고객 여정 분석을 통한 취약점 진단

여러분은 사용자의 입장에서 생각해보신 적이 있으신가요?

17%

Apple iOS가 아닌 사용자의 이메일 오픈율 증가

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고객 여정 매핑을 위한 페르소나 수립

여러분의 비즈니스엔 얼마나 다양한 유형의 사용자가 방문할까요? 예를들어 20대 대학생 여성과 30대 직장인 남성이 방문했을 때, 두 사용자는 동일한 여정을 경험할까요?

두 사용자는 경제력부터 관심사, 성향 등등 다양한 부분에서 다르기 때문에 고객 여정에 차이가 있을 수 있는데요. 사용자들의 경제력, 취향, 성향 등에 따라 탐색하는 방식과 구매까지 각 단계별로 경험하는 만족도가 다르기 때문입니다.

이렇듯 비즈니스엔 다양한 유형의 사용자가 방문하며 각각의 접점 마다 다른 경험을 하게 됩니다. 그렇기 때문에 사용자의 입장에서 생각을 해야 어떤 불편한 경험을 겪는지 알 수 있습니다. CJM은 사용자의 눈높이로 우리의 서비스를 돌아볼 수 있는 하나의 방법입니다.

CJM의 핵심은 사용자가 우리 서비스나 상품을 사용하고 구매하기까지의 모든 과정에서 어떤 접점들을 거치는지 파악하는 것인데요. 즉, 사용자들이 경험하는 접점을 파악하고, 그 접점에서 발생하는 부정적인 경험을 최소화하여 고객 경험을 향상하는 것이 목적인 프레임워크입니다.

CJM을 활용하여 고객 여정을 파악하고 분석하기 이전에, 고객 페르소나를 먼저 구분하고 세분화를 진행해야 합니다. 그 이유는 앞서 말씀드린 것과 같이 다양한 유형의 사용자가 존재하기 때문입니다. 페르소나란 특정한 고객군을 대표하는 가상의 인물로, 실제 사용자들의 특성과 선호도, 행동 등을 대변하기 위해 수립합니다.

페르소나를 수립한 이후에는, 각 페르소나에 대해서 고객 여정을 매핑하는 작업을 진행합니다. 대표적으로 인지 – 탐색 – 구매 – 고객유지 – 충성고객 단계로 구분하는 경우가 많은데요. 이러한 단계들은 비즈니스의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.

페르소나에 따라 고객 여정 지도를 설계했다면, 그들이 경험하는 접점에 따른 부정적인 경험을 개선하기 위해 솔루션을 도출합니다. 도출된 솔루션에 따른 액션 플랜들을 리스트업 한 뒤 개선을 위해 액션 플랜을 실행합니다. 이후 해당 과정을 지속적으로 반복한다면, 고객 경험 최적화를 이끌어 낼 수 있습니다.

그렇다면 실제 사례를 통해 CJM을 어떻게 활용하고, 어떤 방법으로 고객 경험 개선을 할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.

실제 사례로 본 CJM의 효과: 고객 경험 최적화

STEP 01

M사의 CJM 설계 - 인지부터 충성까지의 여정

온라인 이커머스 쇼핑몰인 M사는 다양한 종류의 상품을 판매하는 기업으로 그만큼 다양한 연령대와 성별의 사용자가 방문하고 있는데요. M사 사이트 내의 행동 흐름에 맞춰 저희는 인지 – 탐색 – 고려 – 구매 – 유지 – 충성 단계로 CJM을 설계했습니다.

이후 페르소나별 여정 매핑을 진행하기 위해 현재 M사의 고객층을 분석했는데요.
기존 고객들의 특성을 살펴보니 2030세대가 약 38% 4050세대가 약 44%로 방문자 비중은 큰 차이가 없었지만, 구매 사용자의 연령대 비중은 2030이 4050에 비해 낮았습니다.
M사는 2030 세대의 구매 전환율을 높이고자 2030을 겨냥한 이벤트 및 메시징 캠페인을 진행했었지만 일시적일 뿐 장기적으로 좋은 결과를 얻을 순 없었습니다.

