식음료 브랜드 P사 A/B Test 기반 데이터 컨설팅

의뢰 배경 및 목적

P사는 자사앱을 통해 식음료 제품을 배달하는 서비스를 제공하고 있었습니다. 고객의 제품 탐색 과정을 개선하고 더 나은 서비스 경험을 제공하기 위해 메뉴 화면의 UI 변경을 시도하였습니다.

이 과정에서 복수의 UI 안 중에서 어떤 것이 고객에게 더 나은 경험을 제공하는지 객관적으로 검증하고자 하였으며, 이에 대한 데이터 분석과 A/B Test 방법론을 활용하기 위해 DMC미디어 데이터컨설팅팀에 의뢰를 주셨습니다.

컨설팅 내용

1️⃣ 가설 수립 및 A/B Test 설계

클라이언트 내부의 두 가지 UI 안에 대한 가설에 대해, 각 방식이 구매 전환율에 미치는 영향을 비교하기 위해 A/B Test 방법론을 바탕으로 분석을 진행하였습니다.

• A안: 상품 카테고리를 상단에 배치하고, 각 카테고리별로 소수의 상품을 큼직하게 한 줄로 노출.
• B안: 상품 카테고리를 제거하고, 모든 상품을 두 줄로 노출.

2️⃣ 고객 퍼널 정의 및 데이터 세팅

P사의 자사앱에서 고객의 구매 여정은 유입 → 메뉴 화면 노출 → 상품 조회 → 장바구니 → 주문으로 파악되었습니다.

이 중 메뉴 화면 UI가 영향을 미칠 수 있는 퍼널 단계인 상품 조회, 장바구니, 주문 완료를 중심으로 분석 대상을 정의하였습니다.

기존에 매출 데이터를 수집하고 있었으나, 고객 행동 데이터가 부족했기 때문에 GA4를 통해 퍼널 행동 데이터를 수집하고, 이를 GCP(BigQuery)에 적재해 영구적으로 활용할 수 있도록 세팅하였습니다.

3️⃣ 데이터 분석 및 전환율 비교

수집된 고객 행동 데이터를 바탕으로 A안과 B안에 노출된 고객의 행동 패턴을 분석하고, 각 퍼널 단계에서 전환율 차이를 비교하였습니다.

특히 상품 조회 → 장바구니로 이어지는 퍼널에서 두 UI 안의 전환율 차이가 유의미하게 나타나는지에 대해 집중적으로 분석하였습니다.

결과 및 인사이트

1) 전체 전환율 차이 분석

유입 → 구매 과정의 전체 퍼널 전환율에서는 A안과 B안의 차이가 소폭 존재했으나, 통계적으로 유의미한 수준은 아니었습니다.

2) 퍼널 단계별 전환율 차이

• 상품 조회 → 장바구니 퍼널: A안에 노출된 고객이 B안에 노출된 고객보다 유의미하게 높은 전환율을 보였습니다.

• 이탈 원인 분석: B안의 경우, 전체 상품을 두 줄로 노출하다 보니 페이지 로딩 시간이 길어졌습니다. 특히, 구형 모바일 기기에서는 로딩 속도가 더 느려졌고, 이는 고객 이탈의 원인으로 작용했습니다. 또한, B안에서는 특정 제품 조회 후 뒤로가기를 할 때 최상단으로 돌아가는 불편함이 있었습니다.

3) 최종 인사이트 및 적용

• A안이 B안 대비 약 4% 높은 구매 전환율을 기록함에 따라, P사는 A안을 최종 채택하였습니다.
• 현재까지도 A안을 유지하고 있으며, 이를 통해 고객 경험이 개선되고 구매 전환율이 지속적으로 상승하고 있습니다.

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