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리타겟팅 광고의 성과표 숫자는 다른 광고보다 좋게 나올 수 있습니다. 다만 그 숫자에는 광고가 없었어도 어차피 샀을 사람이 섞여 있을 수 있습니다. 그래서 리타겟팅 성과를 볼 때는 “성과표에 잡힌 전환”과 “광고 덕분에 실제로 늘어난 전환”을 나눠 읽는 것이 핵심입니다. 이 글은 리타겟팅 성과표를 처음 받아 든 입문 마케터가 두 가지를 가려 읽는 순서를 정리합니다. 숫자는 … 더 읽기

칸 다섯 개짜리 빈 표 한 장, 이번 글이 끝날 때 손에 남는 결과물입니다. 단계 이름, 사용자 행동, 측정 이벤트, 분모, 세는 기간. 같은 한 달 퍼널을 두고 계산식이 같아도 이 다섯 칸의 정의가 다르면 전환율이 달라질 수 있습니다. 단계 이름 사용자 행동 측정 이벤트 분모(누구를 세나) 세는 기간·중복 처리 1단계 2단계 3단계 4단계 첫 … 더 읽기

2007년 12월, 2008년 대선을 준비하던 오바마 캠프는 첫 화면의 사진과 가입 버튼 문구만 바꿔 가입률을 8.26%에서 11.6%로 올렸습니다(시로커의 글). 그런데 이 사례를 읽고 “사진을 바꾸면 40% 오른다”는 숫자만 기억하면 내 사업에는 아무것도 옮길 수 없습니다. 옮길 수 있는 것은 숫자가 아니라 사례를 나눠 읽는 방법입니다. 첫 글에서는 단계별 전환율로 내 퍼널의 막힌 곳을 찾았고 지난 … 더 읽기

한 번 사고 끝나는 쇼핑몰이라면 인지-관심-구매 퍼널로 충분하고 사람들이 계속 돌아와 써야 돈이 되는 앱이라면 AARRR이 더 많은 것을 보여 줍니다. 두 모델의 차이는 결국 “구매 다음”을 세느냐입니다. 지난 글에서는 단계별 전환율로 막힌 곳을 찾는 순서를 따라 했습니다. 이번에는 그 단계를 처음에 어떤 틀로 나눌지를 정합니다. 같은 가상 쇼핑몰 숫자를 두 틀에 각각 옮겨 놓고 … 더 읽기

광고를 늘려 방문자가 두 배가 됐는데 매출은 그대로라면 사람들은 어디서 빠져나가고 있을까요? 퍼널 분석은 이 질문에 단계별 숫자로 답하는 방법입니다. 이 글에서는 가상의 온라인 쇼핑몰 숫자 한 세트를 들고 처음부터 끝까지 직접 계산해 봅니다. 분석 도구 화면 없이 계산기나 엑셀 표 하나면 따라 할 수 있습니다. 퍼널 분석이 답하는 질문 하나 1단계: 우리 퍼널 단계 … 더 읽기