퍼널분석(Funnel Analysis)은 고객이 방문부터 최종과정에 이르기까지의 단계별로 이탈하는 현상을 밑으로 내려갈수록 좁아지는 깔대기(퍼널, Funnel)모양에 빗대어 만들어진 분석방법이다.
단순하게 방문하는 순간부터 가입까지 도달하는 과정을 나누어 단계별 고객 수를 세는 것도 의미있지만, 각 단계들이 고객 행동 관점에서 어떤 의사결정이 필요한지, 그래서 왜 다음 단계로 넘어가지 않는지 알기 위해서는 마케팅 관점에서 퍼널 분석 모델을 선택하고 자사 프로세스에 적용해볼 필요가 있다.
퍼널 분석 기본 모델(AIDA)
퍼널 분석은 여러가지 모델이 있어서 시대에 따라 점점 발전한 것처럼 보이지만, 고객 행동을 분석하는 것이 목적이다보니 새로운 채널과 구매방법이 등장할 때마다 이에 따른 모델이 만들어지면서 생긴 현상으로 최신 모델이라 해도 자사 비즈니스 구조가 전통적인 방식에 속해 있다면 예전 모델이 더 적합할 수 있다.
특히, 최신 모델일 수록 디지털과 소셜 활동 등에 초점을 맞추고 있어서, 각 모델별로 차이점을 살펴본 후 자사 사업 구조나 분석하고자하는 프로세스에 적합한 것을 선택하는 것이 좋다.
그러면, 만들어진지는 좀 오래되었지만 가장 범용적이며, 널리 사용되는 AIDA모델을 살펴보면서 퍼널 분석의 단계별 과정을 알아보자.
| 단계 | 단계별 설명 |
| Awareness (인지) |
상품 및 서비스를 인지하고 관심을 가지는 단계 |
| Interest (흥미) |
서비스 이용을 시작하거나 의미 있는 방법으로 관심을 표현한 단계 |
| Desire (의욕) |
상품/서비스의 가치를 체감하고 구매 및 가입을 결정하는 단계 |
| Action (행동) |
최종적으로 결정이 끝나고 사용이 전환되는 단계 |
인지, 흥미, 의욕, 행동의 4단계로 구성된 AIDA모델은 광고를 접하거나 매장을 방문한 것으로 시작하여 상담 및 체험과정 등을 거친 후 최종 구매에 이르는 단계로 구성되어 있다.
채널이나 판매방식에 무관하게 범용적으로 적용할 수 있으며 4단계의 가장 간단한 모델이지만, 퍼널 분석을 도입하기 전에는 측정하지 않거나 장부에 기록되지 않는 인지와 흥미단계를 관리하는 것에 중요한 의미가 있다.
인지와 흥미 단계는 마케팅 관점에서 고객에게 광고가 노출되었는지 그리고 해당 광고를 본 후 고객이 매장에 방문했는지를 측정하는 고객 진입 과정에 해당한다.
보통 광고와 상품간의 갭이 클 수록 실제 상품을 본 고객이 실망하여 의욕단계로 넘어가는 수가 줄어들며, 상품에는 만족했지만 가격이나 혜택이 망설여진다면 행동으로 이어지지 않는다.
물론, 인지와 흥미단계에서도 광고를 통해 고객은 인지했으나 타겟팅이 되지 않았다면 흥미 단계로 전환되지 않는다.
그래서 퍼널 분석은 고객이 자사의 제품을 처음 접하는 인지단계부터 채널과 광고를 나눠서 측정하면 매체별 효과나 채널별 진입 고객이 최종 구매단계까지 얼마나 도달하는지 비교해볼 수 있다.
퍼널 분석 모델별 비교와 최신 모델(AARRR)
앞서 말했듯이 퍼널 분석에는 여러가지 모델이 있다. AIDA모델에 단계를 추가하거나 판매방식에 맞게 변경된 모델들로 시중에 나와 있는 모델을 살펴보면서 간단하게 차이점과 활용 범위를 짚어보자.
1) AIDMA모델
Attention(주목) → Interest(흥미) → Desire(욕구) → Memory(기억) → Action(구매)
AIDMA모델은 AIDA모델에서 Memory(기억)단계를 추가하여 상품을 찜해두고 나중에 구매하거나, 상품을 구매하려고 맘 먹었지만 여러 상품을 비교하여 가입하는 등의 고객 행동을 분석하기에 적합하다.
