260129 : PM이 AARRR 쓰는 법

칼러 | PM이 데이터 분석하는 방법 Part. 1

PM이 데이터 분석하는 방법 Part. 2

PM이 데이터 분석하는 방법 Part. 3

PM이 데이터 분석하는 방법 Part. 4
AARRR 프레임워크=서비스의 상태를 가늠하기 위해 PM이 필수적으로 확인해야 하는 데이터

1) 획득(Acquisition) : 얼마나 많은 사용자가 어떻게 우리 서비스를 방문했는가?
DAU, MAU, 신규 방문자 수 -> 대략적인 방문 사용자 수 확인
마케팅, 검색엔진 사용자 -> 유입 채널 비율 확인

• 핵심 지표: 신규 방문자 수, 유입 채널별 CPC(클릭당 비용), 가입자 수 등.

2) 활성화(Activation) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 경험했는가?
활성화 지표(사용자 체류 시간, 이탈률) -> 서비스를 경험했는지 확인

• 핵심 지표: 회원가입 완료율, 주요 페이지 뷰, 서비스 체류 시간 등.
  Cf.
  1. 왜 퍼널(Funnel, 깔대기)형 그래프로 소개하나요?
     AARRR을 퍼널 형태로 표현하는 이유는 사용자가 다음 단계로 넘어갈 때마다 '중간 탈락자'가 발생하여 인원이 줄어드는 구조를 직관적으로 보여주기 때문입니다.
  • 선택과 집중: 100명이 유입(Acquisition)되어도 결제(Revenue)까지는 5명만 남을 수 있습니다. 이때 그래프를 보면 어느 단계에서 사용자가 가장 많이 빠져나가는지(병목 현상)를 한눈에 파악할 수 있어, 우선순위를 정하기 좋습니다.
  • 비즈니스 흐름의 시각화: 서비스에 들어와서 나갈 때까지의 '여정'을 단계별로 나누어 관리하기에 가장 적합한 모델입니다.
  2. 활성화(Activation)는 첫 가입 사용자에게만 해당하나요?
     결론부터 말씀드리면 아닙니다. 하지만 '첫 경험'이 차지하는 비중이 매우 큽니다.
  • 가장 중요한 시점 (Aha-moment): 활성화의 핵심은 사용자가 서비스의 가치를 깨닫는 '아하 모먼트'를 경험하게 하는 것입니다. 이는 주로 신규 사용자가 가입 후 처음으로 핵심 기능을 써볼 때 발생하므로, 신규 유저 데이터가 주 지표가 됩니다.
  • 기존 사용자에게도 해당: 서비스에 새로운 대규모 업데이트나 신규 기능이 출시되었을 때, 기존 유저가 해당 기능을 처음으로 사용하고 만족하는 과정 역시 활성화의 범주에 포함됩니다.
  • 재활성화(Re-activation): 한동안 서비스를 쓰지 않던 휴면 사용자가 다시 돌아와 핵심 기능을 다시 사용하게 만드는 활동도 활성화 단계의 전략 중 하나입니다.

3) 재방문(Retention) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 재방문하는가?
유저 재방문율 -> 서비스 만족도, 충성고객 확인

• 핵심 지표: 재방문율(Retention Rate), 이탈률(Churn Rate) 등.

4) 매출(Revenue) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 구매하는가?
구매 사용자 수 -> 서비스 성공 측정 지표
MRR (월간 반복 수익) , ARR (연간 반복 수익) , NRR (순 수익 유지율, 기존 고객 유지율, 추가매출)

• 핵심 지표: LTV(고객 생애 가치), 결제 전환율, ARPU(유저당 평균 결제액) 등.

5) 추천(Referral) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 다른 사람에게 소개하는가?
서비스 추천하기 / 추천인 입력 -> 다른 사용자에게 추천한 수 확인
(해당 기능 없을 경우) 소비자들이 자주 사용하는 매체를 확인

• 핵심 지표: 공유 횟수, 초대 수락률, 바이럴 계수(K-factor) 등.