삼성화재 N잡크루 · 경로별 파이프라인 진단

유입월 코호트로 본 퍼널 진단

모든 실적을 유입월에 귀속시킨 코호트 기준으로, 유입 소요기간과 단계별 전환·UTM Source별 성과·연령대·직업별 전환을 정리했습니다. MOVE ID 지표는 리드폼 자동 부여로 왜곡되어 4번 섹션(운영 부하 확인)에만 사용했습니다.

데이터 260906_N잡크루 유입경로 현황_H_won.xlsx · [6.후보자 인별_F] 레코드 31,405건 기준일 2026-09-07
유입자
31,370명
2025-11 ~ 2026-09-07
수강완료
6.05%
1,899명 · 수강시작 5,457명 중
시험신청
3.81%
1,194명 · 평균 41일 소요
코드 발급
1.89%
593명 · 평균 58일 소요
Section 01

월별 퍼널 서머리

유입 → 수강시작 → 수강완료 → 시험신청 → 응시 → 합격 → 코드발급. 유입일자가 유효한 31,370건 기준입니다.

Answer

유입 31,370명 → 수강시작 5,457명(17.4%) → 수강완료 1,899명(6.05%) → 시험신청 1,194명(3.81%) → 시험합격 570명 → 코드발급 593건(1.89%). 코드발급까지 평균 58.4일 걸립니다. 코드발급율은 26/01 코호트 4.38%에서 26/06 1.16%까지 떨어졌고, 26/07 이후는 아직 소요일이 경과하지 않아 판단 보류입니다(5번 섹션).

집계 기준 — 모든 실적은 유입월에 귀속시켰습니다 (코호트 기준)

26/03에 유입된 사람이 26/05에 코드를 발급받았다면, 그 코드발급 1건은 26/03 실적으로 집계했습니다. 수강·시험신청·시험응시·합격·코드발급 모두 동일합니다. 따라서 각 행의 전환율은 "그 달에 들어온 사람들이 결국 어디까지 갔는지"를 뜻하며, 행끼리 바로 비교할 수 있습니다.

MOVE ID 지표는 본 보고서 대부분에서 제외했습니다 — 리드폼은 매체 수집분 업로드와 함께 부여되고 최종 확정률이 9.6%에 불과해, 채널·월 성과 비교 지표로 쓰기 어렵습니다. 다만 2번 섹션(소요일과 전환의 관계)과 4번 섹션(물량이 몰린 주에 부여가 밀리는 현상)에서는 부여 시점을 리드타임 변수로만 사용했으며, 두 섹션 모두 리드폼 제외 기준입니다.

월별 퍼널 — 유입월 코호트 기준

단위 : 명 / % / 일수

각 행은 그 달에 유입된 사람들의 최종 도달 실적입니다. 평균 소요일은 그 코호트에서 코드를 발급받은 사람들의 유입→코드발급 기준입니다. 점선 왼쪽까지가 코호트 기준이고, 맨 오른쪽 회색 열만 발급월 기준(그 달에 실제 발급된 건수)이라 다른 열과 분모·분자가 다릅니다 — 비교 참고용입니다.

유입월유입 수수강시작수강완료시험신청시험응시시험합격코드발급코드발급율평균 소요일
유입→코드발급
참고 · 코드발급
발급월 기준
26/011,8505412361539573814.38%71.1일0
26/024,246937298191117991102.59%76.1일18
26/032,7026092131338469762.81%66.7일100
26/043,220746285196119951003.11%58.2일69
26/052,93870128717010379852.89%48.4일99
26/066,3756732421518570741.16%42.7일83
26/074,5796862071318772581.27%31.8일127
26/084,89453012664191150.10%23.6일95
26/0956129200000.00%2
합계31,3705,4571,89911947115705931.89%58.4일593

유입 수 vs 코드발급

단위 : 막대 = 명 / 선 = 건 · 라벨에 발급율 병기

회색 막대 = 그 달 유입 수(왼쪽 축), 파란 선 = 그 코호트의 코드발급 건수(오른쪽 축). 라벨에 건수와 유입 대비 발급율을 함께 표기했습니다 — 26/06은 유입이 6,375명으로 최대였는데 발급은 74건으로, 물량이 늘어도 발급 건수는 늘지 않았습니다. 26/07·08의 낮은 값은 아직 소요일이 경과하지 않은 탓입니다(5번 섹션).

유입 수(명)코드발급 건수(건) · 라벨에 유입 대비 발급율 병기
02,0004,0006,0008,00005010015026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/0981건 · 4.38%110건 · 2.59%76건 · 2.81%100건 · 3.11%85건 · 2.89%74건 · 1.16%58건 · 1.27%5건 · 0.10%0건 · 0.00%

유입 수 vs 코드발급 — 토스·당근 리드폼 제외 기준

단위 : 막대 = 명 / 선 = 건 · 라벨에 발급율 병기

같은 그래프를 리드폼 유입을 뺀 모수로 다시 그린 것입니다. 리드폼을 빼면 26/06 유입이 6,375명 → 3,484명으로 줄고, 발급율은 1.16% → 1.81%로 올라갑니다. 즉 전체 기준 급락의 상당 부분이 리드폼 물량이 분모에 들어온 결과입니다. 다만 26/01~05의 2.6~4.4% 수준과 비교하면 26/06 이후는 여전히 낮습니다.

유입 수(명) · 리드폼 제외코드발급 건수(건) · 라벨에 발급율 병기
01,0002,0003,0004,0005,00005010015026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/0981건 · 4.38%110건 · 2.59%76건 · 2.81%100건 · 3.11%85건 · 2.90%63건 · 1.81%53건 · 1.57%4건 · 0.13%0건 · 0.00%
급락의 원인 분해 — 리드폼 믹스가 6할, 나머지는 Paid 내부 구성 변화

26/06에 수강시작율이 23.86% → 10.56%로 13.3%p 떨어졌습니다. 그 달 유입 6,375명 중 리드폼이 2,891명(45.3%)이고, 그중 토스가 2,399명입니다. 리드폼의 수강시작율은 6.36%로 다른 경로의 1/4 수준입니다.

리드폼을 제외하고 계산해도 26/05 23.88% → 26/06 14.04%로 떨어집니다. 26/05 수준을 유지했다고 가정하면 전체 수강시작율은 15.94%가 됐을 것이므로, 하락 13.3%p 중 약 7.9%p(59%)가 리드폼 유입 때문이고 5.4%p(41%)는 리드폼 외 구간의 저하입니다.

후자도 구성 변화로 보입니다 — 리드폼 제외 유입자 중 google 비중이 26/05 30.8%(904명)에서 26/06 46.8%(1,631명)로 뛰었고, google은 수강시작율 11.7%로 Paid 중 최저입니다. 즉 26/06에 저효율 채널 두 곳(토스 리드폼·google)의 물량이 동시에 늘어난 것이 급락의 실체입니다.

