전통적인 CRO의 한계
A/B 테스트를 실행하고, 히트맵을 분석하고, 사용자 녹화를 연구해요. 하지만 여기 문제가 있어요. 수십만 개의 데이터 포인트를 보면서 의미 있는 패턴을 찾으려 하고 있죠. 인간의 뇌는 진정으로 최적의 결정을 내리는 데 필요한 속도와 규모로 이러한 양을 처리할 수 없어요.
바로 여기서 머신러닝이 게임을 바꿔요. 전통적인 전환 최적화가 인간의 직관과 수동 분석에 의존하는 반면, 머신러닝 시스템은 수백만 건의 사용자 상호작용에서 복잡한 패턴을 식별하고, 놀라운 정확도로 결과를 예측하며, 실시간으로 경험을 자동 최적화할 수 있어요.
가장 좋은 점은요? 이러한 기술의 혜택을 받기 위해 데이터 과학 박사 학위가 필요하지 않다는 거예요. 도구들이 성숙해져서 이제 마케터들은 코드 한 줄 작성하지 않고도 머신러닝을 활용할 수 있어요.
CRO에서 머신러닝이 실제로 의미하는 것
응용 사례를 살펴보기 전에, 우리가 무엇에 대해 이야기하고 있는지 명확히 해볼게요. 머신러닝은 기본적으로 명시적으로 프로그래밍된 규칙 없이 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 찾도록 가르치는 거예요.
전통적인 규칙 기반 시스템은 이렇게 작동해요. "모바일에서 온 방문자면 모바일 배너를 보여줘." 간단하죠. 예측 가능하고요. 하지만 제한적이에요.
머신러닝은 이를 뒤집어요. "여기 10,000건의 전환과 100,000건의 비전환이 있어. 이들을 구별하는 게 무엇인지 파악하고 어떤 미래 방문자가 전환할지 예측해봐."
시스템은 수백 개의 변수를 동시에 분석해요. 기기 유형, 트래픽 소스, 사이트 체류 시간, 조회한 페이지, 스크롤 깊이, 마우스 움직임, 이전 방문, 그리고 수많은 다른 것들이죠. 어떤 인간 분석가도 절대 발견하지 못할 조합과 상호작용을 식별해요.
패턴 인식: 인간이 놓치는 것 보기
평균적인 이커머스 사이트는 수십 개의 사용자 속성을 추적해요. 기기, 브라우저, 지리적 위치, 트래픽 소스, 시간대, 이전 구매, 장바구니 가치 등 목록은 계속돼요.
이제 이 속성들을 서로 곱해보세요. 평일 아침에 방문하는 Google Ads의 모바일 사용자. 이전에 구매한 적 있는 이메일 캠페인의 데스크톱 사용자. 저녁에 브라우징하는 소셜 미디어의 태블릿 사용자.
빠르게 수천 개의 가능한 사용자 세그먼트를 갖게 돼요. 각각은 전환을 극대화하기 위해 잠재적으로 다른 메시징, 오퍼 또는 경험이 필요할 수 있어요. 어떤 인간 팀도 이 모든 조합을 효과적으로 분석할 수 없어요.
머신러닝은 여기서 탁월해요. 모든 방문자 상호작용을 처리하고 어떤 행동 패턴이 전환과 가장 강하게 상관관계가 있는지 자동으로 식별해요. 아마도 제품 페이지 전에 FAQ 페이지를 보는 방문자가 일반 비율의 3배로 전환한다는 걸 발견할 수도 있어요. 또는 홈페이지에서 45~90초를 보내는 사용자가 가장 높은 품질의 리드라는 것도요.
이것들은 추측이 아니에요. 실제 고객 데이터에서 추출한 통계적으로 검증된 패턴이에요.
실제 패턴 인식 사례
아마존이 머신러닝을 사용하여 구매 패턴을 인식하는 방법을 생각해보세요. 시스템은 단순히 본 것을 기반으로 좋아할 만한 제품을 추천하는 것만이 아니에요. "이 제품을 구매하는 사람들은 종종 30일 이내에 이 세 가지 다른 항목을 구매한다" 또는 "저녁 시간에 이 카테고리를 탐색하는 이 인구통계의 고객은 무료 배송 메시지를 보여주면 40%의 구매 확률을 가진다"와 같은 복잡한 패턴을 이해해요.
더 작은 규모에서도 유사한 논리를 적용할 수 있어요. 월 방문자가 수천 명만 있어도 머신러닝 도구는 다양한 사용자 세그먼트가 어떻게 행동하고 전환하는지에서 의미 있는 패턴을 식별할 수 있어요.
