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주문이 빗발친다고요? 기뻐하기 전에 잠깐만!

클릭이 쏟아졌지만, 매출은 일어나지 않았다

웹사이트의 배너광고로 제품을 알려 매출을 늘리는 A사는 최근 자사 관련 제품의 배너 클릭률이 급격히 증가했다는 보고서에 신이 났습니다.

그래프는 확실하게 A사의 제품이 소비자들에게 큰 반향을 일으키고 있으며 거듭해서 큰 호응을 얻고 있음을 보였습니다. A사는 곧 닥칠 대량 주문에 차질을 빚지 않기 위해 해당 제품에 대한 재고량을 조절하기 시작했죠.

동시에 제품 제조를 맡은 파트너사와 신규 물량에 대한 주문을 검토하고 유통을 맡은 또 다른 파트너사와는 선주문에 대해 협의를 해 나갔습니다.

그런데 정작 A사가 기다리던 실제 매출 증가는 일어나지 않았습니다. 어디서부터 예측이 빗나갔을까요?

누구나 빠질 수 있는 팻 핑거(fat finger)의 함정

알고 보니 비슷한 일들이 곳곳에서 벌어지고 있었습니다. 최근 쇼핑몰 웹사이트를 재단장한 B사는 론칭하는 상품마다 많은 주문이 발생하자 희희낙락했지만 이어진 대량의 주문 취소에 어리둥절해졌습니다.

모바일 마켓에서 광고가 포함된 무료 앱을 출시한 C사의 상황도 마찬가지였습니다. 새 버전의 앱에서는 많은 광고 클릭이 일어나 관련 부서 모두 기뻐했지만 정작 광고를 맡긴 클라이언트는 볼멘소리를 합니다. 데이터로 집계된 광고 노출만큼 수익이 늘어나기는커녕 거의 변화가 없었기 때문이죠.

세 사례 모두 분명히 집계된 데이터에 기반을 둬 열심히 프로젝트를 진행했지만, 시간과 자금만 소요되었을 뿐 그만큼의 좋은 결과를 얻을 수는 없었습니다. 정확한 데이터라고 여겨졌던 데이터의 신뢰성을 분석하지 않았기 때문입니다.

디지털 마켓의 범위가 늘어나고 간편한 클릭 결제 솔루션이 도입됨에 따라 이런 현상은 늘어나게 마련입니다. 클릭률은 높아졌지만, 실제 매출로 이어지는 전환율은 무척 낮은 일들과 종종 경험합니다.

주식시장에서는 소위 ‘팻 핑거’(Fat Fin­ger)라고 일컫는 유형이 있습니다. 말 그대로 굵은 손가락을 뜻하는 이 용어는 트레이더가 주식 주문을 할 때 실수로 잘못된 숫자를 입력하는 현상을 가리키는데요.

시간을 다투는 주식 시장에서 팻 핑거가 낳을 수 있는 부작용은 엄청난 혼란의 연쇄작용을 부를 수 있는 현상인데요. 팻 핑거는 이제 주식시장뿐 아닌 디지털 마켓의 복잡한 혹은 불편하게 설계된 모든 인터페이스에서 일어날 수 있는 일이기도 합니다.

데이터의 신뢰성을 파악할 수 있어야 재난을 막을 수 있다

앞서 사례의 A, B 사의 경우 역시 사용자의 부주의가 불친절한 팝업창과 만나 팻 핑거를 일으켰을 수도 있고요. 어떤 경우는 아예 오클릭(誤 Click)을 유도하는 악성 광고창이 허수나 다름없는 클릭을 만들어내기도 합니다.

문제는 그렇게 일어나는 트래픽의 증가분에 대해 어떻게 그 숫자와 그래프를 보고 허수인지 아닌지를 판별해내는 것인데요.

단순하게 도출된 데이터에만 의존하기 전에 급증한 원인을 파악할 수 있다면 큰 손실을 막을 수 있을 뿐더러 더 나은 인터페이스를 설계하는 전화위복의 결과까지 만들 수 있습니다.

무엇에 대한 트래픽의 증가만 보는 대신 그 트래픽이 어느 시점, 어느 곳에서 급증했는지를 분석하는 것이 중요한 것도 같은 이유라고 할 수 있습니다. 대량의 주문을 발주한 주문자의 신원이 확실하다 할지라도 그 주문자와 접촉해 사실 여부를 확인하는 것도 대형 사고를 막는 방법이겠죠.

어도비 애널리틱스의 중요성

난데없이 급증한 트래픽 데이터의 이면에서 어떤 일이 일어나는지를 처음부터 제대로 파악하는 것은 무척 어려운 과정이며 그 방면의 전문가들이 필요합니다. 어도비 애널리틱스는 그런 면에서 과거 데이터를 기반으로 이상(anom­aly)을 탐지할 수 있도록 함으로써 다양한 채널 간의 데이터 용량이 지속적으로 증가하는 상황에서 이러한 사항을 놓치지 않도록 돕습니다.

얼마나 설득력 있는 매출 목표를 만들 수 있는지에 무게를 둔 인사이트도 필요하지만, 그보다 더 중요한 것은 얼마나 그 데이터를 신뢰할 수 있느냐일 것입니다. 어도비 애널리틱스의 고급 분석을 통해 그런 허수를 가려내고 더 나은 방향을 제시하는 것은 어떨까요?

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