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속초14.7
북춘천13.5철원13.3동두천13.5파주13.2대관령11.1춘천13.7백령도14.2북강릉14.8강릉15.2동해15.1서울15.0인천15.8원주15.1울릉도18.7수원15.3영월14.2충주15.6서산15.7울진15.9청주16.5대전15.8추풍령14.0안동15.8상주15.4포항19.9군산16.2대구15.8전주17.4울산19.1창원18.6광주17.7부산19.4통영19.6목포18.8여수19.0흑산도18.9완도19.8고창16.5순천17.2홍성15.5서청주16.1
제주21.4
고산22.5성산22.0서귀포24.5진주17.5강화13.8양평14.2이천14.3인제13.1홍천13.4태백12.4정선군13.2제천13.7보은14.9천안16.2보령17.2부여16.3금산15.6세종15.9부안16.7임실16.5정읍16.6남원16.5장수15.5고창군16.6영광군16.3김해시19.1순창군16.8북창원18.6양산시20.9보성군20.5강진군19.9장흥20.0해남20.2고흥19.5의령군16.8함양군16.2광양시19.2진도군18.3봉화15.5영주15.2문경15.3청송군15.4영덕16.8의성15.7구미15.0영천17.6경주시17.4거창14.8합천16.3밀양17.3산청15.4거제19.5남해17.8북부산20.3 - 2024.10.22(화)
구매전환율최적화[Conversion Rate Optimization] 구매전환율최적화 커뮤니티입니다.
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[CRO 케이스 스터디] GNB 메뉴 개선을 통한 이동 경로 최소화 실험
안녕하세요? 플러스제로입니다. 유저가 웹사이트를 이용할 때 원하는 정보를 빠르게 탐색할수록 이탈확률이 낮아지고 전환확률이 올라가게 됩니다. 중간에 쓸데없는 페이지를 줄이거나 상세페이지를 간소화하는 등 많은 노력을 해볼 수 있는데요 그 중 GNB를 개선하여 불필요한 행동을 줄임으로써 전환율을 개선해볼 수도 있습니다. 비즈니스가 확장될수록 GNB는 복잡해질 수 밖에 없는데요 많은 사이트에서 2단은 기본이고 3단 혹은 그 이상 GNB가 만들어지기도 합니다. 이런 경우 고객에게 불필요한 행동을 요구하는 것일 수 있기 때문에 플러스제로에서는 GNB부터 너무 복잡한 행동을 하는 것을 방지하고 리스트페이지나 상세페이지로 바로 이동하는 실험을 진행했었고 상당히 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다. 정리하자면 다음과 같습니다. 실험 웹 사이트 타입 - Ecommerce 실험 내용 - GNB의 복잡한 구조를 A/B테스트 툴(Adobe Target, A/B Engine)을 통해 개선 실험 결과 - 유의미한 이탈 방지 및 전환율 상승 플러스제로와 함께 좋은 CRO 경험을 만들어보세요!
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구글 옵티마이즈(Google Optimize) 종료 이후 무료 AB Test Tool PLUSZERO AB Engine
플러스제로 A/B테스트 엔진 안녕하세요? 플러스제로입니다. 이번 Google Optimize sunset(구글 옵티마이즈 서비스 종료)과 관련하여 많은 고민을 했습니다. 많은분들이 Optimize 360을 사용하고 있고 대체 툴은 기존 Optimize대비 너무 많은 기능을 제공하다 보니 생각보다 사용하기가 쉽지 않습니다. 플러스제로에서는 GTM을 통해 A/B테스트를 할 수 있도록 컨설팅하고 있는데요 플러스제로에서 제공하는 A/B 테스트 엔진을 통해 이러한 기능을 제공하고 있습니다. 해당 엔진을 이용하여 A/B테스트를 구성하면 랜덤이 아닌 균등하게 5:5뿐만 아니라 3:7, 1:9 등 자유롭게 비율을 조정할 수 있으며 한 개 이상의 대안으로 테스트를 진행할 수도 있습니다. 최종 결과는 GA4에 수집된 이벤트를 통해 세그먼트로 조회하게 됩니다. 구글 옵티마이즈, 어도비 타겟, 세일즈포스 퍼스널라이제이션, 옵티마이즐리 등 다양한 기능을 제공하는 AB Test 툴이 아닌, 간단한 AB Test나 BigQuery를 활용한 특정 Audience에게 특정 화면을 보여주는 정도는 플러스제로의 AB Engine이면 충분 할 것 같네요!