실제로 작동하는 자동 사용자 세분화
전통적인 세분화는 미리 정해진 카테고리에 의존해요. 신규 vs. 재방문, 모바일 vs. 데스크톱, 미국 vs. 국제. 이러한 그룹화는 직관적으로 말이 되지만 종종 중요한 행동 뉘앙스를 놓쳐요.
머신러닝은 비지도 클러스터링이라는 다른 접근 방식을 취해요. 알고리즘은 방문자 데이터를 분석하고 중요할 수 있다는 가정이 아닌 실제 행동 유사성을 기반으로 사용자를 자동으로 그룹화해요.
전혀 고려하지 않았던 세그먼트를 발견할 수도 있어요.
- 3분 이내에 8~12페이지를 방문하고 즉시 전환하거나 절대 전환하지 않는 "빠른 조사자"
- 구매하기 전 2주에 걸쳐 3~4번 돌아오는 "신중한 평가자"
- 귀하의 사이트와 경쟁사 사이를 오가며, 가격에 매우 민감하지만 일단 전환하면 충성스러운 "비교 쇼퍼"
- 탐색에 30분 이상을 보내지만 체크아웃을 완료하려면 긴급성 트리거가 필요한 "충동적 브라우저"
각 세그먼트는 다양한 전환 전술에 다르게 반응해요. 빠른 조사자는 눈에 띄는 신뢰 신호와 명확한 행동 유도 문구가 필요할 수 있어요. 신중한 평가자는 추가 정보가 있는 리타게팅 이메일로 혜택을 볼 수 있죠. 비교 쇼퍼는 경쟁력 있는 가격 매칭으로 전환할 수 있고요. 충동적 브라우저는 한정 시간 오퍼에 반응할 수 있어요.
머신러닝 시스템은 이러한 세그먼트를 식별할 뿐만 아니라 도착한 지 몇 초 이내에 새로운 방문자를 적절한 그룹으로 분류하여 첫 페이지 뷰부터 개인화된 경험을 가능하게 해요.
예측 모델: 전환하기 전에 누가 전환할지 알기
여기서 머신러닝이 특히 강력해져요. 예측 모델은 실시간으로 방문자 행동을 분석하고 각 개별 사용자가 전환하거나 이탈할 확률을 계산해요.
그 의미를 생각해보세요. 누군가가 사이트에 도착한 지 30초 이내에 예측 모델은 트래픽 소스, 기기 및 초기 상호작용을 기반으로 8%의 전환 확률을 가진다고 추정할 수 있어요. 탐색하면서 그 확률은 계속 업데이트돼요. 세 개의 제품 페이지를 봤나요? 확률이 24%로 점프해요. 장바구니에 항목을 추가했나요? 이제 61%예요. 체크아웃 페이지에서 45초 동안 망설였나요? 42%로 떨어져요.
이탈 전에 이탈 예측하기
구독 비즈니스와 SaaS 회사의 경우 전환을 예측하는 것보다 이탈을 예측하는 것이 더 중요할 수 있어요. 머신러닝 모델은 고객이 취소할 가능성이 있다는 조기 경고 신호를 식별할 수 있어요.
아마도 모델은 처음 2주 이내에 특정 기능을 사용하지 않는 고객이 70% 더 높은 이탈률을 보인다는 것을 발견할 수 있어요. 또는 세션 빈도가 월별로 30% 이상 떨어지는 사용자는 60일 이내에 취소할 가능성이 있다는 것도요.
이러한 예측으로 무장하면 사전에 개입할 수 있어요. 타겟팅된 온보딩 이메일을 보내세요. 개인화된 교육을 제공하세요. 재참여를 위한 인센티브를 제공하세요. 고객이 의식적으로 떠나기로 결정하기 전에 모두요.
전환 확률 점수 매기기
가장 정교한 구현은 모든 방문자에게 실시간 전환 확률 점수를 할당해요. 이 점수는 어떤 콘텐츠를 표시할지, 어떤 오퍼를 제시할지, 잠재 고객을 얼마나 적극적으로 추구할지 알려줘요.
높은 확률 방문자는 마찰이 최소화된 간소화된 체크아웃 흐름을 볼 수 있어요. 중간 확률 방문자는 신뢰 신호와 사회적 증거를 받을 수 있죠. 낮은 확률 방문자는 공격적인 할인 오퍼나 향후 리타게팅 캠페인을 위한 리마케팅 쿠키를 받을 수 있어요.
핵심 통찰력은 모든 방문자가 동일한 경험을 받을 자격이 없다는 거예요. 머신러닝은 누가 누구이고 전환하기 위해 무엇이 필요한지 식별하는 데 도움이 돼요.
