이벤트 참여 퍼널, 사용자가 어디에서 이탈하는지 측정하는 방법

온라인 이벤트의 전체 참여자 수가 예상보다 적으면 보통 다음과 같은 원인을 떠올립니다.

• 광고가 부족했습니다.
• 경품이 매력적이지 않았습니다.
• 이벤트 형식이 재미없었습니다.
• 홍보 기간이 짧았습니다.

이런 원인이 실제로 영향을 줄 수 있습니다.

하지만 사용자가 이벤트 페이지의 어느 단계에서 나갔는지 확인하지 않으면 정확한 문제를 알기 어렵습니다.

광고를 눌렀지만 페이지가 열리지 않았는가?
첫 화면은 봤지만 참여 버튼을 누르지 않았는가?
로그인 과정에서 나갔는가?
퀴즈가 길어서 중단했는가?
개인정보 입력에서 이탈했는가?
결과는 봤지만 제품을 클릭하지 않았는가?

이벤트 참여 퍼널은 사용자가 목표 행동까지 이동하는 단계를 순서대로 정리한 것입니다.

광고
→ 방문
→ 참여 시작
→ 중간 단계
→ 완료
→ 결과
→ 전환

각 단계에 도달한 사용자 수를 비교하면 이탈이 큰 지점을 찾을 수 있습니다.

참여 퍼널의 기본 구조

일반적인 온라인 경품 이벤트는 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

1. 광고 클릭
2. 이벤트 페이지 방문
3. 참여 버튼
4. 로그인·인증
5. 게임·퀴즈
6. 응모폼
7. 참여 완료
8. 결과 확인
9. 쿠폰 발급
10. 제품 클릭
11. 구매

모든 이벤트에 11단계가 필요한 것은 아닙니다.

실제 화면과 시스템에 맞게 퍼널을 구성해야 합니다.

퍼널 설계의 핵심 원칙

1. 사용자의 실제 행동 순서대로 정리합니다.
2. 각 단계의 완료 조건을 명확하게 정합니다.
3. 화면 전환과 서버 처리를 구분합니다.
4. 필수 단계와 선택 행동을 구분합니다.
5. 사용자 수와 행동 횟수를 혼동하지 않습니다.
6. 중복 참여와 재방문 기준을 정합니다.
7. 채널과 기기별로 같은 퍼널을 비교합니다.

1. 광고 클릭과 페이지 방문

광고 클릭
→ 이벤트 페이지 방문

두 숫자는 같지 않을 수 있습니다.

광고 클릭 후 방문이 줄어드는 원인

• 페이지 로딩이 느립니다.
• 잘못된 링크입니다.
• 앱에서 외부 브라우저 이동이 실패합니다.
• 리디렉션이 많습니다.
• 분석 코드가 너무 늦게 실행됩니다.
• 사용자가 바로 뒤로 갑니다.
• 봇과 중복 클릭이 포함됩니다.

확인할 지표

페이지 도달률
= 이벤트 페이지 방문 ÷ 광고 클릭

도달률이 낮다면 이벤트 콘텐츠보다 먼저 링크와 속도, 인앱 브라우저를 확인해야 합니다.

2. 페이지 방문과 참여 시작

페이지 방문
→ 참여 버튼 클릭

이 단계는 첫 화면의 설득력을 보여줍니다.

이탈 원인

• 이벤트가 무엇인지 알기 어렵습니다.
• 참여 혜택이 보이지 않습니다.
• 기간과 대상이 불명확합니다.
• 참여 버튼이 아래에 있습니다.
• 이미지와 영상이 화면을 가립니다.
• 이벤트가 광고 내용과 다릅니다.
• 로그인해야 한다는 사실이 부담입니다.
• 경품보다 개인정보 입력이 먼저 보입니다.

첫 화면에서 필요한 내용

무엇을 하는가?
무엇을 얻는가?
얼마나 걸리는가?
누가 참여할 수 있는가?
어디를 눌러야 하는가?

3. 참여 시작과 로그인 완료

회원 전용 이벤트라면 로그인 단계가 들어갑니다.

참여 시작
→ 로그인
→ 이벤트 복귀

로그인 이탈 원인

• 아이디와 비밀번호를 기억하지 못합니다.
• 소셜 로그인이 실패합니다.
• 회원가입까지 해야 합니다.
• 인증번호가 늦게 옵니다.
• 로그인 후 브랜드 메인으로 이동합니다.
• 원래 이벤트 페이지를 다시 찾아야 합니다.
• 세션이 만료됩니다.
• 인앱 브라우저에서 쿠키가 유지되지 않습니다.

나누어 측정할 이벤트

login_view
login_start
login_success
return_to_campaign

로그인 성공률만 보면 이벤트 복귀 문제를 놓칠 수 있습니다.

