몰락한 퍼포먼스 마케팅의 대안? 전환율 최적화의 모든 것

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⚡ 이런 내용이 담겨져 있어요

전환율 최적화란 무엇이고 왜 떠오르고 있는지 알아봤어요.
전환율 최적화 프로세스에는 어떤 것이 필요한지 정리했어요.

Q. 안녕하세요! 먼저 전환율 최적화(CRO)란 무엇인지 간단하게 설명해주세요.

Conversion Rate Optimization이라고도 불리는 전환율 최적화를 이해하기 위해서는 먼저 전환과 전환율이라는 개념에 대해 이해할 필요가 있습니다.

전환은 목표로 하는 행동을 웹사이트에 방문한 유저가 실행하는 것을 의미합니다. 여기서 목표로 하는 행동이란 설정하기 나름인데요, 대표적으로 제품 구매, 구독, 이메일 제출 등이 있습니다.

전환율은 말 그대로 전체 방문자 중 전환이 발생한 횟수를 비율로 나타낸 것입니다. 예를 들어 지난 주 우리 자사몰에 1,000명의 고객이 방문해서 그 중 30건의 판매가 일어났다고 가정해볼게요. 이 경우 판매 건 수 30을 방문자 1,000명으로 나눈 값에 100을 곱해 최종적으로 3%라는 전환율이 나오게 됩니다.

전환율을 이해하기 쉽도록 공식으로 나타내면 다음과 같습니다.

위 내용을 이해했다면 전환율 최적화를 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. 말 그대로 전환율을 최적화하는 과정인데요, 좀 더 풀어보자면 웹사이트에 방문한 유저로부터 목표로 하는 행동의 비율을 높이기 위한 마케팅 최적화 프로세스라고 할 수 있죠.

웹사이트라는 가상의 공간을 기준으로 여기에 유입되기 전까지는 광고와 홍보의 역할이 중요하다면 유입된 이후에는 전환율의 역할이 중요합니다. 이미 방문한 고객으로부터 더 많은 가치를 창출하는 역할을 하기 때문이죠. 이를 위해 고객의 행동을 분석하고, 웹사이트의 다양한 요소를 테스트하고 개선하는 과정을 전환율 최적화라고 할 수 있습니다.

Q. 전환율 최적화라는 용어는 비교적 최근에 쓰이기 시작한 것으로 보이는데요, 그 이유가 무엇인가요?

확실히 다른 마케팅 용어에 비해 최근에 사용되고 있는 것 같습니다. 명확하게 특정 이유가 있는 것은 아니지만 몇 가지 생각해 볼만한 지점이 있습니다.

1. 디지털 광고 경쟁 심화

첫 번째는 디지털 광고의 경쟁이 점차 심화되고 있다는 점입니다. 이미 수 년 전부터 전체 마케팅 예산 중 절반 이상이 디지털 광고에 사용되고 있습니다. 이에 따라 디지털 광고를 집행하는 광고주도 더욱 많아졌죠.

또한 광고 플랫폼들 역시 지속적으로 광고 단가를 올려왔습니다. 결과적으로 동일한 비용으로 얻을 수 있는 트래픽의 숫자가 점차 줄어들다 보니 상대적으로 웹사이트에 유입된 이후 전환율을 올리는 방식이 그 대안으로 제시되고 있다는 점입니다.

2. 광고 머신러닝의 고도화

두 번째는 광고 플랫폼의 머신러닝이 점차 고도화 되고 있다는 점입니다. 구글이나 메타와 같은 빅테크의 광고 플랫폼은 광고주의 성과 향상을 위해 사용자의 데이터를 사용하고 있는데요, 이 데이터를 분석하는 머신러닝이 고도화 됨에 따라 역으로 광고 운영자가 신경 쓸 부분은 점차 줄어들고 있습니다. 그러다보니 광고 운영 단계에서 세팅값을 조정하는 것 보다 웹사이트 전환율에 신경을 쓰는 것이 보다 효과적입니다.

3. 웹기술의 발전과 다양한 솔루션

마지막으로 웹기술의 발전을 꼽을 수 있습니다. 웹 기술이 계속해서 발전하고 있고 그로 인해 웹사이트를 분석하거나 다양한 A/B 테스트 솔루션이 출현했죠. 이를 통해 전환율에 영향을 미치는 요인을 파악하고 개선할 수 있는 기반이 마련되었습니다.

이러한 배경들이 복합적으로 작용하면서 그 중요도가 조금씩 대두되기 시작한 것으로 보입니다.

2020년에 들어서야 본격적으로 사용되기 시작했다 <출처: 구글 트렌드>

Q. 그렇군요. 그렇다면 전환율 최적화 프로세스를 진행하기 위해서는 어떤 것들이 필요한가요?

1. 목표 설정

가장 먼저 필요한 것은 전환 목표를 무엇으로 할지 결정해야 합니다. 예를 들어 이커머스 쇼핑몰의 경우 방문자가 제품을 구매하는 것이 가장 중요하겠죠. 그래서 구매 전환을 목표로 최적화 하는 경우가 많습니다. 구독 요금제 SaaS의 경우 구독 시작이나 체험판 사용을 목표로 하기도 합니다. 혹은 리드 확보를 위해 휴대폰 번호나 이메일과 같은 연락처 제출을 목표로 하는 경우도 있습니다.