단계별 통과율 추이

단위 : % (모두 유입 대비)

수강시작 → 수강완료 → 시험응시 → 시험합격 → 코드발급까지 모두 그 달 유입 수를 분모로 계산했습니다. 다섯 단계가 26/06부터 함께 내려갑니다. 26/07 이후 뒷단(시험·코드)은 아직 소요일이 경과하지 않아 낮게 나옵니다. 정확한 값은 아래 표에 있습니다.

수강시작수강완료시험응시시험합격코드발급
01020304026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/09%
단위 : % (모두 유입 대비)
유입월유입 수수강시작수강완료시험응시시험합격코드발급
26/011,85029.20%12.76%5.14%3.95%4.38%
26/024,24622.10%7.02%2.76%2.33%2.59%
26/032,70222.50%7.88%3.11%2.55%2.81%
26/043,22023.20%8.85%3.70%2.95%3.11%
26/052,93823.90%9.77%3.51%2.69%2.89%
26/066,37510.60%3.80%1.33%1.10%1.16%
26/074,57915.00%4.52%1.90%1.57%1.27%
26/084,89410.80%2.57%0.39%0.22%0.10%
26/095615.20%0.36%0.00%0.00%0.00%
합계31,37017.40%6.05%2.27%1.82%1.89%

단계별 통과율 추이 — 토스·당근 리드폼 제외 기준

단위 : % (모두 유입 대비 · 리드폼 제외)

같은 5단계를 리드폼 제외 모수로 다시 계산했습니다. 26/06 수강시작율이 10.60% → 14.00%로 올라가지만, 26/05의 23.90%에 비하면 여전히 큰 하락입니다 — 리드폼만으로는 설명되지 않는 저하가 남아 있습니다(아래 원인 분해 참조).

수강시작수강완료시험응시시험합격코드발급
01020304026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/09%
단위 : % (모두 유입 대비 · 리드폼 제외)
유입월유입 수
리드폼 제외
수강시작수강완료시험응시시험합격코드발급
26/011,84829.30%12.77%5.14%3.95%4.38%
26/024,24522.10%7.02%2.76%2.33%2.59%
26/032,70022.60%7.89%3.11%2.56%2.81%
26/043,21823.20%8.86%3.70%2.95%3.11%
26/052,93623.90%9.78%3.51%2.69%2.90%
26/063,48414.00%5.57%2.01%1.69%1.81%
26/073,38516.50%5.35%2.42%2.01%1.57%
26/083,06413.00%3.43%0.52%0.29%0.13%
26/093676.30%0.54%0.00%0.00%0.00%
합계25,25219.80%7.14%2.72%2.19%2.28%

단계별 평균 소요일 — 유입일 기준

단위 : 일수

유입부터 각 단계까지 평균 며칠 걸렸는지. 최근 코호트는 오래 걸리는 사람이 아직 집계에 들어오지 않아 짧게 나옵니다(5번 섹션).

유입 → 시험신청유입 → 코드발급
02040608010026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/0956585444363117117176675848433224
유입월 코호트유입 → 시험신청유입 → 코드발급
26/0155.7일71.1일
26/0258.1일76.1일
26/0354.1일66.7일
26/0444.0일58.2일
26/0535.5일48.4일
26/0630.8일42.7일
26/0716.9일31.8일
26/0810.8일23.6일
26/09
전체41.1일58.4일

코호트 삼각표 — 월별 코드등록수

단위 : 건 / 괄호 = 코호트 총 등록수 대비 비중 %

행 = 유입월 코호트, 열 = 실제 연월. 셀 = 그 달에 등록된 건수, 괄호는 그 코호트 총 등록수 대비 비중(행 방향 합계 100%). 오른쪽 열은 코호트 총 등록수와 유입 대비 전환율, 맨 아래 행은 그 달 총 등록 건수. 빈 칸은 유입 이전 달, 점선 테두리는 26/09 진행 중(기준일 9/7). 25/11~12 유입 5명은 표본이 작아 제외했습니다. UTM Source 버튼으로 경로별로 나눠 볼 수 있습니다.

UTM Source
유입월 코호트26/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/09코호트 합계
26/011,850명 유입015(18.5%)47(58.0%)7(8.6%)5(6.2%)3(3.7%)04(4.9%)081(유입 대비 4.38%)
26/024,246명 유입1(0.9%)47(42.7%)29(26.4%)11(10.0%)5(4.5%)9(8.2%)8(7.3%)0110(유입 대비 2.59%)
26/032,702명 유입4(5.3%)27(35.5%)21(27.6%)11(14.5%)8(10.5%)5(6.6%)076(유입 대비 2.81%)
26/043,220명 유입6(6.0%)44(44.0%)23(23.0%)22(22.0%)5(5.0%)0100(유입 대비 3.11%)
26/052,938명 유입18(21.2%)32(37.6%)25(29.4%)10(11.8%)085(유입 대비 2.89%)
26/066,375명 유입9(12.2%)43(58.1%)22(29.7%)074(유입 대비 1.16%)
26/074,579명 유입20(34.5%)37(63.8%)1(1.7%)58(유입 대비 1.27%)
26/084,894명 유입4(80.0%)1(20.0%)5(유입 대비 0.10%)
26/09561명 유입00(유입 대비 0.00%)
월별 합계발생월 기준01698699983127952589
읽는 법 — 가로는 발급 타이밍, 세로는 발생월 구성

가로(행) — 그 코호트의 등록이 유입 후 언제 몰리는지. 26/01 코호트 81건은 26/02 15건(18.5%) → 26/03 47건(58.0%)에 몰려 있고 이후는 잔여분입니다. 유입 후 2~3개월에 70% 이상이 발생합니다.

세로(열) — 그 달 등록이 어느 코호트에서 나왔는지. 26/08 열의 95건 중 26/08 유입자는 4건뿐이고 나머지는 26/01~07 유입자입니다. 발급월 숫자를 그 달 유입 성과로 읽으면 안 되는 이유입니다.

미완성 코호트 주의 — 괄호의 비중은 현재까지 관측된 총 발급수를 분모로 씁니다. 26/07·08 코호트는 앞으로 등록이 더 쌓이므로 지금의 비중이 최종값이 아닙니다.

코호트 삼각표 — 월별 시험신청수

단위 : 건 / 괄호 = 코호트 총 유입 수 대비 비중 %

코드등록의 앞 단계. 코드등록보다 한 달 정도 앞서 움직입니다.

