시퀀스가 있다고 끝이 아니다
많은 사람들은 이메일 시퀀스를 설계하고 나서
그 흐름을 ‘완성’이라 생각한다.
하지만 진짜 퍼널 운영자들은
시퀀스를 지속적으로 분석하고, 개선해나가는 사람이다.
데이터 없이 작동하는 퍼널은 운에 맡기는 구조일 뿐이다.
성과를 분석할 수 있는 기본 지표
이메일 시퀀스의 품질은 숫자가 말해준다.
- ① 오픈율 (Open Rate)
- 제목/프리헤더가 얼마나 흥미를 끌었는가 - ② 클릭률 (Click Through Rate)
- 콘텐츠 내용과 CTA가 얼마나 설득력 있었는가 - ③ 전환율 (Conversion Rate)
- 실제로 행동한 사람의 비율 (다운로드, 구매 등) - ④ 이탈률 / 스팸 신고율
- 콘텐츠가 불필요하거나 과했다는 신호
이 4가지만 체크해도 시퀀스의 문제점이 ‘어디에서 발생하는지’ 파악할 수 있다.
메일별 성과 분석 시트 예시
| 메일 제목 | 오픈율 | 클릭률 | 전환 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 루틴을 설계하지 못하는 이유 | 42% | 6.1% | 3건 | 콘텐츠 반응 좋음 |
| 템플릿 다운받기 → 여기서 | 38% | 1.8% | 1건 | CTA 재구성 필요 |
| 이 루틴으로 반복 수익 만들기 | 49% | 7.3% | 5건 | 고관심자 집중 |
이런 식의 기록이 쌓이면 **‘성공하는 이메일’과 ‘개선이 필요한 흐름’**이 한눈에 드러난다.
A/B 테스트란 무엇인가?
A/B 테스트는
한 가지 요소(제목, CTA, 디자인 등)를 바꿔서 두 가지 버전을 비교하는 실험 방식이다.
예를 들어:
- A 버전 제목: “무료 템플릿 받기”
- B 버전 제목: “3분 만에 루틴 자동화하는 템플릿”
→ 어느 쪽이 더 오픈율이 높은지 비교할 수 있다.
A/B 테스트에서 테스트할 수 있는 요소
- 제목 / 프리헤더
- CTA 위치 / 문장
- 전체 길이 / 구성 방식
- 보내는 요일 / 시간
- 이미지 유무 / 디자인 구성
하나씩만 바꾸는 것이 핵심이다. 두 가지 이상 바꾸면 원인을 알 수 없기 때문이다.
성과 분석이 있어야 자동화가 자산이 된다
아무리 잘 만든 시퀀스도
반응이 없다면 '죽은 흐름’이다.
그리고 데이터는 감이 아니라 증거다.
그 증거를 쌓아가야
퍼널이 점점 정교해지고,
전환율은 계속 올라간다.
반응형