만약 목표의 전환당 비용이 너무 크거나 예산이 넉넉하지 않은 경우 그보다 상위 단계의 전환을 목표로 하여 충분한 테스트를 진행하는 경우도 있습니다. 예를 들어 이커머스의 경우 구매보다는 장바구니 담기가 더 상위 퍼널이기 때문에 장바구니 담기를 최적화 하는 방식입니다.

어떤 목표든 간에 가급적 측정 가능하고 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요합니다.

2. 테스트 대상

목표가 정해졌다면 다음으로는 어떤 요소를 테스트할 것인지 결정해야 합니다. 가급적이면 목표에 영향을 많이 주는 요소부터 테스트하는 것이 좋습니다. 예를 들어 구매 전환을 최적화 하고자 한다면 구매에 영향을 많이 미치는 가격, 할인, 리뷰, 상세페이지와 같은 요소를 테스트하는 것이 좋겠죠. 또 회원 가입이나 리드 확보를 최적화 하고자 한다면 CTA 버튼이나 헤드라인, 추천사, 페이지 속도 등을 테스트 해보는 것이 좋습니다.

3. 테스트 도구

테스트 대상을 정했다면 그 요소를 테스트할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 대표적인 A/B 테스트 솔루션으로는 Optimizely, VWO, Hotjar, IFDO 등이 있으며 각 솔루션의 특징과 장단점을 살펴보고 결정해야합니다. 테스트 도구에 대해서는 추천 A/B 테스트 툴 항목을 참고해보세요.

4. 샘플 크기

룰렛 게임을 예로 들어볼게요. 홀수와 짝수의 기대 승률은 각각 어떻게 될까요? (계산의 편의상 0을 제외하면) 당연히 50% 입니다.

룰렛을 한 판 했습니다. 저는 홀수에 걸고 상대방은 짝수에 걸어서 제가 이겼다고 가정해볼게요. 이 경우 홀수의 승률은 100%, 짝수의 승률은 0%입니다. 저는 홀수의 승률이 100%니 홀수에 올인을 했습니다. 이는 올바른 결정일까요?

터무니 없는 의사결정이지만 전환율 최적화에서는 이런 케이스가 심심치 않게 일어납니다. 많은 분들이 실험에는 충분히 큰 숫자의 샘플 크기가 필요하다는 점을 간과합니다. 샘플의 크기가 충분하지 않다면 여러가지 요인으로 인해 편향된 결과를 얻을 수 있기 때문에 실험의 신뢰도가 떨어집니다. 충분한 숫자의 샘플을 확보하세요.

어느 정도 크기의 샘플이 필요한지 궁금하다면 A/B 테스트 시 주의점 항목을 참고해보세요.

Q. 테스트를 할 수 있는 요소는 구체적으로 어떤 것이 있을까요?

1. 제품 이미지

제품의 이미지는 우리가 정보를 인식하는 가장 중요한 요소이며 최적화로 개선할 수 있는 여지가 굉장히 큰 요소입니다. 특히 이커머스에서는 온라인에서 제품을 만져볼 수 없기에 고화질의 다양한 제품 사진을 제공하는 것이 중요합니다.

2. 텍스트

사용자가 1차적으로 이미지를 통해 정보를 인식했다면 그 이후에 추가로 정보를 제공하는 요소는 텍스트입니다. 이 요소는 이미지로 채울 수 없는 정보를 제공하며 논리에 기반한 설득을 할 수 있습니다. 텍스트의 길이가 긴 것이 좋은지, 짧은 것이 좋은지에 대해서는 갑론을박이 있지만 중요한 것은 명확하고 가독성이 높게 작성되어야 한다는 점입니다.

3. CTA 버튼

CTA(Call-To-Action) 버튼은 제품 페이지나 콘텐츠의 하단에 추가되어 사용자가 자연스럽게 다음 퍼널로 이동하는 경로를 제공합니다. CTA 버튼은 전환율에 미치는 영향이 가장 큰 요소 중 하나로 텍스트, 색상, 위치, 모양 등 다양한 변수를 테스트해보세요.

4. 배너

웹사이트에서 다른 페이지로 이동할 수 있는 가장 일반적인 방법은 배너입니다. 이 배너를 얼마나 잘 설계하고 배치하냐에 따라 전환을 만들 확률이 엄청나게 차이날 수 있습니다. 배너에는 상단 띠배너, 메인 배너, 슬라이드 배너, 팝업 배너 등 여러 유형이 있기 때문에 다양하게 테스트를 해보는 것이 좋습니다.

5. 가격

가격은 소비자가 가장 민감하게 반응하는 요소 중 하나입니다. 다른 영역에서 설득이 되었다 하더라도 가격으로 인해 이탈하는 경우가 발생하는 만큼 가장 마지막의 요소라고 할 수 있죠. 그렇기에 보다 심층적이고 다양한 테스트가 필요합니다. 가격을 최적화 하는 방법에 대해서는 A/B 테스트 사례와 적용 방법을 참고해보세요.