UTM Source
유입월 코호트26/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/09코호트 합계
26/011,850명 유입36(23.5%)44(28.8%)24(15.7%)19(12.4%)14(9.2%)6(3.9%)6(3.9%)2(1.3%)2(1.3%)153(유입 대비 8.27%)
26/024,246명 유입51(26.7%)48(25.1%)32(16.8%)26(13.6%)10(5.2%)16(8.4%)8(4.2%)0191(유입 대비 4.50%)
26/032,702명 유입28(21.1%)42(31.6%)27(20.3%)15(11.3%)14(10.5%)6(4.5%)1(0.8%)133(유입 대비 4.92%)
26/043,220명 유입33(16.8%)87(44.4%)33(16.8%)26(13.3%)16(8.2%)1(0.5%)196(유입 대비 6.09%)
26/052,938명 유입57(33.5%)51(30.0%)41(24.1%)16(9.4%)5(2.9%)170(유입 대비 5.79%)
26/066,375명 유입31(20.5%)74(49.0%)40(26.5%)2(1.3%)151(유입 대비 2.37%)
26/074,579명 유입71(54.2%)53(40.5%)6(4.6%)131(유입 대비 2.86%)
26/084,894명 유입42(65.6%)22(34.4%)64(유입 대비 1.31%)
26/09561명 유입00(유입 대비 0.00%)
월별 합계발생월 기준3695100126211146248183391,189
Section 02

소요기간이 길어지면 전환율이 떨어지는가

유입→MOVE ID, 유입→시험신청 소요일별로 이후 단계 도달률을 비교했습니다. 토스·당근 리드폼은 소요일이 인위적으로 고정되므로 전 구간에서 제외했습니다.

Answer

있습니다. 그리고 앞단에만 있는 효과가 아닙니다. 26/01~05 유입 코호트(성숙 코호트·리드폼 제외·MOVE ID 부여자 6,049명)에서 유입→MOVE ID 소요일이 0~1일인 군의 코드발급률은 9.14%, 4일 이상 걸린 군은 5.57%1.6배 차이입니다(z=+4.48). 이 격차는 수강시작 한 단계에서 생기는 게 아닙니다 — 느린군은 수강시작·수강완료·시험신청·코드발급 네 단계에서 각각 14% / 16% / 12% / 18%씩 고르게 잃습니다. 초기 단계만의 문제였다면 빠른군의 86%가 남아야 하는데 실제로는 52%만 남습니다격차의 약 22%만 초기 단계에서, 나머지 78%는 그 이후 단계에서 생깁니다. 중반 리드타임도 독립적으로 작동합니다 — 유입→시험신청이 21일 이내면 코드발급률 57.6%, 46일 이상이면 32.0%입니다(z=+6.61).

분석 기준

모수 — 토스·당근 리드폼은 전 구간에서 제외했습니다. 리드폼은 매체 수집분 업로드 시점에 MOVE ID가 함께 부여되므로 소요일이 인위적으로 0~2일에 고정되고, 그 소요일이 후보자의 실제 진행 속도를 뜻하지 않습니다.

기간 — 26/01~05 유입 코호트를 기본으로 씁니다. 코드발급까지 평균 58일이 걸리므로 26/06 이후 코호트는 아직 소요일이 경과하지 않았고, 소요일이 긴 사람이 통째로 빠지면 리드타임과 전환의 관계가 왜곡됩니다. 26/06~08은 아래에 참고로 함께 실었습니다.

모수 주의 — 코드가 발급된 사람만 모아 놓으면 전환율이 정의상 100%가 되므로 상관을 볼 수 없습니다. 그래서 분모는 해당 단계에 도달할 수 있었던 전원(MOVE ID가 부여된 6,049명)으로 두고, 각 단계 도달 여부를 종속변수로 삼았습니다.

유입→MOVE ID 소요일별 도달률 — 26/01~05 코호트

단위 : % (모두 MOVE ID 부여자 대비)

네 단계 모두 소요일이 길어질수록 낮아집니다. 수강시작은 0~3일 구간에서는 거의 평평하다가 8일을 넘으면 61.4% → 45.6%로 꺾입니다. 코드발급률은 9.14% → 5.09%로 단조 감소합니다.

수강시작수강완료시험신청코드발급
0204060800~1일2~3일4~7일8일+%
단위 : % / 명 · 리드폼 제외 · MOVE ID 부여자 기준

회색 비중 열은 참고용으로, MOVE ID 부여자 6,049명이 소요일 구간에 어떻게 분포하는지를 보여줍니다 — 0~1일 38.7% · 4일 이상 33.8%로, 3분의 1이 4일 넘게 기다립니다. 왼쪽 4열은 MOVE ID 부여자 전체를 분모로 한 누적 도달률, 오른쪽 3열은 직전 단계 통과자를 분모로 한 단계 전환율입니다. 맨 아래 회색 행은 0~1일군과 4일+군의 두 비율 차이 검정값(z)이며, 절댓값 1.96 이상이면 통계적으로 유의합니다.

유입→MOVE ID 소요일유입 인원비중
구성비
수강시작수강완료시험신청코드발급수강완료율
수강시작자 내
시험신청율
수강완료자 내
코드발급률
시험신청자 내
0~1일2,34238.7%61.4%24.34%16.44%9.14%39.7%66.7%49.1%
2~3일1,66227.5%60.8%23.47%14.32%7.04%38.6%59.7%43.3%
4~7일1,02316.9%60.2%21.02%13.49%6.06%34.9%61.4%37.7%
8일+1,02216.9%45.6%14.09%8.02%5.09%30.9%54.9%43.9%
합계6,049100.0%58.3%21.81%13.94%7.36%37.4%62.5%45.1%
0~1일 vs 4일+ z값+5.65+5.49+5.44+4.48+3.34+2.43+2.16

초기 단계만의 문제인가 — 빠른군 vs 느린군 단계별 통과율

단위 : % · 각 단계는 직전 단계 통과자를 분모로 함

유입→MOVE ID가 0~1일이었던 2,342명(빠른군)4일 이상 걸린 2,045명(느린군)을 네 단계에서 각각 비교했습니다. 막대 한 쌍씩만 비교하시면 됩니다 — 쌍끼리는 분모가 같지만, 쌍이 다르면 분모도 다릅니다(수강완료율은 수강시작자 중, 시험신청율은 수강완료자 중, 코드발급률은 시험신청자 중). 네 쌍 모두 검정색(빠른군)이 높습니다.

빠른군 — 유입→MOVE ID 0~1일 (n=2,342)느린군 — 4일 이상 (n=2,045)
02040608061.452.9수강시작39.733.2수강완료(수강시작자 내)66.758.8시험신청(수강완료자 내)49.140.0코드발급(시험신청자 내)%
단위 : %
단계분모 (누구 중에서)빠른군0~1일느린군4일+느린군이 잃는 비율
수강시작MOVE ID 부여자61.4%52.9%-13.8%
수강완료(수강시작자 내)수강시작자39.7%33.2%-16.4%
시험신청(수강완료자 내)수강완료자66.7%58.8%-11.8%
코드발급(시험신청자 내)시험신청자49.1%40.0%-18.5%
네 단계 누적100%51.8%-48.2%
읽는 법 — "초기 단계만의 문제"라면 표가 어떤 모양이어야 하는가

초기 대기만이 원인이라면 맨 위 수강시작 행만 -13.8%이고, 아래 세 행은 0%여야 합니다. 앞단에서 한 번 걸러진 뒤에는 두 군이 똑같이 진행해야 하니까요. 그러면 느린군은 최종적으로 빠른군의 86%가 남습니다.

