Grabr는 사용자 분석을 사용하여 피어 투 피어 시장을 확장합니다 - Mixpanel
고객 사례

글로벌 P2P 쇼핑 및 여행 마켓플레이스인 Grabr는 Mixpanel로 수십억 건 이벤트를 분석하고 중요한 인사이트를 도출하여, 총 상품량(GMV: Gross Merchandise Volume)을 117배 늘릴 수 있었습니다.

본부
샌프란시스코, 미국
웹 사이트
grabr.io
업종
P2P 쇼핑 및 여행 마켓플레이스
Grabr-thumbnail
117x 총 상품량(GMV) 117배 증가
2x 추천 가입 2배 증가
1M+ 플랫폼 사용자 1백만 명 이상

Mixpanel로 사용자 추이를 구분하고, 사용자에게 그랩(Grab)을 게시하거나 다시 쇼핑하게 하는 등 특정 활동을 유도할 수 있습니다.

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Christina Leigh Morgan Grabr 마케팅 디렉터 Tweet to your network

회사

글로벌 P2P 쇼핑 및 여행 마켓플레이스Grabr는 전 세계 사용자들이 해외 구매를 편리하게 이용할 수 있는 방법을 제공합니다.   지난 10년 간 해외 여행 시장은 연간 항공편이 13억 건에 이를 정도로 40% 이상 성장한 반면, 국경을 넘나드는 해외 쇼핑 거래의 난이도는 크게 달라지지 않았습니다. 여전히 많은 쇼핑객들이 높은 수수료 때문에 해외 구매를 포기하고 있습니다.

Grabr 마켓플레이스는 이 문제를 P2P 방식을 도입하여, 독특하고 구하기 힘든 제품이지만 비용을 좀 더 절약하여 구매하고 싶은 사람들과 해당 제품을 구매하여 현지로 가져올 수 있고 동시에 현지인들과 만날 기회를 만들고 싶은 해외 여행객을 연결하는 플랫폼을 만들었습니다. 여행객들은 가방의 빈 공간을 이용해 여행 비용 부담을 줄이고 의미있는 여행 경험까지 쌓을 수 있습니다. 쇼핑객은 원하는 제품을 구하는 동시에 관세를 줄일 수 있으며, Grabr는 각 거래를 매칭해주면서 일정 비율만큼 수익을 벌고 있습니다.

Grabr의 마케팅 디렉터 Christina Leigh Morgan은 “쇼핑객들은 자신이 사는 곳에서 얻을 수 없는 것들을 구할 수 있고, 여행자들은 여행에 대한 보조금을 얻어 여행을 더 많이 즐길 수 있습니다”라고 얘기했습니다.

 

목표

Grabr는 성장 전략을 모색하기 위해 사용자 행동을 추적하고 측정하는 방법이 필요했습니다. Christina는 “추측으로만 일하는 방식을 없앨 방안이 필요했는데, 그게 바로 Mixpanel이 본질적으로 제공하는 바와 같다”고 얘기했습니다. Grabr 팀은 성장을 측정할 만한 주요 지표로 여행객 대 쇼핑객의 비율(유동성), 사용자 증가, 총 상품량(GMV)을 선정하였습니다. “가장 중요한 지표는 유동성으로, 이는 ‘그랩'(제품 요청)을 게시한 사람들의 비율과 실제로 전달되는 요청의 수에 의해 정의됩니다.”

또한 Grabr의 프로젝트 관리자는 사용자 데이터 인사이트로 플랫폼 혁신과 제품 개발을 촉진하고, 자원 할당이 필요한 곳을 파악하는 것, Grabr 서비스를 확장할 지역 등 데이터 근거에 기반한 성장 전략을 실행하는 데 도움을 얻을 것이라 생각했습니다.  Christina는 “성장 목표를 달성하려면 데이터에 근거한 의사 결정을 내려야한다는 점을 잘 알고 있다”고 말했습니다.

