e커머스를 위한 전환율 최적화 가이드

(참조 자료: How to Use Ecommerce Analytics for Better Conversions)

e커머스 사이트를 운영하고 있다면 매출이 갈수록 떨어지고 있다면 어떻게 해야 할까요? 오늘은 전환율을 최적화하여 사이트의 매출을 올릴 수 있는 효과적인 방법들에 대해 소개하고자 합니다.

안타깝게도 e커머스 기업들의 분석 기술 활용도는 대단히 낮은 상황입니다. e커머스 기업의 80%는 구글 애널리틱스 활용에서 아래와 같은 어려움을 겪고 있는 것으로 나타나고 있습니다.

• 모든 e-커머스 기업 중 절반이 주요 전환 포인트를 트래킹하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• 67%의 기업들은 이 데이터 트래킹에서 소셜미디어 부분을 통합하고 있지 않습니다.
• 73%의 기업들은 뉴스레터 구독이나 새로운 등록 같은 작은 전환들은 트래킹하고 있지 않습니다.

그러나 분석을 면밀히 모니터링하고 이해하면 문제를 해결하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

e 커머스 기업의 구글 애널리틱스 분석 특징

e커머스 환경에서 분석이 무엇인지 구체적으로 정의하는데 도움이 될 것입니다. 기본적으로 고객 행동에 대한 자세한 정보를 제공하는 데이터들입니다.

이 정의에 따르면 분석은 광범위한 요인을 포괄할 수 있으며 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 어느 사이트에서 트래픽이 오고 있는지 (오가닉 검색, 소셜미디어, etc)
• 고객이 특정 페이지에서 머무르는 시간
• 고객이 페이지를 처음 보는 위치
• 고객이 어떤 페이지 요소와 상호 작용하는지
• 한 페이지의 이탈율
• 페이지의 전환율(작은 전환이나 실제 구매 활동 모두)
• 주어진 페이지에서의 사용자 이동
• 트래픽을 유도하는 구체적인 키워드

보시다시피 사이트에서 트래킹할 수 있는 데이터는 여러 가지가 있습니다.

하지만 여기서는 e커머스 기업에게 가장 중요한 3가지 데이터에 중점을 두고 철저히 분석해보고자 합니다.

• 버려진 장바구니 데이터
• 랜딩 페이지 혹은 제품 페이지 데이터
• 히트맵(Heatmap) 데이터

버러진 장바구니 데이터와 그 처리 방법

버려진 장바구니 데이터는 고객이 ‘지금 구매하기’ 혹은 ‘장바구니에 추가’ 버튼을 클릭하고 특정한 제품을 장바구니에 넣었을 때 생성됩니다. 이후 어떤 이유로든 고객들은 결제 과정에서 이를 진행하지 않고 도중에 이탈해 버리지요.

통계적으로는 장바구니를 버린 고객 중 15%는 다시 돌아와서 다시 구매할 것이라고 하는데요, 때로는 그 비율이 30%에 이를때도 있습니다.

애널리틱스에서 표기되는 장바구니 포기율이든, 퍼센테이지든 그것이 무엇이든 상관없이 뭐든 할 수 있다는 점만 기억하십시오.

그 장바구니 포기한 사람들 중 일부를 다시 전환으로 완전히 돌리는 것을 결코 포기해서는 안 됩니다. 그저 이따금씩 관심을 두면 됩니다. 그러나 가장 좋은 방법은 결제 프로세스를 최적화하는 것입니다.

아래는 결제 프로세스 최적화를 진행할 때 할 수 있는 몇 가지 사항들입니다.

• 사이트의 신뢰성을 평가할 수 있는 인증 내용들을 눈에 잘 띄게 사이트에 삽입하십시오. 이것의 유무에 따라서 결제과정에서 최대 61%에 이르는 이탈율을 볼 수도 있습니다.
• 결제 진행 시점에 맞춰서 특별 할인 혜택을 제공하여 전환을 완전히 완료하십시오.
• 여러 사례 연구에 따르면 무료 배송 혜택이 전환을 높이는 것으로 나타나기 때문에 만약 무료 배송이라면 결제 과정에서 무료 배송이라는 문구가 잘 눈에 띄도록 배치하도록 합니다.

위와 같은 선제적인 전략으로 장바구니 포기율을 0%까지 완전히 낮추지는 못합니다. 위의 내용 이외에도 장바구니 포기율을 낮추는 방법은 아래와 같습니다.

• 장바구니를 포기한 고객의 29.9%는 다시 재구매 활동으로 이어질 수 있기 때문에 결제를 완료하지 못한 고객에게도 이후 팔로업 메일을 보냅니다.
• 위와 같은 팔로업 메일에는 특별 할인 혜택이나 쿠폰을 함께 제공하여 전환율을 더욱 극대화하십시오.
• 페이스북 픽셀을 사용하는 리마케팅 캠페인을 진행하여 사이트에서 장바구니를 포기한 고객들을 트래킹하고 페이스북에서 리마케팅하십시오.

랜딩/제품 페이지 데이터 및 관련 작업

분석을 통해 전환 및 매출 측면에서 상대적으로 실적이 저조한 페이지를 확인할 수 있습니다. 이는 장기적으로 사이트에 들어가는 비용이 증가하는 결과를 낳을 수 있습니다. 하지만 몇 가지 수정만으로 전환 유출과 매출이 감소하는 것을 막을 수 있습니다.

