전환 레벨을 최적화하는 구매 여정 전환 경로 분석: 고객의 구매 여정을 분석하여 전환율을 높이는 전략적 접근법

현대의 디지털 마케팅 환경에서는 고객의 구매 여정을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 특히 전환 레벨은 회사의 수익성을 결정짓는 핵심 요소 중 하나입니다. 고객이 브랜드와의 접점을 통해 어떻게 행동하는지를 알면, 기업은 고객의 요구에 맞춰 전략을 조정하고 전환율을 높일 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. 본 포스팅에서는 전환 레벨을 최적화하기 위한 구매 여정 분석의 여러 측면을 탐구할 것이며, 고객 행동과 관련된 주요 지표, 데이터 활용 전략, 유용한 도구와 기술, 그리고 실패 사례 분석을 통해 심층적인 통찰력을 제공할 것입니다.

1. 구매 여정의 이해: 전환 레벨의 중요성 확인하기

고객의 구매 여정은 제품 또는 서비스에 대한 인지에서 시작하여 최종 구매에 이르는 일련의 단계로 구성됩니다. 이러한 구매 여정의 각 단계에서 고객이 보이는 행동은 전환 레벨에 크게 영향을 미칩니다. 다음은 이 과정을 더 깊이 이해하기 위한 단계별 분석입니다.

1.1 구간별 분석의 필요성

구매 여정의 각 단계는 고객의 결정에 중대한 영향을 미칩니다. 이 단계들을 면밀히 분석함으로써, 고객이 특정 단계에서 느끼는 불만족이나 혼란을 파악할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리는 다음과 같은 질문을 던질 수 있습니다.

어떤 단계에서 고객이 이탈하나요?
이탈의 원인은 무엇인가요?
각 단계에서의 고객 경험을 개선하기 위해 어떤 조치를 취할 수 있을까요?

1.2 전환 레벨의 정의

전환 레벨은 특정 단계에서 고객이 다음 단계로 이동하는 비율을 나타냅니다. 전환 레벨이 높을수록 고객 유치가 효과적이므로, 이를 측정하고 최적화하는 과정은 필수적입니다. 전환 레벨을 이해하는 데 중요한 요소는 다음과 같습니다.

고객의 행동 분석
여정의 주요 접점 파악
각 단계에서의 마케팅 전략 평가

1.3 전환 경로의 중요성

전환 경로는 고객이 구매 결정을 내리기까지의 경로를 의미하며, 이 경로에서 발생하는 다양한 상호작용은 고객의 최종 구매 결정에 영향을 미칩니다. 전환 경로의 분석을 통해 다음과 같은 통찰을 얻을 수 있습니다.

가장 효율적인 고객 여정 경로
고객 이탈 가능성이 높은 접점 확인
효과적인 마케팅 메시지 및 전략 개발

2. 고객 행동 분석: 전환 경로에서의 주요 행동 지표

고객 행동 분석은 전환 경로에서의 전환 레벨을 이해하는 데 필수적인 요소입니다. 이는 고객의 행동을 시간 순서대로 체계적으로 분석하여 각 단계에서 어떤 행동이 전환을 유도하거나 방해하는지를 파악하는 과정입니다. 이제 이 과정을 구성하는 주요 행동 지표에 대해 살펴보겠습니다.

2.1 전환 경로 상의 행동 패턴

고객의 구매 여정에서 나타나는 행동 패턴을 분석하면 전환 레벨을 높일 수 있는 기회를 탐색할 수 있습니다. 고객이 특정 접점에서 어떻게 반응하는지를 이해하고 각 단계에서의 경험을 최적화하는 방법에 대해 고려해야 합니다.

언제 고객이 제품에 대한 관심을 보이는가?
어떤 콘텐츠 또는 제품 정보가 고객의 긍정적인 반응을 이끌어내는가?
결정을 내리기 전에 고객이 가장 많은 질문을 하는 단계는 언제인가?

