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마케팅 퍼널(Funnel) 의미와 분석 방법🔍

Team MAXONOMY ・ 2024.09.03

마케팅 퍼널(Funnel) 의미와 분석 방법🔍

퍼널 분석(Funnel Analysis)이란?


퍼널 분석(Funnel Analysis)이란, 전환 지점에 이르기까지의 일련의 이벤트를 분석하는 방법을 말합니다. 제품, 웹사이트, 이메일 등 모든 종류의 디지털 접점에서 퍼널 분석을 할 수 있습니다. 퍼널 분석의 목적은 고객여정에서 중요한 이벤트를 정확히 파악하여, 테스트를 수행하고 사용자 경험을 개선하며 전환율을 높이는 것입니다.


예를 들어, 이메일을 통해 무료 체험 이벤트를 홍보하고 무료 체험 사용자들이 최종적으로 유로 전환을 하길 원하는 캠페인이라면, 그 퍼널을 다음과 같이 구성될 것입니다.


  • 1단계: 잠재 고객이 이메일을 열고 무료 체험 제안을 발견
  • 2단계: 무료 체험을 신청하기 위해 CTA 버튼을 클릭
  • 3단계: 계정을 만들고 제품을 무료로 사용
  • 4단계: 무료 체험 기간이 종료된 후 잠재 고객이 유료 고객으로 전환







퍼널 분석이 필요한 이유


퍼널 분석은 왜 필요할까요? 광고에 혹해서 링크를 클릭하였는데 회원가입 절차가 복잡해서 사용을 종료한 경험, 괜찮아 보이는 앱을 설치했는데 구성이 복잡해서 금방 삭제한 경험, 한 번씩은 있을 것입니다. 고객이나 사용자가 디지털 경로를 따라가면서 원하는 결과에 도달하지 못하는 것은 굉장히 흔한 일입니다.


이를 해결하기 위해 아무리 고객의 경험을 이해하려 해보아도 분명히 한계가 있습니다. 이때 퍼널 분석을 통해 각 단계를 통계적으로 들여다봄으로써 이러한 사용자의 마찰 지점을 효과적으로 개선할 수 있는 것입니다. 퍼널의 각 단계 사이에는 여러 가지 방해 요소나 장애물이 발생할 수 있으며, 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지를 알려줄 수 있는 행동 패턴이 존재할 가능성이 큽니다.


앞서 살펴본 예시에서 유독 3단계에서 이탈이 많다면, 그 원인이 무엇인지 행동 패턴에서 찾아볼 수 있을 것입니다. 가령 모바일 환경에서 회원가입 로딩 속도가 유독 느려 사용자가 회원가입을 쉽게 포기하기 때문일 수 있죠. 이런 경우 PC 사용자의 퍼널과 모바일 사용자의 퍼널을 비교하여 사실 여부를 쉽게 확인할 수 있을 것입니다. 이 문제를 개선하여 모바일 전환율이 PC 전환율만큼 높아진다면, 얼마나 많은 수익을 기대할 수 있을지 예상하고, 모바일 환경을 개선하는 투자 비용 대비 효과를 비교할 수 있을 것입니다. 즉, 우리가 늘 강조하는 데이터 기반의 의사결정을 수행하고 전환율을 개선할 수 있는 것입니다.


정리하자면, 퍼널 분석은 다음과 같은 목적으로 사용할 수 있습니다:


  • 전환율 개선: 퍼널 분석을 통해 사용자가 최종 목적지에 도달하지 못하게 하는 요인을 파악하여, 해결책을 수립하고 전환율을 개선할 수 있습니다. 여기서 최종 목적지는 "가입" 버튼을 클릭하거나 PDF 다운로드 등 상황에 맞춰 다양하게 설정할 수 있습니다.
  • 퍼널 간소화: 웹사이트, 모바일 앱, 이메일, 대시보드 등 다양한 디지털 접점에서 퍼널을 만들 수 있을 것이고 이를 합치면 전체적인 고객 여정이 됩니다. 퍼널 분석은 이러한 각 여정이 서로 어떻게 연결되는지를 전체적인 관점에서 살펴보고 필요없거나 중복되는 부분을 찾아 간소화 할 수 있습니다.
  • 유입과 리텐션의 통합 : 보통 마케팅 팀은 신규 고객을 유입하는 데 집중하는 반면, 제품 팀은 그 고객을 유지하는 데 중점을 둡니다. 퍼널 분석은 두 팀이 데이터를 공유하고 인사이트를 교류할 수 있는 기회를 제공합니다.