 

솔루션

Grabr가 Mixpanel을 택한 이유는 시중에서 가장 유연한 플랫폼이었고 제품, 마케팅, 성장, 고객지원팀이 더 현명한 의사결정을 위해 실시간으로 데이터에 접근하여 사용자에 대한 근거 기반의 인사이트를 얻을 수 있었기 때문입니다.  “많은 기업들이 Mixpanel을 꼽는 이유는 가장 빠르고 유연한 플랫폼이기 때문입니다. Mixpanel은 다른 플랫폼처럼 데이터가 많이 축적되어도 느려지지 않습니다. 또한, 표본 데이터만 표시하는 Google Analytics와 달리 전체 데이터셋을 제공하기 때문에 실질적인 의사결정에 반영할 수 있습니다.”

Grabr가 Mixpanel을 택한 이유는 시중에서 가장 유연한 플랫폼이었고 제품, 마케팅, 성장, 고객지원팀이 더 현명한 의사결정을 위해 실시간으로 데이터에 접근하여 사용자에 대한 근거 기반의 인사이트를 얻을 수 있었기 때문입니다.  “많은 기업들이 Mixpanel을 꼽는 이유는 가장 빠르고 유연한 플랫폼이기 때문입니다. Mixpanel은 다른 플랫폼처럼 데이터가 많이 축적되어도 느려지지 않습니다. 또한, 표본 데이터만 표시하는 Google Analytics와 달리 전체 데이터셋을 제공하기 때문에 실질적인 의사결정에 반영할 수 있습니다.”

 

Mixpanel 기능 사용하기

Segmentation, Funnels, Retention 등 Mixpanel에서 제공하는 핵심 리포트 기능을 사용하여 전 세계에서 수집되는 수십억 건의 추적 이벤트를 가지고 사용자 행동 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

Mixpanel의 Funnel 리포트에서는 여행자와 쇼핑객이 플랫폼을 어떻게 탐색하는지 정확히 볼 수 있었습니다. 고객 이탈이 발생한 지점을 발견하면, 팀에서 이를 개선해보려는 시도를 했습니다. Christina는 “퍼널 분석의 경우 홈페이지를 방문하여 그랩을 게시하거나 제안을 수락하는 등 특정 액션을 취하는 사람들의 고유 수를 파악할 수 있어 유용했다”고 설명했습니다. 그녀는 계속해서 “그 다음엔 특정 도시에서 온 쇼핑객들처럼 유저의 행동에 대한 구체적인 조건을 추가하여 더 좁게 필터링할 수 있습니다. Mixpanel에서 거래 수를 추적하고 거래하는(그리고 계속 거래를 하는) 사용자를 파악하기 위해 사용자 그룹을 더 세분화할 수 있어서 Grabr 사용자는 물론 마케팅팀에 매우 효율적이다”는 점까지 얘기합니다. “마켓플레이스에 방문하면 자기가 원하는 것을 발견할 수 있기 때문에 사람들에게 이전과 동일한 물품 구매나 딜리버리를 계속해서 이어가도록 유도하고 있어요. 이게 바로 우리가 원하는 비즈니스의 성장이에요.” 사용자가 취하는 행동과 순서를 파악하게 되면, 사용자 여정에서 불필요한 단계를 제거하거나 마케팅 예산을 효율적으로 할당할 수 있습니다.  “사용자 여정을 파악하면, Retention 분석으로 넘어가서 새로운 사용자 집단을 어떻게 유지할지 살펴봅니다. 이 과정에서 기능 변경은 물론 고객 획득을 위한 지출이 어디에서 성과내는지 확인할 수 있습니다.”

 

Insights 분석으로 새로운 성장 영역을 찾아내기

Grabr의 프로덕트 및 그로스 전문가 Saphh Li는 새로운 성장 영역을 파악하기 위해 사용자 행동 인사이트를 어떻게 활용했는지 경험을 공유하였습니다.  구체적인 사용자 행동 데이터를 활용할 수 있어서, 사용자를 세분화하여 각기 다른 마케팅과 서비스를 제공하였습니다. Sapph Li는 “예를 들어, 아르헨티나 쇼핑객들은 브라질 쇼핑객에 비해 ‘그랩’ 포스트 게시를 유도하는 액션이 비교적 덜 필요하다는 점을 발견할 수 있죠”라고 얘기했습니다. 이와 같은 타겟 방식으로 그룹별 전환율을 높일 수 있습니다.  두 나라가 거리는 상대적으로 가깝지만, 매우 다른 성격의 market으로 움직이기 때문에 정확한 시장 데이터를 얻는 것이 중요합니다. 또한 다양한 지역별로 로컬 데이터 기반의 리포트를 만들어 사용자 인사이트를 기반으로 새로운 기능과 자동화된 지원 문서를 빌드할 수 있습니다. 이러한 방식으로 우리는 다양한 고객에게 서비스를 제공하고, 고객이 플랫폼을 통해 더욱 쉽게 이동할 수 있도록 지원하고 있습니다.