2.2 전환 레벨을 높이는 주요 지표

전환 레벨을 분석하는 데 있어 주목해야 할 주요 행동 지표는 다음과 같습니다:

페이지 방문 수: 고객이 특정 제품이나 서비스 관련 페이지를 얼마나 자주 방문하는지를 측정합니다. 높은 페이지 방문 수는 고객 관심이 높다는 신호입니다.
체류 시간: 고객이 웹사이트에 머무는 시간도 매우 중요한 지표입니다. 긴 체류 시간은 고객의 적극적인 탐색을 나타내며, 이는 구매 전환의 가능성을 높이는 요소가 될 수 있습니다.
이탈률: 특정 단계에서 고객이 빠져나가는 비율을 분석합니다. 이탈률이 높은 단계는 문제를 확인하고 개선책을 제시하는 데 중요한 정보가 됩니다.
장바구니 담기: 고객이 제품을 장바구니에 추가하는 횟수는 고객이 구매를 고려하고 있다는 것을 나타냅니다. 이 데이터는 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.
결제 완료 비율: 최종 단계에서 결제를 완료하는 비율은 전환 레벨을 결정짓는 중요한 지표입니다. 이 비율이 낮다면, 결제 과정에서의 장애 요소를 파악하고 제거하는 것이 필요합니다.

2.3 고객 행동 분석의 기술적 실행

효과적인 고객 행동 분석을 위해서 데이터 수집 및 분석 도구를 활용하는 것이 중요합니다. 다양한 도구를 통해 고객 행동을 실시간으로 모니터링하고, 전환 레벨 데이터를 시각적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 기술적 실행이 가능해집니다:

분석 도구의 활용: Google Analytics, Hotjar 등의 도구를 통해 방문자의 행동을 추적하고, 통계 데이터를 수집할 수 있습니다.
고객 세분화: 구매 행동에 따라 고객을 세분화함으로써 각 세그먼트에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
A/B 테스트: 고객의 행동 분석 결과를 기반으로 다양한 접근 방법을 실험하고, 그 결과에 따라 최적의 전략을 선택할 수 있습니다.
리포팅 및 대시보드: 정기적으로 리포트를 생성하고 대시보드를 통해 고객 행동과 전환 레벨을 시각적으로 관찰할 수 있습니다.

이러한 고객 행동 분석을 통해 전환 레벨의 향상 가능성을 높일 수 있으며, 각 단계에서 고객의 불만이나 요구를 정확히 파악함으로써 최적화된 구매 여정을 제공할 수 있습니다.

3. 제안된 전략: 전환 레벨 최적화를 위한 데이터 활용

고객 여정 데이터를 활용하여 전환 레벨을 향상시키기 위한 구체적인 전략을 마련하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 데이터 분석을 통해 고객의 요구와 행동을 이해하고, 이를 기반으로 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 전환 레벨 최적화를 위한 몇 가지 제안된 전략을 심층적으로 분석합니다.

3.1 데이터 기반 인사이트 도출

전환 레벨 향상을 위해 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 수집하고 이를 통해 인사이트를 도출하는 것입니다. 다음과 같은 과정을 통해 효과적으로 데이터 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다:

고객 행동 분석: 고객이 어떻게 행동하는지, 어떤 페이지를 방문하는지 분석하여 고객의 관심사를 파악합니다.
전환 경로 최적화: 고객이 어느 지점에서 이탈하는지를 파악하고, 해당 단계에서의 고객 경험을 개선합니다.
세분화 전략: 고객들을 다양한 세그먼트로 나누어 각 그룹의 특성에 맞춘 전략을 설계합니다.

3.2 고객 경험 개선

고객의 전환 레벨을 높이기 위해서는 고객 경험을 개선하는 전략이 필요합니다. 이 과정에서 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다:

개선된 UX/UI: 사용자 경험(UX) 및 사용자 인터페이스(UI)를 향상시켜 고객이 쉽게 탐색하고 결제할 수 있도록 합니다.
맞춤형 콘텐츠 제공: 고객의 관심사에 맞춰 개인화된 콘텐츠나 추천 상품을 제공하여 구매 의욕을 증대시킵니다.
즉각적인 피드백 수집: 고객이 특정 단계에서 경험한 불만이나 피드백을 즉시 수집하여 빠르게 대응합니다.