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A/B 테스트를 통한 전환율 개선 사례
A/B 테스트를 통한 전환율 개선 사례 오늘은 플러스제로에서 진행하는 A/B TEST를 소개해 드리겠습니다. A/B TEST는 웹 사이트 방문자를 무작위로 두 그룹으로 나누어, 한 그룹에는 기존 웹 페이지를 노출시키고 다른 그룹에는 새로 디자인된 웹 페이지를 노출시킵니다. 그 후, 두 그룹 중 어느 그룹이 더 우수한 성과를 달성하는지 정량적으로 측정하여, 새로운 디자인이 기존 디자인에 비해 얼마나 효과적인지를 정확하게 평가하는 방법입니다. TEST의 성과 여부는 주로 회원 가입률, 재방문률, 구매 전환율과 같은 비즈니스의 핵심 지표로 2판단합니다. 플러스제로는 많고 다양한 회사들과 A/B TEST를 진행하며 비즈니스 최적화를 진행하고 있습니다. 이 글을 통해 데이터를 효과적으로 활용하여 본인의 비즈니스에 맞는 최적화 방안을 찾길 바랍니다. 오늘은 플러스제로의 A/B TEST 전환율을 최적화 성공 사례 케이스를 소개해 드리겠습니다. 이벤트 페이지 개선 사례 해당 도메인의 주요 해결 과제는 사용자들의 콘텐츠 소비율과 전환율을 높이고 이탈은 감소시키는 것이었습니다. 이 경우, 저희는 주로 사용자들이 어떤 콘텐츠를 주로 많이 소비하고 이를 소비했을 때의 주요 KPI 성과와 소비하지 않았을 때의 KPI를 대조 분석합니다. 전환 고객들을 세그먼트로 나눠 데이터를 확인한 결과, 이벤트 페이지를 조회한 세션들의 전환율이 비조회 세션들보다 압도적으로 높았습니다. 그렇기에 이벤트 페이지는 사용자들이 전환을 하는데 긍정적인 영향을 미치는 가장 중요한 콘텐츠 중 하나입니다. 이벤트 페이지의 성과가 좋기에 해당 도메인은 대부분의 광고 랜딩을 이벤트 페이지로 하고 있습니다. 다만 광고로 유입되는 세션들의 비율이 높다 보니 해당 페이지의 종료율은 타 페이지에 비해 압도적으로 높습니다. 이 경우, 광고로 유입된 사용자들이 사이트 내 다른 콘텐츠를 소비할 수 있는 창구가 있는 것이 바람직하나 기존에는 이러한 창구가 없었습니다. 이를 통해 우리는 이벤트 페이지 상단에 사이트 내 다른 콘텐츠를 소비할 수 있는 GNB 버튼을 삽입하면 전환율과 콘텐츠 소비율이 증가할 것이라는 가설을 세웠습니다. 아울러, 전환 고객들의 행동 추이를 분석했을 때 전환을 한 고객들은 페이지 상단에 있는 GNB 버튼을 통해 다양한 콘텐츠를 소비하고 전환을 한다는 사실을 확인했습니다. 따라서, 기존 이벤트 페이지를 Original로, 이벤트 페이지 상단에 GNB를 삽입한 것을 Variation으로 설정해서 실험을 진행했습니다. 그 결과, 사용자들의 종료율은 감소하고 전환율과 콘텐츠 소비율은 크게 증가했습니다. 이 실험을 통해 효과적인 페이지에 훌륭한 고객 경험을 가미했을 때 보다 더 큰 시너지를 낸다는 사실을 알 수 있습니다. 대부분의 웹 사이트에서 이벤트와 프로모션은 매우 효과적입니다. 데이터를 기반으로 해당 페이지 내 취약점과 개선점을 찾아내고 이를 발전시킨다면 당사의 비즈니스를 최적화 하는데 큰 도움이 될 것입니다. 서식지 페이지 개선 사례 해당 기업 사이트에서 사용자들은 방송 인터넷 서비스를 신청하기 위해 가입상품확인 페이지, 신청서 작성 페이지를 경유해 서비스를 신청합니다. 다만, 가입상품확인 페이지에서 다음 신청서 페이지까지 72%의 유저가 이탈하고, 신청서작성 페이지에서 최종 완료 페이지까지 88%의 유저가 이탈합니다. 고객이 전환 단계에서 이렇게 대다수 이탈하는 것은 성공적인 비즈니스를 크게 저해하는 요인 중 하나입니다. 데이터를 기반으로 한 분석 결과, 해당 페이지의 평균 체류 시간과 이탈률이 다른 페이지들에 비해 높다는 것을 확인했습니다. 결론적으로, 웹 사이트의 전환율을 증대하기 위해, Checkout 2 페이지의 UI / UX를 개선해야 한다는 가설을 도출했습니다. 해당 사이트에서 최우선적으로 개선해야 할 점은 Checkout 2 페이지에서 사용자들이 입력해야 할 필수적인 정보들이 너무나도 많고 페이지도 너무 길어 사용자들이 이탈할 여지가 크다는 것이었습니다. 따라서, 저희는 기존 페이지를 여러 페이지와 단계로 나누고 사용자들에게는 필수 정보를 입력할 때 페이지가 새롭게 전환되는 방식으로 변경했습니다. 이는 사용자들이 정보를 입력하는 데 진입장벽을 낮추고 프로그레스 바를 통해 진행 상황을 한 눈에 파악할 수 있게끔 합니다. 기존 스크롤 다운 방식을 Original로, 신규 페이지 전환 방식을 Variation으로 설정했을 때 사용자들의 이탈률은 감소하고 전환율은 증가했습니다. 이 케이스처럼, 본인의 웹 사이트 결제 단계의 프로세스가 복잡하고 해당 페이지에서 고객들이 많이 이탈한다면, 페이지 구조를 단순화시키는 것이 웹 사이트 최적화에 큰 도움이 될 것입니다. 웹 사이트를 개선할 때 데이터를 기반으로 실험 가설을 세운 후, A/B TEST를 실시한다면 보다 더 확실하게 가설의 성과를 판단할 수 있습니다.
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전환율 최적화와 구글 옵티마이즈 A/B 테스트
구글 옵티마이즈 공식 파트너 플러스제로입니다. 디지털 비즈니스와 마케팅 분야에서 이미 중요한 개념으로 자리 잡게 된 전환율 최적화(Conversion Rate Optimization, CRO) 를 소개합니다. 전환율 최적화 의미 전환율을 이해하기 에 앞서, 우선 '전환'이 무엇인지에 대해 짚고 갑니다. 내 웹사이트에서 전환(Conversion) 이 발생한다는 것은 '내가 원했던 목표'가 달성되었다는 것을 의미합니다. 그 목표는 '제품 구매' 혹은 '매출 발생' 이외에도, 구독 신청, 양식 제출, 콘텐츠 조회, 영상 시청 , 더 간단하게는 특정 페이지의 조회도 전환이 될 수 있습니다. 전환율은 아래와 같이 계산 될 수 있습니다. '전환 수' / '방문 수' = '전환율(%)' 예를 들어, 내 웹사이트 총 1,000번의 방문 수가 이루어졌고, 전환 수가 '20' 이라면, 20 / 1,000 = 2.0% 가 됩니다. 참 쉽지요? 네, 전환율을 알아내는 것은 이렇게 쉽습니다. 구글 애널리틱스에서 전자상거래 전환율 구글 애널리틱스에서 전자상거래(E-commerce) 전환율을 계산하는 데 사용되는 계산식은 아래와 같습니다. '거래(Transactions)' / '세션(Sessions)' = '전자상거래 전환율(E-commerce Conversion Rate)' 역시 알아내는 것은 말도 안되게 쉽습니다. 