회원가입, 첫 구매, 재구매 퍼널을 정의하여 각 구간별 고객의 전환율, 전환속도를 분석합니다.
전환율이 높을수록, 전환속도가 빠를수록 강력한 커머스 비즈니스를 운영하고 있다고 볼 수 있습니다.
누적 분석을 통해 창사 이래의 트렌드를 쉽게 파악할 수 있으며 일별/주별/월별/분기별/년별 선택을 통해 직전 기간 대비 전환율이 얼마나 개선되었는지 확인할 수 있습니다.
퍼널 분석이란?
라플라스 그로스 분석 - 퍼널 분석 차트를 참고해주세요.
특정 결과에 도달하는데 필요한 단계와, 각 단계를 통화하는 사용자 수를 파악하기 위한 분석 방법입니다. 이 때 사용자의 흐름을 시각화하는 모형이 깔때기와 유사한 모습을 띠고 있어 퍼널 분석이라고 이름이 붙여졌습니다.
퍼널 분석을 통해 우리는 고객들의 다음 단계로 얼마나 빨리 어떤 주기로 넘어가는지 혹은 이탈 원인이 무엇인지 이탈 고객들의 특징을 파악하여 각 퍼널의 전환율을 향상 시킬 수 있습니다.
퍼널 분석 활용 가이드
- 첫 퍼널 유입기간을 선택해주세요
- 기간 단위는 [일별], [주별], [월별], [분기별], [년별]로 제공하고 있습니다.
분석하실 기간이 길고 데이터가 많고, 단위가 짧을 수록 AI가 시각화하는데 걸리는 시간이 오래걸릴 수 있습니다.
- 전환 판단 조건
on|off on: 처음 시작 퍼널부터 마지막 퍼널까지 N일 이내 행동을 완료한 고객만 트래킹 할 수 있습니다.off: 처음 시작 퍼널부터 마지막 퍼널까지 모든 고객들을 트래킹합니다.
- 분석 단위(브랜드 - 채널) 선택
- 퍼널 단계 선택
- 확인하고 싶은 퍼널(
회원가입,첫구매,재구매)만 선택하여 각 퍼널별 전환율 및 전환 속도를 확인할 수 있습니다. - 예시
- (첫 퍼널 기간 2022-10-01 ~ 2022-10-31 동안)
회원가입-첫 구매-재구매까지의 퍼널 지표 확인 - (첫 퍼널 기간 2022-10-01 ~ 2022-10-31 동안)
첫구매-재구매퍼널 지표 확인
퍼널 분석 해석
- 2022년 8월 퍼널을 조회해보면
- 회원가입자 569명 - 첫구매 394명 (394명/569명 = 69.24%)가 전환이 되었고 이 퍼널의 전환속도는 평균적으로 1174분(19시간) 정도 걸렸고 중앙값은 4분 정도의 시간이 소요되었음을 알 수 있습니다. 그런데 평균값과 중앙값의 차이가 굉장히 크죠? 19시간(평균값)과 4분(중앙값) 중 어떤 값이 회원가입 - 첫구매 퍼널의 전환속도를 더 잘 대표하는 값일까요? 회원가입 - 첫구매 퍼널이 전환속도를 평균값으로 19시간이라는건 상식적으로 이해가 되지 않는 값입니다. 아무래도 고객별 전환속도의 편차가 큰 걸로 파악할 수 있습니다. 그래서 이 데이터에서는 중앙값인 4분이 회원가입-첫구매 퍼널의 전환속도라고 해석하시면 됩니다.
평균값과 중앙값의 차이가 뭔가요?
우리가 평균값과 중앙값을 알기전에 왜 이 값을 구하는걸까요? 바로 대표 값을 파악하기 위함이죠. 즉 데이터를 설명하기 위한 대표적인 값을 의미합니다. 이 값을 통해 우리가 액션에 중요한 대표 데이터를 갖고 의사결정을 내리기 때문에 대표 값으로 어떤걸 볼 지 판단해야됩니다.
이 때 가장 자주 쓰이는 대표 값은 평균, 중앙값, 최빈값이 있는데 라플라스는 평균과 중앙값을 제공하고 있습니다.
우리가 데이터 분석시 사용하는 평균은 표본을 모두 더한 후 표본의 수로 나눈 산술 평균값입니다. 다양한 분석툴에서 이 방식으로 계산을 합니다. 하지만 매우 많은 약점을 갖고 있습니다. 데이터의 편차가 커질 수록 평균값은 의미를 잃을 수 있습니다. 그래서 여러가지 값을 함께 봐야합니다.
중앙값은 표본에서 중앙에 위치하는 값 또는 표본의 절반을 차지하는 값입니다. 쉽게말하면 데이터를 크기 순으로 나열한 다음에 가장 중앙에 위치하는 값입니다.
