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GEWRITER — A Solution Designed for GEO (Brochure)

구글 플레이 스토어 최적화를 위한 A/B 테스트 가이드

목차 1.구글 플레이 콘솔이란? 2.스토어 등록 정보 3.스토어 등록 정보 실험(A/B 테스트)   요약 구글 플레이 콘솔에서 사용자 등록정보 실험을 통해 A/B 테스트를 진행해 설치 전환율 개선   1.구글 플레이 콘솔이란? 안드로이드 앱을 등록하고 관리하는 플랫폼으로 앱 등록, 버전 관리, 통계 확인 그리고 스토어 등록 정보 실험(A/B 테스트) 기능을 가짐     2. 스토어 등록 정보 A/B 테스트 진행에 앞서 구글 플레이 스토어에 대한 이해가 필요합니다.   앱 등록 이후 플레이 스토어에 노출되는 내용이 곧 A/B 테스트 대상이 되며 스토어 등록 정보에 기입한 정보가 노출되는 대상은 아래와 같습니다.   아이콘 / 타이틀 / 간단한 설명_자세한 설명 = 앱 정보 / 스크린샷 = 이미지       3.스토어 등록 정보 실험(A/B 테스트)   본격적으로 플레이 콘솔에서 A/B 테스트를 진행해보겠습니다.   1)스토어 등록정보 실험에 들어가 '실험 만들기'를 클릭합니다.          2) 스토어 등록정보에서 실험명 / 스토어 등록 정보 / 실험 유형을 선택합니다 *스토어 등록정보는 하나의 어플에도 타겟층에 따라 여러 버전을 만들 수 있습니다. 우선은 기본 등록정보를 활용합니다 *실험 유형은 기본 그래픽 실험으로 진행합니다. 현지화 실험은 글로벌 각 국가별 대상으로 최적화 하기 위해 선택할 수 있습니다.        3)실험 목표에서 타겟 측정 항목 / 변형 / 실험 대상 / 최소 감지효과 / 신뢰 수준을 선택합니다 -타겟 측정항목은 A/B 테스트를 통해 승자를 선택하기 위한 주요 지표입니다. 각 실험 목적에 맞는 지표를 선택하면 됩니다 -변형은 실험(안)의 개수 입니다. 단순 기본안 / 실험안 2개뿐만 아니라 실험안을 최대 3개까지 설정할 수 있습니다 -실험 대상은 대상에게 노출되는 실험안의 비율입니다. 50:50 뿐만 아니라 10:90 과 같이 비율 조정 가능하며 실험안이 많을 수록 비율 조정도 가능합니다 -실적이 더 우수한 항목을 선언하는 데 필요한 변형과 대조군 사이의 최소한의 차이입니다. 차이가 이보다 적으면 차이가 없는 실험으로 간주됩니다. -실험이 제공하는 신뢰 구간에 스토어 등록정보의 실제 실적이 포함되는 빈도입니다. 신뢰 수준을 높이면 거짓 양성이 발생할 가능성이 낮아집니다.       4)스토어 등록정보에 등록된 내용 중 어떤 요소를 실험 할지 선택합니다 -설명 처럼 한번에 하나의 에셋만 선택하는게 적절합니다. 앱아이콘을 선택할 경우, 변형에서 앱 아이콘의 변경 요소를 등록하면 됩니다. -변형은 현재 스토어 등록정보 와 변형(1~3)으로 이뤄져있습니다. 쉽게 말해 실험하고자 하는 (안)을 등록하면 됩니다. 위에서 앱아이콘을 선택했다면 변형에서 앱아이콘만을 등록할 수 있습니다.            5)A/B 테스트 안이 적절한지 검토하고 결과 모니터링하기               해당 실험을 통해 실험안이 승자로 선정될 경우 실험안으로 구글 플레이 스토어에 노출 시킬 수 있습니다.   이와 같은 실험을 반복해 구글 플레이 스토어 최적화를 한다면 설치 전환율 개선에 큰 도움이 됩니다.   작은 팁으로 구글 플레이 스토어 최적화를 위한 실험은 주목도가 높은 순으로 진행하는게 적절합니다 아이콘 > 스크린샷 > 그래픽 이미지 및 설명 등  

