웹사이트 데이터 분석을 통해 이탈률을 개선하는 방법을 크게 아래의 다섯가지 항목으로 분류해보았습니다. 각각 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.
1. 세그먼트
2. 페이지 로딩 속도
3. 랜딩 페이지 최적화
4. A/B 테스트
5. 고객 의견 수렴
1. 세그먼트
이탈률 데이터의 정확한 확인을 위해서는 데이터를 나누어서 분석해야 한다.
구글 애널리틱스에서 많이 활용되는 기능인 세그먼트 설정 화면에서
웹사이트에 유입되는 고객들 중 신규 방문자의 이탈률이 유난히 높은 상황이라고 가정하여, 신규 사용자로 세그먼트를 설정, 그들의 행동을 깊이 파악할 필요가 있다.
1) 어떤 경로로 접속 후 이탈을 많이 하는지?
2) 어떤 방문 페이지에서 이탈을 많이 하는지?
위의 질문을 세그먼트별로 파악한다면, 보다 세부적인 단계에서의 대응이 가능할 것입니다.
2. 페이지 로딩 속도
페이지 로딩 속도는 고객 경험에 있어 중요한 요소이다.
구글 애널리틱스에서도 페이지 로딩시간 추적이 가능한데, 이 지표를 확인하는 방법은 다음과 같다.
구글 애널리틱스에서는 속도 추천 리포트를 통해, 해당 페이지의 속도에 영향을 주는 것이 무엇인지에 대한 분석이 가능하다.
예를 들어, 웹사이트 상의 어떤 이미지 파일의 크기를 축소하면 좋을지를 추천도 가능하다.
3. 랜딩 페이지 최적화
랜딩 페이지(혹은 방문 페이지)란, 어떠한 목적을 가지고 우리 사이트에 유입된 고객이 처음 맞이하게 되는 페이지이다.
랜딩 페이지 최적화는 이탈률 개선에도 매우 중요한 과정입니다.
온라인 광고를 보고 유입된 사용자는, 처음으로 우리의 서비스/제품을 경험할 수 있는 기회를 앞둔 고객이며
랜딩 페이지에서 그들이 기대한 것과 다른 콘텐츠가 보여진다면, 고객들은 웹사이트를 떠나가는 것은 물론,
재방문률이 현저히 떨어질 것이다.
많은 UX디자이너와 기획자, 마케터가 A/B테스트를 통해서 랜딩 페이지 개선에 힘쓰는 이유이다.
4. A/B 테스트
웹사이트 개선을 위한 A/B 테스트를 하는 이유는, 고객들이 서비스를 보다 원활하게 이용하도록 하는 동시에 성과를 향상시키기 위함이다.
웹사이트에 접속하는 고객을 두 그룹으로 나누어, 한 그룹에게는 기존의 페이지가, 다른 그룹에게는 가설을 적용하여 개선한 페이지가 랜덤으로 보여지도록 설정.
일정 기간이 지나면, 어떤 페이지에서의 성과가 더 좋았는지 파악 후 최종 페이지 개선 적용 한다.
5. 고객 의견 수렴
데이터를 분석할 때 가장 중요하지만 동시에 가장 많이 간과되기도 하는 부분이다.
구글 애널리틱스등과 같은 데이터 분석 툴은 웹사이트에 접속한 고객의 행동을 파악할 수 있는 강력한 도구이지만,
이와 같은 행동을 하는 고객의 의견까지는 파악할 수 없다.
고객의 의견을 파악하기 좋은 수단은 설문조사이다.
현재 우리 웹사이트를 이용하는 고객은 어떤 생각을 하고 있는지, 어떤 불편함이 있는지를 알기 위해서는 고객의 의견을 모아서 분석해야 한다.
아래 설문조사의 특징을 보면, 이 또한 데이터 분석과 유사하다는 것을 알 수 있다.
1) 설문조사의 목적이 무엇인지 명확해야 합니다.
2) 설문조사의 타깃이 누구인지 정해야 합니다.
3) 타깃 별 충분한 모수 확보가 가능한지 미리 파악해야 합니다.
4) 각 질문 별 답변에 대한 점수를 부여해야 합니다.
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