집요한 고객 이해가 만든 전환율 20% 개선: 에어프레미아 Mixpanel 사용 사례

1. 새로운 항공 경험을 만드는 에어프레미아

에어프레미아는 기존 항공사의 구조를 그대로 따르지 않고,
‘필요한 것만 담은 프리미엄 항공사’라는 새로운 방향을 선택한 기업이에요.
저비용 항공사(LCC)의 가격 경쟁력과, 대형 항공사(FSC)의 쾌적한 경험 사이의 간극을 줄인 HSC(Hybrid Service Carrier)를 개척하고있는 항공사에요.
합리적인 가격, 더 넓은 좌석, IT 중심의 효율적인 서비스 를 동시에 제공하고 있죠.

이 과정에서 핵심 역할을 하는 조직이 바로 IT 전문 조직인 에어프레미아랩스입니다.
에어프레미아랩스는 “사람 중심 서비스”가 아닌 “기술 기반 셀프 서비스 경험”을 만드는 것을 목표로, 항공 여정을 디지털 중심으로 재설계하고 있어요.

2. 에어프레미아의 고민: 보이지 않던 고객 여정

에어프레미아랩스는 초기부터 아주 명확한 미션을 가지고 있었어요.

“에어프레미아를 데이터 기반으로 차별화된 항공사로 만들자”

그래서 단순히 운영 효율을 높이거나, 가격 경쟁력을 만드는 것이 아니라 항공권 구매 유저의 전체 여정을 이해하고
유저 패턴을 기반으로 AARRR 구조를 정의하고 USP를 효과적으로 전달하는 것이 필요했죠.

즉, 데이터를 기반으로 고객 경험 자체를 설계하는 과정이 필요했어요

하지만 현실은 쉽지 않았어요. 에어프레미아는 아직 시장에서 자리 잡아가는 초기 단계의 항공사였기 때문에,
고객에 대한 모든 것을 처음부터 직접 확인하고 학습해야하는 상황이었죠

특히 항공권은 고관여 상품이기 때문에 한 번의 방문으로 구매가 이루어지지 않고, 여러 번의 탐색, 비교, 신뢰 형성 과정을 거쳐요. 그래서 일부 데이터나 단일 디바이스 기준으로는 전체 고객 여정을 제대로 이해하기 어려웠어요.

결국 중요한 건 이탈 구간과 전환 직전의 핵심 행동을 정확히 파악하는 것이었죠

3. 고객을 이해하고, 이탈을 줄이고, 전환을 높이다

Mixpanel 도입 이후, 에어프레미아는 고객 행동을 훨씬 더 구체적으로 이해할 수 있는 기반을 갖추게 되었어요.
기존 단일 채널이나 디바이스 기준으로는 고객 여정을 제대로 이해하기 어려웠던 과거와 달리

Mixpanel을 도입한 이후에는

• 멀티 디바이스 환경에서도 동일 유저의 흐름을 추적할 수 있고
• 코호트 분석과 유저 단위 분석을 통해 행동의 맥락을 입체적으로 파악할 수 있게 되었어요
• Retention, Revenue, Referral과 같은 장기 지표도 샘플링 없이 전체 데이터를 기반으로 빠르게 분석할 수 있게 되었으며,
• CDP, CRM, 마케팅 툴과의 연동도 유연하게 이루어지면서 분석에 그치지 않고 실무 적용까지 자연스럽게 이어질 수 있었습니다.

이러한 변화는 실제 성과로도 이어졌습니다. 대표적인 사례를 몇 가지 살펴보면 다음과 같아요.

1) 에어프레미아만의 AARRR정의

가장 의미 있었던 변화는 에어프레미아만의 AARRR을 데이터로 그려냈다는 점이었어요.
분석을 통해 확인해보니, 고객 여정은 우리가 흔히 생각하는 단순한 퍼널 구조와는 다르게 나타났습니다.

• 인지 단계 브랜드 특성상 전환까지 시간이 오래 걸리고
• 콘텐츠 소비가 전환에 영향을 미치며
• 한 번의 방문으로 결제가 이루어지지 않고
• 특정 행동 이후에 전환이 발생

즉, 고객은 단순히 유입에서 전환으로 바로 이어지는 것이 아니라, 탐색하고 이해하고 다시 방문한 뒤 전환하는 구조를 가지고 있다는 것을 확인할 수 있었습니다.

이제는 실제 이탈 구간뿐만 아니라, 전환 직전에 어떤 행동이 발생하는지까지 데이터로 파악할 수 있게 되었어요.

2) 고객 행동 기반 인사이트 도출

Mixpanel을 통해 얻은 가장 큰 인사이트는 다음과 같았어요.
“USP를 명확히 전달하는 것이 전환율에 직접적인 영향을 준다”
초기에는 방문자는 많았지만 구매 전환율이 낮은 문제가 있었죠.

분석해보니, 구매로 이어진 고객들은 서비스 소개나 USP 관련 콘텐츠를 더 깊게 탐색하는 경향을 보였습니다.
이는 앞서 확인했던 AARRR “탐색 → 이해 → 재방문 → 전환” 흐름 중 ‘이해’ 단계가 실제 전환에 중요한 역할을 한다는 것을 의미했어요.

