금융사에서는 온라인으로 대출 상담/신청을 받고 오프라인에서 최종 승인을 진행하는 경우가 많습니다. 하지만, 대출 상품을 온라인에서 조회한 고객들이 실제로 최종 대출 승인을 받는 과정까지 이어지지 않는 경우도 많습니다. 이처럼 온라인에서의 고객 행동이 실제 전환으로 이어지지 않았을 때, 그 원인 파악과 성과 분석이 중요한데요. 특히, 최종 대출 승인까지 이어지지 못한 원인 분석이 없으면 광고 성과나 전환 분석에 어려움이 따릅니다.
이번 글에서는 대출 조회 후 최종 대출 승인으로 이어지지 않은 고객에 대한 전환율 개선 방안을 마련하기 위한 솔루션을 소개해드립니다. 금융업에서의 온/오프라인 전환 성과 추적과 이를 기반으로 한 효율적인 마케팅 전략 사례이니 주목해주세요.
고객 배경
온라인 대출 심사와 최종 대출 승인의 전환율을 확인하여 이탈 원인을 찾고 전환율 개선이 필요했습니다.
많은 대출 관련 서비스가 온라인에서 대출 한도 조회를 시작으로, 고객을 대상으로 상담 및 심사 과정 등을 거쳐 최종 대출 승인을 진행합니다. 그러나, 고객이 대출 한도를 조회한 후 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하여 최종 대출 승인이 이루어지지 않는 경우가 빈번합니다. 이럴 경우, 온라인에서의 성과 추적과 오프라인에서의 실제 전환 성과 간의 차이를 정확히 파악하는 데 어려움이 있습니다. 따라서, 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 이유를 정확히 분석하고, 이를 기반으로 전환율을 개선하기 위한 솔루션이 필요했습니다.
Challenge
솔루션
대출 신청 고객의 전환을 확인하여 고객 행동에 따른 세그먼트 분류로 개인화 마케팅 기반을 마련했습니다.
최종 전환 성과를 확인하기 위해 API를 통해 대출 승인 데이터를 실시간으로 전송하여 온라인 대출 신청 데이터와 결합하였습니다. 결합된 데이터를 바탕으로 대출 전환 여부에 따른 trait을 설계하여 고객 세그먼트를 세분화하였습니다. 세분화된 세그먼트를 오디언스로 하는 광고 캠페인을 집행하여 관련 대출 상품 추천 등의 맞춤형 메시지를 전달하고, 전환율을 높이는 전략을 도출하였습니다.
💡 적용 솔루션
1. API를 통한 전환/이탈 데이터 전송
오프라인에서의 실제 전환 및 이탈을 추적하기 위해, 생성된 전환 데이터를 API를 이용하여 데이터 웨어하우스인 Google BigQuery로 전송합니다. 오프라인 데이터가 온라인 데이터와 통합되고, 통합된 데이터를 활용하여 고객이 온라인에서 대출 한도를 조회한 후, 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하였는지 구체적으로 파악할 수 있습니다. 온라인 전환이 오프라인 전환으로도 이어지는지 확인할 수 있게 하는 데이터 기반 작업입니다. 통합된 데이터는 GA4에서 확인할 수 있습니다.
2. 고객 데이터 플랫폼 Growth Platform의 trait을 통해 세그먼트 및 오디언스 생성
비즈스프링의 Growth Platform TAM↗ 에서 제공하는 trait 기능을 활용하여, 고객의 특성에 맞는 세그먼트 및 오디언스를 생성하였습니다. Growth Platform, GP는 지능화된 개인화 마케팅과 잠재고객 분석을 위한 범용 솔루션 기반의 오픈형 고객 데이터 플랫폼입니다. GP의 trait은 고객 행동을 기반으로 하는 세그먼트를 정교하게 설정할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 대출 한도를 조회한 고객 중에서 최종 전환에 이르지 않은 고객을 행동에 따라 세분화하여, 각 그룹별 특성을 파악하고 타겟팅 전략을 구체화할 수 있게 합니다.
3. 리타겟팅 광고 캠페인 실행
최종 대출 승인까지 이어지지 않은 고객들을 오디언스로 생성하여, Google Ads에서 맞춤형 리타겟팅 광고를 집행합니다. 예를 들어, 상담이나 심사 과정에서 이탈한 고객을 대상으로 관련 금융 상품 또는 대출 상품을 제시하는 광고를 진행하여, 다시 전환을 유도할 수 있습니다. trait을 통해 설정한 세분화된 세그먼트를 오디언스로 추출하여 각 그룹에게 적합한 맞춤형 캠페인의 타겟으로 활용할 수 있습니다.
솔루션 결과
최종 대출 승인이 이루어지지 않은 세그먼트별 맞춤형 리타겟팅을 통해 전환율을 높였습니다.
이와 같은 방식으로 리타겟팅 전략을 실행하면, 온라인에서의 대출 한도 조회와 오프라인에서의 실제 대출 승인 데이터를 효과적으로 연결할 수 있습니다. GA4 탐색 보고서에서 ‘대출 한도를 조회했으나, 상담 과정이나 심사 과정에서 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 고객’에 대한 세그먼트를 생성하여 고객 행동을 세밀하게 분석할 수 있었습니다.
최종 전환이 이루어지지 않은 고객들을 대상으로 정교하게 세그먼트를 분류하여, 연관된 금융 상품/대출 상품에 대한 리타겟팅 광고를 집행함으로써, 이탈한 고객을 다시 유입시키는 전략을 강화할 수 있습니다. 실제 전환이 발생한 데이터를 통해 온라인 광고 성과를 더욱 정교하게 분석하기도 하였습니다. 각 대출 진행 퍼널에서의 이탈 포인트를 정확히 파악하고, 전환율을 높이는 방안을 마련할 수 있었습니다. 마지막으로, 상세한 타겟 설정을 통해 캠페인 집행 후 결과 분석을 반복적으로 진행하면서 타겟 대상을 최적화 해나가며 광고비 운영의 효율성을 극대화할 수 있었습니다.
Performance
대출 상품과 같은 금융 서비스에서는 고객이 온라인에서 대출 한도를 조회한 후 실제 전환까지 이어지는 과정이 매우 중요합니다. 이를 위해, 오프라인에서의 최종 전환 데이터를 정확히 추적하고, 고객 특성에 맞춘 리타겟팅 전략을 세우는 것이 필수적입니다. GA4 및 Google BigQuery를 활용한 데이터 분석을 통해 고객 행동을 세밀하게 추적하고, 리타겟팅 광고를 최적화하여 전환율을 높이는 전략을 마련할 수 있습니다.
이와 같은 방식으로 금융/대출업에서도 전환 성과를 보다 정교하게 추적하고 개선해 나갈 수 있으며, 광고비 효율성을 높이면서 ROAS 개선도 가능해집니다.
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