블로그, 카페, 나무위키 등 콘텐츠형 서비스 분석하기

안녕하세요. 뷰저블입니다. 오늘은 다양한 콘텐츠형 서비스 분석법을 소개해드리고자 합니다.

콘텐츠형 서비스로는 먼저 기업이 자체 생산하는 경우를 예로 들 수 있는데요, 지금 여러분들이 읽고 있는 뷰저블 블로그처럼 기업 블로그나 뉴스, 방송국 등의 미디어 사이트를 꼽을 수 있습니다.

다음으로는 고객이 직접 참여하여 동영상이나 기사 등의 형태로 산출물을 만들어내는 사용자 제작 콘텐츠(User Generated Content, UGC)서비스가 있습니다. 페이스북, 블로그, 트위터, 카페 등이 예가 될 수 있으며 나무위키나 위키피디아도 언급할 수 있습니다.

이러한 사이트들은 ‘좋은 콘텐츠’가 지속해서 생성되고 좋아요나 댓글 같은 고객의 참여도가 높아져서, ‘선순환 구조’를 이뤄나가는 것을 목표로 삼습니다. 단순히 콘텐츠를 읽거나 보는 것을 넘어 직접 댓글을 달거나 수준 높은 콘텐츠를 만들어내고, 그 콘텐츠가 매우 좋아서 친구에게 또는 가족에게 추천하여 다시 사이트 내부로 참여시키는 것이 중요하겠죠?

오늘 뷰저블은 이 두 가지 서비스를 어떻게 분석할 수 있는지에 대해 기본적인 분석 지표를 소개하고, 만들어진 콘텐츠 중에서도 어떤 내용을 고객들이 선호하지를 분석하여 마케팅에 녹여낼 아이디어를 공유하고자 합니다. 그럼, 함께 분석을 시작해볼까요?

콘텐츠 서비스를 분석하기 위한 대표적인 5가지 KPI

먼저 콘텐츠 서비스를 분석하기 위해서는 아래 5가지 지표를 기본적으로 관리해야 합니다.

1. 순 방문자 수(UV)와 페이지 뷰 수(PV)

사용자가 서비스에 얼마나 자주 방문하나요? 콘텐츠형 서비스는 사용자가 정기적으로, 자주 방문해야 성공합니다.

일간 페이지 뷰 수(Page Views)와 순 방문자 수(Unique Visitors)를 관리지표로 설정합니다. 나아가 사용자가 마지막으로 사이트를 방문한 일자로부터 현재까지 경과한 평균 일수와, 오늘 방문한 사람 중 얼마나 많은 고객이 이번 주에 방문한 적이 있는지를 지표로 설정할 수 있습니다. 이를 통해  고객과 서비스의 친밀도를 측정할 수 있습니다. 너무 장기적으로 방문하지 않았다면 (예를 들어 30일 또는 2달) 계산에서 제외하도록 합시다.

열성적으로 자주 방문하는 고객은 향후 단순히 방문하는 것을 넘어 ‘계정을 생성’하고, 나아가 콘텐츠를 생성하거나 댓글을 작성하는 등 직접적인 ‘참여’를 시도할 확률이 높습니다.

그러므로 우리의 첫 번째 지표는 최대한 많은 방문자 수를 확보하는 것이 되어야 합니다.

뷰저블에서는 Analytics 메뉴를 통해 기본적인 페이지 별 PV와 UV, 신규/재방문자 수 지표를 제공하고 있습니다.

2. 평균 체류 시간

다음으로 중요한 지표는 평균 체류 시간입니다. e-커머스는 체류시간과 구매전환율에 큰 상관관계가 없음이 밝혀졌지만, 콘텐츠 서비스라면 매우 긴밀한 관계가 있습니다.

오래 체류할수록 더 많은 콘텐츠를 소비하게 됩니다! 얼마나 오래 사이트에 머무르는 지를 체류시간을 통해 확인하고 늘려갈 수 있도록 지표로 관리해야 합니다.

전체 사이트의 체류시간을 관리하는 것도 중요하지만, 특정 페이지나 콘텐츠의 체류시간을 관리하는 것도 중요합니다. 체류시간이 높다는 것은 고객이 선호한다는 뜻이기 때문에, 더 많은 고객이 찾을 수 있도록 UX를 개선하고 자주 노출해야 합니다.

체류시간 지표는 마찬가지로 뷰저블의 Analytics 메뉴에서 일자별로 살펴볼 수 있습니다. 평균 체류시간이 특히 높아진 날이 있다면, 해당 일자의 유입규모(UV)나 유입경로를 통해 원인을 분석해보도록 합시다.

다음(DAUM) 뉴스 서비스에서는 체류시간이 높았던 콘텐츠들을 따로 모아 ‘열독률이 높은 뉴스’라는 메뉴로 제공하고 있었습니다. 고객의 선호 콘텐츠를 메인에 노출하여 더 많은 고객이 콘텐츠를 확인할 수 있도록 선순환 구조를 만들고 있습니다.

3. 유입경로와 공유 수

유입경로는 우리 사이트에서 만들어지는 콘텐츠가 외부 사이트에 공유되는지는 서비스 성장을 이루는 중요한 선순환 실마리가 됩니다.

유튜브나 기사 콘텐츠의 경우, 고객이 올리는 콘텐츠 그 자체만으로도 광고 소재가 되기 때문에 얼마나 많이 공유되는지(조회 수), 바이럴 되는지(공유 수)가 특히나 중요하죠.

