오늘은 구글 애널리틱스와 뷰저블을 병용하여 고객 여정(Customer Journey)을 분석하는 법을 소개합니다. 구글 애널리틱스를 이미 기업 내에서 활용하고 있다면 해당 기업 계정으로 본 글을 따라 해 보실 수 있으며 그렇지 않다면 데모 계정( https://analytics.google.com/analytics/web/#/report-home/a54516992w87479473p92320289 )을 이용할 수 있습니다.

고객 여정(Customer Journey)이란?

고객 여정은 고객과 서비스의 상호작용이 나타나는 지점을 순차적으로 나열하여 문제점을 파악하고, 고객이 어떤 채널에서 접촉하게 되는지를 이해하는 과정입니다. 구매 전환이나 이탈 같은 결정적인 고객 행동에 영향을 미치는 주요한 지점을 찾고, 고객에 대한 서비스 여정을 따라 이동하면서 단계별로 고객의 불편함을 분석하여 이상적인 여정을 설계할 수 있습니다.

고객 여정을 데이터에 기반하여 구현하고 ‘Test & Learn’ 방식의 분석 작업을 반복하면, 디지털 마케팅 효율성 증대에 기여할 수 있게 있게 됩니다. 특히 ‘금융’ 같은 업종에서는 거래가 비대면 방식으로 이루어지며 수많은 데이터를 발생시킵니다. 이러한 데이터를 분석하는 작업은 디지털 금융의 가장 중요한 역량으로 데이터 기반으로 고객의 컨택을 이해하고 적합한 서비스를 제공할 수 있게 합니다. 싱가포르 개발은행(Government of Singapore/DBS은행)은 고객 여정을 시각화한 고객 여정 지도 기법을 활용하여 디지털 고객 경험을 이해하기 위한 분석 역량, 프로세스를 강화하였다고 합니다.

(발췌 : KB금융그룹 – 고객관리와 진화와 고객 여정 지도)

이번 글에서는 구글 애널리틱스로 기존 사용자의 여정을 파악하고, 어떻게 하면 뷰저블로 이 고객 여정을 최적화할 수 있을지를 다룹니다. 특히, 주로 구글 애널리틱스에 초점을 맞춰 설명드리고자 합니다.

STEP1. 구글 애널리틱스로 고객 여정 파악하기

1. 목표 흐름 리포트 확인하기 – 전환 고객의 여정은 어떠한가?

– 위치 : [전환 > 목표 > 목표 흐름]

현존하는 거의 모든 웹 사이트가 ‘전환(Conversion)’을 목표로 운영됩니다. 이 ‘전환’의 기준은 사이트마다 모두 다르며 예시로는 문의하기 CTA 버튼의 클릭 수, 사용자 구매, 자료 다운로드 수, 동영상 재생 등이 있습니다. 기업의 목표에 맞게 사용자의 행동 흐름을 시각화해주는 것이 바로 ‘목표 흐름’ 리포트라 할 수 있습니다. 사용자가 어떤 경로를 통해 ‘목표(전환)’에 도달하였는지를 알 수 있습니다.

목표 흐름 리포트의 출발점(*위 이미지에서는 ‘소스’)이나 세그먼트(*위 이미지에서는 ‘모든 사용자’)를 바꿔가며 대상 타깃의 흐름만을 따로 추출해 볼 수도 있습니다. 예를 들어 마케터가 집행한 특정 광고를 통해 유입된 사용자의 흐름만을 따로 볼 수도 있을 것입니다. 혹은 랜딩 페이지를 선택하여 웹 사이트 내부에서의 여정을 확인할 수도 있습니다. 여정별로 어떤 차이점이 있는지, 개선점은 없는지, 어떤 콘텐츠를 거쳐 전환에 이르렀는지 등을 파악해봅시다.

2. 다채널 유입 경로 리포트 확인하기 – 여정에 어떤 유입 경로가 어떻게 영향을 미치는가?