특정 고객에게 부적절한 페이지 랜딩이나 제품 컨텐츠는 다양한 문제들의 결과로 볼 수 있는데요, 보기 힘든 CTA 버튼에서 페이지 목표, 또는 잘못 정의되었거나 명확하지 않은 사용자 흐름에 이르기까지 그 원인은 다양합니다. 다행히 좋은 소식은 이런 문제를 해결하는 것은 무척 간단하다는 것입니다.

한 연구 조사에 따르면, 단순한 제품 설명보다는 잘 정리된 스토리텔링이 특징인 제품 페이지가 보다 높은 전환율을 보여준다고 합니다.

한 와인 기업의 사례 연구에서는 풍부한 스토리텔링이 들어간 제품 페이지가 단순히 제품 설명만 들어간 제품 페이지보다 5% 더 높은 전환율을 보여주었다고 합니다.

만약 제품 페이지 컨텐츠의 일부로 스토리텔링을 활용한다면 더 많은 사람들을 전환으로 유도할 수 있을 것입니다. 따라서 제품을 설명하기 위해 딱딱한 카피를 사용하는 대신에 제품에 대한 스토리로 고객을 참여시키세요.

스크롤없이도 쉽게 볼 수 없는 부분에 잘 보이게 CTA 버튼을 넣는 것만큼 간단하면서도 랜딩 페이지 전환율에 긍정적인 영향을 끼치는 것도 없습니다.  워드프레스 기반의 새로운 게시물에 크고 보기 쉬운 CTA 버튼을 클릭하면 47%의 전환율 향상 효과를 보인다는 연구결과도 있습니다.

히트맵 데이터와 관련 작업

히트맵(Heatmap)은 특정 페이지에서의 사용자 행동을 표시하는 데 사용됩니다. 따라서 고객이 사이트의 특정 페이지에 관여하는 방식에 대한 가치있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이는 고객이 왜 CTA 버튼을 클릭하지 않았는지에 대한 이유를 알려주는데 결정적인 역할을 합니다. 어쩌면 긴 페이지로 인해 너무 오랫동안 아래로 스크롤해야 하기 때문에 포기했을 수도 있습니다. 또한 사용자가 목표를 완료하기 전에 페이지를 이탈했을 수도 있고, CTA 버튼이 나오기 전에 너무 많은 불필요한 링크로 인해 혼란스러워 했을 수도 있습니다.

어쩄든 히트맵 데이터는 시각적이기 때문에 분석하기도 쉽습니다. 또한 구글 애널리틱스와 같은 통계 데이터를 많이 보지 않으려는 경우 이상적입니다. 히트맵의 장점은 직접 응답을 제공해주거나 적어도 수정해야 할 부분을 알려준다는 것입니다.

한 사례 연구에서는 웹사이트의 히트맵을 보면 고객이 주로 페이지 왼쪽에 있는 콘텐츠와 CTA 버튼을 클릭하고 페이지의 아래 쪽으로 갈 수록 가늘어지는 결과가 볼 수 있습니다. 콘텐츠를 흡수하는 이른바 ‘F’형의 패턴은 e커머스 기업들에게 페이지의 왼쪽에 중요한 콘텐츠를 집중 배치시켜야 한다는 인사이트를 제공합니다.

어느 UX 기관이 진행한 히트맵 연구 결과에 의하면 사용자는 Stock 이미지 같은 진부한 이미지는 모두 무시하고 실제 페이지와 관련된 이미지만 살펴보는 것으로 나타났습니다.

이와 같은 연구 조사 결과는 제품 페이지에 관련 이미지만 넣는 것이 좋다는 것을 말해줍니다. 실제 제품과는 아무 의미없는 Stock 등에서 다운받은 다른 이미지들은 모두 제거해야 할 것입니다.

최적화되고 다양하게 분류된 테스트가 진행한 또 다른 연구 조사 결과는 CTA 버튼의 크기, 색상 및 배치가 전환에 큰 영향을 준다는 사실도 보여주었습니다.

3개의 CTA 문구가 삽입된 랜딩 페이지에서 가장 전환율이 높았던 CTA의 특징은 다음과 같았습니다.

• 크기와 색상 때문에 가장 도드라져 보였습니다.
• 가장 설득력있고 읽기 쉬운 문구였습니다.
• 페이지에서의 주요 초점 중 하나였습니다.

이 정보를 활용하면 사례 연구에서 CTA가 이러한 세 가지 특징을 공유하도록 하여 페이지 전환을 늘릴 수 있습니다.

정확한 데이터는 항상 전환을 돕습니다.

e커머스 사이트의 분석 데이터를 전환 수를 높이고 매출을 높이는 열쇠라고 생각하십시오. 그것을 자세히 살펴보면 돈이 계속 유출되는 것에서 보다 많은 수익을 만드는 것으로 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.

지금까지 한 번도 왜 특정 페이지가 성과가 좋았는지 그 이유에 대해서 알아본 적이 없다면 위와 같은 분석이 그 답이 될 수 있을 것입니다  처음에는 데이터를 모으는 것이 너무 많아 보일 수 있지만 조금만 최적화된 수정 작업을 한다면 이 데이터들은 여러분의 비즈니스를 성공으로 이끌 것입니다.

 

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