 

결과

플랫폼 개인화

Grabr은 Mixpanel을 사용하면서 초기에 여행자와 쇼핑객들이 사는 곳과 여행이 시작되고 종료되는 곳을 정확히 파악함으로써 우선순위가 높은 시장과 서비스 지원 언어를 결정할 수 있었습니다. Sapph Li는 “처음에는 모든 쇼핑객이 아르헨티나, 브라질, 러시아 등을 방문하는 미국 시민일 거라고 막연하게 생각했습니다.”라고 설명했습니다. Insights 분석으로 사용자 추이를 파악해보니 우리가 반대로 생각했다는 걸 발견하여 놀라웠습니다. ‘그랩’을 제안을 하는 사람들, 즉 쇼핑객을 위해 물건을 가져오는 사람들은 주로 남미 거주자로 미국 방문 시 돌아오는 길에 물건을 받아오려는 사람들이었습니다.”

또한 Mixpanel Insights 분석을 통해, 사이트에 신규 사용자를 위한 Grabr 사용법에 대한 프레임워크도 만들어 제공하였습니다. 마케팅 팀에서 다양한 Grabr 사용자 코호트별로 필요한 언어를 구분하여 ‘미국 세관을 탐색하는 방법’ 등의 교육 콘텐츠를 만든 것이 그 예입니다.

또한, Insights 분석 데이터를 보고서 중남미, 유럽 등 타 지역 쇼핑객 중 미국에서 구할 수 있는 물건을 전달받고 싶은 수요가 많다는 새로운 사실도 알게 됐습니다. 그래서 Grabr 팀은 해외 시장 연구에 투자했습니다. Grabr의 브라질 시장 마케팅 매니저인 Michelle Chahin은 이렇게 말했습니다. “브라질 사람들은 가족이나 친구들이 여행하면서 물건을 가져올 때까지 기다리는 경우가 많습니다.” 브라질 쇼핑객들에게는 Grabr 기술이 그들에게 꼭 맞다는 점을 인지시키는 액션이 중요합니다.

 

추천 구매자의 전환율 증가

Grabr 직원 중 통찰력이 뛰어난 한 사람이 사용자 추천 수를 볼 필요성을 느꼈습니다. 이 코호트의 성장 가능성을 예상한 것입니다. 그래서 이들은 추천을 통한 GMV의 비율을 자세히 분석하는 주간 보고서를 작성했습니다. 숫자는 높았지만, 내부적으로 추천 시스템을 홍보해 이를 더 높일 수 있다는 논의가 있었습니다. 하지만 오랜 기간 동안 성장 문제의 전문가였으며 이전에 추천 마케팅 소프트웨어 회사를 공동 창업한 바 있는 Christina의 비전은 달랐습니다. Christina는 Mixpanel Funnels 보고서를 사용하여 등록하고 시간이 흐른 뒤에 거래를 완료한 쇼핑객과 등록하고 바로 거래한 쇼핑객의 두 유입 경로를 비교했습니다. 보고서에 따르면 추천 받은 사용자는 전환율이 7배 더 높아서 가치가 큰 것으로 나타났습니다. 하지만, 이러한 추천의 등록율은 낮았습니다. 그리고 이 단계에서 추천받은 사용자 집단은 다른 그룹에 비해 실적이 저조했습니다. 따라서, 이들은 유입 경로를 위에서 아래(등록부터 주문 전달 및 결제까지)로 연구하여, 효율이 높지 않다는 점을 알게 됐습니다. Sapph의 말입니다. “이들은 조건이 좋은 사용자들이므로 전환율이 높아야 할 텐데, 이해하기 어려운 사실이었습니다” 만약에 Grabr의 추천 시스템을 홍보했다면, 조건이 좋은 이들 잠재 고객을 유입 경로에 많이 투입했을 것입니다.