실제로는 네 단계를 모두 통과하고 나면 52%만 남습니다(0.862 × 0.836 × 0.882 × 0.815). 즉 격차의 약 22%만 초기 단계에서 생기고, 나머지 78%는 수강·시험·코드 단계에서 생깁니다. 초기 부여 속도만 당겨서는 격차의 4분의 1밖에 회수되지 않는다는 뜻입니다.

수치 주의 — 위 누적 52%는 네 단계를 순서대로 모두 밟은 사람만 따라간 값이라, 앞의 누적 도달률 표에서 본 9.14% → 5.57%(비율 61%)와 정확히 일치하지 않습니다. 코드 발급자 445명 중 65명은 시험신청일자 기록 없이 발급돼 이 단계 사슬 밖에 있기 때문입니다. 두 값 모두 같은 방향이며, 단계별 비교는 사슬 기준이 정확합니다.

중반 리드타임 — 유입→시험신청 소요일별

단위 : % (시험신청자 대비) · 26/01~05 코호트

시험신청까지 간 843명만 보고, 유입부터 시험신청까지 며칠 걸렸는지로 나눴습니다. 앞단을 이미 통과한 집단인데도 21일 이내 57.6% vs 46일 이상 32.0%로 코드발급률이 절반 이하로 떨어집니다. 초기 대기와 무관한, 중반 구간의 독립적인 리드타임 효과입니다.

시험응시율시험합격율코드발급률
020406080~14일15~21일22~30일31~45일46일+%
단위 : % / 명 · 리드폼 제외 · 시험신청자 기준

회색 비중 열은 참고용으로, 시험신청자 843명의 소요일 분포입니다 — 21일 이내 35.8%, 46일 이상 41.5%로 양극단에 몰려 있습니다.

유입→시험신청 소요일시험신청 인원비중
구성비
시험응시율시험합격율코드발급률
~14일22026.1%70.0%64.5%58.6%
15~21일829.7%69.5%63.4%56.1%
22~30일809.5%53.8%45.0%50.0%
31~45일10412.3%56.7%48.1%48.1%
46일+35041.5%44.3%28.6%32.0%
합계843100.0%56.0%45.4%45.1%

참고 · 26/06~08 코호트에서도 같은 방향입니다 — ~14일 41.4% / 46일+ 10.8%(시험신청 293명, z=+3.59). 다만 표본이 작고 소요일이 덜 경과한 상태입니다.

평균의 오류 검증 — 채널별·월별로 쪼개도 같은 방향인가

단위 : % / %p · 26/01~05 코호트 · 유입→MOVE ID 소요일별 코드발급률

전체 평균에서 보이는 관계가 하위 집단으로 쪼개면 사라지거나 뒤집히는 경우가 있습니다. 여기서 의심할 지점은 두 개였습니다 — ① 원래 전환이 좋은 채널이 부여도 빨랐을 뿐이라면 소요일은 채널의 대리 지표에 불과하고, ② 특정 월의 대량 유입이나 운영 사고가 전체 상관을 혼자 만들어냈을 수도 있습니다. 그래서 채널 안에서만, 월 안에서만 같은 비교를 반복했습니다. 9개 집단 전부에서 0~1일군이 4일+군보다 높습니다(부호검정 p≈0.002) — 채널 구성이나 특정 월로 설명되는 착시가 아닙니다.

구분0~1일 인원유입→MOVE ID 소요일0~1일
코드발급률
4일+ 인원유입→MOVE ID 소요일4일+
코드발급률
차이
UTM Source별 (각 군 80명 이상)
meta9264.75%8702.99%+1.76%p
경로 미기재48412.81%3209.69%+3.12%p
naver45310.38%3346.59%+3.79%p
google3319.97%3846.51%+3.46%p
유입월별
26/0141910.02%2484.84%+5.18%p
26/025429.41%6136.20%+3.21%p
26/034307.67%3556.76%+0.91%p
26/0453110.55%4734.44%+6.11%p
26/054207.62%3565.34%+2.28%p
해석 — 리드타임은 "운영 지연"이자 동시에 "후보자 반응성의 대리 지표"입니다

두 가지가 섞여 있고, 데이터만으로 완전히 분리되지 않습니다. ① 운영 지연 — 부여가 늦어 첫 접점이 식는 효과. ② 반응성 대리 — 서류·연락에 빨리 응하는 사람이 애초에 완주 확률이 높고, 그 성향이 소요일에 먼저 드러나는 효과. 개인단위 상관계수는 리드타임~수강시작 r=-0.091 / 리드타임~코드발급 r=-0.047로 약합니다 — 리드타임 하나로 개인의 결과를 예측할 수는 없다는 뜻이고, 집단 평균 수준에서만 유효한 지표로 봐야 합니다.

실행 관점에서는 방향이 같습니다. 4일+ 지연군은 26/01~05 코호트에서 2,045명(34%)이고, 이들의 코드발급률을 0~1일군 수준(9.14%)으로 올리면 코드 약 73건이 추가됩니다(해당 기간 실제 발급 328건 대비). 그리고 격차의 78%가 초기 단계 이후에서 생기므로, 부여 속도만 당기는 것으로는 4분의 1밖에 회수되지 않습니다 — 수강 독려·시험 접수 리드 관리까지 같은 강도로 붙여야 합니다.

인과 해석의 한계 — 이 분석은 관측 데이터의 연관성입니다. 소요일을 인위적으로 줄였을 때 전환이 같은 폭으로 올라간다는 보장은 없습니다. 확인하려면 동일 채널·동일 시기 유입을 무작위로 나눠 부여·독려 속도만 다르게 하는 테스트가 필요합니다.

Section 03

UTM Source별 상세

유입경로 아래 세부 소스별 퍼널. 기간 버튼으로 전체·월별을 선택할 수 있습니다.

UTM Source별 퍼널

모든 실적은 유입월 코호트 기준입니다. 기간 버튼으로 전체 기간과 유입월별로 나눠 볼 수 있습니다 — 기본값은 전체 기간이고, 전체 탭은 유입 50명 이상, 월별 탭은 그 달 유입 30명 이상 소스만 표시합니다. 26/07 이후 월은 코드발급 소요일이 아직 경과하지 않아 코드발급율이 낮게 나옵니다(5번 섹션).

