클릭률과 이탈률 분리 분석으로 랜딩 개선
약 120초
동아리 이벤트 홍보 캠페인에서 소재 클릭률은 높지만 전환이 낮은 원인을 기대 불일치로 찾아 수정한 경험
저는 캠페인 고도화에서 성과 데이터를 단계별로 분해하는 것이 개선점 도출의 시작이라고 생각합니다. 동아리 이벤트 홍보 캠페인을 운영하면서 참여율이 기대보다 낮아 원인을 분석했는데, 데이터를 보니 소재 클릭률은 높은데 랜딩 후 이탈률이 높다는 걸 발견했습니다. 클릭과 랜딩 사이에서 기대 불일치가 생기는 게 문제였고, 소재 이미지와 랜딩 카피를 일치시키는 방향으로 수정했더니 참여 전환율이 40% 올랐습니다. 이 경험으로 단계별 지표 분리가 개선 포인트를 찾는 가장 빠른 방법이라는 걸 배웠습니다. 캠페인 고도화는 총 예산이나 소재 수가 아니라 병목 단계 집중 개선으로 이루어진다는 것도 이때 확인했습니다.
이 결의 특징
소재 클릭률은 높은데 랜딩 후 이탈률이 높다는 단계별 지표 분리에서 소재 이미지와 랜딩 카피의 기대 불일치를 찾아낸 결이 보입니다. 캠페인 고도화는 총 예산이나 소재 수가 아닌 병목 단계 집중 개선으로 이루어진다는 흔적이 이 결의 밀도를 드러냅니다.
이 결이 통하는 자리
캠페인 개선점 도출 방식을 보는 자리에서, 성과 데이터를 단계별로 분해해 병목 지점을 찾는 결이 나올 때 꼬리질문이 줄어드는 흔적이 있습니다.