3.3 마케팅 전략 조정

전환 레벨을 최적화하기 위해 마케팅 전략 역시 조정할 필요가 있습니다. 이때 다음과 같은 접근 방식을 고려할 수 있습니다:

타겟 광고: 데이터 분석을 통해 효과적인 타겟 광고 캠페인을 실행하고, 고객에 맞춘 정확한 광고 메시지를 전달합니다.
재참여 캠페인: 결제 과정을 완료하지 않은 고객을 대상으로 한 리마인드 캠페인을 활용하여 다시 참여하도록 유도합니다.
인센티브 제공: 특정 행동을 유도하기 위해 쿠폰이나 프로모션 등을 통해 고객에게 인센티브를 제공합니다.

3.4 기술의 활용

전환 레벨을 최적화하기 위해 적절한 기술을 활용하는 것도 중요합니다. 다음은 효과적인 기술 활용 방안입니다:

자동화 도구: 마케팅 자동화 도구를 통해 고객 행동을 실시간으로 추적하고, 적기에 적절한 메시지를 보낼 수 있습니다.
분석 대시보드: 고객 행동을 시각적으로 표현할 수 있는 대시보드를 구축하여 전환 레벨을 쉽게 모니터링하고 분석합니다.
AI 기반 추천 시스템: 인공지능(AI)을 활용하여 각 고객에게 맞춤형 제품 추천을 통해 전환 레벨을 높입니다.

이러한 데이터 활용 전략을 통해 기업은 고객의 전환 레벨을 효과적으로 최적화하고, 고객 여정의 각 단계에서의 전환율을 개선할 수 있는 기회를 창출할 수 있습니다.

4. 도구와 기술: 전환 경로 분석을 위한 필수 툴 소개

전환 레벨을 최적화하기 위해서는 용이하게 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 다양한 도구와 기술의 활용이 필수적입니다. 이 과정에서는 고객 행동을 통계적으로 분석하고, 전환 경로의 문제점을 시각적으로 파악할 수 있는 도구들이 매우 유용합니다. 이번 섹션에서는 전환 경로 분석을 지원하는 필수적인 도구와 기술들을 소개합니다.

4.1 웹 분석 도구

웹 분석 도구는 고객의 온라인 행동을 분석하고, 전환 경로의 효과를 평가하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 주목해야 할 몇 가지 웹 분석 도구는 다음과 같습니다:

Google Analytics: 고객의 웹사이트 방문 행태와 전환 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 가장 널리 사용되는 도구입니다. 사용자 정의 대시보드를 통해 전환율을 포함한 다양한 메트릭을 쉽게 시각화할 수 있습니다.
Adobe Analytics: 복잡한 사용자 행동을 심층 분석할 수 있는 고급 솔루션으로, 전환 경로에서의 고객 인터랙션을 뜯어볼 수 있습니다. 실시간 데이터 분석과 예측 분석 기능도 제공합니다.
Hotjar: 고객이 웹사이트에서 어떻게 행동하는지를 시각적으로 분석할 수 있는 도구입니다. 클릭맵 및 히트맵 기능을 통해 고객의 주목을 받는 부분과 잘 다루어지지 않은 문제점을 파악할 수 있습니다.

4.2 CRM 태도 도구

고객 데이터 관리를 위한 CRM 툴은 고객의 구매 여정 전반을 추적하고 관리하는 데 유용합니다. 이러한 도구는 고객의 필요와 행동을 이해하고, 전환 레벨을 높이는 데 도움을 줍니다. 주목할 만한 CRM 도구는 다음과 같습니다:

Salesforce: 고객 데이터를 효율적으로 관리할 수 있을 뿐 아니라, 전환 레벨을 분석하고 고객과의 커뮤니케이션을 최적화할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.
HubSpot: 마케팅, 영업, 고객 서비스를 통합하여 관리할 수 있는 도구로, 고객 행동, 전환 경로 및 후속 관리를 통해 전환 레벨을 높일 수 있는 솔루션을 제공합니다.
Zohomail CRM: 저렴한 가격으로 사용할 수 있는 CRM 솔루션으로, 고객과의 상호작용을 기록하고 최적화를 위한 재분석 및 평가를 도와줍니다.