[성공 사례] 전환 프로세스 UX 이슈 도출 및 개선 통한 전환율 최적화

배경 글로벌 해운물류 기업 A사는 최근 디지털 예약 전환율을 높이기 위한 내부적인 고민이 있었습니다. 특히 고객들이 웹사이트를 통해 ‘빠른 예약(Quick Booking)’ 기능을 사용할 때, 특정 구간에서 반복적인 행동을 보이거나 이탈하는 현상이 발견되었습니다. 이에 따라 A사는 예약 여정을 체계적으로 분석해 실질적인 개선 방향을 도출하고자 PLUS ZERO와 협업을 시작했습니다.   고객사가 안고 있던 주요 이슈 프로젝트 초기 단계에서 A사는 다음과 같은 문제를 인식하고 있었습니다: 사용자 이탈 지점이 명확하지 않음 예약 단계가 여러 단계로 나뉘어 있음에도 불구하고, 어디서 고객이 멈추고 돌아서는지 구체적으로 파악하기 어려웠습니다. 템플릿 예약 방식에 대한 사용자 혼란 고객이 제공된 템플릿을 수정하거나 반복적으로 입력하는 경우가 많아, UX 흐름이 직관적이지 않다는 우려가 있었습니다. Search 단계에서의 높은 체류 시간과 반복 클릭 검색 단계(A)에서 사용자가 지나치게 많은 시간을 보내며, 동일한 검색을 여러 번 반복하는 현상이 두드러졌습니다.   분석 수행 내용 PLUS ZERO는 A사의 실제 예약 로그 데이터를 기반으로 총 96,000여 개의 여정(Booking Journeys) 을 분석했습니다. 분석은 다음과 같은 접근 방식으로 이루어졌습니다: 예약 여정 유형 분류 및 점수화 사용자의 행동 패턴을 네 가지 유형(Template Direct, Template Modified, General, Repeated)으로 분류하고, ‘완성도’, ‘효율성’, ‘복잡도’라는 세 기준으로 여정을 평가했습니다. 단계별 행동 분석 예약 단계(A~E) 각각에서 버튼 클릭, 이동 경로, 반복 행동, 중간 이탈률 등을 정량적으로 분석해 병목 구간을 식별했습니다. Search 및 Cargo 입력 구간의 이탈 분석 반복 검색과 입력 오류, UI 구조에 따른 혼란을 중심으로 탐색 흐름을 파악했습니다.   주요 인사이트 가장 많은 사용자가 반복 진입하는 구간은 ‘Search’ 단계 전체 사용자의 97%가 A단계(Search Schedule)에서 2회 이상 진입했으며, 이는 검색 실패, 결과 불만족, 정보 부족 등으로 인해 반복 시도하거나 주저하는 행동으로 분석되었습니다. ‘Repeated’ 여정은 낮은 전환율과 높은 피로도 반복적으로 예약 절차를 되밟는 여정은 전체 전환율이 낮고, 비효율적인 행동이 많이 관찰되어 개선이 시급한 유형으로 분류되었습니다. ‘Container & Cargo Details’ 단계(C)도 주요 이탈 포인트 입력 필드가 많고 복잡하여 오류 가능성이 높으며, 이전 단계에서 선택한 정보가 제대로 반영되지 않아 사용자가 다시 이전 단계로 돌아가는 경우가 많았습니다. 템플릿 예약은 전환율은 높지만 효율성은 낮음 Template 기반 예약은 최종 전환율은 높았으나, 중간 단계에서 수정 비율이 높아 UX 가이던스 보완의 필요성이 드러났습니다.   이번 프로젝트를 통해 A사는 자사 예약 시스템 내에서 사용자 혼란이 발생하는 구간과 전환 저해 요인을 명확히 파악할 수 있었습니다. 특히 Search 단계와 Cargo 입력 구간에서의 반복 행동은 향후 UI 개편과 기능 개선 시 우선순위로 반영될 수 있는 구체적인 인사이트로 이어졌습니다. PLUS ZERO는 앞으로도 이처럼 정교한 행동 기반 분석을 통해 고객의 전환 여정을 최적화하는 전략 파트너로서, 디지털 전환과 성과 개선을 함께 이끌어갈 것입니다.

