클릭 데이터 서비스에 활용하기

관심을 의미하는 ‘클릭 데이터’로 고객의 의사결정 촉구하기

웹 사이트에서 딸깍딸깍 마우스를 클릭해 사진을 들여다보고 좋아하는 연예인의 최신 기사를 읽고, 재미있는 동영상을 보신 경험 있지 않으신가요? 흥미를 유발하는 콘텐츠에는 반드시  ‘클릭’이라는 행위가 발생합니다.

이번 글에서는 다양한 서비스가 어떻게 이 클릭 데이터를 활용하여 개인화 추천 기능을 제공하고 있는지를 살펴보고 여러분들께 UI/UX 개선을 위한 아이디어를 공유해드리고자 합니다.



고객의 흥미와 관심을 의미하는 중요한 행동 데이터, ‘클릭(Click)’


김상철 CBO 소개 사진이 전체 클릭 수 2위입니다.

포그리트 홈페이지를 개편전, 멤버소개 페이지입니다. 일간 클릭 히트맵 데이터를 잠시 가져와보았어요. 이 페이지에서 고객이 가장 흥미 있어하는 콘텐츠는 무엇이었을까요?

바로, 김상철 CBO의 사진이었습니다. 채용 메뉴 버튼 다음으로 전체 페이지 내 클릭 수 2위를 차지했습니다. 김상철 CBO는 외부에서 많은 분들과 미팅을 진행하시는데, 그 영향이 아닐까 추측해 볼 수 있는 결과였습니다.

이렇듯 클릭은 사람들 내면의 ‘관심’을 가장 쉽게 알 수 있는 행동 데이터입니다. 클릭 수가 ‘많다’는 것은 당연히 ‘고객의 흥미와 관심이 많다’고 해석될 수 있습니다. 다양한 기업에서 이 클릭 수 데이터를 활용하여, 고객 경험을 향상시키기 위해 서비스 곳곳에 녹여내고 있습니다.



클릭 데이터를 활용하여 고객의 의사결정 시간을 단축하기

사람들은 자신의 선택을 실패하고 싶어하지 않습니다. 또, 소중한 시간을 낭비하고 싶어하지 않죠.

이러한 행동 심리를 행동경제학 분야에서는 ‘사회적 증거의 법칙’이라고 부르는데요, 다수가 클릭했다는 사실을 공표하면, 고객에게는 확실한 보증수표가 되어 제품을 구매하거나 콘텐츠를 선택할 때의 의사결정에 매우 핵심적인 영향을 미칩니다.


  • 사회적 증거의 법칙이란, 다른 사람들이 하는 대로 따라서 행동하려는 법칙입니다. 즉, 사람들이 특정 상황에서 행동해야 할 방법, 믿어야 할 사항 등을 결정할 때 다수의 행동을 따르게 되는 것을 의미합니다.

클릭 데이터를 활용하여 고객의 의사결정을 촉구하는 서비스들을 살펴보겠습니다.



방대한 양의 콘텐츠 중 우선 순위로 활용할 수 있는 클릭 수 데이터


아래는 포탈 사이트 네이버, 다음, 네이트의 뉴스 코너에서 찾아낸 클릭 수 기반 콘텐츠 개인화 추천 기능 코너입니다. ‘많이 본 뉴스’, ‘가장 많이 본 뉴스’라는 이름으로 클릭 수가 많은 상위 10개 기사를 노출하고 있습니다.

단순히 클릭 수가 많은 순대로 콘텐츠를 정렬하였을 뿐인데도 고객은 이 기능을 굉장히 많이 이용하고 있습니다. 하루 수 십만의 기사가 올라오는 포털의 뉴스 코너에서 가장 쉽고 빠르게 ‘먼저 읽어야 할 기사’가 무엇인지를 파악하는 데 큰 도움이 되기 때문이죠.



뉴스 조회수(클릭 데이터)가 많은 순으로 정렬하여 TOP10 콘텐츠를 제공합니다.

클릭 데이터는 이처럼 고객에게 우선 순위를 제안하고 가짓수가 너무 많을 때 의사결정 촉진제로 활용할 수 있습니다.

