리드타임 분석: 퍼널분석의 확장

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퍼널 분석 이후 리드타임 분석이 필요한 이유

이커머스 사이트에서 퍼널 분석은 고객의 전환 과정을 이해하기 위한 핵심 도구입니다. 퍼널 분석을 통해 방문자가 제품 페이지를 조회하고, 장바구니에 담고, 결제까지 완료하는 단계별 전환율을 파악할 수 있습니다. 그러나 단순히 각 단계의 전환율만 분석하는 것으로는 다음과 같은 중요한 질문들에 답하기 어렵습니다.

각 단계에서 고객이 머무는 평균 시간은 얼마나 되는가?
특정 단계에서 리드타임이 지나치게 길어지는 구간은 어디인가?
리드타임이 짧거나 긴 고객의 전환율은 어떻게 다른가?

리드타임 분석은 이러한 질문에 답하며, 전환 과정에서의 병목 구간을 식별하고 이를 개선하는 데 필수적인 데이터를 제공합니다. 또한, 단계 간 시간을 최적화함으로써 고객 경험을 향상시키고 매출 증대로 이어질 수 있습니다.

리드타임 분석이란?

리드타임 분석은 퍼널의 각 단계 간에 걸리는 시간을 측정하고 이를 바탕으로 고객 여정의 효율성을 평가하는 방법입니다. 이를 통해 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다:

병목 구간 식별: 특정 단계에서 고객이 오래 머무르는 경우, 해당 단계가 전환을 저해하는 요인일 가능성이 높습니다.
고객 세분화: 리드타임이 짧은 고객과 긴 고객을 비교하여 행동 패턴의 차이를 분석할 수 있습니다.
전략적 개선: 리드타임을 단축하기 위해 필요한 UX 개선 또는 프로모션 전략을 도출할 수 있습니다.

리드타임 분석 방법 (GA4 데이터 활용)

이커머스 사이트의 데이터를 바탕으로 GA4에서 리드타임 분석을 수행하는 방법을 단계적으로 설명하겠습니다.

1. 퍼널 데이터 준비

GA4에서 퍼널 분석 데이터를 추출합니다. 예를 들어, 주요 퍼널 단계는 다음과 같을 수 있습니다:

단계 1: 제품 페이지 조회 (Event: view_item)
단계 2: 장바구니 추가 (Event: add_to_cart)
단계 3: 결제 시작 (Event: begin_checkout)
단계 4: 결제 완료 (Event: purchase)

GA4의 BigQuery 익스포트를 통해 각 이벤트와 타임스탬프를 포함한 로그 데이터를 가져옵니다.

2. 데이터 가공

BigQuery에서 다음 SQL 쿼리를 사용하여 각 사용자 ID(user_id)와 퍼널 단계별 타임스탬프를 계산합니다.

WITH funnel_data AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    event_name,
    event_timestamp,
    TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp) AS event_time
  FROM
    `your_project_id.dataset_name.events`
  WHERE
    event_name IN ('view_item', 'add_to_cart', 'begin_checkout', 'purchase')
),

lead_time AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    MIN(CASE WHEN event_name = 'view_item' THEN event_time END) AS view_item_time,
    MIN(CASE WHEN event_name = 'add_to_cart' THEN event_time END) AS add_to_cart_time,
    MIN(CASE WHEN event_name = 'begin_checkout' THEN event_time END) AS begin_checkout_time,
    MIN(CASE WHEN event_name = 'purchase' THEN event_time END) AS purchase_time
  FROM
    funnel_data
  GROUP BY
    user_pseudo_id
)

SELECT
  user_pseudo_id,
  TIMESTAMP_DIFF(add_to_cart_time, view_item_time, SECOND) AS time_to_add_to_cart,
  TIMESTAMP_DIFF(begin_checkout_time, add_to_cart_time, SECOND) AS time_to_begin_checkout,
  TIMESTAMP_DIFF(purchase_time, begin_checkout_time, SECOND) AS time_to_purchase
FROM
  lead_time;

3. 분석 및 시각화

위 쿼리 결과를 통해 각 사용자별 리드타임을 계산할 수 있습니다. 다음과 같은 분석을 진행할 수 있습니다:

단계별 평균 리드타임:
- 각 단계별 평균 시간을 계산하여 전체 퍼널의 효율성을 파악합니다.
리드타임 분포:
- 히스토그램을 생성하여 고객 리드타임의 분포를 시각화합니다. 특정 단계에서 지나치게 긴 리드타임을 가진 고객 그룹을 식별합니다.
리드타임과 전환율의 관계:
- 리드타임이 짧은 그룹과 긴 그룹의 전환율을 비교하여 리드타임이 성과에 미치는 영향을 분석합니다.

4. 실행 가능한 인사이트 도출

예를 들어, 리드타임 분석 결과 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다:

장바구니 추가에서 결제 시작까지의 시간이 평균보다 긴 고객은 주로 모바일 사용자가 많음.
- 대응 방안: 모바일 UX 개선 및 결제 유도 알림 발송.
특정 시간대(예: 밤 10시 이후)에는 리드타임이 전반적으로 길어짐.
- 대응 방안: 야간 할인 이벤트 도입으로 전환 촉진.

결론

퍼널 분석 이후 리드타임 분석은 단순히 전환율을 넘어 고객 여정을 더 깊이 이해할 수 있게 해줍니다. GA4와 BigQuery 데이터를 활용하면 각 단계의 리드타임을 측정하고 병목 구간을 개선할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고 이커머스 사이트의 전반적인 성과를 극대화할 수 있습니다.

이제 당신의 이커머스 데이터에서 리드타임 분석을 시작해 보세요! 😊