[성공 사례] 실시간 대시보드를 활용하여 시장 및 경쟁사 트렌드와 고객 니즈 파악하는 방법

Challenge. 시장 트렌드와 고객 니즈에 대한 이해 부족 패션 산업은 끊임없이 변화하는 시장 트렌드와 고객의 니즈를 신속하게 파악해야 하는 도전적인 환경입니다. 최근 한 패션유통 업체가 고객들이 필요로 하는 상품과 유행을 이해하는 데 어려움을 겪었는데, 이는 업계에서 흔히 볼 수 있는 문제입니다. 고객들은 연예인이 입어 유행이 된 디자인, 날씨에 적합한 옷, 착용감이 좋은 실용성, 가성비 등 다양한 요소를 고려하여 구매 결정을 내립니다. 이러한 다양한 요소들은 구매 결정에 큰 영향을 미치며, 고객의 요구를 빠르게 파악하고 시장에 적절한 상품을 제공하는 것이 업체가 시장에서 성공할 수 있는 중요한 전략입니다. 그렇다면, 이 패션유통 업체는 고객의 니즈와 시장 트렌드를 어떻게 파악하고 대응했을까요?   Approach. 실시간 고객 데이터 대시보드 구축 업체는 실시간으로 고객 데이터를 확인하고 분석할 수 있는 대시보드를 구축하여 이 문제를 해결했습니다. 이 대시보드는 다음과 같은 기능을 포함합니다: 상품 별 검색량 트렌드: 각 상품명이나 기능과 관련된 검색 트렌드를 분석합니다. 이를 통해 특정 상품에 대한 고객의 관심도를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 연관검색 트렌드: 상품을 검색할 때 함께 검색되는 키워드를 분석해 타겟층을 확장합니다. 이는 상품 개발 및 마케팅 전략을 다각화하는 데 도움을 줍니다. 고객리뷰 버즈량 데이터: 고객 리뷰와 관련된 데이터를 분석하여 상품에 대한 직접적인 피드백과 개선점을 도출합니다. 이러한 데이터를 활용함으로써, 업체는 시장 트렌드와 고객 니즈에 부합하는 상품을 지속적으로 개발하고 매출을 확대할 수 있습니다.      Result. 트렌드에 맞는 상품 개발과 매출 증대 대시보드의 도움으로 업체는 온라인상의 상품 관련 데이터를 모니터링하며, 트렌드에 맞춰 상품 이미지와 링크를 메인 페이지나 캠페인 콘텐츠에 적절히 노출했습니다. 예를 들어, '바람막이', '땀복', '니트조끼'와 같은 급성장 키워드를 기반으로 새로운 상품을 런칭하여 매출을 대폭 늘릴 수 있었습니다. 이러한 전략은 패션유통 업체가 고객의 변화하는 요구를 신속하게 파악하고, 빠르게 대응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 데이터 중심의 접근 방식은 더욱 효과적인 상품 개발과 마케팅 전략을 가능하게 하며, 결국 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 결정적인 역할을 합니다.

[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!  

