콘텐츠 분석으로 이탈율을 획기적으로 줄이는 방법 | 데이터 마케팅 파헤치기 #5

2022-06-08 01:05

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콘텐츠 소비 경로 설계로 구매여정을 개선할 수 있습니다

안녕하세요 플러스제로입니다.

지난 글에서 구매 여정을 최적화하는 과정에서 시스템적으로 문제가 있는 부분을 찾고, 이를 개선하는 사례까지 살펴보았습니다.

이번 글에서는 구매 여정 최적화하는 과정 중에서 콘텐츠 분석을 통해 최적화하는 사례에 대해 소개해드리겠습니다.

내부-구매여정-컨텐츠



[개념]

콘텐츠 분석을 통해 구매 여정을 최적화는 여러 방법이 있지만 대표적인 세 가지를 소개해드리겠습니다.

- 이탈율, 전환율이 차이 나는 페이지 원인 분석: 같거나 비슷한 상품인데 이탈율과 전환율이 차이가 나는 페이지의 콘텐츠를 비교, 분석합니다.

- 구매에 영향을 미치는 콘텐츠 분석: 특정 캠페인, 페이지 방문 후 전환율 상승과 같이 유의미한 전환율 변화 보이는 콘텐츠 분석 후 해당 콘텐츠를 소비하는 경로로 유도합니다.

- 구매 여정 및 페이지별 행동 패턴 분석: 구매 여정까지 funnel을 확인 후, 이탈이 많은 페이지와 그 페이지에서의 이탈지점을 확인합니다.



[방법 및 적용 사례]


- 이탈율, 전환율이 차이 나는 페이지 원인 분석

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위 자료는 플러스 제로의 다수의 지점을 소유한 고객사의 지점별 상품 예약 자료입니다.

같은 상품임에도 불구하고 지점별로 회원 예약율이 다르고 이탈율이 높아 상품 리스트 페이지의 콘텐츠를 분석해보았습니다.

분석 결과 예약률이 다른 상품들의 공통점이 ‘회원전용’ 문구의 유무라고 판단했고,
해당 문구를 삽입한 결과 이탈율은 낮아지고 회원 예약률까지 다른 지점들과 유사하게 되는 성과를 얻을 수 있었습니다.

이와같이 전환율이 차이 나는 상품의 콘텐츠를 변경해 상품 구매까지 가는 경로에서 이탈율을 줄일 수 있습니다.


- 구매에 영향을 미치는 콘텐츠 분석

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위 자료는 플러스 제로의 또 다른 고객사의 콘텐츠 소비별 전환율을 나타낸 것입니다.

메인페이지 랜딩 전환율 3%와 비교해, 캠페인 A에 방문한 유저는 10%, B 페이지를 방문한 유저는 5.3%,
혹은 그 외의 페이지를 방문한 유저의 전환율이 크게 차이 나는 것을 확인할 수 있습니다.

이때, 메인 페이지에 해당 페이지를 소비한 유저가 A 콘텐츠로 쉽게 갈 수 있도록 경로를 설정해 놓는 전략을 세울 수 있습니다.

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한 단계 더 나아가 캠페인 A와, 캠페인 A를 소개하는 리뷰 컨텐츠 B를 소비한 유저가 전환율이 높은 것 을 확인할 수 있습니다.

이 데이터를 기반으로, 각각의 콘텐츠에서 서로 다른 콘텐츠를 소비할 수 있는 경로를 만들어 두 콘텐츠 모두 소비하게 만들어 전환율을 개선한 사례가 있습니다.

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위 자료와 같이 전환율이 높았던 블로그나 카페의 콘텐츠를 참고해 페이지를 구성하는 방법도 있습니다.

구글 애널리틱스(GA)에서 전환율이 높은 Referer를 확인, 해당 블로그/카페를 방문할 수 있습니다.
(GA를 통해, 네이버 모바일 블로그 주소를 확인할 수 있습니다.)


- 구매 여정 및 페이지별 행동 패턴 분석

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사이트로 유입한 고객이 최종적으로 구매에 이르기까지 많은 과정을 거칩니다.

이러한 과정에서 이탈이 많은 페이지를 개선해 전환율을 개선할 수 있습니다.

개선 과정 또한 데이터 분석을 통해 정확한 이탈지점을 확인할 수 있습니다.

구글 태그 매니저(GTM)으로 해당 페이지에서 유저의 event를 수집하고, 어디에서 이탈했는지 확인 후, 해당 이탈지점을 개선합니다.

이는 추후 유저 행동패턴 분석 및 콘텐츠 개선에 대한 주제의 글로 자세히 설명드리겠습니다.


이번 글에서는 내부 전환율 최적화 중에 사이트 콘텐츠를 개선해 구매 여정 중에 일어날 수 있는 고객의 이탈을 최소화 하고, 전환율을 극대화하는 방법에 대해 알아보았습니다.
다음 글에서는 사이트 자체의 콘텐츠 최적화가 데이터 분석을 통해 어떻게 이루어지는지 사례를 통해 소개해드리겠습니다.



감사합니다.