기간
단위 : 명 / % / 일수 · 전체 기간 · 유입 50명 이상 소스
UTM Source유입수강시작율수강완료율시험신청율코드발급코드발급율평균 소요일
유입→코드발급
meta9,86618.7%4.90%2.73%1121.14%56.2일
google7,10411.7%4.46%2.87%981.38%65.8일
경로 미기재3,84327.5%11.94%7.96%1704.42%58.1일
리드폼(토스)3,4564.1%0.98%0.55%60.17%51.0일
naver3,22430.5%12.87%8.41%1324.09%55.9일
리드폼(당근)2,66211.7%2.29%1.28%110.41%40.0일
tiktok37722.8%5.84%2.39%41.06%117.8일
daangn26821.3%8.58%6.72%145.22%76.1일
cashnote1417.1%1.42%1.42%21.42%52.0일
팀장 추천11462.3%49.12%39.47%3328.95%46.8일
3o3731.4%1.37%1.37%00.00%
jobkorea5119.6%9.80%5.88%11.96%49.0일
임직원 추천5036.0%16.00%10.00%612.00%72.2일
합계 (전체 기간 전체)31,37017.4%6.05%3.81%5931.89%58.4일

UTM Source별 유입→코드발급율

단위 : %

같은 축으로 보면 순서가 거의 뒤집힙니다. 파란 막대 = 2% 이상.

meta1.14%112명 / 9,866명google1.38%98명 / 7,104명경로 미기재4.42%170명 / 3,843명리드폼(토스)0.17%6명 / 3,456명naver4.09%132명 / 3,224명리드폼(당근)0.41%11명 / 2,662명tiktok1.06%4명 / 377명daangn5.22%14명 / 268명
경로별 특징 정리

추천 (213명) — 규모는 작지만 전 단계 압도적. 수강시작 46.5% / 수강완료 32.86% / 코드 18.78%. 특히 팀장 추천(114명) 코드발급율 28.95%. 확장 가능한 규모인지 확인할 가치가 가장 큽니다.

경로 미기재 (3,843명) — UTM 미태깅 유입. 코드발급율 4.42%로 Paid의 2.6배. 오가닉·직접·추천 누락이 섞여 있을 가능성이 높아, UTM 태깅을 보완하면 어떤 채널이 실제로 성과를 내는지 드러날 구간입니다.

naver (3,224명) — Paid 중 최우수. 수강시작 30.5% / 코드 4.09%로 meta(1.14%)·google(1.38%)의 3배. 20·30대 중심.

google (7,104명) — 50·60대 56%, 응시→합격 88.8%(최고)인데 수강시작 11.7%로 앞단 이탈이 가장 큽니다. 뒷단은 좋고 앞단이 새는 전형이라 온보딩 개입 여지가 큽니다.

meta (9,866명) — 최대 물량이지만 코드발급율 1.14%로 하위. 20·30대 69%.

리드폼 (6,118명) — 토스 3,456 / 당근 2,662. 수강시작 7.4%, 코드 0.28%로 동일 기간 통제 후에도 Paid의 1/3 수준입니다. 리드 단가가 낮아도 코드 1건당 비용으로 환산하면 재검토가 필요한 구간입니다. 참고로 리드폼이 아닌 당근 광고 유입(daangn 268명)은 코드율 5.22%로 전 소스 중 최상위입니다 — 같은 매체라도 리드폼 수집분과 광고 클릭 유입은 완전히 다른 리드라는 뜻입니다.

Section 04

MOVE ID 부여 현황과 미부여 인원 관리

월별 부여 소요일수와, MOVE ID를 받지 못한 채 남은 유입 인원의 당월·누적 현황을 보고, 코드발급 전환율 데이터로 우선 컨택 대상 선정 기준을 제안했습니다.

이 섹션만 MOVE ID 지표를 사용합니다

MOVE ID 발급율은 채널·월 성과 비교에는 쓰지 않았습니다(리드폼 자동 부여로 왜곡). 다만 운영 관리 목적에서는 유효하므로, 이 섹션에 한해 X열(MOVE ID 최종)이 Y인 건 · 리드폼 제외 기준으로 봤습니다. 유입 수·부여 건수·미부여 인원 모두 리드폼을 뺀 25,247건이 모수입니다.

집계 기준 — 부여 소요일수만 부여가 실제 일어난 달(발생월)에 귀속시켰습니다. 유입월에 귀속시키면 최근 달은 아직 기다리는 사람이 집계에서 빠져 소요일수가 실제보다 짧게 나옵니다.

Answer

신규 유입 처리 속도는 문제가 아닙니다 — 문제는 미부여로 남은 인원입니다. 당월 유입·당월 부여 건의 소요일수는 26/02~08 내내 중위 2일 · 평균 2.7~3.0일로 고정입니다. 반면 MOVE ID를 받지 못한 채 남은 인원은 누적 16,590명(유입의 65.7%)까지 쌓였고, 월별 미부여율도 26/05 62.4% → 26/06 77.0%로 올라갔습니다. 다만 이 16,590명을 전부 컨택하는 것은 비효율입니다 — 실제 회수 가치가 있는 대상은 255명 + 298명이고, 나머지 15,145명(91%)은 개별 컨택으로 풀 문제가 아닙니다. 근거는 아래에 정리했습니다.

월별 MOVE ID 부여 소요일수

단위 : 일수 · 발생월 기준

검정 = 그 달 부여 건 전체의 평균 소요일수. 파랑·보라 = 그중 당월에 유입돼 당월에 부여된 건만의 평균·중위. 검정은 0.8일 → 15.7일로 오르는데 파랑은 2.7~3.0일, 보라는 2일에 붙어 있습니다. 신규 유입 처리 속도는 8개월간 변하지 않았고, 전체 평균이 오른 것은 오래된 유입자를 뒤늦게 처리한 건(26/08 기준 평균 64.3일)의 비중이 커졌기 때문입니다.

그 달 부여 건 전체 — 평균 대기일수그중 당월 유입분만 — 평균 대기일수그중 당월 유입분만 — 중위 대기일수
0510152026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/090.82.63.95.110.810.613.515.714.81.82.82.73.02.92.72.92.71.51.02.02.02.02.02.02.02.01.0
참고 — 유입 물량과 부여 속도는 관계가 없습니다

당월 유입·당월 부여 건의 소요일수와 유입 수의 상관은 일 단위 +0.041(225일), 월 단위 +0.060로 사실상 0이고, 중위 소요일수는 26/02~08 전 기간 2.0일 고정입니다. 물량에 반응하는 것은 속도가 아니라 유입 후 14일 내 부여율이며(주간 유입 수와의 상관 -0.383 → -0.447), 그 결과가 아래의 미부여 인원 누적으로 나타납니다.

MOVE ID를 받지 못한 유입 인원 — 당월 발생분과 누적

단위 : 막대 = 명(당월 발생) / 선 = 명(누적)

회색 막대 = 그 달 유입자 중 지금까지 MOVE ID가 부여되지 않은 인원(왼쪽 축), 파란 선 = 그 누적(오른쪽 축). 당월 발생분은 월 1,617~2,682명 사이로 꾸준하고, 26/06 이후 미부여율이 62.4% → 77.0%로 뛴 것은 리드폼 외 구간에서도 리드 품질이 떨어진 시점과 겹칩니다.