고객구매여정(Customer Experience Journey) 분석방법론과 데이터시각화 BI툴을 조합한 마케팅대시보드

고객구매여정(Customer Experience Journey) 분석방법론과 데이터시각화 BI툴을 조합한 마케팅대시보드 목표:  오늘의 주제는 고객 구매여정를 최적화하기 위한 분석 방법론과 파워BI, 태블로, 루커스튜디오등 BI 툴을 조합하여 GA데이터와 광고, CRM, Search Console 등 다양한 데이터 기반 마케팅 대시보드 활용방안에 대해 이야기 하려 합니다. 챌린지: 기업들이 GA4 구축 후, GA데이터 기반 대시보드를 만들지만, 목적성의 부재와 활용에 대한 고민 부족으로 인해 대시보드 활용까지는 이어지지 않는 경우가 많아 아쉬움이 있습니다.  이러한 아쉬움을 줄이고 데이터를 잘 활용하기 위해선 GA4 데이터 구축시 KPI를 기반으로 구축했는지, KPI를 개선하기 위한 방법론을 기반으로 대시보드를 만들었는지, 그 대시보드를 직관적으로 이해하고 활용할 수 있는지 확인이 필요합니다. 아래 이미지처럼, BI툴(파워BI, 태블로, 루커스튜디오)에 관계 없이, 최대한 직관적으로 이해할 수 있도록 차트와 이미지를 기반으로 대시보드 구현이 권장됩니다. 개념:  플러스제로는 이런 문제를 해결하기 위해 고객구매여정 단계 별 KPI(Customer Experience Journey KPI) 를 개선할 수 있는 데이터 분석 프레임워크와 마케팅 대시보드를 제공합니다. 플러스제로만의 데이터 분석방법론과 루커스튜디오 기반 마케팅 대시보드를 조합해서 비즈니스 개선에 필요한 고객구매여정 단계 별 인사이트를 추출 할 수 있는 환경을 제공합니다. DIgital KPI 기반 GA4구축 이후, 데이터분석 프레임워크 기반 대시보드 제작 및 활용교육을 통해 고객구매여정 각 단계를 점진적으로 최적화 해 나갈 수 있습니다. 산출물: 1. HQ - KPI Monitoring & Local In-Depth DashBoard HQ 대시보드를 통해 각 국가 KPI 달성 현황 모니터링 및 국가간 성공사례 벤치마킹 환경 조성 1.1 국가 별 노출/유입/행동/전환 단계 별 데이터소스를 모아 Monthly KPI & 트렌드 모니터링을 하고, 1.2 KPI 달성률 높은 국가의 In-Depth 대시보드를 통해 성공사례 벤치마킹 가이드를 작성합니다. 1.3 작성 된 벤치마킹 가이드는 전체 국가에 배포 및 미팅을 통해 적용할 수 있도록 가이드 합니다. 1.4 지속적인 먼슬리 KPI 모니터링 & 벤치마킹 가이드를 통해 전체 국가의 퍼포먼스를 개선합니다. 2. One-Source(데이터 통합) BigQuery 기반 대시보드 디지털 운영에 필요한 다양한 데이터를 한곳에 모아 KPI와 트렌드를 모니터링 & In-Depth 분석 할 수 있는 대시보드 제공 2.1 플러스제로의 Data Connector를 광고, 소셜, 검색엔진, 앱, 행동, CRM 등 다양한 데이터소스를 BigQuery로 통합 합니다. 2.2  통합데이터 One-Source 기반 멀티소스 마케팅 KPI 대시보드를 제작합니다. 2.3 모든 소스의 KPI 트렌드를 확인하고, 각 소스 별 In-Depth 마케팅 대시보드를 통해 퍼포먼스를 확인합니다. 2.4 채널 별 체계적인 KPI를 통해 마케팅 성과를 측정 / 모니터링 / 개선합니다. (글로벌인 경우 데이터 거버넌스 확보) 3. 고객구매여정 분석 Framework 기반 마케팅 대시보드 플러스제로의 고객 구매여정(Customer Experience Journey)  단계별 이슈 진단 및 개선 프레임워크에 사용되는 데이터를 확인할 수 있는 대시보드를 통해 빠른 이슈발굴 및 인사이트 도출 3.1 고객구매여정(Customer Experience Journey) 단계 별 이슈 진단 및 개선 프레임워크에 필요한 데이터를 정의합니다. 3.2 고객구매여정 단계 별 필요한 데이터와 적합한 차트를 기반으로 데이터를 빠르게 확인할 수 있는 마케팅 대시보드를 제작합니다. 3.3 각 차트 별 ToolTip과 인사이트 블로그 링크를 통해, 마케팅대시보드/차트를 어떻게 써야하는지 확인 가능한 환경을 제공합니다. 3.4 마케팅 담당자는 매월 프레임워크와 대시보드를 통해 비즈니스 진단 및 개선안도출을 통해 점진적으로 비즈니스를 개선합니다. 플러스제로 고객 일부는 이러한 3개 타입의 대시보드를 통해 매월 마케팅 현황 보고 및 데이터 기반 체계적인 고객구매여정 개선을 진행하고 있으며, 또다른 일부는 저희 플러스제로 컨설팅을 통해 이러한 인사이트를 받고 비즈니스에 적용하여 비즈니스를 점진적으로 개선하고 있습니다. 긴 글을 정리하면, 체계적으로 고객구매여정을 개선하기 위해선, 아래와 같은 프로세스를 권장합니다. 디지털 KPI 기반 GA4구축 > 멀티 소스 데이터 통합 > 마케팅 대시보드 제작 > 데이터분석 프레임워크 > 고객구매여정개선 인사이트 도출 >  비즈니스 성장 더 자세한 사례는 플러스제로 공식사이트를 참고 바랍니다. www.pluszero.co.kr

