💡 오늘의 활동
과업 기반과 프레임워크 기반 지표를 비교하고, AARRR 핵심 지표와 고객 유치·활성화 퍼널을 분석하며, 전환율 측정과 UTM/어트리뷰션, 딥링크 활용 방법을 생각해봤습니다.
👉 새로운 단어 정리
👩 WHY!
Q1. 왜 Activation을 먼저 개선해야 고객 유치 효과가 극대화될까요?
A1. AARRR 모델에 의거하여 일종의 깔대기 퍼널을 통해 고객이 걸러지게 되었을 때, 단순한 모니터링이 아닌 그에 의거한 문제 상황을 명확하게 설계하고 실험을 진행하는 것까지 필요하기 때문입니다. 데이브 맥클루어의 “활성화와 유지율을 가장 우선적으로 개선하고, 그 다음으로는 고객 유치와 추천을 개선하고, 마지막으로 수익화를 챙겨야 함”이라는 말이 유독 와닿았습니다.
🧩 왜 과업 기반 지표는 성장 판단에 한계가 있을까요?
참고: https://velog.io/@flowmap_/부트캠프-5일차-정리기술
👩👦 How!
Q2. 어떻게 CAC를 채널별·캠페인별로 세분화해 효율적으로 측정할 수 있을까요?
A2. UTM parameter를 이용합니다. 이 이론을 통해 측정할 수 있는 것을 다음과 같이 정리해보았습니다.
Q3. 어떻게 퍼널 단계별 전환율을 정확하게 측정하고 개선할 수 있을까요?
A3. 만약 다섯 개의 상품을 비교 분석하여 1개만 골라서 샀다고 가정했을 때, 얼마나 많은 사용자가 구매까지 전환되었는지 살펴보는 것이 먼저입니다. 특히 이탈률이 왜 생겼는지 살펴보면 전환율이 보입니다. 이렇게 만든 코호트 그룹의 유의미한 전환율 분석과 영향을 미치는 선행 지표를 발견하면 UI/UX 개선, CRM 활용 등으로 퍼널 단계의 전환율을 높일 수 있습니다.
👨👩👧👦 What!
Q4. 어떤 실험으로 Activation을 빠르게 검증할 수 있을까요?
A4. 짧게 설명되어 있어서 개인적으로 이해한 것과 합쳐 서술해보려고 합니다. 총 4가지 단계입니다.
첫째, 문제 확인: 만약 지하철 입구에서 무인 스포츠 센터를 광고한다고 했을 때, 전단지 배포 아르바이트를 늘렸지만 신규 유입 고객의 계약 비용보다 아르바이트 임금 비용이 더 높다고 가정해보겠습니다.
둘째, 핵심이 되는 주요 지표 확인: 스포츠 센터가 있는 곳이 회사가 모여 있는 오피스텔 구역이라고 했을 때, 과연 가장 가까운 지하철에만 전단지를 배포하는 것이 맞을까요?
셋째, 지표가 가지는 의미 이해와 넷째, 실험을 통한 개선: 개선을 위해 단계적인 실험이 이루어질 수 있도록 아래의 표를 만들어보았습니다.
Q5. 어떤 개인화 전략이 사용자의 전환율을 높일까요?
A5. 본문에서는 세 가지 방법이 있다고 합니다.
첫째, 서비스의 주요 화면을 개인화하여 맥락에 맞는 정보를 보여줍니다. 예시로는 사용자의 패턴을 분석하여 추천 영상이 뜨는 여러 스트리밍 사이트가 있습니다.
둘째, 사용자들의 이름을 명시합니다. 로그인 화면 후 상단에 간단하게 [OOO님]이라고 기재하는 순간, 사람들은 '낯선 툴'이 아니라 '내 툴'이라고 인식하게 됩니다.
셋째, 사용자의 서비스 사용 내역을 참고하여 보여줍니다. 예시로는 쿠팡에서 자주 사는 물건, 최근 검색한 물건에 대한 상품 추천이 있습니다.
넷째, 특정 추천 영역에서 규칙 기반과 머신러닝을 사용합니다.
✅ 정리 한 줄 :
나는 얼마나 단가를 낮출 수 있을 것인가?
