그로스 해킹 - 양승화 지음
효율적인 지표관리를 위한 AARRR
서비스 및 테스크 기반 지표를 관리하는 것은 중요하다.
여기서 지표를 과업기반과 프레임워크 기반으로 생각해볼 수 있는데 먼저 과업기반의 지표는 참여자 수, 키워드별 CTR, 보상액과 같이 각 조직별/직무별로 체크할 수 있는 지표자료를 의미한다. 하지만 이런 지표들이 정확히 서비스에 얼마나 중요한지를 파악하기에는 쉽지 않다. 지표의 변동성과 적시에 확인이 불가능하다는 단점도 존재한다.
AARRR는 프레임워크 기반의 지표로 사용자 이용흐름에 따른 핵심 퍼널과 지표를 정의하고 개선 과업을 설정하는 것이다. 획득(Acquisition, 고객유치), 활성화(Activation), 수익(Revenue), 리텐션(Retention), 추천(Referral)의 의미를 담고 있다. 단계마다 핵심지표를 찾고 관리할 수 있게 한다.
- 각 지표를 단순히 모니터링하는 것도 순서대로 진행해야하는 것은 아니다.
- "활성화와 유지율을 가장 우선적으로 개선하고, 그 다음으로는 고객 유치와 추천을 개선하고, 마지막으로 수익화를 챙겨야 한다." - 데이브 맥클루어
- 현재 문제를 확인하고 목표 수준의 지표가 달성되도록 실험적으로 개선한다.
고객유치를 하는 방법
고객유치를 위한 채널별 성과를 판단하자. 어떤 채널에서 진행한 캠페인이 효과적인지 측정학고 결제 전환율을 파악해야 한다.
자발적으로 서비스를 찾아온 고객을 오가닉(Organic) 유저, 투자한 마케팅 활동으로 들어온 고객을 페이드(Paid) 유저라고 한다. 실제 오가닉 유저는 유입 출처를 알 수 없는 유저로 보는 것이 합당하다.
유입경로 파악하기
지표 확인을 통해 고객 획득 비용(Customer Acqusition Cost, CAC)을 계산할 수 있는데, 정확한 계산을 위해 채널별, 날짜, 광고 내용 등 세분화하게 되면 조금 더 도움이 되는 지표가 된다. 그렇다면 CAC를 바탕으로 마케팅 예산을 확정할 수 있을 것이다.
UTM 파라미터를 파악하면 실제 고객이 어떻게 유입되었는지 알 수 있다. 실제로 Campaign URL Builder를 이용하면 Campaign ID, Campaign Source, Campaign Medium, Campaign Name, Campaign Term와 같은 출처를 파악할 수 있다. 즉 유입경로를 url을 통해 파악이 용이해진다.
웹에서는 UTM 파라미터로 충분할 수 있지만 모바일 앱의 경우에는 차이가 있다.
사용자가 앱 설치까지 어떤 채널의 기여가 있는지 파악을 위해서는 어트리뷰션 지표를 파악해야 한다. 여기서 어트리뷰션은 서비스별, 회사별로 다양하게 설정될 수 있는데 어디서 설치를 눌러서 앱 스토어에 들어오게 되었고 실제로 앱 스토어에는 들어갔지만 일정 기간이 지난 후 설치한 경우도 인정해야 할까 등의 여러 논의점이 발생한다. 이걸 어트리뷰션 윈도우라고 한다.
어트리뷰션에 미치는 채널이 여러 개라면 어트리뷰션 모델에 따라 첫 채널에 혹은 마지막 채널에 어트리뷰션을 줄 수도 있고, 가중치를 두어 각 채널을 평가할 수도 있다. 여기서 중요한 점은 채널별로도 사용자층이 다르다는 점이다.
디퍼드딥링크 사용시 어트리뷰션 측정에 용이하다.
- 딥링크: 모바일 앱 특정화면으로 이동
- 디퍼드딥링크: 앱 미설치 고객을 위한 설치링크로의 이동, 설치 후 딥링크 적용
활성화
활성화는 고객이 서비스의 핵심가치를 경험하게 하는 것을 말한다. 퍼널에서 핵심가치를 구체화하고 사용자들이 경험하는 순간(활성화)을 정의하는 것이 필요하다. 그 과정까지의 경로를 크리티컬 패스라고 한다.
전환율 측정
몇 개의 상품을 확인했고 결제를 했는지, 이탈했는지 경우 등에 따른 상황별 전환율을 측정한다. 전환율 측정방법을 어떻게 정의하냐에 따라 그 수치를 큰 차이가 있다.
트래픽 또는 사용자를 기준으로 했을 때의 전환율은 다음과 같이 상이하다.
이탈이 발생한 경우가 하나이므로 사용자별로 보면 80% 전환율이라고 할 수 있으나, 트래픽을 기준으로 한 페이지를 중점으로 보면 44% 전환율을 보인다고 할 수도 있다.
- 상품 페이지 > 쿠폰 페이지 > 상품 페이지 > 결제 완료
- 상품 페이지 > 쿠폰 페이지 > 상품 페이지 > 결제 완료
- 상품 페이지 > 쿠폰 페이지 > 상품 페이지 > 결제 완료
- 상품 페이지 > 쿠폰 페이지 > 상품 페이지 > 결제 완료
- 상품 페이지 > 쿠폰 페이지 > 이탈
코호트(사용자 그룹, Cohort)별 전환율로 볼 수도 있다. 이 경우 전환율에 영향을 미치는 요인을 파악하는데 도움이 된다. 실제로 어느 채널을 통해 유입한 가입자가 결제전환율이 얼마였다 하는 그런 지표를 말한다.
퍼널의 전환율을 높이기 위해서는 사용자별 데이터 서비스, A/B 테스트를 거친 UT/UX 개선, 정기적인 결제 유도 메시지 등이 있다.
