글 빅데이터솔루션팀 김지은 CⓔM
기업은 브랜드, 제품, 서비스를 알리기 위해 다양한 채널에 광고를 한다. TV가 가장 강력한 광고 매체였던 이전부터 네이버, 인스타그램, 페이스북과 같은 디지털 플랫폼의 영향력이 거대해진 지금까지. 브랜드를 더 많이 알리고 관심을 갖게 해 결국 ‘구매’하게 만들겠다는 기업의 목표는 변함이 없다.
초기 유입 즉 단순 ‘방문’이라는 일부 단계의 역할을 맡는 광고와 달리 마케팅 전체 프로세스의 ‘최종 목표’는 수익과 훨씬 밀접하게 닿아 있다. 오프라인 마케팅이 주를 이루던 시절, 우리 매장에 들어온 소비자에게 제품의 장점을 어필해 ‘구입’으로 연결하기 위해 다양한 서비스와 접객활동 등 대면 마케팅을 적극적으로 진행했던 것도 그 이유다.
마케팅의 거점이 온라인으로 변화된 지금도 최종 ‘목표’는 수익창출이다. 다만 고객과 만나는 창구가 오프라인에서 온라인으로 이동함에 따라 고객들과의 접점을 만드는 ‘방식’이 달라졌을 뿐이다. 디지털로의 이동에 따라 데이터로 모든 마케팅 활동의 효과를 측정하고 이를 통해 오프라인에서는 어려웠던 ‘구매 유도형’ 마케팅을 효과적으로 펼치는 것이 가능해졌다.
# 방문자를 고객으로 만들 전환 전략_ 고객 여정의 이해
그렇다면 고객의 단순한 관심을 구매 즉 매출로 전환시키기 위한 ‘디지털 접객’ 활동은 어떻게 해야 할까? 디지털 상에서 소비자와의 접점은 ‘고객 여정(Customer Journey)’을 이해하는 것에서 시작한다. 어떻게 우리 홈페이지에 방문했고 어떤 제품의 상세페이지에 얼마나 오래 머무르다 이탈했는지 등 온라인 상의 고객 동선을 파악하면 어느 시점에 어떤 마케팅이 효과적인지, 어떤 UX/UI가 구매를 촉진하는지 등을 정확히 알아낼 수 있기 때문이다.
방문한 고객이 어떻게 행동하는지, 실제 동선을 이해하는 것은 2000년대 초반 오프라인 마케팅에서도 매우 중요하게 다뤄졌다. 고객 체험을 오프라인 마케팅 전략으로 사용하는 이케아의 경우 매장 내부를 미로처럼 구성해 방문한 고객이 최대한 많은 제품을 접할 수 있도록 했다. 매장에 더 오래 머무른 고객이 더 많이 구매한다는 진리를 통해 가능한 더 많은 제품을 노출하고 경험하게 해 구매를 이끌어내기 위한 전략이다.
고객 여정에 기반한 전략은 백화점 7, 8층에 아동복 매장을 두거나 대형 마트의 계산대 옆에 껌, 건전지 같은 물건을 배치하는 등으로 일상에서 흔히 마주칠 수 있다. 고객들의 구매 동선을 활용해 제품을 더 많이 노출할 기회를 만들고, 매출 증대로 연결시킬 트리거를 설치해 놓은 것이다. 최근 백화점이 1층에 화장품 매장 대신 신선식품 매장을 배치한 것 역시 새로운 소비 트렌드를 반영한 고객 여정 전략이다.
마찬가지로 온라인 상의 고객이 우리 ‘홈페이지’에 더 오래 머무르고 더 많이 구매하게 할 ‘전환 전략’ 역시 고객의 디지털 여정 분석에서 시작된다. 그러나 우리 사이트에 ‘들어온 고객’만을 대상으로 하는 것이 아니라 들어올 가능성이 높은 ‘잠재적 고객’까지 범위를 확장해 모든 소비자의 전체 발자취를 데이터로 정확하게 파악할 수 있는 것이 오프라인과의 차이다.
# 마케팅 퍼널을 통한 고객의 디지털 여정 이해
구매까지 이르는 고객 행동을 이해하기 위해 많은 분석모델이 사용되어 왔다. 전통적인 AIDA(Attention주목-Interest흥미-Desire욕구-Action행동)와 AIDMA(Attention주목-Interest흥미-Desire욕구-Memory기억-Action행동) 이후 2000년대 인터넷이 활성화되며 Search(검색)와 Share(공유)의 역할이 부각되어 AISAS(주의-관심-검색-행동-공유)가 널리 활용됐다. 최근에는 급성장한 모바일의 영향으로 DCJ(Digital Customer Journey)라는 새로운 방식의 구조화가 이뤄지고 있다. 다양한 분석 모델 변천사에서 볼 수 있듯이 소비자가 구매에 이르기까지의 행동을 이해하는 것은 모든 시대의 마케팅을 통틀어 가장 관심이 집중된 영역이다.
