출처 : 비즈팟 메일링

[웹 컨설턴트] 백상권 - 나는 어느새 南쪽식으로 도사리고 앉았다.
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일반적으로 이메일광고는 방문자를 증대시키기 위한 수단으로는 부적절하다고 볼 수 있다. 이메일광고는 특정 캠페인을 통해서 회원가입이나 관련 DB를 수집할 목적으로 진행하는 경우가 일반적이다. 이는 클릭당 비용이 엄청나게 높은 경우가 아니라면 CPC 키워드 광고가 이메일광고보다는 비용대비 효율성이 훨씬 높기 때문이다.

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이메일광고는 특정 사이트의 메일링을 허용한 회원 중에서 광고주의 타겟고객층에 근접한 회원군에 발송하는 방법이다. 이 때 타겟고객층을 어떻게 한정하느냐에 따라서 광고의 효율성이 달려있다고 해도 과언이 아니다. 이와는 별도로 비슷한 성격의 사이트라도 회원의 로얄티에 따라서 전혀 다른 결과를 가져올 수 있기 때문에 광고를 집행하고자 하는 사이트에 대한 사전 조사나 광고집행 실적 등을 꼼꼼하게 체크할 필요가 있다.
이메일광고의 비용을 산정할 때는 발송수, 도달수, 오픈수, 클릭수에 따르게 되는데 발송수나 도달수, 오픈수 같은 경우는 광고 집행 사이트의 특성에 따라서 전형 다른 결과를 가져올 수도 있으므로 클릭수에 따르는게 좋다.
 
하지만 광고를 집행하는 사이트에서는 다른 지표를 가지고 광고비산정을 원하는 경우가 대부분이다. 그렇게 되면 주로 오픈당 단가를 책정하고 최대 광고비를 선정한 후 광고를 진행하게 된다. 이메일 서비스를 제공하는 포털에 광고를 집행한다면 이메일서비스로 접근하는 UI에 대한 고려가 되어야 한다.
 
타겟층을 한정하여 집행한다고 했을 때 보통 오픈당 150~250원 정도의 비용으로 집행이 가능하다. 클릭율이 1%라면 클릭당 비용이 15,000원 이상이 소요된다는 뜻이다. 다시 타겟 페이지에서의 전환율이 10%라면 전환당 단가가 15만원이 된다. 하지만 클릭율이 10%이고 전환율이 50%라면 전환당 3천원에 불과하다.
 
클릭율과 전환율에 가장 큰 영향을 받는다는 것은 결국 이메일광고의 성공여부가 광고 페이지의 디자인 전략에 달려있다는 것과 동의어이다.
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2008/12/18 10:50 2008/12/18 10:50
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시나리오 분석이란 특정 캠페인이나 구매 프로세스의 단계별 도달율을 측정하고 그 결과를 통해서 궁극적인 전환율 상승을 목적으로 하는 로그분석 전략의 일환이다. 기획 의도에 맞는 방문자의 이동경로 성취율과 단계별 이탈율을 측정함으로써 단계별 문제점을 제거해나갈 수 있다.
 
예전 [성공노트]에서 '제약이론'을 거론한 적이 있는데 그것은 시나리오 분석을 통한 피드백 과정의 주요한 원칙이 될 수 있다. 시나리오의 최종적인 목적을 저해하는 요소들을 하나씩 제거해 나가면 결국 적정 수준의 전환율에 도달할 수 있는 것이다.
 
광고를 집행하면서 ROI(return on investment)가 제대로 나오지 않아서 고민을 하는 경우가 많은데 이럴 경우 전반적인 매출 시나리오를 점검하는 과정을 먼저 거쳐야 한다.

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만약 위 그림과 같이 방문자를 로그인하게 하는 것이 목표 시나리오라면 방문자 중 로그인양식이 있는 페이지로 이동하지 않은 42.13%에 주목해야 한다. 방문자가 로그인양식으로 이동하지 않은 이유는 로그인버튼을 찾지 못해서였을 수도 있고 기대가치가 현저하게 떨어져있기 때문일 수도 있다.
 
시나리오 이탈율을 줄여 전환율을 높이는 것은 추론을 통하거나 실제 지속적인 실험을 통해서 최적화해 나가면서 이루어갈 수 있다.
 
목표행동으로의 전환율을 높이고 싶다면 시나리오 분석이 멋진 방법론이 될 것이다.

달달한조박사의 생각 :
우선 전환율이라는게 무엇인지 알아야 겠다. 쇼핑몰을 기준으로 했을 경우 구매전환율이라고 할 수 있겠다.
어떠한 상품에 대하여 100명이 들어 왔는데. 그 중 결제를 2명이 했다. 그렇다면 해당 쇼핑몰에서 판매중인
상품의 구매전환율은 2%이다. (쇼핑은 대략 1%정도입니다.)

이거를 한개의 단계로 보지 말고. 여러 단계로 나누어 봅시다. 쇼핑 레터를 발송한다고 생각해 봅시다.
총 10,000명에게 메일을 발송 했습니다.
그 중 1,000명이 오픈을 하고 100명이 구매를 했습니다.

그렇다면

발송 대비 오픈 전환율 : 10%
발송 대비 구매 전환율 : 1%
오픈 대비 구매 전환율 : 10%

이렇게 계산이 됩니다.

이렇게 데이터(DB)를 쌓아 놓습니다. 여지껏 총 100회에 DM을 발송하였고.
평균은 위에 10%/1%/10%입니다.

이번에 101번재로 발송한 쇼핑레터(DM)의 전환율은 (10,000명에게 발송했다고 하였을 경우)

발송 대비 오픈 전환율 : 20%
발송 대비 구매 전환율 : 1%
오픈 대비 구매 전환율 : 5%

이렇게 전환율이 나왔습니다.

즉 오픈은 많이 했는데. 구매율은 이전과 똑같다는 것입니다.

그렇다면 여기에서 원인을 찾아 봅시다.

일단 오픈율은 높았습니다. 1차적으로 고객의 레터 유입은 쇼핑 레터의 제목입니다.
적절한 타켓팅으로 오픈율이 2배 올랐습니다. (누구 말대로 섹시한 카피로 ㅋ)

하지만 구매율은 예전과 똑같아서 실질적인 '오픈대비 구매 전환율'은 5%가 나왔습니다.

그렇다면 원인은 해당 상품들에 원인이 있다는 결론입니다.
그렇다면 다음 레터 발생시에는 DM 발송에 판매되는 상품에 조금 더 신경을 쓰면 되는 것입니다.
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2008/09/02 13:44 2008/09/02 13:44
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