그 달 유입 중 아직 미부여인 인원(명)누적 미부여 인원(명)
01,0002,0003,0000500010000150002000026/0126/0226/0326/0426/0526/0626/0726/0826/09961명3,609명5,226명7,078명8,909명11,591명14,001명16,274명16,590명
단위 : 명 / % / 일수 · 리드폼 제외
유입월유입 수
리드폼 제외
미부여 인원
당월 발생분
미부여율누적 미부여그 달 부여 건수당월 유입분 중위
부여 소요일수
26/011,84896152.0%9616901.0일
26/024,2452,64862.4%3,6091,4992.0일
26/032,7001,61759.9%5,2261,0192.0일
26/043,2181,85257.6%7,0781,3422.0일
26/052,9361,83162.4%8,9091,1242.0일
26/063,4842,68277.0%11,5919092.0일
26/073,3852,41071.2%14,0011,0332.0일
26/083,0642,27374.2%16,2749162.0일
26/0936731686.1%16,5901251.0일
합계25,24716,59065.7%16,5908,6572.0일

미부여 16,590명은 어떤 상태인가

단위 : 명 · 진도 상태 × 유입 후 경과일수

후보자 등록(S열)과 전자서명(T열) 진도로 나눈 것입니다. 15,145명(91.3%)이 후보자 등록조차 하지 않은 상태이고, 전자서명까지 마쳤는데 MOVE ID가 없는 사람은 255명뿐입니다. 파란 숫자가 유입 후 60일 이내 — 회수 우선 구간입니다.

진도 상태30일 이내31~60일61~90일91~180일181일+합계
③ 전자서명 완료4026347679255
② 후보자 등록 O · 서명 미완1261721434493001,190
① 후보자 등록 없음1,8752,0592,5184,8823,81115,145
합계2,0412,2572,6955,4074,19016,590

진도 상태가 이후 성과를 거의 결정합니다

단위 : % · 코드발급률은 26/01~05 성숙 코호트 기준

전자서명을 마친 사람은 96.8%가 이미 MOVE ID를 받았고, 그 사람들의 코드발급률은 8.59%입니다. 반면 등록·서명이 안 된 상태로 MOVE ID가 부여된 679명·139명에서는 코드발급이 단 한 건도 없습니다(95% 상한 0.56% · 2.69%). 즉 전자서명 완료가 코드로 가는 사실상의 관문입니다.

진도 상태유입 수MOVE ID 부여부여율미부여 인원부여자의 코드발급률
26/01~05 · 성숙 코호트
같은 값의 95% 상한
③ 전자서명 완료7,9617,70696.80%2558.59%449건 / 5,225명9.38%
② 후보자 등록 O · 서명 미완1,35916912.44%1,1900.00%0건 / 139명2.69%
① 후보자 등록 없음15,9327874.94%15,1450.00%0건 / 679명0.56%

회수 가치는 60일에서 꺾입니다

단위 : % · 부여자 기준 코드발급률 · 26/01~05

늦게 부여된 사람이 그 뒤에 코드까지 갔는지를 소요일 구간별로 본 것입니다 — 묵은 리드를 건져낼 가치가 언제까지 유지되는지를 알려줍니다. 0~1일 9.16%가 최고지만 8~60일 구간도 4.98~7.63%로 유지되고, 61일을 넘으면 2.47%로 급락합니다(15~30일 구간이 낮은 것은 n=241의 표본 변동입니다).

부여자 기준 코드발급률
02.557.51012.59.160~1일7.052~3일6.084~7일6.348~14일4.9815~30일7.6331~60일2.4761일+%

동일 조건이면 어떤 세그먼트를 먼저 볼 것인가

단위 : % · MOVE ID 부여자 기준 코드발급률 · 26/01~05 · n 60 이상

회수 후 코드까지 갈 확률의 세그먼트 배수입니다. 경로·연령·직업 모두 최상위와 최하위가 5~11배 차이입니다.

UTM Source코드발급률연령대코드발급률직업코드발급률
daangnn=7319.18%60대 이상n=29713.13%개인사업자n=69313.13%
경로 미기재n=1,11311.23%50대n=79612.69%주부n=4588.95%
navern=1,0939.06%40대n=1,38010.72%(미기재)n=2547.87%
googlen=9748.01%30대n=1,9875.69%기타n=1,1806.86%
metan=2,4983.68%20대 이하n=1,5782.79%직장인n=2,9186.61%
tiktokn=1252.40%전문직n=2425.79%
학생n=2931.71%
우선 컨택 대상 — 제안

게이트는 전자서명 완료 여부입니다. 서명 미완 상태에서 MOVE ID를 부여받은 818명(26/01~05)에서 코드발급이 0건입니다. 서명을 건너뛴 리드는 MOVE ID를 붙여도 코드로 이어지지 않으므로, 컨택의 목표는 "MOVE ID 부여"가 아니라 "전자서명까지 끌어오는 것"이어야 합니다.

1순위 · 전자서명 완료 + 미부여 255명 — 서명자 중 96.8%는 이미 부여됐으니 이 255명은 순수 운영 누락입니다. 60일 이내 66명은 기대 코드발급률 6.3%, 61일 이상 189명은 2.47% 수준이므로 255명 컨택으로 코드 약 9건이 기대됩니다. 가장 값싼 회수분입니다.

2순위 · 등록 O · 서명 미완 + 60일 이내 298명 — 목표는 부여가 아니라 서명 완료입니다. 서명에 성공하면 1순위 모수로 올라오고 기대 코드발급률이 8.59% 구간으로 바뀝니다. 이 298명 안에서는 세그먼트 배수를 적용해 50·60대 · 개인사업자·주부 · naver·경로 미기재를 먼저 배치하는 것이 효율적입니다.

후순위 · 유입 후 61일 초과 — 회수해도 코드발급률이 2.47%로 떨어집니다. 개별 컨택보다 자동 메시지 1~2회 정도가 비용에 맞습니다. 반대로 60일 이내 구간은 회수 가치가 유지되므로, 이 구간을 놓치지 않는 것이 핵심입니다 — 미부여 16,590명 중 60일 이내는 4,298명뿐입니다.

개별 컨택 대상에서 제외 · 후보자 등록 없음 15,145명(91%) — 부여율 4.94%, 부여돼도 코드발급 0건(95% 상한 0.56%)입니다. 이 인원의 대부분(meta 5,707명 · google 5,215명)이 두 채널에서 나왔으므로 개인 컨택이 아니라 소재·랜딩·타겟 단계에서 해결할 문제입니다. 컨택 리소스를 여기에 쓰면 기대 회수가 사실상 0입니다.

운영 지표 제안 — 평균 대기일수는 관리 지표로 쓰지 않는 편이 낫습니다(물량과 무관하고, 묵은 건 처리 때문에 개선이 악화로 보입니다). 대신 ① 유입 후 14일 내 부여율(물량에 반응하는 유일한 지표) ② 전자서명 완료 후 미부여 인원 수(현재 255명 — 0에 가까워야 정상) 두 개를 주간으로 보는 것을 권합니다.

Section 05

26/08 유입은 분석에서 제외하는 것을 추천

코드발급 소요일수 누적분포로 각 유입월 코호트가 지금 몇 % 관측된 상태인지 계산했습니다.

