[코드잇 스프린트] Weekly Paper 4 - 쇼핑몰 앱의 구매 전환 문제 분석과 이벤트 설계 방안

이 글은 코드잇 스프린트 데이터 분석가 과정 위클리 페이퍼 작성 기록입니다.

Q1.

쇼핑몰 앱을 운영하는데, 신규 가입자 수는 늘었지만 전체 매출은 정체 중입니다. 이 상황을 분석하기 위해 퍼널 분석과 코호트 분석 중 어떤 분석을 먼저 해보겠나요? 이유를 설명해 보세요.

어떤 분석을 먼저 해보겠는가 → 퍼널 분석

신규 가입자 수가 늘고 있다는 것은, 일단 유입 자체는 잘 되고 있다는 뜻으로 볼 수 있다. 그런데도 전체 매출이 정체되어 있다면, 문제는 유입 이후 구매 전환 과정 어딘가에서 발생하고 있을 가능성이 크다.

지금 먼저 봐야 하는 것은

• 사람이 왜 안 들어오지?가 아니라
• 들어온 사람이 왜 돈을 쓰지 않지?”니까!

퍼널 분석을 먼저 보는 이유

퍼널 분석은 사용자가 서비스 안에서 어떤 흐름으로 움직이는지, 그리고 어느 단계에서 많이 이탈하는지를 확인하는 데 적합하다.

예를 들어 아래와 같은 흐름을 볼 수 있다.

• 회원가입
• 상품 상세 페이지 조회
• 장바구니 추가
• 결제 완료

이 흐름에서

• 예시 1. 상품 상세 페이지까지는 많이 보는데 장바구니 추가가 적다
  • 결제 시스템 문제라기보다는, 상품 가격이 애매하거나, 상세 설명이 부족하거나, 후기 신뢰도가 낮거나, 상품 자체가 매력적으로 안 보이는 문제일 수 있음
• 예시 2. 장바구니까지는 가는데 결제 완료가 잘 안 된다
  • 배송비가 갑자기 부담되거나, 쿠폰 적용이 복잡하거나, 결제 수단이 불편하거나, 결제 직전에 회원 인증 같은 귀찮은 과정이 있을 수도 있음

이런 식으로 병목 구간을 빠르게 찾을 수 있다.

코호트 분석은?

코호트 분석은 특정 시점에 유입된 사용자들이 시간이 지나면서

• 얼마나 다시 방문하는지
• 얼마나 재구매하는지
• 유지율이 어떤지

를 보는 데 강점이 있다. 즉 장기적인 유지나 재구매 패턴을 보기에는 좋다. 하지만 지금 상황은 그 이전 단계인 현재 구매 전환 구조 자체에 문제가 없는지를 먼저 확인해야 하는 상태라고 생각한다. 쉽게 말하면

• 코호트 분석은 들어온 사람이 나중에도 남는가를 보는 데 적합하고
• 퍼널 분석은 지금 어디서 빠지고 있는가를 보는 데 적합하다.

이 상황에서는 후자가 더 급하다고 본다.

Q2.

온라인 쇼핑몰의 '상품 상세 페이지 → 장바구니 추가 → 결제 완료' 흐름에서 트래킹할 이벤트를 3가지 정의해 보세요. 각 이벤트명과 함께 수집해야 할 속성(property)을 2~3개씩 제안해 주세요.

view_product_detail (상품 상세 페이지)

사용자가 상품 상세 페이지를 본 시점이다. 퍼널의 시작점이기 때문에 이후 장바구니 전환율, 구매율을 계산할 때 기준이 된다.

 

수집할 속성

• product_category
  • 어떤 카테고리에서 상세 조회 후 이탈이 많은지 보기 위해
  • 카테고리별 차이를 볼 수 있음
• discount_rate
  • 할인률이 사용자 반응에 영향을 주는지 보기 위해
  • 할인이 관심을 만든 건지, 아니면 진짜 구매 의도까지 만들었는지를 볼 수 있음
• scroll_depth
  • 상세 페이지를 어느 정도까지 읽었는지 보기 위해
  • 상세 페이지에 들어왔다고 해서 다 읽는 건 아니기 때문임
  • 단순 조회 수보다는 더 입체적으로 해석할 수 있음

상세 조회는 많은데 장바구니 추가가 적다면, 상품 설명, 가격, 후기, 상세 페이지 구성 등의 문제를 의심해볼 수 있다.

add_cart (장바구니 추가)

사용자가 상품을 장바구니에 담은 시점이다. 단순 관심을 넘어서, 구매 의도가 생긴 단계라고 볼 수 있다.

 

수집할 속성

• page_section
  • 어디에서 장바구니 담기가 일어났는지 보기 위해 (ex. 검색 결과 / 추천 영역 / 상세 페이지 / 카테고리)
• total_price
  • 장바구니 총액이 구매 결정에 어떤 영향을 주는지 보기 위해
  • 무료배송 기준과 가까운가, 장바구니 총액이 클수록 결제 진행이 느려지는가
• stock_status
  • 품절 임박 같은 재고 정보가 행동에 영향을 주는지 보기 위해

어떤 유입 경로에서 장바구니 전환이 잘 일어나는지, 무료배송 기준이나 재고 압박이 구매 심리에 작용하는지 해석할 수 있다.

purchase_complete (결제 완료)

사용자가 결제를 최종 완료한 시점이다. 실제 매출이 발생하는 가장 중요한 이벤트이다.

 

수집할 속성

• payment_method
  • 어떤 결제 수단이 많이 쓰이는지, 특정 수단에서 이탈이 있는지 보기 위해
  • 선호 수단 분석도 가능하지만 특정 결제 수단에서 유독 실패가 많거나 이탈이 많은지 확인하는 데에 도움
• coupon_code
  • 어떤 할인/혜택이 실제 구매 전환으로 이어졌는지 보기 위해
  • 단순 쿠폰 발급 수보다 실제 사용 기여도가 중요하기 때문
• days_since_signup
  • 가입 후 결제까지 걸린 시간을 보기 위해
  • 바로 구매하는 편인지 아니면 며칠 고민하다가 사는지를 볼 수 있음

결제 수단 문제, 쿠폰 효과, 신규 가입자의 첫 구매 속도 등을 파악할 수 있다. 특히 days_since_signup는 신규 유저가 얼마나 빨리 첫 구매를 하는지를 보는 데 도움이 된다.