금융권 데이터 분석의 필수 전략 : 다이나믹 퍼널 분석

은행, 카드, 증권, 보험사 등 금융업계의 고객 데이터 분석가라면 ‘퍼널 분석(Funnel Analysis)’은 익숙한 업무일 겁니다. 퍼널 분석이란 고객이 유입된 뒤 특정 목표(상품 가입, 이벤트 신청 등)에 이르기까지의 과정을 단계별로 나누고, 각 단계별 전환과 이탈을 시각적으로 파악하는 분석 방식이죠. 이 때 실무자는 통상 디지털 채널 내 페이지 단위로 퍼널 단계를 구성해 분석을 진행합니다.

이 방식은 고객의 전환과 이탈을 대략적으로 확인하기엔 좋지만, 행동의 맥락이나 원인을 이해하기엔 한계가 있습니다. 이제는 퍼널 단계를 페이지 이동만으로 제한하지 않고, 분석 목적에 따라 다각도로 구성할 수 있어야 합니다. 그래야 고객 여정 속에 숨어 있는 진짜 인사이트를 발견할 수 있습니다.

이번 콘텐츠에서는 금융권 마케터가 퍼널을 단순한 경로 리포트가 아닌 ‘고객 행동 해석의 도구’로 활용할 수 있도록 돕는 다이나믹 퍼널 분석(Dynamic Funnel Analysis) 의 세 가지 활용 방식을 소개합니다.

상품 가입 퍼널은 어떤 기준으로 구성해야 할까?

퍼널 분석의 핵심은 전환에 이르는 고객 여정을 단계별로 나누어 흐름을 파악하는 데 있습니다. 하지만 실제 금융 서비스에서는 상품군, 고객 속성, 유입 경로 등에 따라 서로 다른 고객 여정이 존재합니다. 따라서 금융 디지털 채널의 상품 가입 퍼널은 페이지 그룹·고객 데이터·로그 속성을 기준으로 구성해 비교 분석해야 합니다.

퍼널 간 다각도 비교 분석을 통해 각 구성원은 상품 개발, 페이지 기획 등 각자의 역할에 따라 데이터를 다양한 시각에서 분석할 수 있으며, 분석 결과를 바탕으로 실무자는 세부적인 문제를 진단하고 관리자는 거시적 관점의 개선책을 도출할 수 있습니다.

1) 페이지 그룹을 이용한 퍼널 구조화

페이지 그룹 기반 퍼널은 동일한 고객 여정을 역할에 따라 다르게 해석할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 ‘상품 조회 → 상품 가입’이라는 기본 여정이 있을 때, 관리자는 전체 상품의 전환 흐름을 보고 싶어하지만, 상품 담당자는 개별 상품의 단계별 이탈률을 확인해야 합니다. 이때 ‘A 건강보험’, ‘B 건강보험’ 처럼 상품별 퍼널을 각각 구성하고, 페이지 그룹 기능으로 이를 상위 그룹인 ‘건강보험 가입 퍼널’로 통합하면 세부 흐름과 전체 흐름을 함께 파악할 수 있습니다.

2) 고객 데이터를 이용한 퍼널 세분화

고객 데이터(성별, 연령, 지역, 가입 여부 등)로 세그먼트를 만들어 각 퍼널을 비교 분석하면 고객군별 행동 차이를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 20대 여성은 상품 상세 페이지에서 오래 머물며 비교 후 이탈하지만, 50대 남성은 빠르게 상담 신청으로 전환하는 경향을 보인다고 가정해 봅시다. 이런 차이를 체류 시간, 퍼널 과정의 고객 액션 등을 통해 파악하게 되면, 20대 여성에게는 보다 다양한 정보를 스스로 탐색해 볼 수 있는 콘텐츠 중심의 정보 페이지를 추천하고, 50대 남성에게는 페이지 상단에 상담 신청 버튼을 제공하는 식으로 여정을 최적화할 수 있습니다. 고객군 별로 페이지를 다르게 제공하는 방식이 아니더라도, 배너나 메시지를 통해 고객군 별로 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다. 즉, 고객 세그먼트를 기준으로 퍼널을 설계하면 ‘누구에게 어떤 경험을 제공할지’를 정교하게 조정할 수 있습니다.

3) 로그 속성을 이용한 퍼널 분기

로그 속성을 활용하면 고객의 접속 환경(디바이스, 브라우저, 유입 채널 등)에 따른 행동 차이를 분석할 수 있습니다. 같은 ‘보험 가입 페이지’라도 모바일과 PC 이용자의 전환 흐름은 다를 수 있으며, 모바일 내에서도 안드로이드와 아이폰 이용자의 패턴을 구분해 볼 수 있습니다. 예를 들어 PC 사용자는 비교 단계에서 오래 머무는 반면, 모바일 사용자는 화면 크기나 입력 과정의 불편으로 신청 단계에서 이탈할 수 있습니다. 이렇게 환경별 행동 데이터를 비교해 각 디바이스 특성에 맞춘 UI/UX 개선 방향을 도출하면, 로그인하지 않은 비식별 고객에게도 보다 편리한 이용 경험을 제공할 수 있습니다.

퍼널 단계, 페이지뷰 만으로 충분할까?