동적 가격 책정 및 오퍼 최적화
항공사는 수십 년 동안 동적 가격 알고리즘을 사용해왔어요. 항공편에 대해 보는 가격은 수십 가지 요인에 따라 달라요. 검색하는 시기, 여행하고 싶은 시기, 위치한 곳, 사용하는 기기, 브라우징 기록 및 해당 경로에 대한 현재 수요 등이죠.
이커머스 브랜드는 점점 더 유사한 논리를 적용하고 있어요. 머신러닝 알고리즘은 각 방문자를 분석하고 전환 확률과 이익 마진을 모두 극대화하는 최적의 가격대 또는 오퍼를 결정해요.
이것이 반드시 다른 고객에게 다른 가격을 청구한다는 의미는 아니에요. 반발을 일으킬 수 있거든요. 더 일반적으로는 예측된 가격 민감도를 기반으로 할인 오퍼, 배송 인센티브 및 번들 거래를 최적화하는 것을 의미해요.
알고리즘은 프리미엄 이메일 세그먼트의 방문자가 10% 할인으로 예산 의식이 있는 세그먼트가 20% 할인으로 하는 것과 동일한 비율로 전환한다는 것을 배울 수 있어요. 또는 특정 제품 카테고리는 무료 배송 오퍼로 혜택을 받는 반면 다른 카테고리는 백분율 할인으로 더 나은 성과를 낸다는 것도요.
다양한 사용자 세그먼트에 걸쳐 수천 개의 가격 및 오퍼 조합을 테스트함으로써 머신러닝은 방문자당 수익을 극대화하는 최적의 지점을 찾아요.
콘텐츠 및 경험 최적화
전통적인 A/B 테스트는 페이지의 두 가지 버전을 비교해요. 다변량 테스트는 여러 요소를 동시에 테스트하도록 확장해요. 하지만 두 접근 방식 모두 구상하고 테스트할 수 있는 변형 수에 대한 인간의 한계로 제한돼요.
머신러닝 기반 최적화는 자동화된 콘텐츠 선택 및 경험 개인화를 통해 이를 더 발전시켜요.
콘텐츠 테스트를 위한 강화 학습
일부 고급 플랫폼은 컴퓨터에게 체스와 바둑을 마스터하도록 가르친 것과 동일한 기술인 강화 학습을 사용하여 콘텐츠를 지속적으로 테스트하고 최적화해요.
수동으로 테스트 변형을 만드는 대신 시스템은 헤드라인, 이미지, 행동 유도 문구 및 레이아웃의 수백 가지 가능한 조합을 생성해요. 그런 다음 다중 armed 밴딧 알고리즘을 사용하여 트래픽을 효율적으로 할당하고, 여전히 새로운 가능성을 탐색하면서 고성능 변형을 더 자주 보여줘요.
시간이 지남에 따라 어떤 사용자 유형에 어떤 특정 조합이 가장 잘 작동하는지 배워요. 소셜 미디어의 모바일 방문자는 라이프스타일 이미지가 있는 굵은 헤드라인을 볼 수 있어요. 검색의 데스크톱 사용자는 제품 사진이 있는 자세한 사양을 볼 수 있고요. 재방문 고객은 개인화된 추천을 볼 수 있어요.
시스템은 수천 개의 마이크로 테스트를 동시에 실행하여 수동 테스트 프로그램이 달성할 수 있는 것보다 빠르게 최적화해요.
메시징을 위한 자연어 처리
머신러닝은 다양한 청중에게 가장 공감하는 언어를 분석할 수도 있어요. 자연어 처리 알고리즘은 고객 리뷰, 지원 티켓, 소셜 미디어 댓글 및 전환 데이터를 스캔하여 어떤 문구, 감정 톤 및 메시징 프레임워크가 더 높은 전환과 상관관계가 있는지 식별해요.
포부적인 언어("목표를 달성하세요")가 특정 세그먼트에 대해 실용적인 언어("결과를 얻으세요")보다 성과가 좋다는 것을 발견할 수 있어요. 또는 질문("비즈니스를 혁신할 준비가 되셨나요?")이 특정 트래픽 소스에 대해 진술("오늘 비즈니스를 혁신하세요")보다 더 나은 전환을 한다는 것도요.
이러한 통찰력은 홈페이지 카피뿐만 아니라 전체 퍼널에 걸친 이메일 캠페인, 광고 크리에이티브 및 제품 설명에 정보를 제공해요.