하지만 전환율을 높히는 것은 쉽지 않습니다. 이를 전환율 최적화 (Conversion Rate Optimization, CRO)라고 하며, 디지털 비즈니스에서 성과를 증대하기 위해서 필수적으로 생각되고 실행되어야 하는 영역입니다. 웹사이트 전환율이 높아지는 것이란 웹사이트 전환율이 기존 1% 에서 2%로 높아진 다는 것은, 하루 평균 100회 발생하던 전환이 200회 발생하게 된다는 것입니다. 실제 사례를 들자면, 플러스제로의 진행했던 대형 웹사이트 전환율 프로젝트의 경우 지속적인 노력을 통해, 1.5%에서 2.5%로 전환율을 높였을 때 수십억의 매출액 증가로 이어지는 결과를 보이기도 합니다. 이와 같이, 1.0%p 혹은 0.5%p 가 상승할 지라도 비즈니스에 끼치는 영향은 크다는 것을 인지하는 것이 중요합니다. 전환율을 높히기 위해 진행될 수 있는 여러 액션 중 하나는 웹사이트 혹은 앱에 A/B 테스트를 진행하는 것입니다. 그리고 구글 옵티마이즈를 통해 A/B 테스트를 진행할 수 있습니다. 구글 옵티마이즈와 A/B 테스트 A/B 테스트란 쉽게 생각해서 A안과 B안을 테스트하는 것 입니다. 즉, 내 웹사이트에서 A라는 아이디어가 좋을 지 B라는 아이디어가 좋을 지에 대한 결정을 직감이 아닌 테스트를 통해 얻은 데이터로 판단하는 것 입니다. 테스트가 되는 대상은 간단하게는 문구, 버튼 디자인, 이미지가 될 수도 있으며, 조금 더 크게는 페이지 전체 혹은 전체적인 결제 스텝이 될 수도 있습니다. 추가적으로 A안과 B안이 아닌 C, D, E 등 다양한 안을 테스트할 수 있습니다. 이러한 A/B 테스트를 진행하기 위해서는 구글 옵티마이즈와 구글 애널리틱스를 함께 쓰는 것이 방법이기도 합니다. 구글 옵티마이즈에서는 A/B 테스트 뿐만 아니라 리다이렉트 테스트, 다중 변수 실험 (MVT) 등 여러 실험 방법이 존재합니다. 뿐만 아니라 전체 방문자를 실험 대상으로 할 수도 있으며, 특정 조건의 방문자 집단에게만 실험을 할 수 도 있습니다. 전환율 최적화 프로젝트 플러스제로가 고객사와 함께 진행하는 전환율 프로젝트의 목표는 당연히 '전환율'을 높히는 것 입니다. 이를 달성하기 위한 프로세스는 아래와 같습니다. (1) 첫째로, 구글 애널리틱스 데이터 분석을 통해 고객사의 웹사이트 상에서 개선이 필요한 점 (Weak Point)를 발굴합니다. (2) 다음으로, 이를 개선시킬 수 있는 다양한 가설을 세웁니다. 플러스제로는 더 유효한 가설을 세우기 위해, 지금까지 진행했던 다양한 성공 사례와 준비된 프레임워크를 기반으로 아이디어를 도출하는 과정을 거칩니다. 물론 고객사에 따라 웹사이트 혹은 앱은 모두 다른 특징을 가지기에 개발자 / 디자이너 / 기획자의 충분한 사이트 파악과 이해로 맞춤형 가설을 수립합니다. (3) 가설이 수립되면, 개발자 / 디자이너 / 데이터 분석가가 모두 협업하여 고객사를 위한 실제로 진행 가능한 실험들을 구글 옵티마이즈를 통해 설계하고 실험을 진행합니다. (4) 다음으로, 실험을 통해 어떠한 안이 더 높은 전환율을 달성시켰는 지 파악하며, 최종 결과 이후 더 좋은 안 (winner)를 실제 고객사 웹사이트에서 적용시킵니다. A안과 B안 중 전환율을 더 높히는 것이 B안이라 검증이 되었음에도 불구하고 실제로 적용하는 것으로 이어지지 않으면 비가 세는 부분을 발견했음에도 고치지 않고 방치하는 것과 같습니다. 따라서 성공적인 가설 검증 이후, 이를 실제 적용시키는 과정이 이루어져야 합니다. 위와 같은 프로세스로 수 많은 전환율 최적화 실험이 진행이 되어야 하며, 플러스제로는 이에서 그치지 않고 프로젝트 이후에도 고객사 내부에서 '전환율 최적화'를 위한 리소스 할당이 문화로 자리잡을 수 있도록 다양한 교육, 자료 제공, 실험 설계를 지속적으로 제공합니다. 전환율 최적화에 대해서 더 많은 내용은 혹은 프로젝트에 관심이 있으시다면, 플러스제로 공식사이트를 통해 문의주시길 바랍니다.
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구글 옵티마이즈 VS 구글 옵티마이즈 360 특징 차이
구글 옵티마이즈 무료와 유료 버전 구글 옵티마이즈 (Google Optimize) 에는 두 가지 버전이 있습니다. 누구나 다 사용할 수 있는 일반적인 '구글 옵티마이즈'는 실험을 시작할 수 있는 무료 제품이고, 구글 옵티마이즈 360 은 기업을 위한 프리미엄 테스팅 솔루션으로 GMP 솔루션 중 하나 입니다. 구글 옵티마이즈 일반 vs 360 기능 비교 구글 옵티마이즈 구글 옵티마이즈 360 고객사 유형 실험을 처음 시작하는 중소 규모의 비즈니스 복잡한 테스트를 수행해야 하는 대규모의 기업 및 비즈니스 A/B 테스트 기능 지원 √ √ 구글 애널리틱스 통합 (기본) √ √ 기본 URL 타겟팅 √ √ 사용자 행동 및 기술 타겟팅 √ √ 지역 타겟팅 √ √ 기술 타겟팅(자바스크립트, 쿠키, 데이터 영역) √ √ 구글 애널리틱스 잠재고객 타겟팅 – √ 웹 앱 지원 √ √ 다변수 테스트(MVT) 최대 16개 조합 최대 36개 조합 실험 목표 최대 3개 사전 구성 가능 최대 10개 사전 구성 가능하며 시작 후 추가 제공 가능 동시 실험 최대 5개 100개 이상* 관리 기본 관리(사용자 무제한) Google Marketing Platform 관리 구현 서비스 – √ 지원 및 서비스 셀프서비스 고객센터 및 커뮤니티 포럼 인증 파트너 엔터프라이즈급 서비스, 지원 및 SLA 결제 옵션 무료 매월 인보이스 발행 *기본적으로 애널리틱스 보기(View)당 최대 24개의 실험을 사용할 수 있으며 요청 시 추가 제공 가능합니다. 최적화 도구 컨테이너의 두 가지 유형 저장된 컨테이너: 주어진 컨테이너에서 생성된 임시 실험, 예약된 실험, 실행 중인 실험, 종료된 실험이 포함되며 전체 '저장된 컨테이너' 크기에 기여합니다. 저장된 컨테이너의 크기를 줄이려면 종료된 실험 중 일부를 보관처리하세요. 제공된 컨테이너: 실행중인 실험만 포함되며 모든 데이터는 압축됩니다. 제공된 컨테이너의 크기를 줄이려면 실험 중 일부를 종료하세요. 구글 옵티마이즈 공식 파트너 플러스제로 는 구글에서 인증받은 구글 옵티마이즈 공식 파트너입니다. 더 자세한 문의사항은 아래의 공식사이트를 통해 주시길 바랍니다.