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!  

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.    

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.

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.

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

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!

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.

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.

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.

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.

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.

구글애널리틱스 데이터 분석?, 데이터스튜디오로 시각화!

구글애널리틱스 셋팅 이후, 그 데이터를 활용할 수 있는 방법에 대한 교육을 진행했지만, 많은 고객들은 데이터에 관심이 없거나, 항상 반복적으로 특정 데이터만 확인하곤 합니다. 반복되는 일에 시간과 에너지를 효율적으로 사용하고 싶어 GA API로 데이터를 뽑는것을 개발하려고 하던 중, ‘대이변’ 이 일어났습니다. 2015년, 구글이 데이터스튜디오(Google DataStudio)를 런칭하였고, Text와 숫자로 구성된 구글애널리틱스가 드디어 자동으로 원하는 형식의 차트로 표현할 수 있게 되었습니다.  구글애널리틱스_구글데이터스튜디오_데이터시각화_플러스제로 구글 데이터스튜디오가 나온 첫날부터 구글 애널리틱스 데이터를 연동하여 고객이 확인해야하는 데이터를 한 페이지에 모두 표현하기 시작하였고, 그 이후 플러스제로는 구글 데이터스튜디오에 컨설팅을 도입시켰습니다. 자주 확인해야 하는 주요지표(MAU, 앱다운, 회원가입, 구매, 매출..) 확인을 위한 ‘비즈니스 현황 데이터스튜디오’ 유입경로를 세분화하고 성과측정할수 있는 ‘마케팅 최적화 데이터스튜디오’, 유입이후 행동패턴을 분석하고 이탈지점을 측정할 수 있는 ‘행동패턴 데이터 스튜디오’ 등, 사이트 유입 전/후 행동패턴 데이터를 내가 원하는 형태의 차트로 만들고, 고객에게 사용법을 알려주었습니다. 구글애널리틱스_구글데이터스튜디오_데이터시각화_플러스제로   이제, 고객은 구글애널리틱스에 자주 들어가지 않아도 데이터스튜디오(DataStudio)에 자신이 필요한 데이터를 추가하여, 자신에게 최적화 된 마케팅 대시보드를 활용할 수 있게 되었습니다. 심지어, 자신의 회사에서 만든 내부 대시보드보다 이 데이터스튜디오 대시보드를 쓰는 회사들도 상당합니다. (아시겠지만, 내부 데이터를 기반으로 대시보드를 만드는 프로젝트와 유지보수 비용은 상당합니다.) 이 글 중간중간에 올라온 데이터스튜디오의 이미지의 붉은 박스를 보면, 어떤 것이 좋고 어떤 것이 나쁜지 단박에 알 수 있을 것입니다. 지금 보는 데이터스튜디오는 정형화 된 시스템으로 초보자가 전문가 수준의 퍼포먼스를 내는것을 확인한 것입니다. 구글애널리틱스를 사용한다면, 꼭 이 데이터스튜디오를 따라만들고 커스터마이징 하는것 을 권장합니다. 보고서 작성시간과 에너지를 진짜 중요한 일에 쓰시길 바랍니다. 플러스제로 사이트에 데이터스튜디오 만드는 오픈 가이드도 있으니 데이터스튜디오에 관심이 있는 분들은 다운받아서 사용하는 걸 권장합니다.  구글애널리틱스_구글데이터스튜디오_데이터시각화_플러스제로 구글애널리틱스_구글데이터스튜디오_데이터시각화_플러스제로 이렇게 구글애널리틱스 데이터 분석은, 데이터스튜디오가 나온 시점에서, 많은 것이 해결되었으며, 구글애널리틱스에 들어가는 것은, 좀 복잡한 데이터를 뽑기 위해, 일회성 데이터를 추출할때 입니다. 이 글을 닫기 전에, 데이터 스튜디오 이미지 하나하나 확대해서 붉은박스를 보고, 왜 붉은박스를 쳤는지 생각해보시길 바랍니다. 여러분의 데이터 분석 능력이 한단계 올라가고, 비즈니스를 성장시키는데 큰 도움이 될 것이라고 자부합니다.

