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매출이 안 늘어도 퍼널만 보고 계신가요? 트렌드·간격·이탈 분석으로 매출 정체를 돌파하는 방법 3가지를 알려드립니다.
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📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
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이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
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매일 GA4와 BI 대시보드를 들여다보고 있지만 정작 매출은 제자리 걸음이라는 고민을 하고 계신가요? 많은 실무자들이 퍼널이나 리텐션 같은 지표들은 꾸준히 체크하고 있지만 실질적인 매출 성장으로 이어지지 않는 상황을 마주하게 되는데요. 이런 답답함을 느끼고 계시다면, 문제는 기존의 정형화된 분석 방식에 있을 가능성이 높습니다. 오늘은 매출 정체의 진짜 원인을 찾고 실제 매출 성장으로 연결되는 데이터 분석 방법 팁을 알려 드립니다.
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퍼널 분석(Funnel Analysis)이란 사용자가 특정 목표까지 거치는 단계별 분석 방법을 의미합니다. 일반적으로 로그인 → 상품페이지 → 장바구니 → 결제 순서로 사용자의 여정을 추적하며, 각 단계에서 얼마나 많은 사용자가 이탈하는지를 파악하는 분석법으로, ‘장바구니 분석’이라고도 불리는데요. 매출 향상을 위해 어느 구간에서 고객이 떠나는지 파악하려는 목적으로 대부분의 마케터와 데이터 분석가들이 활용하는 분석 방법입니다.
대부분 퍼널 분석의 한계는 사용자들이 생각한 대로 움직인다는 착각에서 출발합니다. 우리가 설정한 퍼널대로 사용자가 움직일 것이라고 가정하지만, 실제로는 같은 플랫폼이나 서비스라도 사용자마다 제각각 다른 행동 패턴을 보여줍니다. 따라서 미처 고려하지 못했던 수만가지 경우로 고객의 행동이 발생할 수 있는 것이죠. 그런데 정해진 퍼널로만 고객을 분석하려고 하면 이런 경우를 파악하고 측정하기 어렵습니다.
동일하게 로그인부터 결제까지 도달한 사용자라도 그 과정에서 보인 행동의 깊이와 질은 천차만별입니다. 예를 들어 리뷰를 100번 본 고객과 1번 본 고객을 구분하지 못한다는 것입니다. A 고객은 다른 상품과 비교하며 장바구니에 넣었다 뺐다를 반복하며 신중하게 결제를 한다고 가정해봅시다. 반면 B 고객은 바로 구매 버튼을 눌러 즉석에서 결제를 완료하죠. 하지만 단순 퍼널 분석으로는 이 두 고객 모두 '결제 완료'라는 동일한 결과로만 보이게 됩니다. 이런 내부의 질적 차이를 놓치면 고객별 맞춤 전략을 세우기 어렵습니다.
퍼널 분석은 특정 시점의 사용자들을 정적으로 묶어서 보는 방식(정적 코호트 방식)으로 동적인 사용자 행동 변화를 제대로 파악하지 못한다는 한계가 있습니다. 예를 들어 신규 가입 후 첫 주에는 적극적으로 서비스를 이용하던 사용자가 시간이 지나면서 점점 이용 패턴이 달라질 수 있습니다. 혹은 계절이나 이벤트에 따라 같은 사용자라도 전혀 다른 구매 패턴을 보일 수 있죠. 하지만 정적인 퍼널로는 이런 시간의 흐름에 따른 사용자 행동의 변화와 진화를 놓치게 됩니다.
트렌드 분석이란 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장 상황과 우리 서비스의 사용자 패턴을 비교 분석하는 방법입니다. 구체적으로는 현재 매출에 악영향을 주는 이탈 유저가 신규 유저인지 기존 유저인지를 구분해서 보는 것이죠. 사실 많은 팀들이 놓치고 있는 부분인데요. 왜 이게 중요할까요? 바깥 시장의 트렌드와 우리 서비스 사이에는 항상 차이가 있기 때문입니다. 만약 신규 유저들이 많이 이탈하고 있다면 시장 트렌드를 따라가지 못해 신규 매출 기회를 놓치고 있다는 신호이고, 반대로 기존 유저가 이탈하고 있다면 기존 매출 기반이 흔들리고 있다는 의미라고 볼 수 있습니다.
간격 분석은 고객이 우리 앱을 처음 써본 순간부터 첫 결제까지 얼마나 시간이 걸리는지 보는 방법입니다. 간단히 말하면 '우리 고객들이 얼마나 빨리 지갑을 여는지' 측정하는 것이죠. 매출 최적화를 위해서는 이 결제 주기를 정확히 파악하는 게 핵심인데, 놀랍게도 이걸 정확히 파악하는 팀이 생각보다 많지 않습니다.