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고객경험관리(UX최적화) 필수 AB테스트 마케팅툴 구글옵티마이즈(Google Optimize) 소개
고객경험관리(UX최적화) 필수 AB테스트 마케팅툴 구글옵티마이즈(Google Optimize) 소개 고객경험관리 및 최적화는 크게 3단계로 나눕니다. 1. 고객이 내 사이트의 어느 단계에서 좋지않은 고객경험을 하고, 이탈하는지 파악 2. 고객경험을 개선하기위한 가설수립 3. AB테스트 마케팅툴을 통한 가설검증 이 3단계를 반복함으로써 점진적으로 고객경험관리가 최적화 됩니다. 보통 구매전환율 최적화(CRO. Conversion Rate Optimization)이라고도 합니다. 플러스제로_구글 옵티마이즈(Google Optimize)_AB테스트_고객경험 이때, 고객경험을 최적화하기 위해 가장 많이 사용하는 AB테스트 마케팅툴이 구글옵티마이즈(Google Optimize)입니다. 구글 옵티마이즈(Google Optimize)를 통해 별도 개발작업 없이 개선이 필요한 페이지에 이미지나 텍스트 변경이 가능하기때문에, 개발자 눈치보지 않고 마케팅 담당자가 직접 AB테스트 실험을 진행할 수 있습니다. 보통, 구글애널리틱스를 통해 고객경험이 좋지않은곳(페이지 이탈, 사이트 종료, 뒤로가기 등)을 확인한 뒤, 그 페이지의 고객경험을 저해하는 요소를 찾아내고 AB테스트를 진행합니다. 플러스제로_구글 옵티마이즈(Google Optimize)_AB테스트_고객경험 개인적으로 가장 성과가 좋은 마케팅활동중 하나인 이 고객경험관리(AB테스트)는 설치방법도 간단하고, 실험만들고 실행하는 방법도 너무 간단해서 모두 해보시는것 을 권장드립니다. 자랑이지만, 저희 플러스제로는 구글 공식사이트에 전세계 최초 구글옵티마이즈 성공사례를 올렸습니다 :) 구글옵티마이즈의 AB테스트를 통해 구매전환율을 크게 올려 고객경험과 매출을 크게 개선하였고, 이것이 구글 본사에서 매우 높게 평가해주어서 등록이 되었네요 :) 플러스제로_구글 옵티마이즈(Google Optimize)_AB테스트_고객경험 상기 이미지와 같이, 각 구매여정 스텝별 유입과 이탈, 고객경험이 좋지않은 해당페이지의 이탈 구간을 파악하고, AB테스트함으로서 구매단계를 밟은 구매가능성이 높은 유저의 이탈을 최소화하여 구매전환율을 올립니다. (외부마케팅 활동을 하고있다면, 마케팅의 성과가 매우 높아질 수 있겠죠?) 플러스제로_구글 옵티마이즈(Google Optimize)_AB테스트_고객경험 이 이미지처럼, 구글 옵티마이즈(Google Optimize)를 통해 구매전환율이 30% 개선되면, 동일한 마케팅으로도 반영구적으로 매월 20만건의 추가 구매가 이루어집니다. 광고나 바이럴, 다양한 마케팅활동도 중요하지만, 구매여정을 밟은 고객에게 얼마나 최적화 된 고객경험을 제공하는지는 이 이미지로 표현이 된다고 생각합니다. 다음 글에선, 구글 옵티마이즈(Google Optimize)의 AB테스트 성공사례에 대해 이야기 하겠습니다. 플러스제로
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구글옵티마이즈(Google Optimize) 활용교육. 개발팀이 컨설팅팀도 쓸 수 있도록 만든 구글옵티마이즈 제네레이터
구글옵티마이즈(Google Optimize) 활용 교육 '뮤테이션 옵저버' 옵티마이즈를 좀 더 고도화하기 위해 알아야 할 항목들(개발팀이 컨설팅팀에게 주는 팁들) 구글옵티마이즈(Google Optimize)를 활용하여 고객들에게 상품을 볼때, 쿠폰이 적용된 금액을 보여주는 실험을 하고싶다면, 가격 노출되는 곳에, 쿠폰이 적용된 금액을 넣어야하는데, 쿠폰 종류에 따른 금액을 실험군으로 만드는 것 은 마케터들에게 다소 어렵다. 이것을 해결하기위한 교육을 하겠다. 옵티마이즈(Google Optimize)에서 내가 수정하고싶은 항목 중, 유저 액선에 따라 값이 변동되는 항목은(ex.쿠폰적용가격) 트리거(쿠폰선택)와 벨류(최종금액)를 정해야하는데, 마케터가 이것을 확인하기는 쉽지 않다. (사이트 구조나, 동적이벤트 등 변수들로 인해) 이때, 옵티마이즈에서 최종금액을 변경하기위한 실험을 하기위해선, '뮤테이션 옵저버' 기능을 사용하면, 아주 간단하게 원하는 최종 금액을 원하는 곳에 보여주는 실험을 만들 수있다. 