이상 탐지: 비용을 초래하기 전에 문제 잡기
머신러닝 시스템은 문제를 나타내는 비정상적인 패턴을 감지하는 데 탁월해요. 이상 탐지 알고리즘은 기준 성능 지표를 설정하고 예상 범위를 벗어나는 편차를 즉시 플래그 지정해요.
전환율은 취약하기 때문에 이것이 중요해요. 고장난 체크아웃 흐름, 느리게 로딩되는 페이지, 특정 브라우저에서 작동을 멈추는 양식 필드. 이러한 문제 중 하나라도 누군가가 알아차리기 전에 몇 시간 또는 며칠 동안 조용히 수익을 출혈시킬 수 있어요.
전통적인 모니터링은 전환율이 임계값 아래로 떨어질 때 경고할 수 있어요. 하지만 그때쯤이면 이미 고객을 잃은 거예요. 머신러닝 이상 탐지는 더 미묘한 경고 신호를 더 일찍 발견해요.
아마도 모바일 전환율은 15% 감소하는 반면 데스크톱은 정상으로 유지돼요. 모바일 특정 버그일 가능성이 높아요. 또는 특정 소스의 트래픽이 즉시 이탈하기 시작해요. 아마도 광고 랜딩 페이지가 잘못 정렬되었을 거예요. 또는 특정 시간에 장바구니 포기가 급증해요. 결제 처리 업체 문제일 수 있어요.
시스템은 단순히 뭔가 잘못되었다고 플래그를 지정하는 것만이 아니에요. 어떤 특정 세그먼트 또는 사용자 흐름이 영향을 받는지 식별하여 진단 시간을 극적으로 줄여요.
시작하기: 비기술 마케터를 위한 실용 가이드
이 모든 것이 강력하게 들려요. 하지만 전담 데이터 과학 팀 없이 전환 최적화를 위해 머신러닝을 실제로 어떻게 구현하나요?
기존 도구로 시작하기
이미 사용하고 있을 가능성이 있는 많은 플랫폼에는 머신러닝 기능이 내장되어 있어요.
Google Analytics 4는 각 사용자에 대한 구매 및 이탈 확률을 추정하는 예측 지표를 포함해요. Google Optimize는 머신러닝을 사용하여 전통적인 테스트보다 빠르게 승리 변형에 트래픽을 자동 할당해요.
Facebook Ads와 Google Ads는 모두 청중 타겟팅 및 입찰 최적화를 위해 머신러닝을 사용해요. 그들의 알고리즘은 수천 개의 신호를 분석하여 전환할 가능성이 가장 높은 사용자에게 광고를 보여줘요.
Mailchimp 및 Klaviyo와 같은 이메일 플랫폼은 전송 시간 최적화 및 예측 인구통계를 제공하며, 머신러닝을 사용하여 각 구독자가 참여할 가능성이 가장 높은 시기를 결정해요.
첫 번째 단계는 반드시 새로운 소프트웨어를 구매하는 것이 아니에요. 현재 스택에 이미 내장된 머신러닝 기능을 활용하는 방법을 배우는 거예요.
전문 CRO 도구 계층화
성숙해지면 머신러닝 기반 최적화를 위해 특별히 설계된 플랫폼을 고려해보세요.
Dynamic Yield, Optimizely 및 VWO는 모두 AI 기반 개인화 및 자동화된 테스트를 제공해요. 이러한 플랫폼은 사용자 지정 개발이 필요 없이 위에서 논의한 세분화, 예측 및 콘텐츠 최적화 전략을 구현할 수 있어요.
이커머스의 경우 특히 Nosto, Monetate 및 Bloomreach와 같은 도구는 제품 추천, 검색 최적화 및 개인화된 쇼핑 경험을 위해 머신러닝을 사용해요.
SaaS 및 구독 비즈니스는 Gainsight 또는 ChurnZero와 같은 고객 성공 플랫폼으로 혜택을 볼 수 있어요. 이들은 예측 분석을 사용하여 위험에 처한 고객을 식별해요.
데이터 기반 구축
머신러닝은 제공하는 데이터만큼만 좋아요. 고급 알고리즘에 깊이 뛰어들기 전에 다음을 확보하세요.
깨끗한 추적 구현. 의미 있는 모든 사용자 작업은 일관되게 측정되어야 해요. 머신러닝에는 좋은 학습 데이터가 필요해요.
충분한 볼륨. 대부분의 머신러닝 접근 방식은 의미 있는 패턴을 식별하기 위해 수천 개의 이벤트가 필요해요. 월 방문자가 500명만 있다면 전통적인 최적화 전술이 ML보다 더 나을 거예요.