4. 로그인과 회원가입을 분리한다

신규 사용자와 기존 사용자의 흐름은 다릅니다.

기존 회원

로그인
→ 이벤트 복귀

신규 사용자

가입 시작
→ 약관
→ 인증
→ 가입 완료
→ 이벤트 복귀

신규 회원의 퍼널은 더 깁니다.

전체 평균만 보면 어느 그룹에서 이탈하는지 알기 어렵습니다.

기존 회원 완료율:
80%

신규 사용자 완료율:
30%

신규 가입 UX를 우선 개선해야 할 수 있습니다.

5. 게임과 퀴즈의 중간 단계

퀴즈 문항과 웹게임 미션은 각각 이탈 지점이 될 수 있습니다.

퀴즈

1번 문항
→ 2번 문항
→ 3번 문항
→ 결과

웹게임

게임 시작
→ 첫 아이템
→ 미션 중간
→ 미션 완료

성향 테스트

질문 시작
→ 질문 3
→ 질문 6
→ 결과 계산

모든 문항을 각각 추적할 수 있지만 데이터가 지나치게 많아질 수 있습니다.

핵심 구간으로 묶을 수도 있습니다.

초반 1~2번
중반 3~5번
후반 6~7번

문항별 이탈 분석

예시:

1번 도달:
50,000

2번 도달:
48,000

3번 도달:
46,000

4번 도달:
30,000

4번 문항에서 큰 이탈이 발생합니다.

확인할 내용

• 질문이 너무 깁니다.
• 민감한 정보를 묻습니다.
• 이미지가 늦게 뜹니다.
• 선택지가 어렵습니다.
• 이전 질문과 비슷합니다.
• 모바일 버튼이 작습니다.
• 기술 오류가 있습니다.

6. 참여 기능과 애니메이션을 구분한다

룰렛에서 버튼을 누른 순간과 결과가 저장된 순간, 애니메이션이 끝난 순간은 서로 다릅니다.

룰렛 클릭
→ 서버 요청
→ 결과 저장
→ 애니메이션
→ 결과 화면

퍼널을 다음처럼 구분할 수 있습니다.

spin_click
result_saved
animation_complete
result_view

왜 구분해야 할까?

spin_click:
30,000

result_saved:
29,800

result_view:
20,000

서버 처리는 거의 성공했지만 사용자가 애니메이션이나 결과 로딩 중 이탈하고 있습니다.

7. 응모폼 시작과 제출

게임을 완료한 뒤 개인정보 입력을 요구할 수 있습니다.

게임 완료
→ 응모폼
→ 제출

응모폼에서 큰 이탈이 자주 발생할 수 있습니다.

측정 단계

form_view
form_start
verification_request
verification_success
form_submit
submission_success

이탈 원인

• 입력 항목이 많습니다.
• 주소를 모든 참여자에게 받습니다.
• 휴대전화 인증이 실패합니다.
• 약관이 너무 깁니다.
• 마케팅 동의가 필수처럼 보입니다.
• 키보드가 제출 버튼을 가립니다.
• 제출 후 반응이 없습니다.
• 오류 문구가 이해되지 않습니다.

폼 필드별 분석

개인정보를 과도하게 수집하지 않는 범위에서 어느 필드에서 사용자가 멈추는지 볼 수 있습니다.

전화번호 입력
→ 인증 요청

주소 입력
→ 폼 이탈 증가

개별 입력 내용이 아니라 필드 도달과 오류 여부만 측정할 수 있습니다.

8. 참여 완료와 결과 확인

서버에 정상 응모가 저장됐더라도 결과 화면이 보이지 않을 수 있습니다.

submission_success
→ result_view

차이가 발생하는 원인:

• 결과 페이지 로딩
• 쿠폰 API 지연
• 앱 전환
• 새로고침
• 외부 회원 페이지 이동
• 브라우저 종료
• 이미지 카드 생성 실패

결과 재확인 기능과 마이페이지 저장이 필요할 수 있습니다.

9. 결과 확인과 제품 클릭

성향 테스트와 제품 추천 이벤트에서 중요한 단계입니다.

결과 확인
→ 추천 이유 읽기
→ 제품 클릭

제품 클릭률이 낮다면 다음을 확인합니다.

• 제품과 결과가 자연스럽게 연결되지 않습니다.
• 추천 이유가 없습니다.
• CTA가 모호합니다.
• 가격과 혜택이 보이지 않습니다.
• 결과 카드 공유만 강조합니다.
• 제품 링크가 화면 아래에 있습니다.
• 결과가 광고처럼 느껴집니다.

CTA 비교

[자세히 보기]

보다 다음 문구가 구체적일 수 있습니다.

[내 추천 제품 확인하기]

[15% 혜택으로 제품 보기]

10. 제품 클릭과 구매

이벤트 페이지에서 제품을 클릭한 뒤 쇼핑몰로 이동하면 추적이 끊길 수 있습니다.