Answer

코드발급은 유입 후 45~90일 구간에 집중됩니다(30일 내 8.2%, 60일 내 53.2%, 90일 내 76.8%). 26/08 유입자의 평균 경과일은 23.1일이라 최종 발급자의 5.7%만 관측된 상태입니다. 실제 26/08 코드발급은 5건(0.10%)인데 성숙도 보정하면 최종 90건 내외(약 1.8%) — 18배 차이입니다.

코드발급 소요일수 누적분포 — 성숙 코호트(267건, 26/01~03 유입)

단위 : 가로 = 일수 / 세로 = %

최종 코드발급자를 100%로 놓고, 유입 후 N일까지 몇 %가 발급을 마쳤는지. x축 눈금은 등간격이 아닙니다(15일 단위 → 120일 이후 30·45일 단위).

최종 코드발급자 중 누적 발급 비율
0255075100125153045607590105120150180225183553677782859197100%

유입월별 관측 성숙도

단위 : %

각 유입자의 경과일수를 위 곡선에 대입해 평균한 값. 90% 이상이면 사실상 확정, 70% 미만이면 비교 대상에서 제외하는 것이 안전합니다.

관측 성숙도(%)
025507510012599.726/0198.826/0296.026/0390.126/0483.826/0572.426/0641.926/0726/0826/09%
단위 : 명 / 건 / % / 일수
유입월유입자평균 경과일관측 성숙도현재 코드발급최종 추정최종 추정 발급률판단
26/011,850228일99.7%81건81건4.39%확정
26/024,246205일98.8%110건111건2.62%확정
26/032,702176일96.0%76건79건2.93%확정
26/043,220144일90.1%100건111건3.45%확정
26/052,938114일83.8%85건101건3.45%보정 필요
26/066,37584일72.4%74건102건1.60%보정 필요
26/074,57952일41.9%58건138건3.02%분석 제외
26/084,89423일5.7%5건88건1.80%분석 제외
26/095614일0.0%0건분석 제외
합계31,365589건811건2.59%
권장 컷오프 — 지표별로 다릅니다

코드발급율·시험 지표: 유입 후 120일(4개월) 경과한 월까지만 비교 → 현재 기준일(2026-09-07)로는 26/05까지가 안전 구간, 26/06은 보정 전제로만, 26/07~09는 제외. 26/08 코호트가 확정되는 시점은 2026년 12월 말~2027년 1월입니다.

소요일 평균: 최근 코호트는 "빨리 등록한 사람"만 잡히므로 평균이 자동으로 짧아집니다. 월별 추이를 볼 때는 평균 대신 "유입 후 60일 내 발급률"처럼 기간을 고정한 지표를 쓰십시오.

수강시작 지표: 유입 직후 며칠 안에 일어나므로 미경과 영향이 거의 없습니다. 26/08도 그대로 사용 가능합니다. 즉 "26/08 제외"는 코드발급·시험 지표에만 적용하십시오.

경로 비교: 유입 시점이 다른 경로가 섞이면 전체 기간 비교가 왜곡됩니다. 동일 유입월 코호트 + 동일 경과일수 기준(3번 섹션의 26/06 코호트 비교)이 가장 안전합니다.

Section 06

연령대·직업별 전환

26/01~05 유입 코호트 기준.

Answer

나이가 많을수록 뒷단(응시·합격)이 강하고 앞단(수강시작)이 약합니다. 수강완료→응시율은 20대 33.5% → 60대 이상 53.5%, 응시→합격률은 30대 70.7% → 50대 83.8%. 반대로 수강시작율은 60대 이상 13.0%, 30·40대 28% 내외입니다. 최종 효율(유입→코드발급)로 보면 개인사업자 5.78% · 40대 4.86% · 50대 4.80%가 상위, 학생 0.46% · 20대 이하 1.04%가 최저입니다.

연령대별 (26/01~05 유입 코호트)

단위 : 명 / %
연령대유입수강시작율수강완료수강완료→응시응시자합격응시→합격유입→코드율
20대 이하4,34020.0%18533.5%645078.1%1.04%
30대4,24228.0%43733.4%15010670.7%2.71%
40대3,06727.9%39439.8%16013383.1%4.86%
50대2,16521.8%23244.0%1058782.9%4.80%
60대 이상1,14213.0%7153.5%3939100.0%3.42%
합계14,956131938.3%51841580.1%
단위 : %
수강완료 → 시험응시응시 → 합격
025507510012533.578.120대 이하33.470.730대39.883.140대44.082.950대53.5100.060대 이상%

직업별 (26/01~05 유입 코호트)

단위 : 명 / %
직업유입수강시작율수강완료수강완료→응시응시자합격응시→합격유입→코드율
개인사업자1,64326.5%21043.8%958084.2%5.78%
기타3,26719.6%24439.3%998181.8%2.48%
전문직70419.6%5534.5%201890.0%1.99%
주부1,22323.2%10540.0%463882.6%3.35%
직장인6,39927.2%62635.8%22517376.9%3.06%
학생1,08514.2%2524.0%7685.7%0.46%
합계14,321126537.9%49239680.5%
단위 : %
수강완료 → 시험응시응시 → 합격
025507510012543.884.2개인사업자39.381.8기타34.590.0전문직40.082.6주부35.876.9직장인24.085.7학생%
Summary

정리

01
코드발급 소요기간 — 짧아진 부분과 아직 안 끝난 부분

유입→코드발급 평균 소요일은 26/01 71.1일 → 26/08 23.6일로 내려갑니다. 다만 관측 성숙도 90% 이상인 26/01~04만 비교해야 하고, 그 구간에서는 71.1 → 58.2일로 실제로 13일 단축됐습니다. 26/05 이후 값(48.4 → 23.6일)은 오래 걸리는 사람이 아직 집계에 들어오지 않아 짧게 나온 것이므로 개선으로 읽으면 안 됩니다. 전체 평균은 58.4일입니다.

02
지표별로 믿을 수 있는 코호트 구간이 다릅니다

코드발급은 유입 후 45~90일에 집중되고(60일 53.2% · 90일 76.8% · 120일 85.0%), 그래서 유입월별 관측 성숙도가 26/01 99.7% · 26/04 90.1% · 26/05 83.8% · 26/07 41.9% · 26/08 5.7%로 갈립니다. 코드·시험 지표는 26/05까지만 비교하고 26/06은 보정 전제, 26/07~08은 제외합니다. 반면 수강시작·수강완료는 소요일이 짧아 26/08도 그대로 사용 가능합니다.

03
과정 관리가 이탈을 막습니다 — 소요기간이 길어지면 전 구간에서 새어나갑니다

유입→MOVE ID가 0~1일이면 코드발급률 9.14%, 4일 이상이면 5.57%입니다(z=+4.48). 이 격차는 앞단 한 곳이 아니라 수강시작·수강완료·시험신청·코드발급 네 단계에서 각각 14~18%씩 발생하며, 격차의 78%가 초기 단계 이후에서 생깁니다. 중반도 같습니다 — 유입→시험신청이 21일 이내면 코드발급률 57.6%, 46일 이상이면 32.0%입니다. 하위 집단 9/9개에서 모두 같은 방향입니다.