타겟, 옵저버, 콜백함수를 작성하고, 감지하거나 기록할것이 무엇인지 지정한 후, 옵저버로 실행하는게 전체 프로세스다. (듣고있지만, 어렵다...) 옵티마이즈(Google Optimize) 커스텀 자바스크립트를 통해 뮤테이션 옵저버 기능이 적용된 코드를 넣으면 어떤 쿠폰이던, 그게 적용된 금액을 실험군에 노출할 수 있다. 쿠폰 말고도, 숙박시설의 경우, 날짜에 따른 금액변동도 적용할 수 있다.(대박이네..ㄷㄷ) 구글 옵티마이즈(Google Optimize)에 글로벌 자바스크립트나, 에프터 클로징 자바스크립트를 선택하고 '뮤테이션 옵저버' 코드를 넣으면된다. 이렇게 말해도 컨설팅팀이 코드를 작성하기 어려워서, 옵티마이즈(Google Optimize)에서 쓸수있도록 제네레이터를 만들어왔다. 이거쓰면 특정 액션에 따라 어떤 항목이 어떻게 바뀌는지 감지되고, 그 항목 중, 결과값에 넣고싶은 항목만 선택해주면 코드가 짜여지는 제네레이터이다. 결론은 실험하고싶은 페이지에서 이 제네레이터를 실행시키고, 바꾸고싶은 값을 선택하면 나오는 코드를 구글 옵티마이즈 실험 만들때, 글로벌 자바스크립트에 넣어라 구글옵티마이즈(Google Optimize) 교육 질문. 성능이슈 없나요? > 없는데, 그래도 실험 적용하고 잘 돌아가는지 확인해보면 좋겠다. 모든브라우저에서 적용되나요? > 브라우저호환성 확인결과 문제없다. 이미지도 가능하나요? >이미지는 안된다, 우리 서버에 이미지 올려서 바꿔야한다. 이거는 text만 변경하는것으로 알아라 >롤링배너처럼 이미지랑 링크를 테스트 하려면, 옵티마이즈 롤링배너 제네레이터 써라. 우리서버에 이미지 올려놓고 이미지 주소만 바꾸면 옵티마이즈로 롤링배너를 만들 수 있다. (이코드는, 아직 조잡하긴 한데, 기능은 잘 하니, 필요할때 이걸로 만들고, 이슈생기면 가져와라) 플리커링은 이슈없나요? > 어차피 페이지가 로드되고, 옵티마이즈가 다시 실행하는거라, 상관없다. 이거 뮤테이션 옵저버는 마케터들중에 아는사람 없을거고, 개발자들은 굳이 이거 쓸 필요 없긴한데 옵티마이즈엔 최고좋은 기능이니, 꼭 공부해라, 코드 몇줄이면 옵티마이즈로 할 수 있는것들이 비교도 안되게 많이 늘어난다. 플러스제로 개발자의 옵티마이즈 실험만들기 교육 끝!
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퍼포먼스 마케팅 우선순위 체크리스트 – Top 3 내부 구매전환률 최적화: 사이트 문제점 개선
퍼포먼스 마케팅 우선순위 체크리스트 – Top 3 내부 구매전환률 최적화: 사이트 문제점 개선 내부 구매전환률 최적화를 위한 두 번째 방법은 사이트 문제점 개선입니다. 사이트 문제점을 개선한다는 것은 이탈률이 높은 페이지나 시스템의 문제점을 개선하여 구매 전환률을 최적화 하는 것을 말합니다. 플러스제로가 퍼포먼스 마케팅을 진행할 때, 이 과정을 가장 먼저 진행합니다. 사이트 문제점 개선을 위해 필요한 데이터는 다음과 같습니다. 개선이 필요한 페이지&시스템환경 / A/B Test tool(google Optimize) 고객의 이탈지점을 확인한 뒤, 가장 먼저 3가지 항목을 확인해야 합니다. 시스템 개선 이탈 페이지가 특정 Device, OS, Browser, Page load time 등에서 문제가 발생하는지 확인해야 합니다. 가장 빈번한 시스템 이슈는 Active X, PG, Chrome 등이 있습니다. GA 오류알림창 이벤트를 수집과 아래와 같은 시스템 이슈 모니터링을 권장합니다. 컨텐츠 최적화: 이탈 페이지에 고객이 이탈하게 만드는 버튼이나 문구, 잘못된 정보가 있는지 확인해야합니다. 할인, 무료배송이 적용되지 않은 금액표기, 애매모호한 배송이나 결제문구, 과도한 개인정보수집 등이 있습니다. 이탈이 높은 페이지의 Click&Change이벤트를 수집하여, 이벤트가 급격히 줄어드는 단계를 확인 및 A/B Test 하는 것을 권장드립니다. CTA 개선: 다음단계로 넘어가는 단일 버튼을 권장합니다. 뒤로가기, 취소, 연관상품 등 결제단계 이탈버튼은 모두 삭제하는 것도 좋다고 생각합니다. (필자는 결제단계에선 GNB까지 지워버립니다) 컨텐츠나 CTA개선을 위한 가설은 Google Optimize라는 A/B Test Tool(무료)을 통해 검증이 가능합니다. 플러스제로의 구매전환률 최적화 단계에선 시스템 개선, 컨텐츠 최적화, CTA개선을 진행하며, 여러가지 구매전환률 최적화 방법론 중, 가장 심플하면서 성과가 높은 개선방법입니다.