STEP 02

페르소나 분류

2030 고객을 장기적으로 유치하기 위해 CJM을 활용하여 고객이 어떤 경험을 했고 어느 부분에서 불편함을 겪고 있는지 확인하기로 결정했으며,
2030 세대의 경험을 확인하기 위해 아래와 같이 M사의 페르소나를 정리했습니다.

페르소나 A
30대 / 직장인 / 남성 / 스포츠 및 디지털 용품에 높은 관심 / 주로 점심시간과 퇴근시간에 사이트를 둘러봄 / 빠르고 간편하게 구매하기를 원함
페르소나 B

20대 / 대학생 / 여성 / 다이어트를 시작함 / 건강식품에 높은 관심 / 프로모션 및 할인을 좋아하며 특별 할인과 기획전 위주로 탐색함 / 이벤트 참여를 활발히 함

페르소나 C
30대 / 전업주부 / 여성 / 주로 온라인을 통해 생필품을 구매하며 다양한 사이트를 활용함 / 같은 제품이더라도 가격과 구성품을 꼼꼼히 비교함 / 특가 할인 때 활발하게 구매함
이후 각 페르소나 별로 고객 여정 매핑을 진행했는데요. 그 중 페르소나 A에 대한 예시를 살펴보겠습니다. 우선 페르소나를 데이터 툴 내에서 구현해야 데이터를 살펴 볼 수 있기 때문에 페르소나 A가 선호하는 상품 카테고리, 연령, 성별 등 특징들을 활용해 세그먼트를 제작했습니다. 이후 앞서 설계한 단계별로 어떤 행동을 보였는지 확인하기 위해 데이터를 세분화 하여 살펴보는 작업을 진행했습니다. 세그먼트를 활용하여 특정 기간동안 무엇을 통해 유입됐는지, 어떤 페이지를 가장 많이 봤는지, 어떤 상품 카테고리에 관심이 많았는지, 구매 활동은 어땠는지 등 각 단계에 맞춰서 어떤 행동을 했는지 데이터를 살펴보니 아래와 같은 행동 흐름을 발견할 수 있었습니다.

페르소나 A는 특정 상품을 검색하여 우리 비즈니스를 인지하고, 홈페이지에 방문했습니다. 회원가입과 로그인 완료 후 검색어와 관련된 상품 목록 페이지 조회 했습니다. 이후 추가 정보 파악을 위해 상세 페이지를 조회하고 찜목록에 추가했습니다. 해당 상품을 구매하기로 결정한 페르소나 A는 주문서 페이지로 진입하여 정보를 입력하고 결제 옵션을 선택하여 구매를 완료 했습니다. 구매 이후 배송 시작과 배송 완료, 리뷰 작성까지 알림톡을 통해 안내를 받고 구매 리뷰 작성을 완료했습니다.

위의 고객 여정을 매핑 해본다면 아래와 같이 볼 수 있습니다.

STEP 03

페르소나 A의 고객 여정 매핑 및 경험 분석

고객 여정 매핑을 완료했다면, 각 접점에서 어떤 경험을 겪었는지 확인하는 과정이 필요합니다.
앞서 분석한 페르소나 A의 고객 여정 내 경험을 살펴보겠습니다.

페르소나 A는 특정 상품을 검색하여 M사 사이트에 유입되었는데요.
랜딩 페이지를 살펴보니 검색한 상품의 목록 페이지로 랜딩이 되었습니다.
목적에 걸맞은 페이지로 방문 되었기 때문에, 해당 경험에서 부정적인 요소는 없었습니다.