데이터스튜디오(Google DataStudio), 구글 프리미엄 파트너의 수준은 어떨까?

이 글의 목적: 플러스제로 자랑 30% / 사례공유20% / 블로그 글 신뢰도50% 요즘 이 블로그에 구글마케팅플랫폼 솔루션들, 구글애널리틱스, 구글데이터스튜디오, 구글옵티마이즈, 구글태그매니저 등 기술적인 내용의 글을 쓰는데, 딱딱한 내용을 캐쥬얼하게 쓰다보니, 글의 신뢰도 측면에서 인증을 해야할 것 같아 이 글을 작성하였습니다. 다소 어려울 수 있지만, 관심이 있다면, 꽤 흥미로울 것입니다. 1. 플러스제로란? – 플러스제로는 구글 공식 프리미엄 파트너입니다. – 구글 프리미엄 파트너는 한국에 5곳밖에 없습니다. (구글애널리틱스 컨설팅 하는 회사들은 모두 도전한다고 보면 되는데, 전부 떨어집니다.) – 플러스제로 대표는 그 5개 중 2개를 취득한 사람입니다. (1번째와 5번째 프리미엄 파트너) – 플러스제로는 구글 성공사례 중 ‘Optimize’ 영역에서 세계 최초이자 2개밖에 없는 성공케이스를 올렸습니다. – 한국 유일, 광고데이터(네이버, 페이스북)와 GA를 매칭시키고 시각화 할 수 있는 모듈을 개발하였습니다. – Ads, SEO, Analytics, Developer, CRM 시니어급 전문인력 모두 보유하고 있습니다. – 회사 분위기가 정말 좋습니다. 그 외에도 많은 것들이 있지만 그 중 2번은 실제 사례로 보여드리겠습니다.     2. 사례 공유 데이터레이크 & 데이터 시각화 네이버, 카카오, 페이스북, 구글에즈, 검색량, 시청률, 구글애널리틱스, 파이어베이스 데이터를 BigQuery로 모으고(데이터레이크) 필요한 데이터를 데이터스튜디오에 불러와 데이터 시각화 진행합니다. 이렇게 여러 데이터를 BigQuery에 하나로 모으고 시각화 하는데 3가지 강점이 있습니다. 1) 구글 애널리틱스 단일기준으로 광고성과를 측정할 수 있습니다. – 광고주면 알겠지만, 각 매체는 서로 성과가 잘나왔다고 보고합니다. (매출은 100인데, 보고받는 매출 합하면 300인 경우가 허다한데, 각 매체별 성과 측정 기준이 다르기 때문이다.) 2) 원하는 데이터를 한곳에 모으로 처리할 수 있는 데이터레이크 – 데이터가 중요한 시대가 되었고 외부, 행동, 내부데이터를 하나로 모아 관리하고 타겟팅 하는것은 필수가 되었습니다. – 보통 데이터 레이크 구축 프로젝트는 적게는 수천에서 많게는 수억까지 갑니다. 이것을 대신할 수 있게 되었습니다. 3) 빠르다. 쉽다. – 데이터스튜디오 써본사람은 데이터스튜디오가 느리다는 것을 알고 있을 겁니다. 