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퍼포먼스 마케팅 우선순위 체크리스트 – Top 3 내부 구매전환률 최적화: 이탈고객 재방문 유도
퍼포먼스 마케팅 우선순위 체크리스트 – Top 3 내부 구매전환률 최적화: 이탈고객 재방문 유도 이탈한 고객을 다시 유입시키는 것은 가장 저렴하면서도 구매가능성이 높은 마케팅입니다. 주로 리타겟팅 광고를 사용합니다. Google Analytics Audience 대상 Re-Targeting이 가능한 Google Ads를 사용합니다. 퍼포먼스마케팅에서 가장 많이 쓰이는 Re-Targeting ADs는 페이스북, 카카오모먼트, GDN 등 다양합니다. 내부 구매전환률 최적화를 위한 세 번째는 이탈고객 재방문 유도입니다. 이탈고객 재방문을 유도한다는 것은 내 상품과 서비스에 관심을 보였던 고객에게 재방문 유도 메시지(광고소재 노출)를 전달하는 것을 뜻합니다. 이탈고객 재방문 유도를 위해 필요한 데이터는 아래와 같습니다. 유효고객 Segment, Re-Targeting Tool(Ads), Re-Marketing Tool(CRM) : 이탈한 유효 고객에게 관련정보를 보여주는 광고를 노출하고, 고객 정보가 확인이 되는 고객에게 E-mail, SMS, Push 등을 통한 관련 정보 노출을 통한 재방문 유도 구매전환율최적화_구글옵티마이즈_구글애널리틱스_플러스제로 퍼포먼스 마케팅의 기초인 리타겟팅광고를 사이트에 유입한 모든 고객 이외에, 구매여정을 밟은 고객이면서 구매를하지 않은 유저를 Target Audience 로 지정하여 캠페인을 운영하는것을 권장드립니다. 만약 GA360과 Salesforce, Adobe Analytics와 Campaign을 사용한다면, 이메일, 문자, 푸시 캠페인을 설정할 수 있습니다. 개인적으로, GA는 Re- Targeting(Ads) / Adobe는 Re-Marketing(CRM)에 적합하다고 생각합니다. Result. 퍼포먼스 마케팅 – 내부 구매전환률 최적화 Top3 체크리스트 1.이탈 지점 확인 – GA or DataStudio를 통해 구매여정 이탈지점 확인 2.사이트 문제점 개선 – 시스템, 컨텐츠, CTA 개선 3.이탈고객 재방문 유도 – Re Targeting, Re Marketing 을 통한 재방문 유도 퍼포먼스 마케팅을 위해 GA와 Ads 셋팅, 개발 공수가 필요한 내용이었지만, 퍼포먼스 개선에 가장 효과적이고 반드시 해야 하는 내용입니다. 플러스제로는 구매여정의 이탈율 0.5%p만 개선해도 비즈니스가 크게 성장할 수 있다고 생각하며, 퍼포먼스 마케팅의 범위가 A/B Test를 통한 전환률 개선까지 포함되어야 한다고 생각합니다.
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퍼포먼스 마케팅 우선순위 체크리스트 – Top 3 내부 구매전환률 최적화: 이탈 지점 확인
퍼포먼스마케팅 중, 구매가능성이 높은 유저 유입을 극대화 하는 ‘외부마케팅 최적화’와 항상 함께 진행되어야 하는 단계는 ‘내부 구매전환률 최적화’입니다. 내부 구매전환률 최적화는 유입부터 비즈니스 목표달성까지의 Action을 윤활하게 하고, 이탈, 이동 빈도가 높은 페이지의 문제점 개선을 통한 구매 전환률 최적화입니다. ‘구매전환률 최적화’는 말 그대로 CRO(Conversion Rate Optimization)이며, 100명중 10명 구매하던것을 11명 12명, 13명 구매하도록 유도하는 모든 활동입니다. 당연한 이야기지만, 가장 중요한 체크리스트만 확인해도 이탈의 많은 부분을 해결할 수 있습니다. 퍼포먼스 마케팅 내부 구매전환률 최적화 우선순위 체크리스트 Top3 1.이탈 지점 확인: 구매여정 중, 이탈이 많은 페이지를 확인하고, 문제점을 개선합니다. 2.사이트 문제점 개선: 시스템, 컨텐츠, 오류 등 사이트 문제점을 찾아내고 개선합니다. 3.이탈고객 재방문 유도: 이미 이탈한 고객은 다시 유입할 수 있게 유도합니다. 내부 구매전환률 최적화를 위한 첫 번째 방법은 이탈 지점을 확인하는 것입니다. 이탈 지점 확인을 위해 필요한 데이터는 아래와 같습니다. Device / 구매단계 별 URL / Event :구매완료까지 각 단계에서 고객이 어디로 이동하는지 확인하고, 이탈이 많은 곳 파악 퍼포먼스 마케팅의 범위는 구매가능성이 높은 고객유입을 넘어, 고객에게 만족할만한 경험을 제공하고, 재방문 할 수 있는 것이 되어야 합니다. 최우선 파악해야 할 것은, 구매 의사가 있다고 판단되는 구매 프로세스에 들어온 고객들의 이탈 지점을 파악입니다. 많은 비용과 노력으로 고객이 장바구니까지 가도록 만들었는데, 복잡한 결제방법이나 시스템이슈, 불필요한 문구로 인해 이탈한다면 밑빠진 독에 물붓기와 같습니다. 친절하게도 GA에선 구매단계 별 이탈을 확인할 수 있는 Goal 셋팅기능이 있으니, 반드시 활용하길 권장드립니다. 플러스제로는 아래와 같이 데이터스튜디오에서 전체, 채널별, 매체별 구매여정을 모니터링하는 방법을 선호합니다.
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Google Marketing Platform 산출물 – Top 3 CRO 구매전환률 최적화
Google Analytics&Google Optimize기반 CRO 구매전환률 최적화 전환율 최적화 혹은 CRO(Conversion Rate Optimization)는 사이트로 유입된 방문자가 내 사이트에서의 구매 확률을 높이는 작업입니다. 전환율 최적화를 통해 사이트 내부의 약점을 찾아내고, 강점을 더욱 부각시키면서 방문자가 사이트에서 구매할 가능성을 높일 수 있습니다. Google Marketing Platform(GMP) 기반 CRO은 보통 Google Analytics와 Google Optimize를 많이 사용합니다. Google Analytics에선 사이트 방문자의 구매단계별 Weak Point를 확인할 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 가설, 벤치마킹, 우수 사례 기반 A/B Test를 통해 점진적으로 구매전환률을 최적화합니다. 또한 구매여정 중 유저의 이탈을 많은 부분, 페이지 종료가 많은 페이지, 구매에 기여가 높은 컨텐츠 등 구매전환률을 높일 수 있는 항목들을 찾아냅니다. Google Optimize를 통해 A/B Test, Re-direct 등 다양한 개선 가설을 검증하기 위한 실험을 진행합니다. GMP은 지속적인 구매전환률 최적화 실험(A/B Test)을 통해 유저에게 좋은 경험을 제공하고, 비즈니스 목표달성에 도움을 줄 수 있는 환경을 제공합니다.
