랜딩 페이지 첫 화면의 입력칸을 줄여 가입 전환율을 2배로 높이는 방법
첫 화면의 이메일 입력칸을 다음 단계로 넘기고 단일 버튼으로 교체해 가입 전환율을 5.1%에서 10.2%로 높인 베터월드의 실험 사례와 단계별 실천 지침을 살펴봅니다.
랜딩 페이지에 도착한 방문자에게 처음부터 이메일을 요구하는 대신 진입 장벽을 낮추고 결심 하나만 남겼을 때 가입 전환율은 과연 얼마나 달라질 수 있을까요? 모금 플랫폼 베터월드(Better World)가 진행하고 노르웨이의 전환 최적화 기업 컨버전랩(ConversionLab)이 2025년 2월에 공개한 A/B 테스트 사례는 첫 화면의 입력 요구를 과감하게 덜어내는 것만으로도 기대 이상의 전환 성과를 거둘 수 있음을 분명하게 보여줍니다. 사용자가 랜딩 페이지를 마주했을 때 느끼는 인지적 부담을 덜어주는 설계가 실제 지표 개선으로 직결된 흥미로운 실무 사례입니다.
첫 화면의 요구를 결심 하나로 줄인 베터월드의 실험
기존의 베터월드 랜딩 페이지는 방문자에게 이메일 주소를 먼저 적도록 요구한 뒤, 다음 화면으로 넘어가 나머지 가입 절차를 다시 밟도록 안내하는 방식을 취하고 있었습니다. 사용자 입장에서는 첫 페이지에서 이메일을 입력하고 넘어간 뒤에도 다음 단계에서 연이어 양식을 채워야 했기 때문에, 사실상 두 번에 걸쳐 입력을 진행해야 하는 복잡하고 번거로운 구조였습니다. 이는 가입을 망설이는 방문자에게 불필요한 심리적 저항과 이탈 동기를 제공하는 원인이 되었습니다.
개선된 실험 버전에서는 첫 화면의 이메일 입력칸을 완전히 지워버리고 'Get started'라는 단일 버튼 하나만 눈에 띄게 크게 배치했습니다. 어차피 이메일 정보는 다음 단계 화면에서 자연스럽게 수집하면 되기 때문입니다. 이렇게 인터페이스를 단순화함으로써 첫 화면이 방문자에게 요구하는 행동은 복잡한 텍스트 입력이 아니라 단순한 '시작하겠다'는 결심 하나로 압축되었습니다. 그 결과, 가입 전환율은 기존 5.1%에서 10.2%로 무려 두 배(100% 상승)로 뛰어올랐습니다. 첫 접점에서 요구하는 마찰을 없애고 다음 단계로 진입시키는 것만으로도 가입 풀 자체가 크게 확대된 셈입니다.
데이터의 이면과 다섯 개 미만 입력칸의 한계
하지만 이러한 성공 사례를 자신의 프로덕트에 무비판적으로 곧바로 대입하기 전에는 반드시 짚고 넘어가야 할 명확한 한계와 주의점이 존재합니다. 우선 컨버전랩 측에서 외부에 공개한 정보는 변경 전후의 두 전환율 수치(5.1%와 10.2%) 및 통계적 유의미성(신뢰도)뿐이라는 점입니다. 실험이 구체적으로 며칠 동안 진행되었는지, 전체 표본이 된 방문자 수가 몇 명이었는지와 같은 구체적인 모수와 테스트 기간 데이터는 공개되지 않았기 때문에 세부적인 실험 환경을 완벽히 검증하기는 어렵습니다.
더불어 해당 분석 글에서는 매우 중요한 전제 조건을 함께 지적하고 있습니다. 만약 랜딩 페이지의 기존 입력칸 수가 다섯 개 미만으로 이미 적은 상태라면, 여기서 칸을 더 줄이더라도 전환율 상승에 미치는 긍정적 효과가 매우 작을 수 있다는 점입니다. 입력 양식이 빽빽하게 나열되어 있어 시각적·심리적 거부감이 극에 달한 환경에서는 입력칸을 단계별로 분리하거나 줄이는 효과가 극대화되지만, 애초에 입력 요구량이 미미한 페이지에서는 단추 하나로 바꾸는 것만으로 동일한 극적인 전환 개선을 기대하기 어려울 수 있다는 의미입니다.
전환율 개선을 위해 바로 적용할 수 있는 3단계 실행법
원작성자인 서울창업일기는 이러한 실험 결과를 바탕으로, 오늘 당장 자신의 서비스 신청 화면을 점검하고 검증해 볼 수 있는 구체적인 3단계 실행 방법을 제시했습니다. 복잡한 개발이나 전면적인 개편 없이도 즉시 적용해 볼 수 있는 실용적인 절차입니다.
① 첫 화면이 요구하는 입력칸 개수를 센다: 현재 첫 화면에 놓인 모든 폼 필드를 빠짐없이 목록화하여 현황을 파악합니다. ② 결제나 상담 전에 꼭 필요하지 않은 칸을 다음 단계로 미룬다: 첫 화면에서는 방문자가 오직 다음 단계로 넘어가겠다는 의사결정에만 집중할 수 있도록 필수적이지 않은 정보 수집을 뒤로 재배치합니다. ③ 일주일 동안 신청 수를 전주와 비교한다: 변경을 적용한 뒤 일주일간의 실제 신청 완료 수치를 이전 주와 대조하여 가설이 실제로 통계적 성과로 이어졌는지 확인합니다.