하지만 BigQuery로 모아서 보면 빠르게 확인할 수 있습니다. – 다른 BI툴 쓰면, 숨이 턱 막히는게, 데이터 끌어오고, 어떤 데이터로 어떤 대시보드 만들까 고민하는데 플러스제로는 그냥 계정 접근권한만 주면 다 만들어줍니다. 그냥 프로젝트 계약하고, 계정정보만 주면 3일이면 완성됩니다. – 구축 이후 별도 비용이 발생하지 않습니다. 빅쿼리에서 쿼리를 많이 돌리지 않으면 거의 없다싶이합니다.       데이터 활용 101 Check List 데이터를 모으고, 시각화 했으면, 비즈니스 성장을위해 데이터를 어떻게 활용할지 막막한 경우가 있는데, 플러스제로는 스케쥴과 주기 별 확인해야하는 데이터를 Check List로 만들고 제공합니다. 예를 들어, 내 사이트에 사람들 많이 들어오게 해야지! 라는 목표를 달성하기 위해, 성장 가능성 시뮬레이션 > 성장 가능한 핵심 키워드 확인 > 검색엔진&디바이스 검색결과 현황 > 랜딩페이지 검토 등 처음부터 끝까지 뭘 해야하는지 리스트와 상세 설명, 데이터 시각화를 제공합니다. 아래 이미지는 실제 사용하는 자료입니다. 1) 사이트 유입 극대화 카테고리 확인 > 성장 가능성 시뮬레이션 Check List 확인 아래 Check List에서 사이트 유입을 극대화 하기 위해서 어떤 데이터를 확인해야 하는지 알 수 있습니다.   2) 검색량 vs 유입량 / 검색엔진, 디바이스, 랜딩페이지 별 퍼포먼스 확인 그 데이터는 데이터스튜디오에 아래와 같이 표현됩니다. 이미지 보면, 이해 가능하지만, 간단히 설명하면, Step1. 검색량 대비 유입량이 적은 키워드가 있는데(상단노출시 성장가능성 높음) Step2. 심지어 그 키워드 전환율이 5%로, 검색 엄청좋은데, Daum, Google 노출 안되고있고 Step3. 모바일, 테블릿 환경에서 노출도 안되고 전환도 안되고 있다. (시스템 이슈 가능성) Step4. 같은 키워드더라도 A 랜딩보다 B 랜딩이 전환율이 훨씬 높다. (랜딩을 B로 몰자)       위 과정처럼 과일바구니배달 이라는 키워드를 daum, google에 노출시키고, 모바일 최적화, 디테일 페이지로 랜딩 조정을 하면 매출이 늘어날 것이라고 100% 장담합니다. 그 외에, 고객경험 최적화를 위한 이동 경로 및 클릭 시각화를 통해 APP와 AEB의 UX를 개선하는 프로젝트 등, 많은 프로그램을 진행하고 있습니다.       플러스제로는 자사의 강점인 기술력과 기업 내부 담당자의 데이터 활용능력 자생(내부에서는 내재화라고 칭합니다)을 바탕으로 프로젝트를 진행하고 데이터 구축 프로젝트 이후에도, 데이터를 어떻게 써야 비즈니스가 성장 하는지 부담이 많은 담당자에게 마케팅 공략집도 함께 제공하고 있습니다.

