페이지의 유입 경로는, 사용자가 어떤 곳에서 왔는지를 의미합니다.
사용자가 어떤 마케팅 채널의 사용자인지, 해당 페이지를 접하기 전에 얻은 사전 정보와 어떤 콘텐츠를 통해서 왔는지 등에 따라서 사용자들의 경험이 각각 다를 것이고, 페이지 내에서 다른 행동 패턴을 보일 것입니다.
예를 들어, 네이버나 구글과 같은 검색 도메인을 통해서 들어온 사용자는 페이지와 관련 된 키워드를 사전에 인지하고 있는 사용자로 파악할 수 있습니다. 서비스명을 직접적으로 지칭하는 검색 결과 페이지를 통해서 들어온 사용자라면 재 방문 사용자일 확률이 높고 특정 목적을 갖고 페이지에 접했다고 예상할 수 있습니다. 검색 결과 페이지 중에서도, 서비스 명이 아닌 다른 단어를 통해서 들어온 경우에는, 해당 단어를 사용자의 목적과 관심으로 볼 수 있으며 페이지에서 목적과 관심을 충분히 이뤘는지 검토할 수 있습니다.
블로그나 트위터, 페이스북 등과 같이 홍보가 이뤄진 SNS 채널을 통해서 접근한 사용자는 광고를 통해 접근했기 때문에 해당 페이지에 대한 사전 인지 정보가 부족한 신규 사용자이며, 강한 목적은 없으나 관심과 흥미로 인해 실제 유입된 사용자로 예상할 수 있습니다. 만약 SNS 홍보 이후 해당 채널로 유입된 사용자를 별도로 비교 분석한다면, 적극적인 행동패턴이나 전환과 같은 세부 목표의 성과를 측정할 수 있습니다.
이 밖에 동일한 도메인의 다른 페이지에서 유입된 사용자의 데이터를 확인하는 것은, 서비스에 대한 특정 정보를 확인하고 온 사용자로 분류하는 기준이 될 수 있으며, 도메인과 관련하여 전반적인 페이지 이동 흐름을 예측할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
실제로 뷰저블 툴의 Referrer 기능을 통해, 뷰저블 메인 페이지의 유입 경로(SNS-네이버 블로그)에 따라 클릭, 마우스 이동, 스크롤 이동 데이터가 어떤 행동 패턴을 보였고 이로써 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 비교 분석한 예시를 확인할 수 있습니다.
다음은 뷰저블 툴의 Referrer 기능을 활용하여, 특정 기간 동안의 2360 PV 중(702 UV) 블로그에서 유입된338PV의 데이터를 비교 한 결과입니다.
1) 마우스 클릭 데이터 비교
블로그 유입 PV가 전체 PV의 14.3%를 차지하며, 클릭 데이터는 전체 클릭 수의 16%를 차지하는 것으로 보아 클릭의 정도는 일반적인 행동 양상을 따르는 것으로 보입니다.
다만, 상단 메뉴나 본문 중 콘텐츠의 클릭 비중에서 차이를 확인할 수 있습니다. 일반적인 행동 패턴에서는 상단 메뉴의 네 번째 항목 [Try free] 링크와 다섯 번째 [Sign in] 링크의 클릭에 상위 54%의 사용자가 집중되었습니다. 하지만 기간 중 페이지의 재 방문수치가 평균 3.4회로써 페이지의 재 방문 비율이 높으며, 본문의 [무료 체험] 버튼 두 개의 클릭 비중이 낮습니다. 따라서 전체 클릭 데이터만으로 신규 사용자들이 페이지를 훑어보고 체험과 관련 된 콘텐츠로 잘 전환되었다고 판단하기에는, 정보가 부족합니다.
하지만 블로그에서 유입된 PV의 클릭 데이터를 확인하면, 전체 PV의 행동 패턴과는 달리 본문에 제공되는 [무료 체험] 버튼 두 개를 많이 클릭 했습니다. 상단 메뉴의 네 번째 항목인 [Try free] 링크나 본문의 [무료체험] 버튼 두 개와 같이 체험과 관련 된 콘텐츠의 클릭 비중이 54%인 것으로, 블로그라는 마케팅 채널을 통해 들어온 사용자가 단순히 페이지를 훑어보기만 한 것이 아니라 체험까지 이어졌다는 긍정적인 결과를 얻어낼 수 있습니다.