퍼널 분석 4가지 방법


퍼널 데이터를 해석하고 활용하는 방식을 비즈니스와 산업에 따라 달라지지만, 대표적으로 다음 4가지의 방법이 있습니다.



전환 분석

퍼널을 분석하는 가장 기본적인 방법입니다. 각 단계에서 전환한 사용자의 수를 측정합니다. 주로 막대 그래프로 시각화하여 표현하죠. 전환 분석 방식의 핵심은 문제가 발생하였을 때 이를 빠르게 확인하고 조치를 취하는 것입니다. 퍼널의 한 단계에서 사용자 이탈이 갑자기 심해진다면, 그 부분을 빠르게 점검해야 합니다.







기간에 따른 전환 분석

기간에 따른 전환 분석은 특정 날짜에 퍼널에 진입한 사용자의 전환율을 확인하는 분석법입니다. 사용자가 퍼널을 완료하지 않아도 분석 대상에 계속 포함하는 것이지요. 휴일이나 특별 이벤트 동안 퍼널이 어떻게 자동하는지 이해하는 데 유용합니다.







전환 시간 분석

각 사용자가 각 단계를 클릭하는 데 얼마나 시간이 걸리는지는 파악하여, 퍼널이 건강하게 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다. 적절한 전환 시간은 비즈니스에 따라 다르기 때문에, 적절한 기준을 세우고 과거 데이터를 비교하여 설정할 필요가 있습니다. 가령, 패스트푸드 배달 앱과 세금 관련 서비스 앱의 기대되는 전환 시간은 완전히 다를 것입니다.










빈도 분석

사용자가 퍼널의 다음 단계로 이동하기 전에 특정 행동을 몇 번이나 수행하는지 측정하는 분석 방법입니다. 빈도를 측정함으로써 사용자가 해당 퍼널 내에서 무엇을 얼마나 자주 하는지 파악할 수 있습니다. 가령, 장바구니 물건을 결제하기 전에 이 물건이 최저가가 맞는지 확인하기 위해 검색창에 들어가는 행동을 많이 보인다면, 장바구니 안에서 해당 물품이 최저가임을 나타내주는 메시지를 표시하여, 사용자가 더 간편하게 쇼핑 여정을 마칠 수 있도록 유도할 수 있을 것입니다.






이 외에도 비즈니스나 상황에 최적화된 독특한 관점으로 접근하여 퍼널 분석을 진행할 수 있습니다. 위의 기본적인 퍼널 분석 방법에 익숙해진다면, 더 창의적인 방법으로 문제를 해결해보세요.







퍼널 분석 도구


퍼널 분석을 위해선 관련된 도구가 필수로 필요합니다. 대표적인 퍼널 분석 도구인 Amplitude는 단순 페이지 뷰나 세션뿐만 아니라 모든 종류의 이벤트나 사용자 행동을 측정하고 추적할 수 있습니다. 퍼널 이벤트의 순서를 지정하고 행동 코호트를 세분화하며, 특정 전환 기간을 설정할 수도 있죠.

다음은 퍼널 분석 도구를 선택할 때, 필수로 체크해야하는 요소입니다


  • 고객 여정 전반에 걸쳐 사용자 행동을 시각화하고, 측정하며, 이해할 수 있어야 합니다. 이때 사용자를 코호트로 분류하여 확인할 수 있는 것이 좋습니다.
  • 퍼널 상에서 문제점이 발생했을 때, 이를 빠르게 감지하고 알림을 보낼 수 있어야 합니다.
  • 제품 개선, 개인화, 원활한 고객 여정 구축를 위한 추가적인 데이터 연계가 가능해야 합니다.









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오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다.  AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.

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예를 들어, 이메일을 통해 무료 체험 이벤트를 홍보하고 무료 체험 사용자들이 최종적으로 유로 전환을 하길 원하는 캠페인이라면, 그 퍼널을 다음과 같이 구성될 것입니다.








퍼널 분석이 필요한 이유


퍼널 분석은 왜 필요할까요? 광고에 혹해서 링크를 클릭하였는데 회원가입 절차가 복잡해서 사용을 종료한 경험, 괜찮아 보이는 앱을 설치했는데 구성이 복잡해서 금방 삭제한 경험, 한 번씩은 있을 것입니다. 고객이나 사용자가 디지털 경로를 따라가면서 원하는 결과에 도달하지 못하는 것은 굉장히 흔한 일입니다.