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CRO(Conversion Rate Optimization) – Google Optimize 소개
1. Google Optimize 개념 및 특징 <Google Optimize> –사이트 용이성 및 퍼포먼스 증대를 위한 A/B Test Tool. –별도 개발작업 없이 마케터가 직접 페이지를 수정하고 실시간 퍼포먼스 측정을 할 수 있는 마케팅 툴 <Feature> 무료버전 사용 가능 Integration 이후, 별도 개발 불필요 Google Analytics 연동 가능 드래그앤드롭을 통한 실시간 페이지 편집 HTML / JavaScript / CSS 편집 2. CRO(Conversion Rate Optimization) 프로세스 전환률 최적화(CRO)는 개인의 선호도와 의견이 아닌, 사이트 유입 유저행동 데이터 기반, 지속적으로 반복되는 데이터 수집 / 분석 / 최적화 실험 / 적용을 통해 점진적인 비즈니스 목표 달성률을 극대화하는 체계적인 과정입니다. PLUSZERO는 체계화된 CRO 방법론과 체크리스트에 기반하여 CRO를 진행합니다. 3. Google Optimize 기반 CRO 프로세스 Google Optimize를 통한 A/B Test 실험은 크게 3단계로 구성됩니다. 1.비즈니스 목표설정 2.목표 달성 과정에 문제점 발견 3.A/B Test를 통한 가설 및 검증 Google Analytics와 연동하여 A/B Test 페이지에 대한 퍼포먼스 측정 결과가 확인 가능합니다. 4. Google Optimize 타겟팅 Google Optimize는 아래와 같이 다양한 타겟팅을 지원합니다. URL, Google Ads, Behavior, Geo, Device, JavaScript … 대부분 무료로 사용 가능하며, Google Analytics audience는 Optimize 360을 사용할 수 있습니다. Google Analytics audience와 Optimize 360을 함께 사용하면 Adobe의 Target처럼 개인화 솔루션으로 사용할 수 있습니다. Google Optimize의 A/B Test 기능은 CRO(Conversion Rate Optimization)에 매우 효과적이고, 개발자 없이 무료로 사용가능하니 꼭 사용해보길 권장합니다.
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[성공사례 APP A/B Test] Firebase Remote Config 환경 구축을 통한 고객경험 최적화
[성공사례 APP A/B Test] Firebase Remote Config 환경 구축을 통한 고객경험 최적화 플러스제로(PlusZero)는 글로벌 호텔 예약 어플리케이션을 운영하는 클라이언트를 대상으로 고객경험 최적화를 위한 A/B Test를 진행하여 고객이탈 최소화 및 매출 개선을 하였습니다. 호텔 예약 어플리케이션의 UX 개선을 위해 Firebase를 통한 A/B Test 진행 케이스를 안내드립니다. Project Objective GMP 솔루션 중 하나인 Firebase Analytics는 모바일 환경에서 A/B Test를 진행할 수 있는 기능인 “Remote Config”를 제공합니다. 이 기능을 활용한다면, 모바일 환경에서도 Google Optimize와 비슷한 A/B Test를 진행할 수 있으며 테스트 결과에 따라 새로운 개선점을 찾을 수 있습니다. 하지만, 모바일 어플리케이션은 App Store가 A/B Test 활성화에 큰 걸림돌이었습니다. Remote Config는 어플리케이션의 특정 부분을 선택하여 그 값을 자유롭게 바꾸는 데 제한이 없었지만, “새로운” 화면 혹은 부분을 선택하게 되면 어플리케이션 업데이트가 필요했습니다. 어플리케이션이 새롭게 업데이트 되면, App Store에 다시 Publish를 해야 한다는 단점도 있으며, 잦은 어플리케이션 업데이트는 유저들에게 불편한 경험으로 이어질 수 있습니다. How PlusZero Handled It? PlusZero는 이 문제를 해결하기 위해 저희 클라이언트가 “하이브리드 어플리케이션”을 활용하고 있다는 점을 활용하기로 했습니다. 하이브리드 앱은 내부는 Web & App으로 개발을 한 이후 외부를 Native App으로 둘러싸고 있는 형태의 어플리케이션입니다. PlusZero는 Remote Config가 특정 부분을 선택이 되면 값을 바꾸는 것이 자유롭다는 기능의 특성을 이용하여, 화면 전체를 선택하고 그 값으로 “JavaScript Code”를 넣어서 실제 스크립트에 적용될 수 있도록 구현했습니다. 구글애널리틱스_파이어베이스_A/BTest_플러스제로 즉, PlusZero 방식을 사용하면, Remote Config 딱 한번 설치하게 되면 언제든지 JavaScript 코드를 삽입 및 삭제가 가능하기 때문에 굳이 “특정 부분”을 선택할 필요 없이 “모든 부분”을 컨트롤 할 수 있는 것입니다. 이는, 구글 본사에서도 새로우면서, 매우 흥미있는 시도로 판단하였고, 플러스제로가 구글 공식 구글마케팅플랫폼 프리미엄 파트너가 되는데 큰 기여를 한 케이스였으며, 호텔 업체도 앱 업데이터와 퍼블리시, 별도 개발 없이 원하는 항목을 A/B Test할 수 있어, 지속적으로 고객경험 최적화를 위한 A/B Test를 할 수 있게 되었습니다. Project Outcome PlusZero는 성공적으로 모바일 환경에서 여러 번의 A/B Test를 단 한번의 앱 업데이트로 진행할 수 있었습니다. Conversion Funnel에서 이탈이 높은 부분들을 찾아내어, 주기적으로 A/B Test를 진행한 결과 개선율 약 47% / 최적의 변형률 95% 라는 훌륭한 결과를 낼 수 있었습니다
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UX리서치(UX Research)?? UX 분석!! 앱 UX디자인 개선 프로젝트 성공사례