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이 인사이트를 바탕으로 고객 여정 내 USP 노출을 강화하고, 신뢰를 형성할 수 있는 콘텐츠를 전략적으로 배치했습니다.

그 결과, 직판 전환율이 20% 이상 개선되는 성과로 이어졌습니다.

3) 고객 문의 대응 속도 개선

항공권은 단가가 높은 상품 특성상 환불, 취소, 예약과 같은 고객 문의가 자주 발생했어요.
기존에는 이러한 이슈를 확인하기 위해 로그 단위로 데이터를 직접 추출해야 했고, 이 과정에서 시간과 리소스 부담이 컸습니다.
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하지만 Mixpanel 도입 이후에는 별도의 로그 추출 없이도 유저 단위의 행동 흐름을 즉시 확인할 수 있게 되었고,
그 결과 고객 문의 대응 속도와 정확도가 모두 개선되었습니다.
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이제는 단순히 문의에 대응하는 수준을 넘어서, 문제의 원인을 빠르게 파악하고 개선으로 이어지는 구조가 만들어진거죠.

4) 예매 취소 UX 문제 개선 (세션 리플레이 활용)

예매 취소와 관련된 클레임이 많았지만, 기존 데이터만으로는 원인을 명확히 파악하기 어려웠습니다.
이벤트 상 이탈은 확인되지만 왜 발생하는지는 알 수 없는 상황이었죠.

Mixpanel의 세션 리플레이 기능을 활용해 분석해보니,
특정 페이지에서 스크롤 과정 중 혼동을 유발하는 UX 문제가 발견되었어요.
이후 해당 구간을 개선했고, 실제 사용자 경험도 함께 개선되는 결과로 이어졌어요.

3. 데이터 기반 조직, 문화로 자리잡다

에어프레미아는 지금 Mixpanel을 통해 고객 행동을 계속 들여다보고 있어요.
예전처럼 숫자 하나씩 따로 보는 게 아니라, “이 사람이 검색하고 → 고민하고 → 결국 결제까지 어떻게 가는지”
그 흐름 자체를 보는 방식으로 바뀌었습니다.

이 과정에서 가장 중요한 건 지표의 수치 자체보다그 지표들이 고객 여정 안에서 어떻게 이어지는지를 이해하는 것이에요.

그래서 분석 방식도 완전히 달라졌어요.

예전에는 “전환율 몇 % 나왔네” 하고 끝났다면,지금은 “왜 여기서 사람들이 멈췄지?”,
“이 행동을 한 사람들이 왜 더 많이 구매했지?”같은 질문을 중심으로 데이터를 계속 들여다보고 있어요.

• 사용자 세그먼트별로 행동 패턴을 나눠 보고
• 기능별 사용 빈도와 체류 시간을 통해 실제 사용성을 파악하고
• 신규 기능은 이벤트 기반으로 반응을 빠르게 추적합니다

이렇게 분석의 기준이 바뀌면서,단순히 “무슨 일이 일어났는지”를 넘어서
‍“왜 그런 행동이 발생했는지”를 이해하는 단계로 나아가게 되었어요.
‍이 변화는 분석에만 머무르지 않고, 조직의 일하는 방식에도 영향을 주고 있습니다.

가장 큰 변화는 데이터를 활용하는 주체가 넓어졌다는 점이에요.

이제는 일부 팀이 아니라 전략 조직에서도 직접 데이터를 확인하고,
이를 기반으로 의사결정을 내리는 흐름이 자리잡았습니다.

특히 홈페이지 유입 흐름이나 직판 성과 데이터를 기반으로 더 빠르게 판단하고 실행하는 구조로 바뀌었어요.
또한 Mixpanel의 직관적인 사용성 덕분에 데이터에 익숙하지 않았던 구성원들도 점차 활용 범위를 넓혀가고 있고,
그 결과 조직 전반에서 데이터를 활용하는 문화가 자연스럽게 형성되고 있습니다.

앞으로 에어프레미아는 전사 대상 Mixpanel 활용 교육을 통해 데이터를 보는 범위를 더 넓혀가고,
이벤트 체계도 더욱 정교하게 고도화해고객 여정 전반에 대한 이해도를 지속적으로 높여갈 계획이라고 합니다.

이 사례에서 볼 수 있듯, 고객 행동을 제대로 이해하기 시작하면 단순한 분석을 넘어서 실제 전환과 경험 개선까지 이어질 수 있습니다.

특히 Mixpanel과 같은 행동 데이터 분석 툴을 활용하면,
고객의 흐름을 직관적으로 파악하고 문제의 원인을 빠르게 찾아 실행까지 연결할 수 있습니다.
우리 서비스의 고객 여정은 지금 어떻게 흘러가고 있을까요?

데이터를 기반으로 고객을 이해하는 방식, 지금부터 시작해보셔도 좋습니다.

마켓핏랩 솔루션즈는 Mixpanel 공식 파트너로서 도입부터 설계, 활용까지 실무에 맞게 함께 도와드리고 있어요.
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