특히, 견적을 산출하는 과정이 필요한 보험, 자동차, 부동산 등의 상품은 Memory단계에 머물러 있는 경우가 많으니 AIDMA모델을 활용하면 고객이 어떤 단계에 머물러 있는지 쉽게 파악할 수 있다.
2) AISAS모델
Attention(주목) → Interest(흥미) → Search(검색) → Action(구매) → Share(공유)
욕구를 검색으로 변경하고, Share(공유)를 추가한 AISAS모델은 인터넷과 스마트폰을 통해 매장을 방문하거나 상담을 거치는 것보다 검색을 통해서 정보를 탐색한 후 구매가 끝나면, 이를 공유하는 단계까지 디지털 채널로 인해 변화한 고객행동을 반영한 모델이다.
앞서 AIDMA모델에 적합했던 보험 등의 고관여 상품들은 검색을 해보더라도 결국 견적이나 상담이 필요하기 때문에 AISAS모델은 적합하지 않으며 상품 구성이 단순하여 비교하기 쉽거나 온라인에서 후기 등을 쉽게 찾아볼 수 있는 상품에 적합하다.
AISAS모델에 처음 적용된 Share(공유)단계는 고객 행동 관점으로는 구매 이후에 발생하지만, 데이터 상으로는 공유(소개)받은 고객이 진입했을 때야 비로서 측정 가능할 수도 있으니, 분석 과정에서 좀 더 정교한 데이터 수집이 필요하다.
3) AARRR모델
Acquisition(방문) → Activation(가입) → Retention(유지) → Revenue(수익화) → Referral(추천)
AARRR모델은 AISAS모델에서 한발짝 더 나아가 구매로 이어지는 검색, 욕구, 기억 등의 과정은 전부 생략하고 구매고객이 수익화를 거친 후 추천까지 하는 과정을 측정하고 있다.
과거 재 구매와 충성고객에 대해 처음으로 소개했던 CRM(고객관계관리)을 연상시키는 AARRR모델은 역설적이게도 가장 최근에 발표되어 각광받고 있는 모델로 퍼널분석만으로도 기업의 판매 건전성을 관리할 수 있다.
물론 추천는 퍼널 분석의 도입취지와는 조금 멀어진 감이 있고, 필자 개인적으로는 별도로 분석하는 것이 좋아보이지만, 판매과정에 수익화와 추천을 연장선에 두고 한꺼번에 관리한다는 측면에서 충분한 의의가 있다.
또한, 채널별로 판매방식이 다르다면 퍼널 분석만으로도 채널별 충성도를 측정할 수 있다는 장점도 가진다.
퍼널 분석의 추가 활용 방법
퍼널분석은 소비자로써 공감이 가는 부분이 많아서, 기업 내 여러 담당자들에게 쉽게 설명하고 납득시킬 수 있는 장점이 있다. 특히 고객이나 시장을 세분화한 복잡한 보고서보다 직관적이고 빠르게 모니터링 할 수 있기 때문에 현황판을 만들어 전 직원이 활용하거나 영업목표 등을 수립하는데에도 도움이 된다.
분석 담당자에게도 고객의 구매과정을 단계별로 쪼개어두면 연령, 성별 등의 고객정보나 과거 구매품목 또는 매장 진입 전 고객의 행태정보 등을 통해서 이탈원인을 더 자세하게 들여다볼 수 있다.
고객 정보를 추가로 분석한다면 해당 고객의 다음 단계로 넘어가지 않는 이유를 좀 더 정확하게 추론할 수 있으며, 이를 토대로 더욱 정교하게 상품이나 가격 등을 조정할 수도 있다.
'쉽게 쓴 데이터·AI 지식 > 데이터' 카테고리의 다른 글
| 플랫폼 데이터 관점에서 API의 역할 (109) | 2023.10.24 |
|---|---|
| 스마트폰에서 위치 데이터를 수집하는 방식 (89) | 2023.08.22 |
| 금융마이데이터서비스(통합 자산 조회)와 미 가입 시 대안 (65) | 2023.07.04 |
| 데이터 분석 실무의 핵심! 드릴 다운(Drill-Down) (41) | 2023.06.23 |
| 코호트, 피어그룹, 페르소나의 차이점과 쉽게 구분하는 방법 (11) | 2023.06.09 |