또한 본문의 [무료 체험] 버튼 중, 하단에 위치하여 접근하기 어려울 것 같은 콘텐츠의 클릭율이 약 20%로 높은 편에 속하였습니다. 이는 마우스 이동 데이터와 스크롤 데이터에서도 다시 확인할 수 있겠지만, 사용자가 본문 콘텐츠를 모두 확인한 뒤 자연스럽게 체험하는 페이지로 전환되었다고 예상할 수 있는 정보로 이해할 수 있습니다.
2) 마우스 이동 데이터 비교하기
마우스 이동 데이터를 비교하면, 블로그에서 들어온 사용자가 좀 더 적극적인 행동을 보였고 정보를 꼼꼼히 훑어봤음을 알 수 있습니다.
전체 데이터의 분포를 살펴 보면, 이동 움직임의 대부분은 상단의 큰 하이라이트 이미지에 집중되어 있습니다. 본문 콘텐츠에 약간의 집중이 있긴 하지만 사용자의 행동 2/3 정도 이상이 상단에 몰려 있는 것에 비해 적은 비중이며, 타이틀이나 첫 단어에 마우스 접근이 한정적임을 확인할 수 있습니다.
하지만 블로그 유입 사용자의 패턴을 확인해보면 마우스 접근이 상단에 집중되어 있기는 하나, 본문에도 움직임의 절반 정도가 고루 분포되어 있습니다. 특히, 본문의 타이틀이나 첫 단어 외에도 설명의 마지막 줄과 마지막 단어 근처에서도 마우스 접근이 있었음을 알 수 있습니다. 또한 가장 하단의 Footer 영역에서 강조되지 않은 회사 정보에 까지도 마우스 접근이 높았습니다. 이와 같은 정보로, 사용자가 페이지에서 제공되는 본문 콘텐츠까지 꼼꼼히 훑어봤다고 예상할 수 있으며, 위치나 디자인 상 눈에 띄지 않는 회사 정보에도 많은 관심을 갖고 확인했음을 알 수 있습니다.
3) 스크롤(콘텐츠 확인 비율) 데이터 비교하기
스크롤 이동 데이터를 통해 콘텐츠 확인 비율을 비교하면 더욱 더 분명한 차를 확인할 수 있습니다.
전반적인 사용자의 콘텐츠 확인 비율을 분석해보면 50%의 사용자는 본문의 첫 번째 콘텐츠까지 확인하고, 마지막 콘텐츠까지 확인한 사용자는 30%, 제일 하단까지 스크롤을 이동한 사용자는 20%입니다.
반면 블로그 유입을 통해 들어온 사용자는, 첫 번째 콘텐츠까지 확인한 사용자가 80%, 마지막 콘텐츠까지 확인한 사용자는 65%, 그리고 제일 하단까지 스크롤을 이동한 사용자는 30~40%정도 입니다. 블로그 유입 사용자의 콘텐츠 확인율이 전반적인 사용자보다 약 1.5~2배 정도 높음으로써, 블로그를 통해 들어온 사용자들이 페이지에 접속하여 다른 일반적인 사용자보다 적극적으로 많은 영역을 둘러봤음을 실제 사용자 비율 수치로 확인할 수 있습니다.
위 예시와 같이, 실제로 유입 경로에 따라 클릭과 마우스 이동, 스크롤 이동과 같은 행동 데이터들을 비교 분석하여 각 분류 별 사용자의 특징을 찾아낼 수 있었고, 그 특징으로 사용자가 어떤 행동을 하였는지 예측할 수 있었습니다. 이와 같이 유입 경로와 행동 데이터를 함께 이해하는 것은 사용자의 경험을 관찰하고 이해하는데 좋은 방법 중 하나가 될 수 있습니다.
이 포스팅은 영리적 사용이 불가하며, 비영리적으로 사용 시 출처를 명시해 주시기 바랍니다.
