# 퍼널 분석 활용 ## 퍼널 분석 활용 팁 사용자 퍼널 분석을 통해 **사용자가 서비스에 들어와 특정 목적을 이루기까지의 과정을 단계별로 분석**할 수 있습니다. ### 1. 제품 유입 관련 #### 서비스 진입부터 장바구니 담기까지 구간별 전환/이탈율이 궁금합니다. 우선 서비스의 핵심이 되는 Critical Path 를 정의해서, 해당 경로의 전환/이탈률을 볼 때 퍼널 분석이 적합합니다. 1. 이벤트들을 선택하여 행동 흐름 경로를 설정합니다. * 퍼널 > 분석항목 설정 * view\_home > view\_product\_list > view\_product\_detail > add\_to\_cart ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F53e51836-13cd-45c3-81b9-25cf178a4536%2FUntitled.png?table=block\&id=fce81f07-4a21-4fc8-b274-497bd62d4f88\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) 2. 목적에 맞는 분석 유형과 보고 싶은 기간을 설정합니다. * 유형 > 연속 순서\ 예시로 제공되는 진입 \~ 장바구니 담기 까지의 경로는 반드시 순차적으로 진행되는 경우가 많습니다. 이처럼 반드시 순차적으로 발생하는 행동 흐름을 볼 때에는 해당 경로를 설정해서 \[연속 순서 퍼널] 로 볼 수 있습니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F19d0a2d7-be69-447f-ba30-ac54dd000457%2FUntitled.png?table=block\&id=f84285ed-fa60-48ab-84c5-9d695b2816cb\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) 3. 데이터 확인 및 해석 각 구간별로 전환된 유저 수, 전환율을 볼 수 있고 이탈 구간도 한눈에 확인할 수 있습니다. 또한 KPI 혹은 OKR 로 설정하는 ‘최종 전환율’ (1단계 부터 최종 단계까지) 도 같이 확인할 수 있습니다. #### 특정 마케팅 경로로 들어온 유저들의 랜딩 페이지 이탈 포인트 이 경우에는 마케팅 경로 (utm\_source)별로 나누어서 각 단계별 전환율을 비교, 분석해볼 수 있습니다. 1. 이벤트들을 선택하여 행동 흐름 경로를 설정합니다. * 퍼널 > 분석 단계 * view\_landingpage > view\_landingpage\_impression\_1 > view\_landingpage\_impression\_2 > view\_landingpage\_impression\_3 2. 속성으로 나눠보기를 선택한 후, 나눠보고자 하는 속성을 선택합니다. * utm\_source로 나눠보기 ![](/files/xfzJiAH9jlSnPeVFjUGT) ![](/files/3OvJTPSCtH7PBtiFZIdz) 3. 데이터 확인 및 해석 아래와 같이 다른 색으로 utm\_source (naver, tiktok, facebook 등)의 경로별 전환율 차이를 볼 수 있습니다. ![](/files/rE57V3uTjaVEFCANwBm6) ### 2. 제품 사용성 관련 * 가입 유입 경로 중 어느 단계에서 가장 많이 이탈했을까? * 사용자는 서비스에 접속하고 구매하기까지 최종 전환율은 몇 % 일까? * 사용자가 결제하기까지 어떤 경로로 통해 전환될까? * 서비스의 매출을 올리기 위해 가장 효율적으로 개선할 수 있는 부분은 어디인가? #### 6, 7월에 유입된/회원가입한 유저들의 활성화 차이를 볼 수 있을까? 예를 들어, 쿠폰 같은 마케팅을 진행했거나 바이럴 되었다던지 시기별로 유저들이 유입되었을 수 있습니다. 그럴 경우 해당 유저들이 서비스 내에서 어떤 행동을 하는 지 혹은 해당 유저들의 활성화 정도를 비교할 때 퍼널을 사용할 수도 있습니다. 1. 퍼널 단계에서 분석할 이벤트 설정 보고 싶은 이벤트를 분석 단계에서 설정합니다. 로그인 같은 경우 활성화 정도를 볼 수 있고, 결제 관련 쿠폰을 제공한 경우, 결제 이벤트를 설정할 수도 있습니다. 예시에서는 \[visit - login] 으로 얼마나 활성화되었는 지를 보겠습니다. 2. 사용자 그룹 설정 회원가입 완료한 이벤트를 설정하고 기간을 6월, 7월로 설정하면 첨부 이미지 처럼 2개의 유저 세그먼트를 생성할 수 있습니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F1607eeb8-0ff9-4ca8-8dee-9bf1743436d5%2FUntitled.png?table=block\&id=30771e75-4ebe-4a38-a97c-c47230ac8266\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) 3. 데이터 조회 및 분석 아래와 같이 두가지 색으로 6월, 7월에 신규 가입한 유저들의 서비스 방문 - 로그인까지의 전환율(%) 정도와 그 차이를 볼 수 있습니다. 7월에 유입된 유저가 상대적으로 6% 더 높은 전환율을 보이는 것으로 확인할 수 있고, 이와 같은 원리로 퍼널을 더 길게 보거나, 더 많은 유저 그룹을 생성해서 비교해볼 수 있습니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2Fb15b85e3-2885-4689-b5eb-6870b1e08b6a%2FUntitled.png?table=block\&id=ecdad882-dccb-4a6f-91ec-9c0492c92c6d\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) #### 대규모 업데이트 전후 구매 전환율이 어떻게 달라졌을까? 