Christine의 말입니다. “Mixpanel을 통해 얻은 통찰력으로 우리 사고가 많이 바뀌었어요. 무작정 힘을 쓰는 게 아니라 효율적으로 힘을 써야 했죠. 새로 확보하는 사용자와 달리 추천은 대상이 제한적입니다. 가입하지 않는 사람들을 계속 추천하고, 추천 보너스를 받지 못하게 되면 낙담하여 Grabr 홍보를 중단할 것입니다.”

팀은 전환율이 낮은 단계를 테스트하고 개선하기 시작했습니다. Sapph의 설명입니다. “즉시 추천 랜딩 페이지를 수정하기 시작했고, 배치, 글꼴, 색상 등에 대해 다양한 A/B 테스트를 실시했습니다.” 과거로부터 알고 있던 통찰력과 경험이 아니라 실제 데이터에 기초하여 반복하니, 차이가 있었습니다. 추천 코호트에서 등록하는 사람들의 수는 두 배로 증가했습니다. 추천받은 사용자의 등록율을 높이는 목표를 달성하고 추천 유입 경로가 효율적으로 작동하게 되자, 팀은 추천 프로그램을 홍보하기 시작했습니다. 이 코호트 성장의 핵심은 사용자의 거래를 방해하는 마찰을 제거하는 것이었습니다. Christina의 말입니다. “우리는 항상 그런 방법을 찾고 있었어요. 사용자에 대한 통찰력을 통해 중요한 기회 영역을 발견할 수 있는 것은 Mixpanel의 가장 큰 강점 중 하나일 겁니다.”

 

데이터 원본 결합

Mixpanel의 플랫폼을 이용하게 되면서, Grabr는 Zendesk와의 양방향 통합을 사용하여 강력한 데이터 시각화 및 Mixpanel Insights의 보고서를 통해 고객 지원 데이터와 제품 데이터를 함께 점검할 수 있었습니다. 이를 통해 고객 지원팀은 더 많은 정보를 얻게 되고 티켓을 더 빨리 해결할 수 있게 됐습니다. Christina의 말입니다. “이렇게 강력한 통합을 통해 고객 서비스팀을 어떻게 확장해야 할지, 지원의 어떤 부분을 자동화할지에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 테스트를 통해 알림 내에서 제품을 어디에 배치하는 좋은지 정확히 알게 됐으므로, 새로운 쇼핑객들이 자주 묻는 질문에 대해 교육 효과를 높일 수 있죠. 이렇게 변경하고 나니 지원팀에 대한 문의 수가 줄었습니다.”

또한, Mixpanel을 사용하여 사용자가 묻는 질문 유형을 추적하고 측정함으로써 어떤 교육 콘텐츠를 구축할지 등 자원을 투자할 곳을 파악할 수 있게 됐습니다. 자동화된 지원 콘텐츠가 많아지면 해결 시간이 단축되고 빠른 답변을 듣는 고개이 많아지므로, 구매 여정이 가속화될 수 있습니다. Christina의 말입니다. “티켓 마감 시간, 주문 이력, 지역, 국가 등의 항목별로 지표를 필터링할 수 있습니다. Mixpanel을 통해 지원 자원을 추가해야 할 곳을 정확하게 알고 있습니다.”

“또한 상담원들은 일상적으로 티켓을 해결하면서 사용자 데이터에 의존할 수 있습니다.”

Grabr 상담원이 Mixpanel을 통해 사용자 활동 이력을 볼 수 있으므로 고객의 문제를 신속하게 이해할 수 있습니다. 이러한 정보가 바로 제공되므로 사용자에게 질문해야 할 사항이 줄어들어, 티켓을 빨리 마감할 수 있게 됩니다. 따라서, 전반적인 고객 경험이 향상되었고 제품팀은 실시간으로 가장 인기 있는 기능 요청에 대한 정보를 받게 되었습니다.

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