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퍼널 하단 분석

고객 경험 개선은 종합적으로 수행되는 경우가 많지만, 전환율 개선에 집중하면 고객 경험 품질도 향상됩니다. 이는 퍼널 하단 분석으로 알려져 있으며, 고객 경험 전체가 아닌 사용자 여정 마지막 단계의 성과에 초점을 맞춰 전환율을 높이는 것입니다. 이 가이드는 New Relic을 사용하여 이 작업을 올바르게 수행하는 방법을 안내하며, 가이드가 끝날 때쯤에는 퍼널 하단을 분석하고 이를 지속적으로 수행하는 데 필요한 정보를 얻게 됩니다.

대부분의 사이트와 앱은 하나 이상의 목적을 염두에 두고 구축되었으며, 목적이 있는 곳에는 사용자 여정도 있을 수 있습니다. 예를 들어:

목적사용자 여정
브랜드 인지도백서 다운로드
고객 지원지원 티켓 올리기
고객 서비스(등록, 양식, 지불)지불하다
오락영화 스트리밍
상품옷과 액세서리 구입
정보 제공 목적귀하의 주에서 지원 프로그램 찾기
리드 생성프로모션 및 쿠폰을 받으려면 배포 목록에 가입하세요.
지원 활동마을의 이벤트에 대한 정보 얻기
서비스(여행, 렌탈, 예약)비행기 예약
소셜 미디어셀카 공유

사용자가 여정을 완료하는 것을 전환이라고 합니다. 모든 전환에는 가치가 있으며, 전환율을 높이는 가장 좋은 방법은 사용자 여정을 완료하려는 의도가 명확한 유입경로의 맨 아래에서 시작하는 것입니다.

앱이나 사이트의 눈에 띄는 문제는 어디서 발생하든 항상 해결해야 합니다. 전환 최적화와 관련하여 다음 두 가지 이유로 유입경로의 맨 아래에서 시작하는 것이 좋습니다.

  • 사용자가 이미 전환할 가능성이 더 높은 단계에 집중하여 투자 수익을 높입니다. 여기에서 성능 문제를 해결하면 수익에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다.
  • 유입경로의 맨 아래에 문제가 있는 경우 초기 단계를 최적화해도 전환율에 큰 영향을 미치지 않을 수 있습니다.

먼저 하단에 초점을 맞추지 않고 퍼널의 상단이나 중간을 최적화하면 고객 경험에 큰 구멍이 생길 수 있습니다. 퍼널의 하단을 최적화한 후에는 동일한 기술을 사용하여 사용자 여정의 초기 단계를 최적화할 수 있습니다.

핵심 성과 지표

깔때기 하단 분석은 다음 KPI를 측정합니다.

깔때기의 바닥이 시작되는 위치 식별

깔때기의 하단은 사용자가 여정을 완료하려는 의도를 보여줄 만큼 충분히 멀리까지 간 사용자 여정의 마지막 단계에 중점을 둡니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

페이지와 작업 구분

사용자 여정의 마지막 단계는 전체 페이지 로드와 AJAX 호출이 혼합된 것일 가능성이 높습니다. 다음 단계를 위해서는 모든 페이지와 AJAX 요청을 알아야 합니다. 문제의 페이지에서 어떤 요청이 실행되고 있는지 확실하지 않은 경우 다음을 실행할 수 있습니다.

SELECT count(*) FROM AjaxRequest WHERE pageUrl like '%FILTER%' FACET groupedRequestUrl SINCE 1 DAY AGO

이 작업을 완료하면 퍼널 하단에 대한 스크립트 모니터를 생성할 수 있습니다.

퍼널 하단에 대한 스크립트 모니터 만들기

깔때기 하단을 통과하는 각 경로에 대해 스크립트로 작성된 모니터 가 있는지 확인하십시오. 목표는 맨 아래 깔때기 서비스가 24시간 내내 작동하는지 확인하는 것입니다.

예를 들어 고객의 결제 기본 설정에 따라 다른 결제 API를 호출하는 결제 흐름이 있을 수 있습니다.

현재 성능 캡처

  1. 하단 깔때기 분석 대시보드 및 관련 KPI를 안내하는 GitHub의 하단 깔때기 분석 README의 지침을 따르세요.
  2. 이전 단계의 대시보드를 사용하여 퍼널 하단 실적을 이해하십시오.
  3. 목표 값을 충족하지 못하는 KPI를 개선하고 위험에 처한 수익을 줄이기 위한 계획을 세웁니다.

개선 프로세스

성능 향상을 위한 전용 이니셔티브가 있거나 이를 지속적인 유지 관리로 분류했는지 여부에 관계없이 모든 스프린트가 끝날 때 진행 상황을 추적해야 합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

일반적인 질문은 다음과 같습니다. 성과를 지역, 기기 유형 등 집단으로 나누어 세분화를 적용해야 합니까? 필요에 따라 다르지만 다음과 같은 경우에는 세분화하는 것이 좋습니다.

  • 귀하의 조직은 사용자 정의 속성 또는 New Relic에서 이미 사용 가능한 데이터를 사용하여 분류할 수 있는 특정 집단의 대상 고객을 다루기를 원합니다.
  • 귀하는 이미 퍼널 하단 분석에 익숙하며 추적 및/또는 개발자 집중을 보장할 만큼 다양한 집단 간의 성과 차이가 충분히 큽니다.

앞으로의 모범 사례

최하위 퍼널의 높은 품질을 유지하는 것은 지속적인 프로세스이며, 전환율이 최적이 되도록 일상적인 분석과 조정을 수행하는 것이 좋습니다. 귀하의 요구 사항은 조직마다 다르며 사용하는 절차는 이를 반영합니다. 시간이 지남에 따라 귀하의 요구 사항이 변경됨에 따라 절차도 변경될 수 있습니다. 그러나 다음 제안 사항을 염두에 둘 수 있습니다.

  • 각 스프린트가 끝날 때 성능 메트릭을 다시 확인하십시오.
  • 사용자 여정이 변경될 때마다 퍼널 하단 단계가 동일한지 다시 확인하세요. 필요에 따라 개발자 스프린트에 변경 사항을 통합합니다.
  • 지원하는 비즈니스 라인 및 기타 내부 이해 관계자와 메트릭을 공개적으로 공유하십시오.
  • 고객 경험 SLO를 다시 방문하십시오. 깔때기 끝에 더 야심찬 SLO를 정의해야 합니까?
  • 품질 기반 KPI의 비즈니스에 중요한 하락에 대한 경고를 생성합니다 .
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