예를 들어 핀테크 산업에서는 대출, 보험, 부동산 같은 경우 유저들이 굉장히 긴 호흡으로 결제를 가져갑니다. 큰 돈이 들어가고 많은 선택이 필요하기 때문입니다. 반면에 주식 투자는 오히려 더 단기에 쉽게 유저들이 결제가 이루어질 수 있습니다. 만약 첫 진입부터 결제까지 4일이 걸린다면 이 4일 동안 유저의 이탈률을 확인해서 전환을 높이기 위해 어떤 액션을 취할지 고민해야 합니다. 간격 분석의 핵심은 우리 서비스의 패턴을 정확히 파악하고 그에 맞는 맞춤형 전략을 수립하는 것입니다. 이는 단순한 퍼널 분석으로는 알 수 없는 깊이 있는 인사이트를 제공합니다.
많은 팀들이 고객이 떠난 후에 그 원인을 분석합니다. 하지만 떠난 뒤 원인 분석은 다음 전략을 위한 참고 자료가 될 수 있지만, 떠나기 전에 붙잡는 것이 현재 손실을 막는 최우선적인 방법입니다. 마치 연인이 떠나고 나서 이유를 찾는 것보다 떠나기 전에 달래주는 게 더 중요한 것처럼요.
예를 들어 커머스나 게임에서 흔히 사용하는 등급 시스템을 생각해보세요. 브론즈-실버-골드로 나뉜 등급에서 실버 등급 유저들의 재방문율이 떨어지는 패턴을 발견했다고 가정해봅시다. 이때 실버 유저들이 왜 떠났을지를 분석하는 것보다, 실버 유저들이 떠나기 전 새로운 방안을 강구하여 리텐션을 높이는 것이 훨씬 효과적입니다. 실제로 추가 적립 프로모션을 통해 실버 유저들을 골드 등급으로 빠르게 전환시켜 장기적인 잔존율에서 훨씬 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다.
핵심은 이탈 패턴을 미리 감지하고 그 순간에 맞춤형 액션을 취하는 것입니다. 이런 실시간 이탈 신호 감지와 대응이 가능한 분석 환경을 만들려면 어떤 데이터 분석 솔루션이 필요할까요?
유저의, 유저를 위한, 유저에 의한 씽킹데이터는 매출 고민들을 해결할 수 있도록 돕고 있습니다. 트렌드 분석, 간격 분석, 이탈 직전 신호 포착 - 매출 성장에 필요한 이 세 가지 모두를 '쉽고' '정확하게' 할 수 있는 환경을 제공하는데요. 특히 인사이트를 바탕으로 한 분석에서 구체적인 액션 플랜 수립과 실행까지, 이러한 풀 퍼널 접근법이 어떻게 매출 정체 상황을 돌파하는 솔루션이 되고 있는지 그 과정을 살펴보겠습니다.
앞서 언급한 트렌드 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 기능입니다. 일반적인 코호트 분석과는 조금 다른 접근법인데요. 코호트가 현재 있는 유저들을 정적으로 묶는다면 유저 태그는 향후 발생하는 유저들까지 동적으로 묶어줍니다.
예를 들어 '최근 10일 신규 가입 유저'라는 태그를 만들어두면, 이 '최근 10일'은 시간에 따라 계속 변합니다. 오늘의 최근 10일과 내일의 최근 10일이 다르죠. 이렇게 되면 같은 결제라도 어떤 유저군에서 발생하는지를 실시간으로 파악할 수 있어, 신규 유저 이탈인지 기존 유저 이탈인지 즉시 구분할 수 있습니다.
👉코호트와 태그의 차이점이 궁금하다면? (클릭)
간격 분석과 같은 세밀한 측정을 가능하게 해주는 기능입니다. 마케터, PM등 비개발 실무자들이 개발자에게 매번 요청하지 않고도 수학 공식을 작성하는 것처럼 쉽고 간편하게 지표를 만들 수 있습니다. 간단하게 설명하면 '결제 성공' 이벤트를 선택하고 나누기를 넣어 '총 로그인 유저'를 넣으면 결제율이 나오는 식인데요. 'D+30일 장기 매출 기여율'이나 '고가치 고객 재구매율' 같은 매출 특화 지표도 직접 만들 수 있어 서비스에 최적화된 분석이 가능합니다. 더 이상 정형화된 퍼널 지표에만 의존하지 않아도 되는 것입니다.