이벤트 도메인
→ 쇼핑몰 도메인
→ 장바구니
→ 결제

다음 연결이 필요할 수 있습니다.

• UTM
• 회원 ID
• 쿠폰 코드
• 캠페인 코드
• 분석 도구 연동
• 주문 데이터

구매 퍼널

product_click
add_to_cart
checkout_start
purchase

이벤트 팀과 쇼핑몰 팀이 같은 캠페인 식별값을 사용해야 합니다.

11. 필수 퍼널과 선택 행동을 구분한다

공유와 제품 클릭은 이벤트 완료에 필수하지 않을 수 있습니다.

필수 퍼널:
방문→시작→완료→결과

선택 행동:
공유
제품 클릭
쿠폰 저장
다시 참여

공유하지 않았다고 이벤트에서 이탈한 것은 아닙니다.

필수 단계와 선택 행동을 같은 선형 퍼널로 넣지 않는 것이 좋습니다.

12. 고유 사용자와 행동 횟수

한 명이 참여 버튼을 세 번 누를 수 있습니다.

사용자:
1명

클릭:
3회

퍼널 전환율은 보통 고유 사용자를 기준으로 보는 것이 이해하기 쉽습니다.

운영 오류 분석에서는 행동 횟수도 중요합니다.

고유 참여 사용자:
10,000명

참여 요청:
13,000회

중복 클릭과 재시도가 많았다는 신호일 수 있습니다.

13. 중복 참여와 재참여

하루 한 번 이벤트에서는 같은 사용자가 여러 날짜에 참여할 수 있습니다.

일일 퍼널

오늘 방문
→ 오늘 참여
→ 오늘 결과

사용자 전체 퍼널

첫 참여
→ 2회차
→ 3회차
→ 완주

한 번의 세션과 캠페인 전체 기간을 구분해 분석해야 합니다.

14. 이탈을 어떻게 정의할까?

사용자가 다음 단계로 이동하지 않았다고 바로 이탈로 판단하기 어려울 수 있습니다.

• 페이지를 닫았습니다.
• 앱을 전환했습니다.
• 나중에 다시 왔습니다.
• 다른 기기에서 완료했습니다.
• 로그인 후 복귀하지 못했습니다.

기준 시간

같은 세션 안에 다음 단계 미도달

또는 다음처럼 정의할 수 있습니다.

24시간 안에 다음 단계 미도달

이벤트 성격에 맞는 기준을 정해야 합니다.

15. 이탈 사용자도 다시 돌아올 수 있다

다음 기능으로 참여를 복구할 수 있습니다.

• 진행 상태 저장
• 결과 재확인
• 로그인 후 원래 화면 복귀
• 미완료 알림
• 쿠폰 발급 재처리
• 이메일 결과 링크

복귀율

중간 이탈 후 다시 접속해
완료한 사용자 비율

길고 복잡한 테스트에서는 중요한 지표가 될 수 있습니다.

16. 채널별 퍼널

광고 채널마다 사용자 행동이 다릅니다.

인스타그램

• 방문 많음
• 시작률 높음
• 구매 낮음

검색 광고

• 방문 적음
• 구매 의도 높음
• 제품 클릭 높음

문자

• 기존 회원
• 로그인 성공 높음
• 쿠폰 사용 높음

전체 평균만 보면 좋은 채널과 나쁜 채널을 구분하기 어렵습니다.

채널
→ 방문
→ 시작
→ 완료
→ 구매

동일한 퍼널로 비교해야 합니다.

17. 기기와 브라우저별 퍼널

iPhone Safari
Android Chrome
인스타그램 인앱 브라우저
카카오톡 인앱 브라우저
PC

각 환경의 단계별 전환율을 비교합니다.

예시

인스타그램 브라우저

방문:
20,000

참여 시작:
15,000

로그인 완료:
4,000

로그인 단계에서 문제가 발생하고 있습니다.

18. 사용자 유형별 퍼널

• 신규 사용자
• 기존 회원
• VIP
• 비회원
• 구매 고객
• 비구매 고객
• 광고 유입
• 오프라인 QR 유입

사용자 유형에 따라 참여 조건과 기대가 다릅니다.

19. 퍼널 분석에서 평균만 보지 않는다

전체 완료율:

60%

만 보면 정상처럼 보일 수 있습니다.

하지만 다음과 같을 수 있습니다.

PC:
90%

모바일:
50%

인앱 브라우저:
25%

모바일 사용자가 대부분이라면 심각한 문제입니다.

20. 퍼널과 오류 데이터를 함께 본다

이탈이 발생한 시점에 시스템 오류가 있었는지 확인합니다.