UX리서치(UX Research)?? UX 분석!! 앱 UX디자인 개선 프로젝트 성공사례 2020년 재미있고 의미있었던 앱 UX디자인 개선 프로젝트 성공사례 이야기 입니다. 고객사는 호텔/항공 예약 서비스를 제공하고있었고, 호텔/항공 예약율을 높이기 위해 두가지 프로젝트를 의뢰하였습니다. (글이 늘어지지 않도록, 이번 글에선 2번째 프로젝트만 이야기 하겠습니다.) 1. 웹 고객의 앱 다운유도 후, 앱을 통한 예약완료. 2. 앱 UX디자인 개선을 통한 예약완료율 개선. 여기서 특이한점은 2번 프로젝트의 앱 UX디자인 개선을 위해 2가지 방법을 사용하는 것이었습니다. 첫번째는 Firebase를 통한 앱 행동 데이터 기반 UX 분석 및 최적화 두번째는 전통적인 방법인 UX리서치 기반 UX최적화 첫번째는 우리 플러스제로의 Firebase의 RemoteConfig를 통한 AB테스트를 활용하였으며, 두번째는 UX리서치 회사의 설문지와 실제 앱 사용 동영상을 찍어 분석하는 전통 UX리서치였습니다. 결론부터 말씀드리면, 우리 플러스제로의 Firebase를 통한 RemoteConfig기반 AB테스트가 성과가 좋았습니다. (비용도 UX분석이 UX리서치보다 훨씬 저렴했죠 ^^) 앱 UX디자인 최적화 프로젝트는 아래와 같이 진행하였습니다. 1. Firebase를 통해 모든 스크린의 앱 클릭데이터를 모두 수집 2. 구글 데이터스튜디오를 통해 유입부터 예약완료까지 단계별 이동 데이터 시각화 3. 구글 데이터스튜디오를 통해 이탈이 높은 스크린의 클릭 데이터 시각화 4. 이탈률 높은 스크린의 이슈(클릭이 낮은 항목 등) 확인 후 AB테스트 가설 수립 5. Firebase의 *RemoteConfig를 통한 AB테스트 진행 6. AB테스트 가설 검증이 끝난(성과가 잘 나온) 실험 실서버 적용 *(참고로, Firebase의 RemoteConfig를 통해 AB테스트를 하기 위해선 AB테스트 항목 파라미터 설정, 앱 업데이트, 퍼블리시를 해야한다... 이 과정이 유저에게는 치명적이기 때문에 앱 AB테스트를 잘 하지 못한다... 하지만 우리 플러스제로는 퍼블리시없이 원하는곳에 AB테스트를 할 수 있는 솔루션은 개발했다. 자세한 내용은 아래 링크를 참조바랍니다) https://blog.naver.com/pluszeroinc/222157970222 이 프로젝트는 우리 플러스제로가 앱 UX디자인 개선 성공사례도 만들고, UX분석이 UX리서치보다 적은 비용으로 높은 성과를 냈던 기분좋은 프로젝트였습니다. 오늘 이 호텔/항공 서비스 업체 담당자분의 소개로, 똑같은 UX분석 프로젝트를 진행하고싶다는 연락이 와서 기분이 매우 좋아 이렇게 글을 남깁니다. :) 최근 많이 느끼는 점은, 앱 UX디자인 개선을 위해 데이터와 AB테스트 솔루션 등, 기술적인 프로젝트의 선호도가 높아지는 것입니다. 과거 UX리서치를 이용하던 것 이, Firebase 등 앱 데이터 수집 및 활용 솔루션이 등장함에 따라, UX분석을 통한 앱 ux디자인 개선 방식으로 바뀌고 있는 것 을 느낍니다. 아래는 UX분석 프로젝트에 사용되었던 구글 데이터스튜디오 샘플입니다. 구경하세요 ^^ 1. 유입부터 예약완료까지 이탈 데이터 시각화 & 스크린 방문 량 : 어디서 이탈이 많은지 확인하고, 그곳이 어디인지 실제 앱 화면으로 확인 UX리서치 vs UX분석 데이터 시각화. 앱 UX디자인 개선 성공사례 2. 호텔/항공 앱 이용현황 (앱 ux디자인 최적화 프로젝트때, 서비스로 만들어드렸네요) : 유저, 방문, 예약시도, 예약완료, 고객데이터, 상품데이터 등 주요 데이터 시각화 UX리서치 vs UX분석 데이터 시각화. 앱 UX디자인 개선 성공사례 3. 유저 유입부터 이탈까지 시간흐름에 따른 액션 Raw Data : 특정 액션을 한 고객의 최초 유입부터 최종 이탈까지 시간흐름에 따른 액션 Raw Data 확인 UX리서치 vs UX분석 데이터 시각화. 앱 UX디자인 개선 성공사례 4. 주요 버튼 클릭데이터 동기간 비교 : 주요 버튼의 총 클릭량 & 클릭빈도 등 클릭데이터 동기간 비교 UX리서치 vs UX분석 데이터 시각화. 앱 UX디자인 개선 성공사례 5. 주요 스크린 클릭 데이터 시각화 : 스크린을 캡쳐하여 각 버튼의 클릭횟수 확인 UX리서치 vs UX분석 데이터 시각화. 앱 UX디자인 개선 성공사례 글을쓰다보니 벌써 12시가 지났네요 :) 다음 글에선 웹 이용 유저의 앱 다운 및 예약완료 유도 프로젝트에 대해 쓰도록 하겠습니다. 다들 긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 구글마케팅플랫폼 공식 파트너. 플러스제로
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고객경험 최적화 (UX A/B Test) 시각화를 통한 행동패턴 확인
고객경험 최적화 (UX A/B Test) 시각화를 통한 행동패턴 확인
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고객경험 최적화 (UX A/B Test)
데이터 기반 유저가 불편함을 느끼는 곳을 확인하고, PLUS ZERO의 UX Check List 기반 개선 가설 수립. Google Optimize를 통해 별도 개발작업 없이 A/B Test를 진행하여, 가설검증 및 winner 실서버 적용.
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CaseStudy 구매전환율 낮은 상품 확인 및 개선
상품 이슈파악 및 개선을 통한 구매전환율 회복. 구매전환율 50% > 80%
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CaseStudy 이탈구간 확인 및 개선
구매여정 중 이탈률 높은 페이지(개인정보입력)의 이탈 구간 확인 및 최적화 가설 검증(UX A/B Test). 전환율 0.8%p 증가
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CaseStudy 시스템 개선
시스템 이슈 개선을 통한 고객 이탈 최소화 기기 / OS / 브라우저 & 각 페이지 퀄리티 이슈 확인 및 개선
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CaseStudy 구매 전환율 최적화의
구매전화율 최적화를 위한 6개월간 월 5회 A/B Test 진행 구매여정 구간 사이트 이탈 감소 및 구매전환율 30% 개선
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