이런 서비스들은 계속 우리 사이트에만 머무르지 않고 다양한 곳으로 퍼져나가 외부에서 우리 사이트로 재유입시키는 것이 생태계상 중요하기 때문에, 유입경로의 다양성, 공유 수 두 가지를 함께 살펴보아야 합니다.

유입경로는 콘텐츠가 어떻게 누구에게 공유되는지를 이해할 수 있고, 어떤 고객을 타겟으로 비슷한 유형의 콘텐츠를 더 많이 생성해야 하는지(효과적인지), 잠재적인 광고주는 누구로 설정할 수 있을지(예: 20대 여성이 많이 방문하는 사이트에서 주로 유입되었다면 여성 화장품 판매사업자를 광고주로 컨택할 수 있습니다.)까지 파악할 수 있죠. 뷰저블 Analytics 메뉴의 사용자 흐름 분석 기능을 활용하면 전체 방문자의 유입경로를 알 수 있습니다.

공유 수는 공유하기 버튼의 순 클릭 수로 알 수 있는데 뷰저블의 클릭 히트맵에서 확인할 수 있습니다. 공유하기 버튼의 클릭 수가 특히 높았던 콘텐츠가 무엇이었는지를 파악하고 더 많이 바이럴 될 수 있도록 고객의 눈에 띄는 곳에 배치합니다.

4. 알림 기능 동의자 수 (또는 클릭 수)

요즘은 앱 푸시뿐만 아니라 이메일이나 웹 자체 푸시 기능을 통해 다양한 경로로 콘텐츠가 올라왔음을 알림으로 줄 수 있습니다. 알림을 통해 고객이 지속해서 방문하게 만드는 것은 사이트 목표의 필수 중 필수라고 볼 수 있는데요, 유투브 영상 속에서 많은 크리에이터들이 “영상이 좋으셨다면 알림을 설정해주세요!”라고 말하는 것이 그냥 나오는 소리가 아닌 것이죠.

알림 기능의 동의자 수를 지속적으로 늘려나가고, 보조적인 지표로 알림 열람률을 살펴보도록 합시다. 동의자 수를 구하기 어렵다면 뷰저블의 클릭 히트맵으로 콘텐츠당 알림 버튼 클릭 수를 측정할 수도 있습니다.

5. 퍼널(Funnel)을 구축하여 월 단위로 지표상의 변화 측정하기

마지막으로 고객 참여도와 관련된 주요 지표들을 퍼널로 구성하여 월/주간 단위 성장률을 살펴볼 수 있습니다. UX 개선을 통해 특히 고객의 어떤 활동이 개선되었는지를 쉽게 살펴볼 수 있죠.

예를 들어 댓글 창을 개선한 결과 댓글 작성자 수가 증가함과 동시에 회원가입자 수가 급격히 증가하였는지, 메인 홈 화면을 개인화 추천 콘텐츠로 구성한 결과 재방문자 수가 성장하면서 로그인 완료자 수가 함께 성장하였는지와 같은 개선 결과를 볼 수 있습니다.

네이버 뉴스에서는 랭킹뉴스라는 메뉴를 통해 ‘많이 본 뉴스’, ‘댓글이 많은 뉴스’, ‘공감이 많은 뉴스’, ‘SNS 공유’라는 상세 콘텐츠를 따로 제공하고 있었습니다.

네이버가 어떤 지표를 중요시 하는지를 알 수 있는데요, 바로 PV수와 댓글 작성자 수, 공감 수(유튜브라면 좋아요 수), 콘텐츠 공유하기 수입니다. 여러분의 사이트에도 적절한 지표를 설정하여 퍼널화하고 아래처럼 메뉴로도 녹여볼 수 있습니다!

구간별 체류시간으로 페이지 내 인기 영역 파악하기

뷰저블에서는 지표뿐만 아니라 특정 콘텐츠 중에서도 고객들이 선호하는 ‘내용’까지도 파악할 수 있습니다. 바로 스크롤 히트맵과 어텐션 그래프를 활용하여 ‘구간별 숙독률’을 파악하는 것입니다.

예제로 최근 개편한 포그리트 홈페이지 인터뷰 중 웹 접근성 컨설팅을 담당하고 계시는 소라님 (https://www.4grit.com/interview-qa/)글을 히트맵으로 살펴보고자 합니다.

Below the Fold(고객의 평균 브라우저 높이 하단) 영역으로 ‘포그리트에서 맡고 계신 업무와 팀에 대해 소개해주세요’라는 질문의 체류시간이 스크롤 도달 대비 가장 높았습니다.

5가지의 질문 중에서도 업무에 대한 구체적인 소개에 대한 인터뷰를 사용자들이 가장 관심 있어 한다고 해석할 수 있었습니다.

위 내용을 QA 연관 직무 실무자를 채용할 때 간략히 언급하거나 좀 더 강조해서 지원자들의 궁금증을 해소할 수 있습니다. 또 다른 직무의 인터뷰 콘텐츠를 작성할 때도 강조할 수 있죠.

뷰저블은 콘텐츠 서비스를 분석하기 위한 기본 핵심 지표를 제공할 뿐만 아니라 상세 콘텐츠를 분석하여 다른 콘텐츠의 질을 향상할 수 있는 힌트까지도 제공합니다! 뷰저블로 사이트 고도화를 시작해보세요.