명확한 목표. 알고리즘은 정의하는 목표에 대해 최적화해요. 전환 목표가 진정으로 비즈니스 가치와 일치하는지 확인하세요.
개인정보 보호 규정 준수. 머신러닝 개인화는 사용자 개인정보 보호 선호도를 존중하고 GDPR, CCPA 및 기타 규정을 준수해야 해요. 대부분의 플랫폼은 이를 자동으로 처리하지만 구현 전에 확인하세요.
간단하게 시작하고 확장하기
모든 머신러닝 전술을 동시에 구현하려고 하지 마세요. 더 현실적인 경로는 다음과 같아요.
1~2개월차: 기존 도구에서 머신러닝 기능을 활성화하세요. Google Analytics 4 예측 지표를 켜세요. 이메일 플랫폼에서 전송 시간 최적화를 활성화하세요. 광고 플랫폼이 자동 입찰을 사용하도록 하세요.
3~4개월차: 기본 개인화를 구현하세요. 신규 vs. 재방문 방문자에게 다른 홈페이지 메시징을 보여주세요. 브라우징 기록을 기반으로 제품 추천을 맞춤화하세요. 특정 세그먼트에 대해 동적 가격을 테스트하세요.
5~6개월차: 자동화된 테스트를 배포하세요. 수동 A/B 테스트를 실행하는 대신 머신러닝 알고리즘이 헤드라인, 이미지 및 행동 유도 문구를 지속적으로 최적화하도록 하세요.
7개월차 이상: 예측 모델로 진전하세요. 전환 확률 점수를 구현하세요. 구독 고객을 위한 이탈 예측을 구축하세요. 전체 사이트에 걸쳐 ML 기반 동적 경험을 사용하세요.
각 단계는 이전 단계를 기반으로 하여 시간이 지남에 따라 전환 성능을 극적으로 향상시키는 복합 효과를 만들어요.
인간 요소는 여전히 중요해요
그 모든 힘에도 불구하고 머신러닝은 마법이 아니에요. 근본적으로 망가진 가치 제안을 고칠 수 없어요. 아무도 원하지 않는 제품을 보상할 수 없어요. 끔찍한 사용자 경험 디자인을 극복할 수 없어요.
머신러닝은 제공하는 제약 조건 내에서 최적화해요. 현재 메시징, 오퍼 및 사이트 구조를 고려하여 전환으로 가는 최상의 경로를 찾아요. 하지만 전체 비즈니스 모델을 전환하거나 제품을 처음부터 다시 구축하라고 말할 수는 없어요.
가장 효과적인 접근 방식은 머신러닝 기능과 인간 통찰력을 결합해요. 알고리즘이 대규모로 패턴 인식, 예측 및 최적화를 처리하도록 하세요. 하지만 전략, 창의적 방향 및 고객 행동 뒤에 있는 더 깊은 "왜"를 이해하는 것은 인간의 판단에 의존하세요.
머신러닝을 사용하여 "이 메시징으로 어떤 세그먼트가 가장 잘 전환되나요?"와 같은 질문에 답하세요. 하지만 인간 통찰력을 사용하여 "우리가 실제로 해결하고 있는 더 깊은 고객 요구는 무엇인가요?"와 같은 질문을 하세요.
다음 단계
전환 최적화를 위한 머신러닝은 더 이상 기술 거인을 위해 예약된 실험적 기술이 아니에요. 도구가 성숙했어요. 비용이 떨어졌어요. 결과가 스스로 말해요.
현재 최적화 접근 방식을 감사하는 것으로 시작하세요. 알고리즘이 더 잘 처리할 수 있는 작업을 수동으로 하고 있는 곳은 어디인가요? 머신러닝이 감지할 수 있는 패턴을 놓치고 있는 곳은 어디인가요? 예측 및 개인화가 측정 가능한 향상을 만들 수 있는 곳은 어디인가요?
그런 다음 이번 주에 구체적인 조치 하나를 취하세요. 무시해왔던 머신러닝 기능을 활성화하세요. 가장 큰 최적화 과제를 해결하는 플랫폼을 조사하세요. ML 접근 방식을 위한 충분한 볼륨이 있는지 데이터를 분석하세요.
향후 10년 동안 전환 최적화로 승리하는 비즈니스는 가장 많은 트래픽을 가진 비즈니스가 아닐 거예요. 대규모로 지능적이고 데이터 기반 최적화를 통해 각 방문자로부터 가장 많은 가치를 추출하는 비즈니스일 거예요.
머신러닝이 그 기능을 제공해요. 질문은 경쟁자가 하기 전에 사용할 것인가 하는 거예요.