4.3 A/B 테스트 도구

A/B 테스트는 전환 레벨을 높이기 위한 전략을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객의 반응을 비교하며 분석할 수 있는 도구에는 다음이 포함됩니다:

Optimizely: 웹 페이지의 여러 버전을 제작하고 고객 반응에 따라 어떤 버전이 더 효과적인지를 분석합니다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고 전환 레벨을 개선할 수 있습니다.
VWO (Visual Website Optimizer): 웹사이트의 다양한 요소를 수정하여 고객 반응을 분석할 수 있는 플랫폼이며, 전환율을 높이는 효과적인 전략을 확인할 수 있습니다.
Google Optimize: 무료로 사용할 수 있는 A/B 테스트 도구로 웹사이트의 다양한 요소를 쉽게 실험하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

4.4 데이터 시각화 도구

데이터 시각화 도구는 분석된 데이터를 시각적으로 표현하여 이해를 돕고, 필요한 인사이트를 쉽게 도출해낼 수 있습니다. 주목해야 할 도구는 다음과 같습니다:

Tableau: 방대한 양의 데이터를 시각적으로 표현할 수 있는 강력한 도구로, 전환 레벨을 개선하기 위한 의미 있는 패턴과 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다.
Power BI: Microsoft에서 제공하는 데이터 분석 및 시각화 도구로 기업 전체의 데이터를 모니터링하고 효과적인 인사이트를 도출하는 데 유용합니다.
Google Data Studio: Google의 데이터 시각화 도구로, 여러 출처의 데이터를 통합하고 사용자 정의 가능한 대시보드를 만들어 제공합니다. 전환 경로 분석 시 유용한 도구입니다.

이와 같은 도구와 기술의 활용을 통해 기업은 고객의 전환 레벨을 보다 효과적으로 분석하고 최적화할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 전환 경로 분석은 기업의 성장을 가속화하는 중요한 요소로, 이러한 도구들의 적절한 사용이 필요합니다.

5. A/B 테스트의 중요성: 다양한 접근법 비교하기

A/B 테스트는 전환 레벨을 향상시키기 위한 매우 효과적인 방법으로, 고객이 브랜드와 상호작용하는 방식에 다양한 경험을 제공하고 그 결과를 분석할 수 있도록 합니다. 이번 섹션에서는 A/B 테스트의 중요성과 이를 통해 다양한 접근법을 비교하는 방법에 대해 논의하겠습니다.

5.1 A/B 테스트의 정의 및 목표

A/B 테스트는 두 가지 이상의 변형을 만들어 사용자의 반응을 비교하는 실험 방법입니다. 이 방법을 통해 기업은 특정 요소가 전환 레벨에 미치는 영향을 명확히 파악할 수 있습니다. A/B 테스트의 주요 목표는 다음과 같습니다:

전환율 향상: 고객이 원하는 행동을 유도하기 위해 다양한 접근 방법을 실험하여 최적의 결과를 도출합니다.
데이터 기반 의사 결정: 실험 데이터를 기반으로 전략을 조정함으로써, 직관보다는 객관적인 데이터에 의한 결정을 내릴 수 있습니다.
고객 경험 향상: 고객의 요구에 더 잘 맞는 경험을 제공하여 브랜드 인식과 충성도를 높입니다.