최근 각광받는 실용적 프레임워크는 미국의 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 디지털상의 전환 행동을 확인하기 위해 개발한 ‘AARRR 퍼널’이다. AARRR 퍼널은 고객 행동을 획득(Acquisition), 활성화(Activation), 재방문(Retention), 매출(Revenue), 추천(Referral)의 단계로 나눠 최종 구매까지의 모든 터치포인트를 점검할 수 있는 전환 분석 모델이다. 다른 모델과의 가장 큰 차이는 ‘주목, 흥미’와 같은 소비자의 인지적/심리적 요인보다 ‘실체적인 고객 행동’에 기초한 프레임워크를 구성한 점이다. 잠재 고객의 최초 유입 단계에서부터 최종 결제에 이르기까지 모든 행동에 기반한 분석 구조를 구축해 마케팅 개선 포인트를 찾는 것은 물론 핵심성과지표(KPI) 설정도 손쉽게 가능하다.
# 퍼널 분석의 시작은 우리 브랜드 이해로부터
AARRR 퍼널도 개별 브랜드의 목표와 상황에 맞는 재조합이 필요하다. 효과적인 퍼널을 구성하는 첫 단계는 브랜드, 제품, 캠페인의 최종 ‘전환’ 목표를 명확히 설정하는 것에서 시작한다. 모든 마케팅 활동이 매출을 최종 목표로 하지만 이미 브랜드 인지도를 확보한 ‘전통적 브랜드’와 지금 막 이름을 알려야 하는 ‘신생 브랜드’가 당장 해결해야 할 과제는 각기 다를 수 있다. 또한 같은 산업군이라 하더라도 광고로 유입된 고객의 “신규 회원 가입”을 목표로 하는 경우와 기존 고객의 “상품 추가 구매”를 목표로 하는 경우의 퍼널 구성 역시 달라지게 된다. 그렇다면 우리 브랜드에 딱 맞는 퍼널은 어떻게 구성할 수 있을까?
1) 브랜드의 마케팅 목표 구체화하기
인지도가 탄탄히 구축된 대기업, 글로벌 브랜드의 경우 대부분 전사적 관점의 연간 KPI가 설정돼 있다. 이와 비교해 새롭고 다양한 시도를 하는 신생 브랜드는 브랜드 확장에 맞춘 캠페인별, 시즌별, 시점별 KPI를 각각 수립하기도 한다. 따라서 “우린 무조건 매출을 늘릴 거야”와 같은 모호한 목표보다는 자신의 비즈니스 상황에 맞는 분기별, 캠페인별, 브랜드별 세부 목표를 설정하는 것이 퍼널 구성에 적합하다.
2) AARRR 퍼널 기준, 브랜드 홈페이지 및 비즈니스 목표에 맞춰 단계 수정
마케팅 목표를 구체화했다면 우리 브랜드 홈페이지와 앱에 접속한 고객이 경험하는 ‘유저 플로우(고객의 이동 경로)’를 반영해 기본 AARRR 퍼널을 세밀하게 재구성한다. 개별 브랜드, 서비스마다 고객 경험(CX: Customer Experience)이 다르게 만들어져 있기 때문에 퍼널 설계에 ‘유저 플로우’를 상세히 확인하는 것이 필수적이다.
예를 들어, 회원 가입 단계에서 모든 정보를 입력하는 것은 가입 절차를 방해하는 ‘허들’이 될 수 있다. 전환율 상승을 위해서는 경로를 세분화해 <비회원 신규 가입> 경로에서는 최소한의 정보인 ID, 비밀번호 입력만으로 가입할 수 있도록 하고 <회원 가입 후 구매> 경로에서 비로소 주소, 전화번호 등의 추가 정보 입력을 요청하는 것이 바람직하다.
*광고로 유입된 신규 고객의 전환율 상승 목표
랜딩 페이지 → 장바구니 → 회원가입 → 로그인 → 결제 완료
*기존 고객의 객단가 상승 목표
메인 페이지 → 자동 로그인 → 제품 상세 페이지 → 장바구니 → 결제 완료
3) 목표와 가장 밀접한 KPI 선정, 퍼널 단계별 분석을 통해 이탈 지점, 원인 파악
이런 식으로 퍼널 전략을 수립했다면 퍼널 단계별 KPI 분석을 통해 고객이 이탈하는 지점과 원인을 파악해 개선 포인트를 찾아낼 수 있다. 예를 들어 신규 가입자의 전환율을 높이는 목표를 가진 두 브랜드 A, B가 있다고 가정하자(두 브랜드는 산업군, 가격대, 브랜드 인지도에 차이가 없음). 두 브랜드의 퍼널 분석에서 A브랜드는 ‘장바구니 - 회원가입’의 단계에서 가장 많은 유저가 이탈한 반면 B브랜드는 ‘제품 상세 페이지 - 장바구니’의 단계에서 많은 유저 이탈이 발생했다. 이를 통해 A브랜드는 <회원가입> 단계, B브랜드는 <장바구니> 단계에 개선이 필요함을 확인할 수 있다.