한걸음 더 나아가, 여성인지 남성인지에 따라 혹은 연령대에 따라서도 세분화하면 고객에게 더욱 흥미로는 콘텐츠를 제안할 수 있습니다.



비슷한 상품들 중 구매를 유도할 수 있는 클릭 수 데이터


뉴스 콘텐츠가 아닌 상품을 판매하는 커머스에서는 어떻게 활용하고 있을까요? 똑같이 상품 상세 페이지 클릭 수가 많은 순으로 나열하여 구매 의사결정을 촉진하고 있습니다.

제가 자주 이용하는 SSG닷컴과 롯데마트 사이트를 들어가 보았는데요, 우유를 검색했더니 아래처럼 ‘사람들이 많이 본 상품’, ‘함께 본 상품’으로 클릭 데이터를 활용하고 있었습니다.

우유를 검색하면 수백가지의 상품들이 나오는데요 가격대도 비슷하고 성분도 비슷하니 고객은 망설일 수 밖에 없습니다.



‘사람들이 많이 본 상품’이라는 이름으로 고객의 구매의사결정을 촉진하는 SSG닷컴

SSG에서는 ‘많이 장바구니에 담은 상품’과 ‘사람들이 많이 본 상품’이라는 개인화 추천 기능으로 클릭 데이터를 활용하고 있었습니다.

많이 장바구니에 담았다는 것은 장바구니 추가 버튼의 클릭 수가 높다는 것을 의미하고, 사람들이 많이 보았다는 것은 해당 상품의 상세 페이지 조회수가 높다는 것을 의미합니다.

‘많이 구매한 것’, ‘장바구니에 담았다는 것’이 아무래도 ‘많이 본 것’보다는 구매와 관련된 더욱 확실한 의사결정 사항이기 때문에 앞쪽으로 기능을 배치한 것이 눈에 띄네요.



‘함께 본 상품’으로 구매 의사결정을 조력하는 롯데마트

다음으로는 롯데마트에서 우유를 검색했을 때 나오는 기능입니다.

초이스엘세이브라는 특정 상품을 클릭하여 상세 페이지로 진입하였는데요, 상품 소개 코너 바로 하단에 ‘함께 본 상품’이라는 이름으로 특정 상품을 클릭한 고객이 동일한 카테고리 상품군에서 많이 클릭한 상품 리스트를 노출하고 있습니다.

클릭 데이터가 많은 순으로 정렬하여 노출하면 고객의 의사결정 시간을 단축하고 촉구하는 데 활용할 수 있습니다.

자동으로 정렬해주는 기능을 만들거나 수동으로 주기적으로 뷰저블 데이터를 활용하여 콘텐츠의 위치를 옮겨줄 수도 있습니다. 특히, 이 클릭 수를 ‘시간대별로 정렬’하면 화제가 되는 콘텐츠를 실시간성으로 좀 더 현실감있게 포착하여 제안할 수 있습니다.



클릭 수가 높은 데이터를 강조하면 고객의 행동을 더욱 촉구할 수 있습니다.


정렬할 수 없는 영역이라면 어떻게 해야할까요? 특정 아이콘을 삽입하여 강조하거나 타이틀 색을 바꿔가며 강조해보세요!

클릭 수가 많은 상품을 더 돋보기에 하기 위해 상품이나 콘텐츠의 이미지를 고퀄리티로 변경하거나, 콘텐츠명(타이틀 등) 혹은 상품명을 매력적으로 바꿀 수도 있습니다.



뷰저블에서는 클릭 수가 특히 높았던 요금제를 띠배너와 붉은 배경으로 처리하여 강조하였습니다.

뷰저블의 요금제를 설명하는 Pricing 페이지인데요, 고객이 가장 많이 클릭하는 요금제에 띠배너와 색을 입혀 강조하였습니다.

결과는 어땠을까요? 스타터나 베이직을 이용하려던 고객들도 오히려 스탠다드 요금제를 선택하면서 고객 문의 수와 선택 수가 훨씬 더 높아질 수 있었습니다. 고객이 올바르게 ‘선택과 집중’을 할 수 있도록 데이터에 기반하여 의사결정을 도와준 것이죠.




클릭 수가 높았던 특정 이미지나 콘텐츠를 대외 광고 소재로 활용할 수 있습니다.

