력 단계에서 특정 브라우저에서는 기능이 작동되지 않는 사례가 생각보다 많이 발견되곤 합니다.

이런 간단한 이슈를 개선하는 것만으로도 세어나가는 마케팅이나 광고 비용을 최소화 할 수 있습니다.


3. 문제해결 방안

이러한 고객 구매 여정 단계 별 데이터 분석과 AB Test를 통해 구매전환율을 최적화 하기 위해선 아래 3단계 접근이 가장 기본입니다.

- GA4를 통해 퍼널(Main > PLP > PDP > Cart > Checkout > Thanks) 각 단계 별 페이지뷰를 통해 Next Rate%가 낮은 부분을 확인합니다.

- Next Rate%가 높은 페이지의 이동경로, 이탈, 체류시간, 콘텐츠 소비 등 데이터와 경쟁사 벤치마킹, 선진사례, 직관적 아이디어 기반 개선 가설을 수립합니다.

- AB Test툴을 통해 가설 화면을 구성하고, 약 30일 동안 오리지널5 : 실험군5 노출을 통해 가설을 검증합니다.


AB Test 툴은 과거 구글 옵티마이즈라는 무료 툴이 종료되어, 어도비 타겟(Adobe Target), 옵티마이즐리(Optimizely), AB Tasty 등 유료(월 500만원 정도)툴을 사용하거나, 내부 개발을 통해 진행해야 합니다.

(PLUSZERO는 AB Test 프로젝트를 진행하는 고객에게 AB Engine이라는 내부 AB Test Tool을 별도 비용 없이 제공하고 있습니다. :) )

플러스제로_ AB테스트툴 AB Test Tool 구글옵티마이즈 옵티마이즐리 AB Tasty VWO


플러스제로_ AB테스트툴 AB Test Tool 구글옵티마이즈 옵티마이즐리 AB Tasty VWO




​4. 산출물 및 사례

구매전환율 최적화를 위해 고객 구매 여정 데이터 분석과 AB Test 툴을 활용하여 이탈 지점을 찾아내고 고객경험을 개선한 사례는 아래와 같습니다.

사례 1) CEJ 고객 구매 여정 단계 수립 및 데이터 분석 및 시각화를 통한 이탈 지점 확인

- 고객 타입 별 고객구매여정 단계 별 KPI, Audience, Offer(화면) 를 정하고

- 각 단계 별 이탈페이지 확인

- 해당 페이지 내 어떤 영역에서 이탈이 많은지 확인

플러스제로_고객구매여정 구매전환율최적화 CEJ CRO


플러스제로_CRO(Conversion Rate Optimization) 구매전환율 최적화 AB테스트 & CEJ

플러스제로_CRO(Conversion Rate Optimization) 구매전환율 최적화 AB테스트 & 구매여정 퍼널


플러스제로_CRO(Conversion Rate Optimization) 구매전환율 최적화 AB테스트 & 구매여정 퍼널

사례 2) CEJ 고객 구매 여정 주요 접점 KPI 수립 및 On/OFF Site 개인화를 통한 재방문 극대화 및 고객경험 개선​

- 고객 구매 여정 데이터를 분석하고 구매전환율을 높이기 위한 고차원의 On/Off Site 개인화 활동

- 주요 단계 별 KPI 수립 후, 이탈한 고객 대상 재방문 메시지를, 방문한 고객에게 개인화된 화면 노출을 통한 고객경험 개선

- 모든 활동은 데이터 분석 > 개선 가설 도출 > AB Test를 통한 가설검증을 마친 내용 기반 개인화 적용

플러스제로_CRO(Conversion Rate Optimization) 구매전환율 최적화 AB테스트 & On/OFF Site 개인화


플러스제로_CRO(Conversion Rate Optimization) 구매전환율 최적화 AB테스트 & On/OFF Site 개인화

(과거엔 구글옵티마이즈를 많이 사용했지만, 옵티마이즈가 종료되면서, 어도비타겟(Adobe Target)이나 내부 AB Test툴(AB Engine)을 사용)



정리

긴 내용을 정리하면, 구매전환율이 낮아 마케팅 비용과 시간, 에너지 대비 구매가 낮을 경우, 구매전환율을 극대화 하기 위해선 고객 구매 여정 데이터 분석과 AB Test를 통해 이탈을 줄이고, 고객경험을 개선하여 구매전환율을 극대화 하는 방법론을 권장 드립니다.



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