서비스 개발하면서 각 결제 모듈 혹은 알고리즘 업데이트 등으로 대규모 업데이트를 진행했을 수 있습니다. 그런 경우에, 유저마다 다른 버전으로 사용하고 있기 때문에 사용 버전별 전환율을 퍼널로 비교해볼 수 있습니다. 1. 서비스의 Critical Path 를 설정합니다. 결제 관련 업데이트가 진행되었다면, 영향을 받은 주요 패스(Path) 를 분석 단계로 설정합니다. 2. 사용자 그룹에서 유저들을 OsVersion 혹은 BroswerVersion 등으로 나누어 봅니다. 아래 이미지 처럼 유저들의 속성에서 버전 별로 나누어 봅니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F5b21e6b1-e675-44ba-a1e7-0d3a1e23fe6c%2FUntitled.png?table=block\&id=ff6eba18-6727-4c3d-94ac-3dbeefe07c3a\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) 3. 퍼널 데이터 조회 및 분석 각 버전 별로 해당 퍼널 경로에서의 전환/이탈률을 확인할 수 있습니다. 아래 예시는 v.16.0 이 가장 높은 결제 전환율을 보입니다. 이렇게 버전 별 성과를 보면서 어떤 영향을 미쳤는 지와 그 정도를 확인할 수 있습니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2Fe9dcf8f7-b620-4b19-bfa1-78e5b9714e33%2FUntitled.png?table=block\&id=cd7b2fc3-6669-40d9-8ff9-0d4fa90b3dbd\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) ### 3. 결제/매출 관련 #### 특정 지역(예를 들어, 일본, 미국)의 결제 퍼널 전환율은 어떻게 변했을까? 특정 이벤트를 발생시킨 유저들을 세그먼트로 잡을 수도 있지만, 사용자의 지역/언어/OS/version 등으로 세그먼트를 나눌 수도 있습니다. 예를 들어, 유저의 지역별로 진입부터 결제까지의 전환율을 분석해보고 싶다면 아래처럼 진행할 수 있습니다. 1. 분석하고자 하는 퍼널 단계 설정 \[진입 - 상품 클릭 - 찜하기 - 장바구니 담기 - 결제 완료] 같은 이벤트들을 선택하여 행동 흐름 경로를 설정합니다. 2. 사용자 그룹에서 사용자의 속성별로 조회, 선택합니다. language, country 등 조회해서 선택합니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2Fecb11dfb-2c8e-4732-b022-55cbb1b6383d%2FUntitled.png?table=block\&id=0f1f1796-3a66-44c4-bfc1-2fc4364177e5\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) 3. 데이터 확인 및 해석 아래처럼 선택한 유저 세그먼트가 그래프에 보이는데, 최종 전환율은 비슷하지만 영미권 유저들이 add\_to\_wish 를 상대적으로 많이 경유한 것을 비교를 통해 분석할 수 있습니다. 예를 들면 이런 그래프를 통해 최종 전환율의 목표 수치를 정한다거나, 영미권 유저들이 보는 add\_to\_wish 화면 고도화에 대한 아이디어 등으로 퍼널 그래프를 활용할 수 있습니다. ![](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F0f7199f6-0e87-4f60-b779-52756d029c9d%2FUntitled.png?table=block\&id=b0004ca8-6cef-40ea-8dac-1b8be5f62942\&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f\&width=2000\&userId=\&cache=v2) * 결제 퍼널이 가장 높은 경로는 어디일까? * 구매 과정에서 사용자가 가장 많이 이탈한 지점은 어디인가? #### 지난달 대비 구매전환율 사용자의 퍼널을 기간별로 비교해보고 싶을 때 `기간 비교하기`를 활용해볼 수 있습니다. 1. 이벤트를 선택하여 행동 흐름 경로를 설정합니다. * view\_home > click\_product > order\_complete ![](/files/EAfBIC6wXSBzPWB71pce) 2. 보고 싶은 기간을 설정한 뒤, 비교하고 싶은 기간을 선택합니다. * 기간: n일 이내 퍼널 단계를 모두 수행한 사용자 ![](/files/TYmGeiyLG6AtE14CDXEw) 3. 데이터 확인 및 해석\ 최근 30일 이내 전환 퍼널과 전월 전환 퍼널을 비교해보며 확인할 수 있습니다. ![](/files/YwHBNWM46uY0w9Tvoo6x) --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.hackle.io/data/analysis-tips/step-by-step-funnel-analysis.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.