요즘은 쇼핑몰에서 Npay의 결제 비중이 점차 높아져서 총 결제건수 중에서 60~70% 이상은 Npay 를 통해서 이루어지는 경우가 많다. 그러다 보니 자연히 광고 성과 분석시 오차범위가 점점 더 커지는 문제점이 심화되고 있다. 아직까지는 뾰족한 답이 없어 각자의 방식으로 임시대처를 하면서 집행하고 있는 것이 현실이기도 하다.

일부 매체의 경우는 픽셀 이벤트를 S2S방식으로 업데이트 하면서 이러한 이슈를 잡고자 하는 노력을 하고 있으나 대부분의 광고주가 GA를 통한 매체 통합 리포팅을 하고 있어서 현실적으로는 여전히 시간과 노동력을 들이는 수작업을 하거나 데이터 차이를 감수하고 추이 파악하는 데에 만족할 수 밖에 없다.

GA를 통한 네이버페이 전환매출을 조금 더 정확하게 잡고자 하는 고민에서 시작된 이번 프로젝트를 소개하려고 한다. 

Npay를 통해서 결제를 할 경우, 네이버페이로 페이지가 이동하면서 결제 완료시 반환 값을 돌려받지 못하는 이슈에서 시작이 되었다. 기존의 방식은 Npay버튼을 클릭한 시점에 관련한 상품과 결제(예상)금액을 반환하여 이를 매출성과로 측정하였다.  하지만 이렇게 진행할 경우, 사용자가 여러 번 클릭하거나, 결제가 중간에서 실패하는 이슈 등으로 인하여 매출성과 금액과 실제 매출액의 차이가 작게는 50~70%에서 많게는 5~6배까지도 발생되기도 하였다.

⇒ 단, 독립몰의 경우, 주문서 작성을 쇼핑몰내에서 완료하고 결제만 Npay로 진행하는 결제형인 경우(별도 개발 필요)는 기존 방식으로도 트래킹이 가능하다고 한다. 하지만 일반적인 쇼핑몰의 경우 Npay플러그인을 그대로 사용하기 때문에 대부분 위와 같은 현상을 가지고 있음.

하기 광고주를 예시로 보자. 평소 집행 데이터를 보면 GA상에 Npay 결제 금액이 실제 Npay매출 금액의 약 2.6배 정도 높게 측정이 되고 있는 것을 확인할 수 있다. 아마 Npay가 주요 결제수단인 쇼핑몰의 경우, 흔하게 나타나는 상황이며, 이 정도는 양호하다고 생각 할 수도 있다. 결국, 마케터는 이 결제 데이터를 수작업으로 중복제거를 하거나, 필터링을 해보겠지만 그 한계가 있다.

수작업으로 진행하는 그 과정을 자동화하고 조금 더 정확하게 필터링 하기 위해서 하기와 같이 광고주의 쇼핑몰 타입에 따라 각기 다른 방식으로 솔루션을 구현하였다.

문제 해결

방안1) 자사몰의 경우

네이버페이를 통한 결제가 발생될 시 API를 통하여 구별 가능한 값을 별도 전달하고 이를 네이버페이의 주문내역과 대조하여  GA Measurement Protocol을 호출하여 구매 트래킹이 가능하도록 데이터 맵핑하여 연동

방안2) 임대몰의 경우(카페24, 메이크샵, 고도몰, 등)

네이버페이를 통한 결제 발생시 별도 구분 가능한 값을 전달할 수 없기 때문에, 네이버페이버튼 클릭시점과 주문내역을 비교하여 트래킹.
다만, 정확한 구매 분석은 어려우며 일부 오차 상황이 발생될 수 있음.

독립몰을 사용하는 광고주가 해당 솔루션을 적용한 후 데이터이다. 오차 금액이 다소 발생하기는 하지만 기존 대비하여  정확성이 매우 높아졌음을 확인할 수 있다. 솔루션 적용 전월 10일간 데이터와 솔루션 적용 직후 당월 10일간의 데이터이다.

기존 매출이 평균 2.6배까지 높게 측정되던 Npay 금액을 10%내외로 오차를 줄여 마케팅 성과 분석의 정확성과 안정성이 개선이 되었다. 이를 통해 매출성과 및 최적화에도 개선이 되었는지도 분석 중에 있다.

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