위 두 기능을 조합하면 이탈 직전 신호 포착이 가능해집니다. 유저 태그로 '실버 등급 유저' 같은 위험군을 동적으로 관리하고, 계산식으로 '실버 등급 재방문율' 같은 맞춤형 지표를 만들어 실시간으로 모니터링할 수 있거든요.
하지만 신호를 포착했다고 해서 끝이 아닙니다. 중요한 건 넥스트 액션, ‘그래서 이제 무엇을 할 것인가’ 입니다. 씽킹데이터는 분석 결과를 바탕으로 한 실행까지 툴 안에서 모두 처리할 수 있습니다.
예를 들어 실버 등급 유저들의 이탈 신호를 포착했다면? 그 유저들을 자동으로 태깅하고, 맞춤형 프로모션 타겟팅까지 툴 내에서 바로 설정할 수 있습니다. 많은 기업들이 분석은 GA4나 다른 툴에서, 실행은 또 다른 마케팅 툴에서 따로따로 해야 하는 번거로움을 겪고 있지만, 씽킹데이터는 한 곳에서 분석부터 실행까지 모든 워크플로우를 완성할 수 있습니다.
👉2025년 매출 성장에 도움 되는 데이터 분석 툴 살펴보기 2025년에 뜨고 있는 데이터 분석 솔루션 3가지
씽킹데이터의 접근법을 활용하면 기존의 분석 패턴에서 벗어나 문제의 진짜 원인을 찾는 새로운 시각을 가질 수 있습니다. 그래서 같은 데이터를 보더라도 다른 접근 방식으로 새로운 결과를 얻을 수 있죠.
실제로 씽킹데이터를 사용하는 많은 파트너들은 이런 분석의 힘을 경험했습니다. 예를 들어 A 고객사는 마케팅 비용을 지속적으로 집행했지만 매출 성과가 나오지 않아 마케팅 소재 변경을 고려하고 있었어요. 일반적인 상황이라면 당연히 광고 크리에이티브나 타겟팅을 바꿔보는 게 자연스러운 선택이겠죠. 하지만 이탈하는 유저를 신규 유저와 기존 유저로 나누어 분석해보니 예상치 못한 결과가 나왔습니다. 이탈하는 유저는 신규 유저가 아니라 기존 유저에서 더 많이 발생하고 있었던 겁니다.
이 발견은 문제 정의의 포커스를 기존 서비스 개선으로 전환하는 계기가 되었습니다. 만약 신규 유저와 기존 유저를 구분하지 않고 전체 이탈률만 봤다면 마케팅 소재 개선으로 잘못 판단할 가능성이 높았을 텐데요. 마케팅 소재 변경 대신 기존 유저가 이탈하는 포인트를 개선하는 데 집중한 결과 약 15% 이상의 이탈률 개선을 달성할 수 있었습니다.
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👉다른 고객들은 씽킹데이터를 어떻게 활용하고 있을까요? 씽킹데이터 유저 케이스
이처럼 데이터 분석 방식을 바꾸면 문제 정의 자체가 달라지고 그에 따라 해결책도 새로워질 수 있습니다. 하지만 여기서 한 가지 주의할 점이 있습니다. 새로운 분석 방식을 알았다고 해서 처음부터 모든 걸 완벽하게 하려고 하면 안 된다는 점입니다.
매출이 정체되어 있을 때 데이터 분석 실무자들이 빠지는 함정이 있습니다. 바로 완벽한 분석을 하려고 하는 경우인데요. 수치로 증명되는 데이터의 특성상 꼼꼼하고 완벽한 결과를 도출하고 싶어하는 마음은 당연하지만 처음부터 모든 걸 분석해서 완벽한 결과를 얻기는 사실상 불가능합니다.
그렇다면 어떻게 해야 할까요? 매출이 목표라면 특정 페이지나 콘텐츠, 서비스를 딱 하나만 잡고 여기서 딱 1%만 더 매출로 전환시키겠다는 목표를 세워보세요. 하나만 잡고 1%만 올리겠다는 마음으로 접근하면 UI를 조금 바꿔보거나, 문구를 수정하거나, 작은 실험도 하게 됩니다. 무엇보다 곧바로 실행으로 옮길 수 있어서 분석을 훨씬 더 의미 있는 활동으로 만들어줄 수 있습니다. 분석은 결국 실행하지 않으면 큰 의미가 없으니까요. 완벽한 분석을 기다리지 마세요. 1%의 데이터 분석 변화가 매출 성장의 시작입니다.
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