5.2 A/B 테스트 설계 및 실행

A/B 테스트를 성공적으로 수행하기 위해서는 체계적인 접근이 필요합니다. 여기에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다:

테스트 목표 설정: 어떤 전환 레벨을 개선하고자 하는지 명확히 정의합니다. 예를 들어, 장바구니 이탈률을 낮추거나 결제 완료율을 높이는 것이 될 수 있습니다.
변형 개발: 실험할 두 가지 버전을 제작합니다. 예를 들어, CTA(콜 투 액션) 버튼의 색상, 텍스트, 배치 등을 변경하여 고객 반응을 관찰할 수 있습니다.
로또할 고객 세그먼트 선택: A/B 테스트를 시행할 고객 세그먼트를 선정하여 특정 그룹의 데이터를 수집합니다.
테스트 실행: 두 버전을 동시에 진행하여 고객의 반응을 실시간으로 추적합니다.
결과 분석: 수집된 데이터를 기반으로 전환 레벨의 변화를 분석합니다. 다음과 같은 지표를 고려해야 합니다:

클릭률(CTR)
전환율
체류 시간

5.3 A/B 테스트의 베스트 프랙티스

A/B 테스트를 효과적으로 활용하기 위해 아래의 베스트 프랙티스를 준수하는 것이 중요합니다:

충분한 트래픽 확보: 테스트를 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 데이터 수집을 위한 충분한 고객 트래픽이 필요합니다.
하나의 변수에 집중: A/B 테스트에서는 하나의 특정 요소만 변경하여 비교해야 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
아이템 유의성 분석: 테스트 결과를 바탕으로 변화가 있다면, 그 효과가 통계적으로 유의미한지를 확인합니다.
지속적인 테스트: A/B 테스트는 한번으로 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 다양한 요소를 테스트하며 최적화를 이어 나가야 합니다.

5.4 A/B 테스트 도구 활용

A/B 테스트를 돕기 위한 다양한 도구들이 존재합니다. 이러한 도구를 사용하면 프로세스를 간편하게 자동화하고, 분석 결과를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 다음은 추천하는 A/B 테스트 도구입니다:

Optimizely: 직관적인 인터페이스를 제공하며, 다양한 테스트를 쉽게 구현할 수 있습니다.
Google Optimize: 무료로 제공되는 A/B 테스트 도구로, Google Analytics와 통합하여 분석할 수 있습니다.
VWO: 다양한 형태의 테스트 및 분석을 지원하여, 전환 레벨을 더욱 효과적으로 분석하고 최적화할 수 있는 기능을 제공합니다.

A/B 테스트는 전환 레벨을 극대화하기 위한 강력한 도구입니다. 다양한 접근 방식을 통해 고객의 선호도와 행동을 분석함으로써, 보다 나은 고객 경험과 효율적인 마케팅 전략을 구축할 수 있습니다.

6. 실패 사례 분석: 전환 레벨 최적화의 교훈

전환 레벨을 최적화하는 과정에서 발생하는 실패 사례들은 기업에게 중요한 교훈을 제공합니다. 고객 행동을 잘못 이해하거나 비효율적인 전략을 시행함으로써 발생하는 이러한 실패를 분석함으로써, 기업은 향후 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 전환 레벨 최적화에서 흔히 발생하는 실패 사례를 살펴보고, 그에 따른 교훈과 이를 극복하기 위한 방안을 논의합니다.

6.1 일반적인 실패 사례

전환 레벨 최적화 과정에서 자주 나타나는 오류는 고객의 기대와 행동을 잘못 이해하는 것입니다. 다음은 이러한 실패 사례들입니다:

고객 세분화 부족: 고객을 충분히 세분화하지 않고 일률적인 마케팅 전략을 사용하면, 특정 고객 집단의 요구를 충족하지 못할 수 있습니다. 결과적으로 전환율이 낮아지고, 고객 이탈이 발생하게 됩니다.
비효율적인 CTA(콜 투 액션): CTA 버튼이나 링크가 명확하지 않거나 눈에 띄지 않는 경우, 고객은 원하는 행동(예: 구매, 가입)을 취하지 않을 수 있습니다. 이런 경우 전환 레벨이 저하됩니다.
사용자 경험(UX)의 결점: 복잡한 사용자 인터페이스나 비직관적인 탐색 구조는 고객의 구매 결정을 방해할 수 있습니다. 고객이 원하는 정보나 서비스에 쉽게 접근하지 못하게 되면 이탈률이 증가하죠.
데이터 분석의 오류: 데이터를 잘못 해석하거나 불완전한 데이터에 의존하여 잘못된 결정을 내리는 사례도 흔히 발생합니다. 이로 인해 비효율적인 마케팅 전략이 계속해서 시행될 수 있습니다.