04
신규 처리는 2일, 문제는 미부여로 남은 인원

당월 유입·당월 부여 건의 소요일수는 26/02~08 내내 중위 2일 고정이고 유입 수와 무관합니다(일 단위 +0.041). 문제는 MOVE ID 없이 남은 누적 16,590명(유입의 65.7%)입니다. 다만 전수 컨택은 비효율입니다 — 15,145명(91%)은 후보자 등록조차 없고, 이 상태로 MOVE ID가 부여된 사람의 코드발급은 0건입니다. 전자서명 완료 + 미부여 255명이 1순위(기대 코드 약 9건), 등록O·서명 미완 + 60일 이내 298명이 2순위입니다. 회수 가치는 유입 후 60일에서 꺾입니다(2.47%).

05
물량은 20·30대, 성과는 40·50대 — 개인사업자가 최고 효율

유입 비중은 20대 29.0% · 30대 28.4%로 절반을 넘는데, 코드발급율은 20대가 1.04%로 최저입니다. 반대로 40대 4.86% · 50대 4.80%가 최고인데 비중은 20.5% · 14.5%에 그칩니다. 60대는 앞단이 약하고 뒷단이 강합니다(수강시작 13.0% ↔ 수강완료→응시 53.5%). 직업은 개인사업자 5.78%가 최고, 직장인은 비중 44.7%로 최대지만 3.06%, 학생은 0.46%로 최저입니다. 타겟을 40·50대·개인사업자 쪽으로 옮길 여지가 큽니다.

06
경로 효율 순서가 물량 순서와 거꾸로입니다

코드발급율은 팀장 추천 28.95% · 임직원 추천 12.00% · 경로 미기재 4.42% · naver 4.09% 순이고, 물량 1·2위인 meta(9,866명 1.14%) · google(7,104명 1.38%)가 하위입니다. 리드폼은 토스 0.17% · 당근 0.41%로 최하위인데, 같은 당근의 광고 클릭 유입(daangn)은 5.22%로 전 소스 최상위입니다 — 매체가 아니라 수집 방식이 리드 품질을 가릅니다. 추천 경로의 확장 가능한 규모를 확인하는 것이 단일 레버로는 가장 큽니다.

Appendix

유입경로별 단계 도달 수

경로 구분 · Paid & Social · 그 외 채널로 나눠 각 단계 도달 인원을 집계했습니다.

집계 정의

수강시작 Y열 = 1 · 수강완료 AA열 = Y · 시험응시 AH열 = 1 · 시험합격 AI열 = 1 · 취급자 코드 AM열 중 0·공란 제외 · 재적 AN열 = 활동. 유입일자가 유효한 31,370건 기준이며, 괄호는 해당 경로 유입 대비 비율입니다.

시험합격은 AI열 값이 1인 건만 셌습니다. 값 2인 건이 3건 더 있어, 2를 포함하면 573건입니다.

A-1. 경로 구분별

단위 : 명 / 괄호 = 유입 대비 %
경로 구분유입자수강시작수강완료시험응시시험합격취급자 코드재적 (활동)
Paid & Owned21,1963,852(18.17%)1,275(6.02%)453(2.14%)352(1.66%)366(1.73%)351(1.66%)
리드폼6,118451(7.37%)95(1.55%)23(0.38%)17(0.28%)17(0.28%)17(0.28%)
경로 미기재3,8431,055(27.45%)459(11.94%)193(5.02%)166(4.32%)170(4.42%)157(4.09%)
추천21399(46.48%)70(32.86%)42(19.72%)35(16.43%)40(18.78%)40(18.78%)
합계31,3705,457(17.40%)1,899(6.05%)711(2.27%)570(1.82%)593(1.89%)565(1.80%)

A-2. Paid & Social — UTM Source별

단위 : 명 / 괄호 = 유입 대비 %

원본 경로 구분 Paid & Owned(21,196명)에 속한 UTM Source 전체입니다.

UTM Source유입자수강시작수강완료시험응시시험합격취급자 코드재적 (활동)
meta9,8661,849(18.74%)483(4.90%)144(1.46%)104(1.05%)112(1.14%)105(1.06%)
google7,104830(11.68%)317(4.46%)120(1.69%)100(1.41%)98(1.38%)95(1.34%)
naver3,224983(30.49%)415(12.87%)166(5.15%)132(4.09%)132(4.09%)129(4.00%)
tiktok37786(22.81%)22(5.84%)4(1.06%)1(0.27%)4(1.06%)4(1.06%)
daangn26857(21.27%)23(8.58%)13(4.85%)9(3.36%)14(5.22%)12(4.48%)
cashnote14110(7.09%)2(1.42%)2(1.42%)2(1.42%)2(1.42%)2(1.42%)
3o3731(1.37%)1(1.37%)1(1.37%)1(1.37%)00
jobkorea5110(19.61%)5(9.80%)1(1.96%)1(1.96%)1(1.96%)1(1.96%)
ig309(30.00%)1(3.33%)1(3.33%)1(3.33%)1(3.33%)1(3.33%)
albamon276(22.22%)1(3.70%)1(3.70%)1(3.70%)1(3.70%)1(3.70%)
kakao206(30.00%)3(15.00%)001(5.00%)1(5.00%)
chatgpt.com74(57.14%)1(14.29%)0000
torder4000000
toss21(50.00%)1(50.00%)0000
copilot.com1000000
sweatch1000000
합계21,1963,852(18.17%)1,275(6.02%)453(2.14%)352(1.66%)366(1.73%)351(1.66%)

A-3. 그 외 채널 — UTM Source별

단위 : 명 / 괄호 = 유입 대비 %

리드폼 · 추천 · 경로 미기재(10,174명)에 속한 UTM Source 전체입니다.

UTM Source유입자수강시작수강완료시험응시시험합격취급자 코드재적 (활동)
경로 미기재3,8431,055(27.45%)459(11.94%)193(5.02%)166(4.32%)170(4.42%)157(4.09%)
리드폼(토스)3,456140(4.05%)34(0.98%)8(0.23%)6(0.17%)6(0.17%)6(0.17%)
리드폼(당근)2,662311(11.68%)61(2.29%)15(0.56%)11(0.41%)11(0.41%)11(0.41%)
팀장 추천11471(62.28%)56(49.12%)35(30.70%)29(25.44%)33(28.95%)33(28.95%)
임직원 추천5018(36.00%)8(16.00%)5(10.00%)5(10.00%)6(12.00%)6(12.00%)
삼성화재 라운지343(8.82%)00000
크루 추천127(58.33%)6(50.00%)2(16.67%)1(8.33%)1(8.33%)1(8.33%)
대표 홈페이지3000000
합계10,1741,605(15.78%)624(6.13%)258(2.54%)218(2.14%)227(2.23%)214(2.10%)