– 위치 : [전환 > 다채널 유입경로 > 인기 전환 경로]

1번에서 확인한 ‘목표 흐름 리포트’가 웹 사이트 내부 여정 파악을 위한 것이었다면 이번 ‘다채널 유입 경로 리포트’는 외부의 영향도를 파악하기 위한 것입니다.

다양한 채널, 어떤 복수 채널을 거쳐 사용자가 방문하였는지를 살펴볼 수 있습니다. 보통 전환을 측정할 때는 전환 발생 직전에 대해서만 평가를 내리지만, 사용자는 SNS를 통해 사이트를 방문하였다가 추후 리타게팅 광고를 통해 다시 재방문하여 구매를 할 수도 있습니다. 유료 및 자연 검색, 추천 사이트, 제휴, 소셜 네트워크, 이메일 뉴스레터, 맞춤 캠페인 등 각 채널이 전환에 잇다르기까지의 경로, 매출, 매출의 가치 등을 리포트에서 확인할 수 있습니다.

3. 행동 흐름 리포트 확인하기 – 전체 사용자의 여정은 어떠한가? 세그먼트별 특징적인 여정은 따로 없는가?

– 위치 : [행동 > 행동 흐름]

다음으로는 행동 리포트에서 ‘전체’ 사용자의 행동 흐름을 파악해볼 차례입니다. 예를 들어 뷰저블 홈페이지의 경우 재방문자수가 많은데 기술 블로그 페이지로 이동하는 것을 파악할 수 있습니다. 또한, 서비스의 상세한 특징을 알아보고자 기능 소개 페이지로 많이 이동하였습니다. (*위 이미지와 관계없음) 세그먼트와 디멘션 값을 바꿔가며 사용자의 흐름을 파악하면 여정의 특징을 파악할 수 있을 것입니다.

구글 애널리틱스로 전환에 따른 고객 여정, 세그먼트별 고객 여정 등을 확인하였습니다. 기획자의 의도와 일치하는 여정이 맞나요? 그렇지 않다면 어떤 부분에서 기존 구상했던 여정과 다른 이슈가 발생하였나요?

STEP2. 뷰저블로 고객 여정 내 사용자의 문제 행동 발견하기

왜 사용자가 기획자의 의도대로 이동하지 않았는지, 이탈하였는지에 대한 근본적인 원인을 알아야 합니다. 뷰저블로 페이지 별 상세 사용자 행동을 분석하여 구체적인 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

예를 들어 사용성의 불편함을 느끼고 이탈한 것인지, 페이지 내에서 원하는 정보를 찾지 못하여 이탈한 것인지 등을 알 수 있습니다. 메인에서 ‘회원가입’ 페이지인 줄 알았지만 ‘로그인’페이지와 헷갈려 페이지를 벗어난 경우 등을 파악할 수 있습니다. 상세한 내용은 링크를 통해 확인해주세요.

뷰저블의 예시로는 FAQ를 이탈하는 사용자가 Contact Us 페이지로 이동하였는데, FAQ에서 충분한 정보를 제공하지 않았다고 판단하였습니다. 고객 문의 내용을 점검하여 주기적으로 FAQ를 보완하고, FAQ 페이지 안에서 특히 사용자의 관심, 숙독률이 높았던 콘텐츠에 대해서는 정렬 우선순위를 개선함으로써 이탈률을 낮추고 여정을 최적화할 수 있었습니다.

여러분도 구글 애널리틱스와 뷰저블을 통해 병목 페이지의 근본적인 문제점을 개선함으로써 고객 여정을 최적화하세요.

참고 및 발췌 글

https://www.kbfg.com/kbresearch/processFileDownloadManager.do?file_name=20181212172035_1.pdf

https://www.hbrkorea.com/article/topics

https://www.dbs.com.sg/corporate/wc-articles/solving-business-problems.page

https://blogs.perficient.com/2017/03/22/ibm-amplify-dbs-bank-uses-analytics-to-improve-customer-journeys/

구글 애널리틱스(GA)와 뷰저블로 고객 여정 분석하기

구글 애널리틱스(GA)와 뷰저블로 고객 여정 분석하기