6.2 실패 사례에서 얻은 교훈

이러한 성공적인 실패 사례를 통해 기업은 다음과 같은 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다:

고객 니즈 이해의 중요성: 고객을 충분히 이해하고 그들의 요구에 따른 맞춤형 접근이 필요합니다. 고객의 피드백을 정기적으로 수집하고, 이를 기반으로 개선하는 것이 중요합니다.
명확한 목표 설정: A/B 테스트와 같은 실험에서 명확한 목표를 설정함으로써 전환 레벨 향상 계획이 구체적이고 측정 가능한 결과를 도출할 수 있도록 해야 합니다.
사용자 경험(UX) 최적화: 고객이 쉽게 탐색할 수 있도록 웹사이트와 앱의 사용자 경험을 지속적으로 개선해야 합니다. 각 단계에서 고객의 여정이 원활하게 이어질 수 있도록 UX/UI 디자인에 신경 써야 합니다.
데이터 기반 의사 결정: 데이터 분석의 신뢰성을 높이고, 이를 통해 전략 수립의 기초로 삼는 것을 잊지 말아야 합니다. 데이터가 주는 인사이트를 최대한 활용하여 결정하는 것이 매우 중요합니다.

6.3 실패 극복을 위한 전략

실패로부터 배운 교훈을 바탕으로 아래와 같은 전략을 적용하여 전환 레벨을 최적화할 수 있습니다:

지속적인 고객 조사: 정기적으로 고객 조사를 수행하여 고객의 기대와 요구를 파악하고, 그에 따른 전략을 지속적으로 조정합니다.
명확한 CTA 개발: 고객이 원하는 행동을 쉽게 취할 수 있도록 명확하고 매력적인 CTA를 개발하여 전환율을 높입니다.
UX/UI 디자인 개선: 고객의 피드백을 토대로 사용자 경험을 단순하고 직관적으로 만드는 것이 중요합니다. 모바일과 데스크탑에서 모두 원활한 경험을 제공해야 합니다.
정기적인 데이터 리뷰: 데이터를 정기적으로 검토하고 새로운 인사이트를 도출하여 비즈니스 전략을 지속적으로 발전시킵니다. 최신 데이터 분석 기술을 도입하여 기회를 놓치지 않도록 해야 합니다.

이와 같은 실패 사례 분석을 통해 전환 레벨 최적화에 대한 명확한 교훈을 얻을 수 있으며, 향후 전략 수립 시 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

결론

본 블로그 포스트에서는 고객의 구매 여정을 분석하고 이를 통해 전환 레벨을 최적화하기 위한 전략적 접근법을 살펴보았습니다. 고객 행동의 중요성을 이해하고, 전환 경로를 정확하게 분석하며, 데이터 기반의 전략을 수립하는 것이 전환율을 높이기 위한 핵심 요소임을 강조했습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 다양한 접근법을 비교하고, 실패 사례 분석을 통해 얻은 교훈들이 전략 수립에 중요한 기초가 될 수 있음을 확인했습니다.

이제 독자 여러분께서는 고객 행동 분석을 통해 확보한 인사이트를 기반으로, 맞춤형 전환 레벨 최적화 전략을 수립할 것을 권장합니다. 고객의 요구를 충족시키고, 사용자 경험을 향상시키며, 데이터에 기반한 의사 결정을 통해 조직의 성장을 도모할 수 있습니다. 이러한 전략적 접근이 여러분의 비즈니스를 더욱 성공으로 이끄는 데 있어 중요한 다음 단계임을 잊지 마십시오.

결국, 고객 구매 여정의 전환 레벨을 지속적으로 최적화하는 것은 기업의 경쟁력을 강화하는 데 필수적입니다. 따라서 지속적인 분석과 개선을 통해 고객의 기대를 초과 달성하여 브랜드 충성도를 높이며, 궁극적으로는 수익성을 제고하는 방향으로 나아가기를 바랍니다.

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