오후 2시
→ 쿠폰 API 오류

결과 확인률
→ 80%에서 40%로 하락

마케팅 성과 데이터와 기술 모니터링을 같은 시간선에서 비교하면 원인을 찾기 쉽습니다.

21. 퍼널과 문의를 함께 본다

개인정보 제출 단계에서 이탈이 높고 인증번호가 오지 않는다는 문의가 많다면 원인이 명확해집니다.

데이터:
인증 완료율 하락

문의:
인증번호 미수신 증가

정량 데이터와 고객 문의를 함께 해석해야 합니다.

퍼널 개선 우선순위

이탈률이 가장 높은 단계가 항상 가장 먼저 개선할 단계는 아닐 수 있습니다.

다음 세 가지를 함께 봅니다.

이탈 사용자 수
× 개선 가능성
× 최종 성과 영향

예시

단계	이탈 사용자	개선 난이도	구매 영향
첫 화면	20,000	낮음	높음
퀴즈 중간	5,000	보통	보통
결제	1,000	높음	매우 높음

첫 화면과 결제 단계 모두 중요할 수 있습니다.

퍼널 개선 예시

참여 시작률이 낮음

• 혜택과 예상 시간 표시
• CTA 상단 이동
• 광고 문구와 일치
• 첫 화면 속도 개선

로그인 완료율이 낮음

• 간편 로그인
• 로그인 후 복귀
• 사전 로그인 안내
• 오류 메시지 개선

퀴즈 완료율이 낮음

• 문항 수 축소
• 진행률
• 비슷한 질문 제거
• 이미지 로딩 개선

응모폼 완료율이 낮음

• 입력 항목 최소화
• 배송 주소는 당첨자만
• 약관 분리
• 키보드 UX 개선

제품 클릭률이 낮음

• 추천 이유
• 제품 비교
• 혜택 표시
• 구체적인 CTA

퍼널 정의서

단계명:
사용자 행동:
측정 이벤트:
완료 조건:
사용자 식별:
중복 처리:
이전 단계:
다음 단계:
예외 상황:

예시

단계명:
참여 완료

측정 이벤트:
participation_complete

완료 조건:
서버에 결과가 한 번 저장됨

중복 처리:
회원 ID+캠페인+참여 날짜 기준

이벤트 퍼널 예시

campaign_view
→ participation_start
→ login_success
→ quiz_start
→ quiz_complete
→ form_view
→ submission_success
→ result_view
→ reward_issue
→ product_click
→ purchase

이벤트 이름은 팀과 시스템에 맞게 정할 수 있습니다.

대시보드 구성

퍼널 단계	사용자	이전 단계 대비
방문	100,000	-
시작	70,000	70%
로그인	55,000	79%
퀴즈 완료	48,000	87%
폼 제출	35,000	73%
결과 확인	34,000	97%
제품 클릭	12,000	35%
구매	1,500	13%

퍼널 기획 양식

최종 목표:
필수 단계:
선택 행동:
로그인:
회원가입:
게임·퀴즈 단계:
응모폼:
결과:
쿠폰:
제품 이동:
구매:
사용자 식별:
재참여:
채널 분류:
기기 분류:
복귀 기준:

QA 체크리스트

[ ] 사용자의 실제 순서대로 퍼널이 정의되어 있다.
[ ] 광고 클릭과 실제 페이지 방문이 구분된다.
[ ] 참여 시작 기준이 명확하다.
[ ] 로그인 성공과 이벤트 복귀가 구분된다.
[ ] 퀴즈·게임의 중간 단계를 측정할 수 있다.
[ ] 서버 완료와 화면 결과 확인이 구분된다.
[ ] 폼 보기·인증·제출 성공이 구분된다.
[ ] 결과 확인과 쿠폰 발급이 구분된다.
[ ] 제품 클릭과 구매 데이터를 연결할 수 있다.
[ ] 필수 퍼널과 공유 등 선택 행동이 분리되어 있다.
[ ] 고유 사용자와 행동 횟수를 따로 볼 수 있다.
[ ] 채널·기기·사용자 유형별로 같은 퍼널을 비교할 수 있다.
[ ] 이탈과 오류·문의 데이터를 함께 볼 수 있다.

마무리

이벤트 참여 퍼널은 사용자가 어디에서 나갔는지 찾기 위한 표만이 아닙니다.

광고
→ 첫 화면
→ 참여
→ 인증
→ 콘텐츠
→ 개인정보
→ 결과
→ 전환

각 단계가 다음 행동으로 자연스럽게 이어지는지 확인하는 도구입니다.

참여자 수가 낮다고 광고만 늘리기 전에 기존 방문자가 어느 화면에서 멈췄는지 확인해야 합니다.

가장 큰 이탈 지점을 개선하면 같은 광고비로 더 많은 사용자가 결과와 구매까지 도달할 수 있습니다.