안녕하세요 뷰저블 연구원입니다. 오늘은 이커머스 웹사이트를 최적화해야 하는 이유를 말씀드리고자 합니다. 특히 어떻게 하면 ‘뷰저블리(Beusably)’로 웹사이트 내 전환율을 손쉽게 최적화할 수 있는지 이야기하고자 합니다.
많은 기업들이 ‘데이터 시각화’에 그치지만, 데이터 분석의 핵심은 시각화가 아닌 ‘가설 수립’입니다.
데이터 분석의 핵심은 데이터를 분석하여 ‘비즈니스 향상을 위한 가치’를 발견하고 데이터에 기반하여 의사결정을 한 뒤 ‘실행’하는 것입니다. 데이터의 가치를 찾아내고 적확성을 높이기 위해서는 특히 단순히 데이터를 추출하고 수집하는 것에서 그치는 것이 아니라 ‘가설’을 기반으로 반복적이며 지속적으로 검증하는 과정이 필요합니다. 데이터 분석을 실행할 때 종종 원하지 않는 결과가 나올 수 있습니다. 검증 결과, 설정한 가설이 틀린 경우입니다. 하지만 이를 ‘잘못된 성과’로 받아들이는 것이 아닌, 분석 결과를 기반으로 ‘교훈점’을 얻어 다음 가설 수립 및 검증 과정으로 나아가야 합니다. 이 과정을 반복하며 가설의 정확성을 높여나가도록 합시다.
그렇다면 웹 서비스 분석에서의 가설의 정확도를 높이려면 어떻게 해야 할까요? 단순히 ‘사용자가 이러한 이유로 행동한 것이야’라는 실무자의 추측에 기반하는 것이 아닌, UX 데이터에 기반하여 ‘적확’하게 수립하는 것이 중요합니다. 하지만 많은 기업에서 데이터 시각화에만 집중하는 경향이 있습니다. 비싼 분석 툴을 도입하거나 개발자와의 협업을 통해 데이터를 추출하였지만 그것으로 끝나는 것입니다. 데이터 분석은 어떤 도구를 활용하는가 보다, 그 결과물을 기반으로 효과적인 의사결정에 활용하는 것이 가장 중요합니다.
이커머스는 전환율을 최적화하는 것이 가장 중요합니다.
이커머스에서 매출은, 사용자 유입 수와 전환율(Conversion Rate), 구입단가를 기반으로 결정됩니다. 많은 사용자가 방문할수록, 방문한 사용자가 많이 구입할수록, 사용자 당 구입한 금액이 높을수록 매출은 올라갑니다. 하지만 보통 유입을 늘리거나 객단가를 높이기 위해서는 ‘비용’이 듭니다. 더 많은 사용자를 늘리기 위해 마케팅 채널에 광고를 집행해야 하고, 객단가를 높이려면 보통 프로모션을 실시하거나 쿠폰 등을 발행해야 하기 때문입니다. 비용을 들이지 않고 매출을 높이기 위해서는 무엇보다 ‘전환율’이 가장 중요하다고 말씀드릴 수 있습니다.
그렇다면 전환율을 높이려면 어떻게 해야 할까요? 전환과 관련된 UI를 개선해야 합니다. 그럼 UI 개선 방안은 어떻게 도출할 수 있을까요? 글 뒤에서 더 설명할 예정인데, 히트맵(Heatmap)을 활용하면 구체적인 사용자의 행동을 파악할 수 있습니다. 히트맵으로 사용자의 행동을 파악하여 데이터에 기반한 가설을 수립하고, 검증 과정에서는 A/B 테스트를 적용할 수 있습니다.
A/B 테스트는 마케팅 또는 비즈니스 의사결정 단계에서 많이 쓰이는 개념으로 서비스의 실제 사용자가 될 수 있는 두 집단에게 A와 B 각각을 제공하고 이에 대한 결과 차이로 A와 B 중 더 나은 것을 찾아낸다는 프로세스로 진행됩니다. 아래 URL에서 자세히 확인할 수 있습니다.
A/B 테스트를 실시하려면 HTML을 별도로 만들어야 했지만 최근에는 이런 번거로움을 덜어주는 서비스들이 굉장히 많이 나와있습니다. AB TASTY, Optimizely, VWO, Google Optimize 등을 예로 들 수 있습니다. 웹 페이지의 레이블이나 이미지, 폰트 사이즈 정도라면 다음 툴들을 활용하여 손쉽게 테스트를 진행할 수 있습니다.
단, A/B 테스트 툴에도 폐해는 있습니다. 툴이 진화하면 진화할수록 테스트를 간단히 실시하려는 경우가 늘어나며, 이 때문에 실무자의 ‘단순한 생각’을 가설로 내세워 테스트로 진행하곤 합니다. 하지만 A/B 테스트는 사실 그렇게 간단하지 않으며 올바른 가설을 수립해야만 성공률도 높아집니다.
