유입 경로별로 사용자 행동 비교하기

 

서비스 방문자 수를 이야기할 때 "하루 방문자가 얼마입니다"라는 한 줄 숫자를 자주 씁니다.
그런데 이 숫자는 서로 전혀 다른 마음으로 들어온 사람들을 한 바구니에 담은 평균이라는 생각이 들어요.
검색해서 들어온 사람과 광고를 보고 호기심에 들어온 사람, 친구가 보내 준 링크로 들어온 사람은 같은 화면을 봐도 다른 행동을 합니다.
오늘은 유입 경로별로 사용자 행동을 나누어 비교하는 방법과, 그 결과를 랜딩 화면 개선에 연결하는 방법을 정리해 보겠습니다.

 

대부분의 분석 도구는 사용자가 어디서 왔는지를 몇 가지 묶음으로 보여 줍니다.
검색 엔진을 통해 들어온 경우, 광고 링크를 눌러 들어온 경우, 소셜 미디어나 외부 사이트의 링크로 들어온 경우, 주소를 직접 입력하거나 북마크로 들어온 경우, 이메일이나 앱 푸시 같은 직접 보낸 메시지로 들어온 경우가 대표적입니다.

이 분류는 도구마다 이름과 기준이 조금씩 달라요.
그래서 분석을 시작하기 전에 "우리 도구에서 어떤 기준으로 묶이는가"를 먼저 확인하는 것이 좋습니다.
또 광고나 메시지 링크에는 출처를 구분할 수 있는 표시를 미리 붙여 두어야 나중에 비교가 가능합니다.
표시를 붙이지 않으면 "기타"라는 큰 덩어리에 섞여 버리는 일이 많더라고요.

 

같은 사람이라도 어떤 길로 들어왔느냐에 따라 마음의 상태가 달라진다고 생각해요.

검색으로 들어온 사람은 대체로 해결하고 싶은 문제나 찾고 싶은 정보가 이미 있습니다.
그래서 자기가 검색한 말과 화면의 첫 문장이 맞는지를 아주 빠르게 판단합니다.

광고로 들어온 사람은 광고 문구가 만든 기대를 가지고 옵니다.
광고에서 약속한 내용이 첫 화면에 없으면 바로 나가 버릴 가능성이 큽니다.

지인 추천이나 소셜 미디어로 들어온 사람은 상대에 대한 신뢰를 빌려서 옵니다.
다만 서비스 자체에 대한 이해는 가장 얕은 상태일 수 있어요.

직접 들어온 사람은 이미 서비스를 아는 경우가 많습니다.
이 그룹이 많다는 것은 기존 사용자가 다시 찾아온다는 신호일 수도 있습니다.

 

이해를 돕기 위해 가상의 숫자를 놓고 이야기해 볼게요.
어떤 온라인 클래스 서비스가 있고, 한 달 동안 방문자를 유입 경로별로 나눠 보았다고 가정합니다.

• 검색 유입: 방문자는 많고, 상세 페이지까지 가는 비율은 높지만 가입 비율은 보통입니다.
• 광고 유입: 방문자는 중간이고, 첫 화면에서 나가는 비율이 눈에 띄게 높습니다.
• 소셜 유입: 방문자는 적고, 체류 시간은 짧지만 가입 비율은 의외로 높습니다.
• 직접 유입: 방문자는 적고, 재방문 비율이 높습니다.

(위 내용은 모두 설명을 위한 가정입니다.)

이 그림에서 "전체 이탈률이 높다"라고만 보면 개선 방향을 잡기 어렵습니다.
하지만 경로별로 보면 할 일이 갈라져요.
광고 유입은 광고 문구와 랜딩 화면의 약속이 맞지 않는 것은 아닌지 점검합니다.
소셜 유입은 가입 비율이 높으니 공유하기 쉬운 장치를 늘리는 쪽을 고민해 봅니다.
검색 유입은 상세 페이지에서 가입으로 이어지는 마지막 단계에서 무엇이 부담인지 살펴봅니다.

 

경로별 비교의 가장 직접적인 활용은 랜딩 화면, 즉 사용자가 처음 만나는 화면의 개선입니다.

첫째, 한 화면이 모든 경로를 만족시키려 하지 않는 것이 좋습니다.
가능하다면 광고마다, 주요 검색 주제마다 맞는 첫 화면을 따로 두는 것이 효과적이에요.
규모가 작은 팀이라면 가장 비중이 큰 한두 경로부터 시작하면 됩니다.

둘째, 첫 화면의 첫 문장은 유입 직전에 본 문구의 연장선이어야 합니다.
"할인 이벤트 안내"를 보고 들어왔는데 첫 화면이 서비스 소개로 시작하면 사용자는 길을 잘못 들었다고 느낍니다.

셋째, 다음 행동을 경로의 의도에 맞게 제안합니다.
정보를 찾으러 온 사람에게는 관련 글이나 자료를, 이미 마음이 기운 사람에게는 가입 버튼을 눈에 잘 띄게 보여 주는 식이에요.

가정 예시를 조금 더 이어 볼게요.
광고 유입의 첫 화면 이탈이 높았던 이유가, 광고에는 "첫 달 무료"라고 써 놓고 랜딩 화면 위쪽에는 서비스 소개만 있었기 때문이라고 해 봅시다.
그러면 첫 화면 맨 위에 광고와 같은 문구와 시작 버튼을 두고, 서비스 소개는 그 아래로 내리는 변경을 가설로 세울 수 있습니다.
이 변경은 광고 유입 사용자에게만 적용해서 비교하면 다른 경로에 영향을 주지 않고 효과를 볼 수 있어요.
이렇게 경로별 분석은 "무엇을 누구에게만 바꿀 것인가"를 정해 준다는 점에서 개선 범위를 좁히는 데 큰 도움이 됩니다.

 

경로별 숫자를 비교할 때 몇 가지는 꼭 확인합니다.

• 표본이 너무 적은 경로는 숫자가 크게 흔들립니다. 방문자가 수십 명 수준이라면 비율을 믿기 어렵습니다.
• 기간이 다르면 비교가 어렵습니다. 광고 집행 기간이나 이벤트 기간이 겹치는지 확인해야 합니다.
• 기기 비중이 다를 수 있습니다. 경로 차이처럼 보이는 것이 사실은 모바일과 PC의 차이일 수도 있어요.
• 신규 사용자와 기존 사용자가 섞여 있지는 않은지 봅니다.

 

유입 경로별 비교는 "누구에게 어떤 첫인상을 줄 것인가"를 구체적으로 고민하게 만들어 줍니다.
평균 한 줄로는 보이지 않던 사람들의 얼굴이 조금씩 보이기 시작하는 느낌이에요.

남은 질문은 이런 것들입니다.
경로를 너무 잘게 쪼개면 표본이 부족해지는데, 어느 수준에서 멈춰야 하는지는 서비스 규모에 따라 달라질 것 같습니다.
그리고 경로별로 첫 화면을 나눠 운영하는 비용이 효과를 넘지 않는지도 함께 고민해야 할 부분입니다.