탐색 단계의 행동 데이터를 살펴봤을 때 페르소나 A는 상품 상세 페이지내 리뷰/상세정보/색상/가격비교 탭을 한 번 이상 씩 클릭하며 정보를 파악하고 찜하기 버튼을 눌렀는데요. 페이지 내 탭 구분으로 원하는 정보를 바로 볼 수 있는 직관적인 디자인의 상세 페이지를 통해 간편한 탐색을 했으며, 결론적으로 구매 결정에 긍정적으로 기여했다고 판단됩니다. 실제로, 퍼널 보고서를 통해 이탈률을 살펴봤을 때, 상품 페이지 탐색 후 찜하기 버튼 클릭까지의 이탈률은 13%로 매우 낮았습니다.

다음으로 구매를 위해 주문서 페이지로 진입하여 구매를 진행했습니다. 앞선 퍼널 보고서를 통해 확인 했을 때 페르소나 A는 마지막 구매 직전 주문서 페이지에서 이탈률이 높았는데요. 이탈률이 높은 원인을 파악하고자 추가로 주문서 페이지 데이터를 확인해봤을 때, 같은 상품의 주문서 페이지 이탈률이 약 40%로 확인되었습니다.
탐색하고 찜해둔 상품을 구매 하는 과정을 거치며 주문서 페이지에서 이탈을 했던 것인데요.

어떤 원인으로 주문서 페이지를 이탈했는지 확인하기 위해 다양한 방면에서 분석을 진행했으며, 특정한 행동 패턴을 발견할 수 있었습니다. 바로 이탈 후 마이페이지 내 쿠폰함 페이지와 혜택 포인트 페이지를 가장 많이 조회하는 것이었습니다. 또한, 주문서 페이지 내에서 조회한 영역 역시 쿠폰과 관련된 영역 조회가 가장 많았습니다. 이를 통해 쿠폰 및 포인트 적용과 관련된 이탈로 판단할 수 있었습니다.

데이터 확인 후 직접 경험해보고자 실제로 M사의 구매 과정을 직접 경험해봤습니다. 발급 받은 쿠폰을 마이페이지에서 등록해야 주문서 페이지 내에서 적용할 수 있었으며, 사용 가능한 포인트가 얼마나 사용할 수 있는지 고지되어 있지 않아 해당 영역을 선택하지 않으면 확인할 수 없었습니다.

결론적으로 페르소나 A는 결제 과정 내 주문서 페이지에서 쿠폰과 할인 포인트와 관련된 부분에 부정적인 경험을 한 것으로 판단되었습니다.

구매 이후 데이터를 살펴봤을 때, 리뷰 작성을 독려하는 알림톡을 통해 사이트에 재방문했고 리뷰 작성까지 완료했습니다. 리뷰 작성을 리마인드하는 메시징을 통해 사이트에 들어오고, 결론적으로 리뷰작성까지 완료한 점에서 긍정적인 경험이라고 판단할 수 있습니다.

이렇게 페르소나 A에 대해 고객 여정을 매핑하고 분석하여 “주문서 페이지의 편의성과 직관성이 떨어진다” 라는 페인 포인트를 발굴했는데요. 페인 포인트를 발굴했다면, 부정적인 경험을 해결할 수 있는 솔루션을 통해 고객 경험을 개선해야 합니다.

사용자 중심의 시선: CJM 프레임워크의 필요성

사용자의 입장에서 생각 하는 것이 중요하다는 점은 누구나 알고 계실 것이라 생각합니다. 하지만 실제로 서비스를 운영하며 사용자의 눈높이에 맞춰 우리 서비스를 돌아보는 일은 쉽지 않습니다.

CJM 프레임워크를 활용한다면 사용자들이 우리 서비스를 이용하며 어떤 접점들을 거치고, 어떤 경험을 하는지 고객의 입장에서 돌아볼 수 있습니다. 또한, 위의 사례에서도 보셨듯이 CJM은 고객들의 경험을 파악하고 최종적으로 고객 경험 개선을 이끌어 낼 수 있습니다. 한 번의 개선에서 끝나는 것이 아닌 지속적이고 반복적으로 진행하며 최적화를 이끌어 내는 것이 중요합니다.

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