사이트 속도를 개선하여 어떻게 수익을 높일 수 있는지 이해 관계자에게 보여줍니다.
열심히 노력한 끝에 해냈습니다. 회사의 사이트 속도가 현저하게 빨라졌습니다. 이제 이해관계자에게 여러분의 작업으로 얼마나 많은 추가 수익이 창출되었는지 보여줄 차례입니다.
이 글에서는 상대 모바일 전환율을 계산해 보는 방법을 알아보겠습니다. 이 측정항목은 결과를 모호하게 만들 수 있는 마케팅 캠페인과 같은 외부 요인은 제외하고 사이트 개선의 효과를 수치로 제공하기 때문에 유용합니다. 지금 시작해 보세요.
상대적 모바일 전환율 (Rel mCvR)
사이트의 전환율은 사이트 특성(예: 속도 및 사용성)과 외부 요인(예: 마케팅 캠페인, 시즌 이벤트, 마케팅 채널 조합)의 영향을 받을 수 있습니다.
사이트 속도가 전환에 어떤 영향을 미치는지에 관심이 있으므로 모바일 사이트가 가장 관련성이 높습니다. 모바일 사이트가 속도 개선의 이점을 누릴 수 있는 가장 좋은 부분입니다. 하지만 모바일 전환율만 살펴보는 대신 모바일 전환율을 데스크톱 전환율로 나누어 계산한 relative 모바일 전환율 (Rel mCvR)을 분석하게 됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 일반적으로 데스크톱과 모바일 모두에 영향을 미치는 외부 요인으로 인한 노이즈를 줄일 수 있으며, 모바일 사이트의 효율성 증가가 실제로 속도 향상으로 인해 발생한 것인지 손쉽게 확인할 수 있습니다.
분석하기
사이트의 Google 애널리틱스에 액세스할 수 있는지 확인하거나 애널리틱스팀과 공동작업하세요 Google 애널리틱스 계정이 없는 경우 애널리틱스 시작하기에서 계정 설정 방법을 알아보세요.
1단계: Google 애널리틱스로 이동하여 관리를 클릭합니다. 보기에서 보기 설정을 선택합니다. 거기에서 보기 ID를 복사합니다.
2단계: 이 스프레드시트로 이동하여 파일을 클릭하고 사본을 만듭니다.
3단계: Google 애널리틱스의 보기 ID를 스프레드시트의 B3, C3, D3 필드에 삽입합니다.
Google 애널리틱스에 전자상거래 전환율 대신 목표가 있는 경우 B6 및 C6 필드를 변경하여 ga:transactionsPerSession를 삭제하고 대신 두 필드에 ga:goalConversionRateAll를 입력합니다.
4단계: 스프레드시트에서 부가기능, Google 애널리틱스를 클릭하고 보고서 실행을 선택합니다. 그런 다음 스프레드시트 페이지 Rel mCvR로 이동하여 결과를 확인합니다.
이제 다음과 같은 차트가 표시됩니다.
6단계: 차트를 사용하여 분석할 속도 최적화 전 기간 (로드 시간이 길었던 시간)과 속도 최적화 후 기간 (로드 시간이 더 짧아야 함)을 식별합니다. 이 예에서는 1~2월의 8주를 8~9월의 8주와 비교합니다.
7단계: 새 시트에서 두 기간의 평균 로드 시간과 상대적 mCvR을 계산합니다. 그런 다음 속도 최적화(예: 8~9월) 이후 기간 동안 모바일 방문자로부터 발생한 수익을 더합니다. Google 애널리틱스의 잠재고객 > 모바일 > 개요 섹션에서 수익 데이터를 찾을 수 있습니다.
8단계: 이제 Rel mCvR이 개선되지 않았다면 얻을 수 있는 수익을 계산합니다. 수익 (€1,835,962)을 현재 Rel mCvR (51%)으로 나누고 속도 최적화 이전의 기간 (42%)의 Rel mCvR을 곱하면 됩니다.
9단계: Rel mCvR이 개선되지 않았다면 기업이 벌어들일 수익을 뺍니다.
이 예시에서는 Rel mCvR이 개선되어 모바일 사이트의 속도가 개선되어 8주 만에 €323,993를 추가로 얻었습니다.
관련 mCvR 분석 시 고려해야 할 사항
위에서 언급한 바와 같이 UX 개선과 같은 사이트의 다른 변경사항이 Rel mCvR에 영향을 줄 수 있습니다.
- 공부하려는 기간 동안 사이트의 가장 큰 변화가 속도에 불과한지 확인합니다. 다른 변경사항이 있는 경우 Rel mCvR은 변경사항이 그룹에 미치는 영향을 알 수 있지만 개별 변경사항의 효과는 알려주지 않습니다.
- 결과를 왜곡할 수 있으므로 데스크톱 사이트에는 영향을 주지만 모바일 사이트에는 영향을 주지 않는 변경사항이나 이벤트에 주의하세요. 데스크톱에만 해당되는 변경사항이 있는 경우 분석에서 영향을 받은 기간을 생략합니다.
- 전반적인 전환수 증가가 아니라 데스크톱에서 모바일로 전환이 변경된 것이 Rel mCvR 증가 때문인지 궁금할 수 있습니다. 속도 향상으로 인해 데스크톱과 모바일 전환의 조합에 약간의 변화가 있을 수 있지만, Rel mCvR은 데스크톱 전환율을 기준으로 모바일 전환율을 계산합니다. 따라서 mCvR이 dCvR보다 높아질 때만 Rel mCvR이 증가합니다. 즉, 이 계산을 수행할 때 이미 낮게 집계되고 있는 것입니다. 즉, 채널 조합의 변화를 보완할 수 있는 안전 마진이 있습니다.
요약
몇 가지 제한사항이 있지만 Rel mCvR은 서버 측 테스트나 속도 저하 테스트를 실행할 필요 없이 속도 최적화로 수익을 얼마나 증가시켰는지 저렴한 비용으로 측정할 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 성과와 수익 간의 관계를 수치화하면 기술적 배경이 없는 이해관계자들에게는 이점이 즉시 명확하지 않을 수 있는 개발 프로젝트의 가치를 증명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음 단계
Unsplash에 게재된 Arie Wubben의 항공기 계기판 이미지