클릭 수는 ‘고객의 관심’이라고 지속해서 강조해왔는데요, 클릭 수가 높은 이미지나 특정 콘텐츠를 대외 광고 소재로 활용할 수도 있습니다.

쇼핑하우는 다양한 커머스들의 상품을 한데 모아 노출해주는 통합 커머스 플랫폼인데요, 결국 다른 커머스들과 경쟁해서 이겨야 하기 때문에 고객이 관심있어할만한 상품명이나 이미지를 보여주는 것이 특히나 중요합니다. 이 때, 상품 상세 페이지에서 고객이 많이 클릭한 이미지를 대표로 노출시키는 것도 좋은 활용 방안이 될 수 있습니다.

반면 클릭이 저조한 콘텐츠를 강조하여 클릭 수를 높이는 전략도 존재합니다. 기업에서 가장 잘 활용하는 방법은 인지도가 높은 연예인 사진을 삽입하여 시선을 끌고 클릭을 유도하는 것인데요, 아래 제가 자주 방문하는 쇼핑하우라는 사이트에서 스크롤을 하다 무심코 시선을 옮긴 건 다름아닌 연예인 돈스파이크씨의 ‘안먹은걸로’라는 상품이었습니다.




인지도가 높은 유명 연예인의 이미지를 활용하면 클릭 수를 높일 수 있습니다.

해당 콘텐츠 좌측 2번째로 잘생긴 남자 모델도 있었지만 아무래도 인지도가 높은 돈스파이크씨가 눈에 더 먼저 들어오고, ‘안먹은걸로’라는 재미있는 상품명과 ‘단기뱃살감량’이라는 매력적인 상품명은 저를 클릭으로 이끌었습니다. 배경색도 무채색 계열이 아닌 어두운 갈색에, 상품 패키지가 눈에 선명하게 잘 띄는 노란색 이라는 강점도 있는 것 같습니다.



분석 정확도 UP,
‘스크롤이 도달한 PV 대비 클릭 수’ 데이터로 살펴보기


100명이 유입한 페이지에서 100명 모두가 도달해서 50번 클릭이 일어난 콘텐츠와, 50명이 도달해서 50번의 클릭이 일어난 콘텐츠를 동일하게 해석할 수 있을까요? 아닙니다. 50명이 도달했는데 50번의 클릭이 일어난 콘텐츠가 효과성이 더 높다고 해석됩니다. 이 콘텐츠를 100명의 사람들이 확인했다면 50번의 클릭이 아닌 100번의 클릭이 발생할지도 모릅니다!

뷰저블에서는 여러분의 분석 정확도를 높이기 위해 Scroll to Click 지표를 제공합니다.

‘스크롤이 도달한 PV 대비 클릭한 PV 비율’을 의미하는 지표로 정말로 해당 콘텐츠를 확인한 고객의 클릭 수만이 집계되기 때문에 해석에 있어 정확도가 올라갑니다.



해석의 신뢰도를 높이기 위해, Click Rate과 Scroll to Click 지표를 구분하여 살펴보세요!

위 이미지는 맨 위에서 소개드렸던 포그리트 멤버 소개 페이지 중, 75% PV가 도달한 지점에서 21번의 클릭이 발생한 콘텐츠입니다. 페이지에 유입한 고객 대비 클릭한 비중인 Click Rate는 4.8%로 매우 저조하지만, 스크롤하여 콘텐츠를 확인한 고객으로 모수를 재산정하면 21.4%나 클릭한 것으로 해석됩니다. ‘콘텐츠를 볼 의지가 있었던 진성 고객 중 21.4%가 확인하였다’로 볼 수 있습니다.



클릭은 ‘고객의 관심’을 의미하는 행동 데이터 중 하나로 이 클릭 수를 활용하여 기능이나 콘텐츠에 녹여내면 고객의 의사결정을 촉구할 수 있습니다.

뷰저블은 단 한번의 스크립트 코드 삽입으로 페이지 내 모든 이미지와 링크에 대한 클릭 데이터를 시각화된 형태로 보여줍니다. 뷰저블과 함께 클릭 데이터를 분석하고 서비스 개선에 녹여보세요!


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