아비나쉬 카우쉭의 웹 데이터 분석학 후기 (3)

5장. 영광으로 가는 지름길 : 성과 측정

‘핵심적인 소수’에 초점을 맞춰라

비즈니스에서 중요한 요소들을 식별할 수 있게 중요한 몇 가지에 대해 집중하는 것이 중요하다. 책에 나온 몇 가지 예시를 들어보면,

• 비즈니스의 상승과 관련있는 단 하나의 지표는 무엇인가
• 반드시 해야 하는 일과, 하면 좋은 일을 구분해본적이 있는가?
• 가장 큰 위협은 무엇이며, 그것이 이미 어떠한 방식으로 손해를 끼치고 있는가?

핵심적인 소수의 지표는 3~4개보다 많으면 안 된다. 이보다 많을 경우 분석가의 업무를 제대로 해내지 못한 경우라고 할 수 있다.

실행 가능한 결과 KPI 의 5가지 예

• 과업 완료율(Task Completeion Rate) : 유저가 웹사이트에서 방문 목적을 완수한 비율
• 검색 비율(Share of Search) : 검색 엔진에서 얻어내는 트래픽을 경쟁자와 비교한 비율
• 유저 충성도(Visitor Loyalty) : 유저의 사이트 방문 수 분포를 측정
• RSS/피드 구독자 수(RSS/Feed Subscribers) : 웹사이트나 블로그 RSS 피드에 등록한 사람수를 측정
• 가치 있는 이탈 비율(% of Valuable Exits) : 일반적으로 홈페이지를 떠나는 것은 성과 지표로 삼지 않지만, 유저들이 방문의 목적을 달성하고 홈페이지를 이탈하는 것은 좋은 이탈이라 할 수 있으므로 이를 추적하는 것.

전환율을 넘어서

전환율을 넘어선다는게 어떤 의미인지 짐작이 잘 가지 않지만…책 내용으로 추정컨데 단순히 전환율을 체크하는 데서 그치지 않고, 전환율 개념을 이용하여 그 이상의 수익을 증가시킬 수 있는 부분에 초점을 맞추어야 한다고 이야기 하는 것 같다.

• 장바구니와 계산 취소 :
  • 장바구니 취소비율(Cart Abandonment) : 1 - (결제 프로세스를 시작한 전체 유저 수 / 제품을 장바구니에 담은 전체 클릭 수(유저수?))

  • 계산 취소비율(Checkout Abandonment) : 1 - (계산을 완료한 전체 유저 수 / 계산을 시작한 유저 수 )

  • 책에 나와 있는 그대로 공식을 작성했는데, 아무래도 장바구니 취소비율에서 계산 프로세스를 시작한 전체 유저수를 클릭 수로 나누는 것이 이해가 되지 않는다. 만약, 제품을 장바구니에 담은 전체 클릭 수가 아니라 유저 수라면, 제품을 장바구니에 담은 전체 클릭 수 중 일부는 계산 프로세스를 시작할 것이므로, 장바구니에 담았으나 결제 프로세스를 이어가지 않은 것을 뜻할 수 있을 것 같다.

계산 취소비율은 꽤나 클리어하게 계산을 시작했으나 계산을 취소한 비율을 잘 나타내고 있는 것처럼 보인다.

• 구매 전환 일수와 구매 전환 방문 수

  • 구매 전환 일수(Days to Purchase)는 웹사이트에서 구매가 일어나는데 필요한 날짜수의 분포를, 구매 전환 방문 수(Visits to Purchase)는 구매까지에 필요한 방문 수를 의미한다.

  • 실제로 이 지표들을 어떻게 구할 지를 생각해보니 애매한 부분이 바로 ‘시간’이다. 이 날들을 구하는 것은 어렵지 않을 수 있으나, 구매까지 필요한 날짜를 유저가 맨 처음 사이트를 방문한 것을 기준으로 하면 그 지표는 비즈니스 초창기에는 쓸 수 있지만, 그 이후에는 의미가 많이 없을 것 같다.

  • 아는 지인 중 이러한 지표를 직접 산출하는 분에게 물어보니, 기간에 대한 것은 해당 지표를 산출하는 상황이나, 업계 등등 여러 모로 달라질 수 있다고 한다. 구매 전환 일수든, 방문 수 든간에 의미가 있으려면 적절한 기간 산출이 필요해보인다.

• 평균 객단가
  • 전환율이 올라간다해도 매출이 줄어들 수 있다는 것은 얼핏 생각해보면 자명한 사실이다. 전환율만을 사용헀을 때 발생할 수 있는 이러한 문제들을 고려하여 평균 객단가(Average Order Value)를 함께 고려 해야 한다. 평균 객단가는 전체 매출액을 주문 수로 나누어서 구한다. (객단가는 주문 수가 아닌 유저수로 나누는 것이 아닌가?)
• 주요 목적(전환될 수 있는 것 찾기)
  • 유저들이 웹 사이트를 방문하는 목적은 한 가지가 아니라는 뜻이다. 전자상거래 쇼핑몰이라 하더라도, 어떤 유저는 상품 구매가 목적이지만, 어떤 유저는 할인 상품을 보러오거나, 어떤 유저는 질문을 하러 오거나 할 수도 있다. 때문에 전환은 단순히 방문한 유저들의 구매를 유도하는 것 뿐만 아니라, 방문 목적을 달성하게 하는데 초점을 맞춰야 한다.

거시/미시 전환율 측정

• 거시 전환율(Macro Conversions)과 미시 전환율(Micro Conversions)은 앞서 말한 ‘주요 목적’ 파트의 내용과 유사하다. 유저들이 웹 사이트에 한 가지 목적만을 가지고 방문하는 경우는 없으므로, 전체적인 전환율을 설정하여 이를 측정하는 것을 집중하되, 최적의 성과를 위해서는 미시 전환율 역시 측정해야 한다는 것이다. 앞서 말한 예시에서는, 거시 전환율을 상품 구매와 관련된 전환율로 설정하고, 수익 증대에 초점을 맞춘다면, 할인 상품을 보러오는 유저들이 원하는 정보를 보고 가게 하거나, 질문을 하러 오는 유저가 답변을 얻는 것들을 미시 전환율로 설정하고 이를 관리해야 한다고 이야기 한다.

6장.’왜’라는 질문 해결하기 : 정성적 데이터 활용

• 6장 내용의 웹 사이트의 UI/UX 관점에서 유저들이 실제로 사용하는 것을 관찰하거나, 실제 사용에 대한 데이터를 수집하고 데이터를 분석하거나, 설문 조사를 하는 등 정성적인 데이터를 직접 수집하여 웹 사이트를 개선하고자 하는 내용을 담고 있다.

• (번역은 여전히 아쉽지만) 좋은 내용을 담고 있으나, 당장 필요한 내용도, 관심이 가는 내용도 아니기에 어떤 내용이 담겨져있는지 정도로만 파악하고, 이후에 관심이 가 읽게 되면 다시 내용을 새로이 정리하는 것이 좋을 것 같다. 지금 읽어봤자 기억도, 활용도 전혀 못할 것 같으므로…