명확한 가설 수립을 도와주는 히트맵
적확한 가설을 수립하기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 그것이 이커머스의 웹페이지라면요? 위에서도 언급하였지만 사용자 현황을 분석해야 하는데, 이때 히트맵을 활용할 수 있습니다. 히트맵은 사용자의 정성적인 행동을 정량화하여 시각화한 기법으로 웹로그 분석에 익숙하지 않은 실무자라도 쉽게 사용자 행동을 파악하고 문제를 발견하여 가설을 수립할 수 있습니다. 히트맵으로 상품이나 카테고리 별로 다른 사용자의 특징을 분석하여 비교하면 더욱 가설을 수립하기 손쉽습니다. 가설 검증 결과에서 매출, 주문 수, 전환율, 방문 당 매출 등을 KPI로 설정한다면 웹 사이트를 최적화하는 데 가이드가 되어줄 것입니다.
뷰저블은 아래 네 가지 분석 프로세스를 제안합니다.
히트맵 분석 : 히트맵을 통해 웹 페이지 내 사용자 행동을 분석하여 문제점을 발견합니다.
가설 수립 : 분석 결과에 기반하여 문제 해결을 위한 구체적인 가설을 수립합니다.
가설 검증 : A/B 테스트를 통해 개선 결과를 검증합니다.
최종 반영 : 효과가 좋았던 안을 최종적으로 반영하고 이 과정을 반복합니다.
라이브 히트맵, 뷰저블리로 손쉽게 분석 과정을 실행할 수 있습니다.
먼저 히트맵을 분석하여 사용자의 상세 행동을 파악합니다. 상세한 분석 내용은 아래 URL 또는 인사이트 블로그 내 다른 글들을 통해 자세히 확인할 수 있습니다. 실제 웹 사이트 위에 사용자 데이터를 시각화해주는 ‘뷰저블리’를 활용하면 유용합니다. 무료이기 때문에 누구나 쉽게 활용할 수 있습니다.
뷰저블리로 무엇을 분석할 수 있는가?
뷰저블리에서는 크게 클릭, 무브, 노출, 관심 히트맵을 제공하며 유입경로나 신규/재방문, 디바이스 세그먼트를 적용하여 살펴볼 수도 있습니다.
클릭 히트맵 : 사용자의 최종 목적지를 파악할 수 있습니다.
무브 히트맵 : 사용자의 관심 콘텐츠를 파악할 수 있습니다. 클릭 히트맵과 무브 히트맵을 함께 분석하면, 사용자가 관심을 가진 콘텐츠에 비해 실제 얼마나 전환하였는지 비율 등을 살펴볼 수 있습니다. Hover 수가 저조한데 클릭 수가 높다면 성과가 높은 콘텐츠로 이해할 수 있습니다. 반면, Hover수가 많은데 클릭 수가 저조하다면 사용자에게 흥미를 끌지만 최종 목적지와 일치하지 않는 콘텐츠라고 볼 수 있습니다.
노출 히트맵 : 콘텐츠가 사용자에게 얼마나 노출되었는지를 파악할 수 있습니다.
관심 히트맵 : 노출된 콘텐츠 중 사용자가 실제로 얼마나 콘텐츠를 소비하였는지 관심도를 파악할 수 있습니다.
아래 URL에서 예시를 활용한 분석 과정들을 살펴볼 수 있습니다.
https://brunch.co.kr/@beusable/67
https://brunch.co.kr/@beusable/112
https://brunch.co.kr/@beusable/127
예를 들어 웹 페이지에서 Reporting Heatmap의 페이지 뷰(Page view) 수를 늘리는 것이 목표이지만 실제 PV가 높지 않다고 합시다. 뷰저블리 라이브 히트맵으로 분석한 결과 메인에서 Reporting Heatmap으로 이동할 수 있는 9개의 카드 UI 중 Reporting Heatmap의 Hover수가 가장 높지만 실제 클릭은 4회밖에 일어나지 않았습니다. 사용자에게 흥미를 끌지만 최종 목적지는 아니라고 볼 수 있습니다. 사용자가 단순히 Hover 해서 살펴보는 것에서 그치지 않고 클릭을 유도할 수 있는 개선 방안의 적용이 필요합니다. 이 개선방안을 A/B 테스트로 검증해볼 수 있습니다.
CTA의 클릭 수는 물론 콘텐츠, 사용자 흐름, 링크 레이블, 레이아웃 개선을 통한 숙독률 최적화….. 이 모든 것이 전환율과 직결됩니다.
이렇게 분석 단계를 ‘반복’하면서 전환율을 최적화하도록 하세요. 분석 사이클을 반복해서 돌리며 작은 전환(마이크로 컨버전)을 큰 컨버전으로 만들어 나가는 것이야 말로 진정한 전환율 최적화의 지름길입니다!