# Right Time, Right Message 고객을 사로잡는 데이터 마케팅
브랜드 전환 목표에 맞는 퍼널을 구성했다면 이제 데이터 분석을 기반으로 실제 마케팅 액션에 적용할 차례다. 이때 중요한 전략은 ‘즉시성과 반응성’이다. 즉 각 단계별 소비자에게 딱 맞는 시점을 포착하고, 그때 고객이 가장 잘 반응할 메시지를 전달해 바로 행동의 방향을 바꾸는 것이다. 이처럼 반응성이 높은 마케팅 커뮤니케이션을 실행하기 위해서는 고객의 행동 분석을 기반으로 마케팅 액션을 수행할 수 있는 데이터 솔루션이 필수적이다.
대홍기획의 마케팅 자동화 솔루션인 ‘스피어 애널리틱스(Sphere Analytics)’는 손쉬운 마케팅 액션이 강점이다. 고객과 퍼널 분석은 물론, 분석 대시보드에서 바로 타게팅 고객 그룹을 생성해 해당 타깃에게 세그멘테이션 기반 마케팅을 실행할 수 있다.
스피어 애널리틱스를 통해 대홍기획이 마케팅을 진행 중인 브랜드에서 광고 캠페인 유입 후 고객들이 어떤 유저 플로우를 거치는지를 분석해봤다. 해당 캠페인 랜딩페이지에 2021년 06월부터 한 달 동안 289,276명이 유입됐는데 이중 구매까지 최종 완료한 고객은 4.8%에 불과했다. 특히 주목할 구간은 ‘장바구니에서 로그인까지’의 단계로 제품에 매력을 느껴 장바구니에 넣었지만 <로그인> 단계에 허들이 있어 구매하지 않고 이탈함을 보여준다. 개선 포인트를 확인했다면 크게 2가지 방법으로 마케팅 액션을 진행해 전환율을 높일 수 있다.
1) CRM/개인화 마케팅
고객 세그멘테이션을 추출한 후 같은 대시보드에서 메시지까지 발송하는 스피어 애널리틱스의 CRM 마케팅 자동화 기능이 마케터의 업무 효율을 크게 높여주고 있다.
장바구니에 물건을 담았지만 구매하지 않고 이탈한 유저들을 대상으로는 CRM, 개인화 마케팅을 통해 접점을 다시 만드는 전략이 적합하다. ‘장바구니에 담았던 그 상품’을 리마인드 해주는 메시지를 앱 푸시나 카카오톡 등으로 해당 고객에게 전송하면 구매 전환율이 크게 증가하는 것을 확인할 수 있다.
2) 온사이트 마케팅
온사이트 마케팅에서는 해당 페이지에 대한 적시성이 매우 중요하기 때문에 다양한 탬플릿을 통해 컨텐츠를 간단히 제작할 수 있는 스피어 애널리틱스의 활용도가 높다.
특정 단계에 머물러 구매를 향해 더 나아가지 않는 유저들의 이탈을 사전에 방지하는 마케팅 전략이다. 장바구니와 로그인 사이에 구매를 방해하는 허들을 발견한 경우 장바구니에 물건을 담은 고객들의 앱에 ‘장바구니에 담은 이 상품, 가입하면 2,000원 추가 할인!’과 같은 In-App 혜택 메시지를 띄워 해당 부분의 문제를 해결해 전환을 높일 수 있다.
# 스피어 애널리틱스 솔루션이 마케터를 돕는 방식
지금까지 살펴보았듯 광고를 통해 유입된 일반 유저를 ‘우리 고객’으로 만들기 위해서는 마케터가 캠페인에 대한 목표와 KPI 정의는 물론 퍼널 분석까지 할 수 있어야 한다. 어떤 때는 전략가이고, 어떤 때는 기획자이며, 심지어는 데이터 분석가가 되어야만 하는 것이 요즘의 마케터들이 겪는 고충이다. 마케터들이 원하는 성과를 조금 더 쉽고 편하게 만들어 낼 수 있도록 데이터 분석과 동시에 원하는 세그멘테이션을 추출하고, 마케팅 액션까지 연결하는 솔루션이 스피어 애널리틱스다. 스피어 솔루션과 기능에 대한 설명은 여기에서 확인할 수 있다.