[데이터시각화 사례] 데이터스튜디오 기반 구글 애널리틱스+광고 데이터시각화

플러스제로는 데이터시각화를 위해 구글 데이터스튜디오(Google DataStudio)를 사용합니다. 구글 데이터스튜디오를 사용하는 이유는 다양하지만, 이번 글에선 데이터 스튜디오를 이용하는 현실적인 3가지 이유를 중심으로 말씀드리겠습니다.   1. 데이터 스튜디오를 이용하는 현실적인 3가지 이유 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로 – 데이터 시각화에 비용이 들지 않는다. – 데이터 시각화를 위해 많은 비용을 쓸 수 없는 회사에겐, 데이터스튜디오가 최고의 데이터시각화 툴입니다. – 다른 데이터 시각화 BI 툴에 비해 공개자료나 대시보드 템플릿도 공개가 많이 되어있어서, 직접 만들 수 있습니다. – 만약 빅쿼리를 사용한다면, 쿼리돌리는 비용 이외엔 별도 비용이 들지 않습니다. – 구글애널리틱스, 빅쿼리와 연동이 잘된다. – 데이터스튜디오, 구글 애널리틱스, 빅쿼리 모두 구글 솔루션으로 클릭 몇번에 연동 가능합니다. – 데이터스튜디오에 원하는 데이터를 연동해두면 데이터시각화를 위해 별도 업데이트가 필요 없습니다. – 데이터스튜디오의 약점인 느린속도는, 빅쿼리에서 데이터를 끌어오면 해결됩니다. 빅쿼리를 사용한다면 매우 빠르게 데이터를 가져올 수 있습니다. – 광고데이터와 CRM 데이터를 빅쿼리(BigQuery)에 넣으면 완벽한 데이터레이크(DataLake)가 된다. – 빅쿼리에 네이버, 카카오, 페이스북 등 광고 데이터를 넣으면, 광고+GA 데이터가 완성됩니다. – 빅쿼리에 내부 CRM 데이터를 넣으면, GA+CRM 데이터가 완성됩니다. – 파이어베이스(Firebase)를 사용하는 경우, WEB과 APP 데이터를 매끄럽게 모을 수 있습니다. – 빅쿼리에 광고데이터와 CRM 데이터를 넣으면 대기업들이 수억원씩 들여 구축하는 데이터레이크가 완성됩니다. – 노출, 비용, 유입, 매출, 행동패턴, 고객식별 등 데이터레이크 데이터시각화가 완성됩니다. 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로 구글 데이터스튜디오를 사용한다면 일련의 작업이 몇 달씩 걸리는게 아니라 한두달이면 완료할 수 있게되고, 별도 솔루션 사용비 없이, 쿼리돌리는 비용정도만으로 완료됩니다.     2. 데이터레이크 기반 데이터 시각화의 장점   데이터레이크 기반 데이터 시각화는 광고대행사, 광고주 외 마케터들에게 많은 이점을 제공합니다. 광고대행사에서는 매일 아침 각 광고 매체별 데이터를 엑셀로 다운받고, GA 데이터와 합쳐서 보고하는 행위가 없어질 수 있고, GA에서 구매가능성 높은 고객군 추출 후, CRM과 매칭하여 이메일, 문자, 푸시를 보내는 행위가 없어질 수 있습니다. 또한 WEB 따로, APP 따로 유저, 유입량 보고를 하는게 아닌, 크로스 디바이스 행태를 확인할 수 있게 되었습니다. 또한 마케터들이 복잡하게 쿼리를 돌리는게 아니라, 데이터스튜디오 데이터 시각화를 통해 원하는 데이터나 필요한 데이터를 시각화하여 확인할 수 있게 되었습니다. 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로   광고데이터를 구글 애널리틱스와 연동하고 가장 작은 단위인 키워드 레벨로 매칭했기 때문에, 상기 이미지처럼, 매체, 캠페인, 컨텐츠, 키워드 별 ROAS 측정 및 최적화가 가능합니다. 광고 대행사는 매일 아침, 사람손으로 만든 액셀 형태의 광고 보고서를 만들어 보낼 필요가 없고, 광고주는 특정 기간동안의 데이터를 데이터 시각화 대시보드에서 기간설정만으로도 확인할 수 있습니다. 또한 이메일, 문자 담당자는 특정 행동패턴 달성 유저(PC 장바구니 후, 이탈..)를 추출하여 메세지를 보낼 수 있습니다. 구글 데이터스튜디오를 통해 복잡한 쿼리 없이 데이터를 시각화 하고 다운받을 수 있게 되었습니다. 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로 추가로 데이터 레이크를 만든는 과정에서, 데이터 시각화 말고도, 아래 이미지처럼, 구글 애널리틱스 커스텀 레포트에서 광고와 구글애널리틱스 데이터가 매칭되기도 합니다. 데이터 시각화_데이터스튜디오_플러스제로 다소 어려울 수 있지만, 광고, 구글애널리틱스, 빅쿼리를 다룰줄 안다면 데이터레이크 구축과 데이터스튜디오 기반 데이터 시각화를 시도해보는 것 을 권장하며, 직접 구축하기 어려운 경우 플러스제로에 문의하는 것도 권장합니다.