이를 해결하기 위해 아무리 고객의 경험을 이해하려 해보아도 분명히 한계가 있습니다. 이때 퍼널 분석을 통해 각 단계를 통계적으로 들여다봄으로써 이러한 사용자의 마찰 지점을 효과적으로 개선할 수 있는 것입니다. 퍼널의 각 단계 사이에는 여러 가지 방해 요소나 장애물이 발생할 수 있으며, 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지를 알려줄 수 있는 행동 패턴이 존재할 가능성이 큽니다.


앞서 살펴본 예시에서 유독 3단계에서 이탈이 많다면, 그 원인이 무엇인지 행동 패턴에서 찾아볼 수 있을 것입니다. 가령 모바일 환경에서 회원가입 로딩 속도가 유독 느려 사용자가 회원가입을 쉽게 포기하기 때문일 수 있죠. 이런 경우 PC 사용자의 퍼널과 모바일 사용자의 퍼널을 비교하여 사실 여부를 쉽게 확인할 수 있을 것입니다. 이 문제를 개선하여 모바일 전환율이 PC 전환율만큼 높아진다면, 얼마나 많은 수익을 기대할 수 있을지 예상하고, 모바일 환경을 개선하는 투자 비용 대비 효과를 비교할 수 있을 것입니다. 즉, 우리가 늘 강조하는 데이터 기반의 의사결정을 수행하고 전환율을 개선할 수 있는 것입니다.


정리하자면, 퍼널 분석은 다음과 같은 목적으로 사용할 수 있습니다:









퍼널 분석 4가지 방법


퍼널 데이터를 해석하고 활용하는 방식을 비즈니스와 산업에 따라 달라지지만, 대표적으로 다음 4가지의 방법이 있습니다.



전환 분석

퍼널을 분석하는 가장 기본적인 방법입니다. 각 단계에서 전환한 사용자의 수를 측정합니다. 주로 막대 그래프로 시각화하여 표현하죠. 전환 분석 방식의 핵심은 문제가 발생하였을 때 이를 빠르게 확인하고 조치를 취하는 것입니다. 퍼널의 한 단계에서 사용자 이탈이 갑자기 심해진다면, 그 부분을 빠르게 점검해야 합니다.







기간에 따른 전환 분석

기간에 따른 전환 분석은 특정 날짜에 퍼널에 진입한 사용자의 전환율을 확인하는 분석법입니다. 사용자가 퍼널을 완료하지 않아도 분석 대상에 계속 포함하는 것이지요. 휴일이나 특별 이벤트 동안 퍼널이 어떻게 자동하는지 이해하는 데 유용합니다. 







전환 시간 분석

각 사용자가 각 단계를 클릭하는 데 얼마나 시간이 걸리는지는 파악하여, 퍼널이 건강하게 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다. 적절한 전환 시간은 비즈니스에 따라 다르기 때문에, 적절한 기준을 세우고 과거 데이터를 비교하여 설정할 필요가 있습니다. 가령, 패스트푸드 배달 앱과 세금 관련 서비스 앱의 기대되는 전환 시간은 완전히 다를 것입니다. 










빈도 분석

사용자가 퍼널의 다음 단계로 이동하기 전에 특정 행동을 몇 번이나 수행하는지 측정하는 분석 방법입니다. 빈도를 측정함으로써 사용자가 해당 퍼널 내에서 무엇을 얼마나 자주 하는지 파악할 수 있습니다. 가령, 장바구니 물건을 결제하기 전에 이 물건이 최저가가 맞는지 확인하기 위해 검색창에 들어가는 행동을 많이 보인다면, 장바구니 안에서 해당 물품이 최저가임을 나타내주는 메시지를 표시하여, 사용자가 더 간편하게 쇼핑 여정을 마칠 수 있도록 유도할 수 있을 것입니다.






이 외에도 비즈니스나 상황에 최적화된 독특한 관점으로 접근하여 퍼널 분석을 진행할 수 있습니다. 위의 기본적인 퍼널 분석 방법에 익숙해진다면, 더 창의적인 방법으로 문제를 해결해보세요.







퍼널 분석 도구


퍼널 분석을 위해선 관련된 도구가 필수로 필요합니다. 대표적인 퍼널 분석 도구인 Amplitude는 단순 페이지 뷰나 세션뿐만 아니라 모든 종류의 이벤트나 사용자 행동을 측정하고 추적할 수 있습니다. 퍼널 이벤트의 순서를 지정하고 행동 코호트를 세분화하며, 특정 전환 기간을 설정할 수도 있죠.

다음은 퍼널 분석 도구를 선택할 때, 필수로 체크해야하는 요소입니다










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