Funnel 분석 - 이탈 구간 데이터분석

회사에서는 성과가 안나면 문제점을 찾아 개선하려고 노력한다.

우리회사에서는 그 첫번째를 고객의 이탈이 어디서 많이 일어나느냐. 즉 이탈율 관리를 가장 먼저한다.

반대로 이탈이 적어서 예약율,방문율이 올라간다면 성과로 취급하고 이 성과를 각 부서별 KPI로 관리하고있다.

그럴 때 가장 많이 쓰는 방법이 Funnel 분석이다.

1. Funnel 분석이란?

Funnel 분석은 고객이 최종 목표(방문, 예약, 결제 등)에 도달하는 여정의 각 단계를 추적하여, 이 과정에서 고객이 어디에서 이탈하는지를 파악하는 데이터분석 방법이다. Funnel 분석을 통해 각 단계별 이탈율과 목표 달성율을 분석함으로써, 매출 증대와 마케팅 효율성을 최적화 또는 문제 개선을 할 수 있다.

 

2. Funnel 분석의 목적

Funnel 분석의 가장 큰 목적은 고객의 전환 과정에서 발생하는 이탈을 최소화하고 전환율을 높이는 것이다.

예를 들어, 신규 방문자가 결제 직전에 이탈하는 경우, 결제 과정을 최적화하여 더 많은 고객이 구매를 완료하도록 유도할 수 있다.

 

분석단계

1. 고객 여정 단계 정의
2. 단계별 이탈률 측정 및 파악
3. 이탈 원인 분석
4. 이탈구간 개선 방안 도출

3. Funnel 구간 정의 (= 고객 여정단계 정의)

현재 우리 서비스의 고객 여정을 정의하고 각 단계를 명확하게 나누어 트래킹한다.

1. 유입: 고객이 특정 채널을 통해 첫 서비스 연결
2. TM : 고객과 연락을 시도하며 예약 여부를 확인.
3. 고객 방문: 고객이 실제 방문하여 첫 번째 단계가 완료.
4. 상담 진행: 방문 후 서비스에 대한 상담 진행.
5. 결제: 상담 후 고객이 결제를 완료.
6. 서비스 이용: 결제한 서비스 이용.
7. 재구매: 이후 추가 서비스 또는 재구매 발생.

이러한 고객 여정을 설정함으로써 각 단계에서의 이탈율과 전환율을 추적하고 분석한다.

필요 시, 세부 단계의 Funnel 정의를 추가하여 문제가 발생하는 특정 지점을 파악할 수 있다.

4. Funnel 분석 단계별 이탈률 측정 및 파악

1. 데이터 수집

Funnel 분석의 첫 번째 단계는 필요한 데이터를 확보하는 것이다. 이게 사실 제일제일제일 중요한 부분이고, 이 부분이 명확하지 않으면 다음 단계들은 사실상 무의미하다...

• 마케팅 채널별 유입 데이터
• 방문 예약 및 실제 방문 데이터
• 상담 및 결제 정보 등

고객이 어느 채널을 통해 유입되었고, TM과의 컨택 이후 예약과 방문을 성공적으로 완료했는지, 상담 중에 이탈했는지 등 각 단계를 구조적으로 파악해야 합니다. 마케팅 채널에서부터 방문 후 재구매 여부까지 모든 고객 행동을 데이터로 남겨야 한다. 

 

2.데이터 전처리 및 구조화

• 고객 ID 기반 통합 데이터셋 구축
• 시계열 기반 여정 추적
• 채널별 성과 분석 등

Funnel 정의 단계별로 고객수를 집계할 수 있도록 Google Sheets, SQL, Python 등을 활용해 고객의 전체 여정을 데이터화하고, 각 단계별 이탈율을 계산한다.

예를 들어, 고객이 방문한 날짜, 상담 성공률, 결제 여부 등을 종합하여 데이터를 파악할 수 있도록 정제하는 단계이다.

 

3. 이탈율 파악

고객이 특정 단계에서 이탈한 경우, 해당 구간에서의 이탈율을 파악합니다. 예를 들어, 상담 후 결제 전 단계에서 이탈율이 높은 경우, 결제 유도 과정에서의 문제점을 분석하고 개선 포인트를 찾는 것이 필요하다.

 

4. 세부 원인 분석

특정 구간에서의 이탈율이 높다면, 구체적인 원인을 파악해야 한다. 고객이 방문 예약을 완료하지 않았거나 상담 후 결제를 하지 않은 이유는 무엇인지, 각 원인을 분석해 이탈율을 줄일 수 있는 액션아이템을 제시한다.

 

5. 데이터 시각화

나는 보통 일회성으로 데이터를 빠르게 파악해야할 때는 스프레드시트로 데이터 집계 및 차트로 시각화를 해서 확인하는 편이긴 하나,

데일리로 이탈율을 의사결정권자들에게 보고하고 구조화가 필요할때는 BI툴이나, 대시보드를 구성하여 제공한다. 

 

5. Funnel 분석을 통한 이탈구간 개선 

• 결제 전 이탈이 높은 경우: 결제 페이지의 사용자 경험을 개선하거나, 결제 유도 프로모션을 제공하여 이탈율 축소
• TM 부서의 성과 저조: TM 부서의 교육 강화 및 전략 변경을 통해 컨택 성과를 개선
• 방문 후 상담 전 이탈: 방문 후 상담까지의 대기 시간을 단축하거나 불편사항 개선을 통해 고객 만족도를 높임

이렇게 단계별 데이터를 모니터링하다 보면, 어느 지점에서 이탈이 많이 발생하는지 파악할 수 있다.

예를 들어 방문 예약 단계에서 이탈률이 높다면, 예약 프로세스 개선이 필요한 것

 

6. 결론

Funnel 분석은 고객 여정의 각 단계를 최적화함으로써 매출 증대와 고객 이탈율 감소라는 두 가지 목표를 달성하기 위한 접근 방법이다.

분석을 통해 각 부서는 고객 여정의 각 단계를 명확히 이해하고, 필요한 개선점을 도출한다. 단순히 이탈율을 확인하는 것에 그치지 않고, 단계별 원인 분석과 해결책을 도출하여 비즈니스 성과를 최적화하는 것이 핵심이다. 특히 이탈율을 관리하고 개선하는 과정에서 고객 경험을 더욱 만족스럽게 만듦으로써, 매출 증대와 고객 재구매율 향상이라는 방향으로 진행할 필요가 있다.

 

 

Funnel 분석 = 매출 증대와 고객 이탈 최소화를 위한 데이터 기반 접근법