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용어 · 데이터·분석

퍼널 분석

한 줄 정의

방문 → 상품 조회 → 장바구니 → 결제처럼 고객이 목표까지 거치는 단계를 정해 두고, 단계마다 몇 명이 남고 몇 명이 빠지는지 보는 분석입니다. 위는 넓고 아래로 갈수록 좁아지는 깔때기(funnel) 모양이라 이렇게 부릅니다. GA4에서는 "유입경로 탐색 분석"이라는 이름으로 제공합니다.

계산식

단계 전환율(%) = 이번 단계 도달 사용자 ÷ 바로 앞 단계 사용자 × 100
단계 이탈률(%) = 100 − 단계 전환율
전체 전환율(%) = 마지막 단계 사용자 ÷ 첫 단계 사용자 × 100

예시(가상 숫자):

단계 사용자 앞 단계 대비 전환율 이탈률
1. 방문 10,000 - -
2. 상품 상세 4,000 40% 60%
3. 장바구니 1,200 30% 70%
4. 결제 완료 360 30% 70%
  • 전체 전환율: 360 ÷ 10,000 × 100 = 3.6% (검산: 0.4 × 0.3 × 0.3 = 0.036)
  • 이 퍼널에서는 "방문 → 상세"에서 6,000명이 빠져 이탈 인원이 가장 많습니다.

도구가 세는 방식 (GA4 도움말 기준)

  • 단계는 최대 10개까지 정의할 수 있습니다.
  • 폐쇄형 유입경로는 첫 단계로 들어온 사용자만, 개방형은 아무 단계에서나 들어온 사용자도 셉니다.
  • 정한 순서대로 단계를 완료한 경우만 집계하고, 한 단계를 건너뛰면 그 뒤 단계에서는 빠집니다.
  • 기간 안에 여러 번 퍼널을 지나도 첫 번째 흐름만 보고합니다.
  • Amplitude는 순서 규칙을 "이 순서대로(중간에 다른 행동 허용)", "순서 무관", "정확한 순서(중간 행동 불허)" 셋 중에서 고르게 하고, Mixpanel은 정해진 시간 창 안에서 전환을 계산합니다. 도구마다 규칙이 달라 같은 퍼널도 숫자가 다를 수 있습니다.

쉽게 풀어 말할 때

"가게에 100명이 들어와서 40명이 물건을 집어 보고, 12명이 계산대 줄에 서고, 4명이 실제로 샀다고 해 봐요. 어디서 사람이 제일 많이 빠지는지 보면 손볼 곳이 보이잖아요. 그걸 숫자로 단계별로 끊어 보는 게 퍼널 분석이에요."

업계 말로 말할 때

  • "퍼널 돌려 보니 장바구니에서 결제 넘어가는 구간 이탈이 70%예요. 배송비 노출 시점부터 보죠."
  • "광고 CTR은 괜찮은데 상세페이지 도달 후 이탈이 커서, 소재보다 랜딩 쪽 문제로 보입니다."
  • "GA4 퍼널은 폐쇄형으로 걸었고, 단계 간 7일 이내 조건 넣었습니다."

실무 팁

  1. 단계 정의를 먼저 문서로 맞춥니다. "상세 페이지 조회"가 어떤 이벤트인지, 폐쇄형인지 개방형인지, 단계 간 시간 제한이 있는지에 따라 숫자가 크게 달라집니다. 보고서에 조건을 같이 적습니다.
  2. 비율과 인원을 같이 봅니다. 이탈률이 가장 높은 단계와 이탈 인원이 가장 많은 단계는 다를 수 있습니다. 위 예시에서 이탈률은 3·4단계(70%)가 높지만 빠진 인원은 2단계(6,000명)가 가장 많습니다.
  3. 세그먼트로 쪼개 봅니다. GA4는 측정기준별 분석과 최대 4개 세그먼트 비교를 지원합니다. 기기·유입 채널별로 나누면 "모바일 결제 단계만 유독 낮다" 같은 원인이 드러납니다.

헷갈리기 쉬운 말

용어 차이
퍼널 분석 정해 둔 단계 순서대로 전환·이탈을 보는 분석
고객 여정 고객이 브랜드를 알고 구매·재구매하기까지의 전체 경험 흐름. 퍼널보다 넓은 개념 (고객 여정 항목)
CVR(전환율) 보통 한 구간(클릭→구매 등)의 전환 비율 하나. 퍼널은 여러 단계의 전환율을 이어서 봄 (CVR 항목)
코호트 분석 같은 시기·조건의 사용자 묶음이 시간에 따라 어떻게 변하는지 봄 (코호트 항목)

확인 퀴즈

방문 5,000명 → 장바구니 500명 → 결제 100명일 때, 전체 전환율과 장바구니→결제 단계 전환율은?

정답과 풀이 보기

정답: 1번. 전체 전환율은 100 ÷ 5,000 × 100 = 2%, 장바구니→결제는 100 ÷ 500 × 100 = 20%입니다. 2번의 10%는 방문→장바구니 단계 전환율(500 ÷ 5,000)이고, 4번은 두 값을 뒤바꾼 경우입니다.

참고한 자료

  1. support.google.com/analytics/…
  2. amplitude.com/docs/…
  3. docs.mixpanel.com/docs/…

작성 2026-10-29