데이터 기반으로 일한다는 것은 퍼널 분석을 한다는 것과 동의어입니다. 새로운 사람이 후원자가 되기까지 과정을 몇 단계로 쪼개서 단계별 이탈률을 개선하는 방법론이에요. 각 단계별 사람 수를 막대 그래프로 표현하면 입구는 넓지만 출구는 좁아지는 깔때기(Funnel) 모양처럼 보인다고 해서 퍼널이라고 불러요. 

퍼널 분석 예시 (구글 애널리틱스)

후원 성과를 높이려면 어떻게 해야 할까요? 사람들에게 널리 홍보하는 것, 즉 퍼널의 입구를 늘리는 것도 필요하지만 새로운 사람을 만나려면 비용이 많이 들기 때문에, 반대로 퍼널의 출구를 늘려서 중도 탈락자를 줄이는 전략을 사용할 수가 있어요. 이때 퍼널 분석이 필요합니다.

왜 단계를 쪼개서 분석할까요? 예를 들어 볼게요. 100명이 홈페이지에 방문해서 그중에 1명이 후원을 완료했다면 전환율이 1%겠죠? 이 수치를 끌어올리려면 어떻게 해야 할까요? 전환율에 영향을 미치는 원인은 다양하기 때문에 뭐부터 해야 할지 막막해져요. 그래서 홈페이지 방문 시점부터 후원을 완료할 때까지의 방문자의 이동 경로를 단계별로 쪼개 놓고 어디서 병목이 생기는지 데이터를 확인해 보는 거예요. 이탈률이 높은 곳을 찾아서 어디가 문제인지 원인을 진단하면 정확한 개선 과제를 도출할 수 있게 됩니다. 

예컨대 후원요청 편지를 이메일로 보냈는데 구독자 대부분이 메일을 열어 링크를 클릭해서 모금 페이지에 접속했다고 가정해 볼게요. 모금 페이지에 접속은 했는데 후원을 하지는 않고 대다수가 이탈하는 상황입니다. 이 경우 이메일 편지는 할 일을 다 했지만, 모금 페이지의 내용이 설득력이 없는 등 문제가 있다는 가설을 세워볼 수 있어요. 그럼 모금 페이지를 수정해서 다시 편지를 보내 보고, 개선이 됐는지 다시 데이터로 검증해 보면 됩니다. 

잠재후원자 모금 역시 후원자가 되기까지의 여정을 쪼개서 각 단계마다 모금가가 할 일을 구체화해놓은 것이에요. 다음은 모금 현장에서 주로 쓰이는 퍼널이에요.

• 후원자 여정 퍼널 : 관심자 → 잠재후원자 수 → 후원자 수 → 옹호자(열성 후원자) 수
• 디지털 모금 퍼널 : 콘텐츠 도달 수 → 랜딩페이지 방문 수 → 후원약정서 작성 시작 수 → 약정완료 수
• 이메일 뉴스레터 퍼널 : 발송 수 → 오픈 수 → 클릭 수 → 전환 수

모금을 위해서 그저 많은 사람들에게 널리 알리는 전략만 썼다면, 앞으로는 이 사람들이 후원완료 단계까지 빠르게 이동할 수 있도록 병목을 제거하는 활동에 집중해 보세요. 거의 비용을 들이지 않고도 큰 성과를 얻을 수 있습니다.