페이지(URL) 이동 중심의 퍼널 분석은 고객이 어느 구간에서 이탈했는지 확인할 수는 있지만, 고객 행동의 맥락을 이해해 개선점을 도출하기에는 한계가 있습니다. 고객이 보는 화면의 변화가 곧 페이지의 변화는 아니기 때문입니다. 고객은 동일한 페이지 내에서도 스크롤 이나 탭 전환을 통해 다양한 콘텐츠를 확인할 수 있습니다. 따라서 클릭, 스크롤, 탭 이동 등 고객의 실제 행동을 추적하는 이벤트 기반 퍼널 분석이 중요합니다.

보험사의 상품 상세 페이지를 하나 가정해보겠습니다. 화면에는 ‘상품안내’, ‘보장내용’, ‘유의사항’ 탭이 있고, 하단에는 ‘상담 신청’ 버튼이 있습니다. 그리고 이 버튼을 눌러도 별도의 신청 페이지로 이동하지 않고 동일 화면에서 팝업을 통해 상담이 완료된다고 합시다. 이런 경우 GA4와 같은 무료 분석 툴만으로는 전환에 이르는 단계를 세부적으로 구성하기 어렵습니다. 자동 감지 이벤트의 범위가 제한되어 있어, 페이지 이동 외 다양한 이벤트로 퍼널을 설계하는데 한계가 있기 때문입니다.

반면 다양한 이벤트를 퍼널 단계로 구성할 수 있는 솔루션을 활용하면, 고객이 어떤 콘텐츠를 보고 이탈했는지, 의도한 버튼을 클릭했는지까지 세밀하게 확인할 수 있습니다. 즉, 페이지 관점에서만 보면, 이 경우에는 페이지가 상품 상세 페이지밖에 없기 때문에 퍼널을 구성하기가 어렵습니다. 그렇지만, 상품 상세 페이지(페이지)를 첫번째 퍼널로, 상담 신청 버튼 클릭(이벤트)을 두번째 퍼널로 설정하면 얼마나 많은 사람들이 상품 상세 페이지에 들어왔고, 그 내용을 얼마동안 살펴본 후 상담 신청까지 이어졌는지를 파악할 수 있습니다. 또한 상담 신청 전에 상품안내, 보장내용, 유의사항 등의 정보를 얼마나 확인하고 있는지도 파악할 수 있습니다. 단순히 고객이 이탈한 ‘페이지’를 보는 것이 아니라, 고객 행동의 맥락 전체를 이해하는 분석으로 확장되는 것이죠.

금융 퍼널 분석의 마지막 단계는 상담 신청?

금융사 웹·앱 채널에서 이루어지는 일반적인 퍼널 분석은 ‘상담 신청’ 단계에서 종료되는 경우가 많습니다. 하지만 진짜 중요한 고객 여정은 그 이후에 있습니다. 고객이 온라인에서 상담을 신청했다고 해서 실제 가입까지 이어졌다고 볼 수는 없습니다. 고객이 담당자 또는 설계사의 연락을 받았는지, 상담이 이루어졌는지, 그리고 최종적으로 상품 가입으로 이어졌는지를 확인해야 비로소 전환의 전체 흐름을 이해할 수 있습니다.

옴니 채널 퍼널 분석은 이러한 단절된 여정을 이어줍니다. 예를 들어, 아래와 같이 디지털 채널의 행동 데이터와 각종 오프라인 데이터를 결합해 퍼널을 구성합니다.

상품 정보 조회(행동 데이터) → 상담 신청(행동 데이터) → 담당자/설계사 컨택(영업 데이터) → 가입설계(거래 데이터)

이렇게 되면 온라인에서의 정보 제공이 실제 오프라인에서의 영업 결과로 이어졌는지를 채널의 제약 없이 고객 관점의 End-to-End로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 온라인 채널이 실제 영업에 얼마나 기여하고 있는지도 확인할 수 있고, 전체 퍼널을 분석하면서 고객 경험을 보다 잘 개선할 수 있습니다.

만약 퍼널 분석 결과 오프라인 컨택 단계에서 이탈이 많다면, 이탈 고객의 온라인 상에서의 고객 행동뿐만 아니라 오프라인에서의 컨택 정보까지 함께 확인함으로써 문제점을 폭넓게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 온라인에서 확인한 정보를 통해 기대했던 상품 내용과 실제 오프라인에서의 상담 제안이 달라 혼선을 느꼈다는 사실을 알게 된다면, 해당 내용을 웹페이지 설명에 반영함으로써 오프라인 컨택에서 가입설계로의 전환율을 높일 수 있습니다.

이처럼 디지털 채널 이벤트뿐 아니라 지점 방문, 콜센터 상담 등 오프라인 이벤트까지 포함해 퍼널을 설계하면, 디지털팀의 성과를 단순 전환율이 아닌 실제 가입 기여도로 평가할 수 있습니다. 즉, 고객 중심의 End-to-End 분석을 통해 디지털 마케팅과 오프라인 영업 간의 간극을 메우고, 고객 여정을 완성도 높게 이해할 수 있습니다.

퍼널은 단순히 단계를 보는 기능이 아닙니다. 고객의 행동을 해석하고 여정의 맥락을 이해하는 분석의 틀입니다. 페이지와 이벤트, 고객과 거래 데이터를 결합할 때 퍼널은 비로소 고객의 의도를 읽는 도구로 발전합니다. 결국 중요한 것은 얼마나 많은 고객이 전환했느냐가 아니라, 어떤 고객이 왜 그렇게 행동했느냐입니다. 다이나믹 퍼널은 그 질문에 가장 가까운 해답을 제공합니다. 이렇게 고객 여정에서 숨겨진 인사이트를 발굴할 때 금융사는 고객의 경험을 더 나은 방향으로 설계할 수 있습니다.

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