# WeeklyPaper 07

제로·2026년 4월 11일

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[코드잇] 위클리 페이퍼

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📚 AARRR 프레임워크와 리텐션 + Funnel

1️⃣ 사용자 획득 Acquisition

사용자를 유입시키는 과정

잠재고객이 프로덕트 신규 사용자로 유입되는 획득 단계

프로덕트 고객이 될 수 있는 사용자를 많이, 효율적으로 획득

규모 지표

신규 사용자 수: 웹사이트 및 서비스에 첫 방문한 사람
회원가입 수: 얼마나 많은 신규 회원을 획득했는지
앱 다운로드 수: 특정 기간 공안 어플리케이션이 획득한 사용자 규모
리드(잠재고객 수): 많을수록 실제 고객 확보 가능성이 높아짐

효율 지표

CAC 고객 획득 비용: 신규 고객 한 명을 유지하기 위해 필요한 비용, 낮은 투자 비용으로 많은 고객을 확보할 수 있는 매체를 사용함

⇒ (투입 금액) / (획득 고객 수)

⇒ 고객 품질에 따라 크게 영향 받을 수 있기 떄문에 CAC가 저렴하다고 해서 무조건 좋은 것만은 X, 중간 CAC로 고품질의 고객을 얻는 것이 더 좋을 수 있음

광고 지표

광고 진행 후 결과를 확인할 때 사용, 높을수록 광고 성과가 좋은 것

광고 성과 지표

광고 클릭률(CTR): 광고에 노출되었을 때 광고를 클릭한 비율

⇒ (광고 클릭 수) / (광고 노출 수) * 100

광고 조회율(VTR): 동영상 등의 광고, 광고 끝까지 혹은 기준 이상으로 시청하는 비율

⇒ (광고 영상 조회 수) / (영상 광고 노출 수) * 100

광고 전환율(CVR): 광고를 클릭해 유입된 사용자 중 주요 전환 활동(결제, 구독 등)을 한 사용자의 비율

⇒ (전환 수) / (광고 클릭 수) * 100

광고 비용 지표(Cost-Per- )

CPM: 광고 1,000번 노출당 비용(저렴할수록 노출 측면 효율이 좋음)
CPC: 광고 클릭당 비용
CPV: 영상 광고 조회당 비용
CPA: 특정 액션(회원가입, 상품 구매 등) 당 비용
CPI: 앱 설치당 비용

⇒ 매체별, 광고 종류별 비용적인 효율 비교가 가능함

광고 매체	지출 광고비	CPC	획득 고객 수	CAC
틱톡	1,000만	60	10,000	1,000
인스타그램	1,000만	200	20,000	500
유튜브	1,000만	650	1,000	10,000

⇒ CPC는 틱톡이 저렴하나, 고객 획득 측면에선느 인스타그램이 비용 효율적일 수 있음

2️⃣ 사용자 활성화 Activation

유입된 사용자 활동

사용자가 프로덕트의 핵심 자치를 경험하며 활성화되는 단계

사용 경험 지표

체류 시간(Duration time): 웹사이트, 웹서비스에 머문 시간 ⇒ 길수록 긍정적

⇒ (사용자가 방문해 머무른 시간 총합) / (특정 기간 방문한 사용자 수)

평균 페이지 체류 시간: 특정 페이지의 매력도, 유용성 판단 가능

⇒ (특정 페이지에서 보낸 총 체류 시간) / (해당 페이지 방문자 수)

평균 세션 시간: 사용자가 페이지와 상호작용하며 체류한 시간

⇒ (세선 종료 - 세션 시작) / 2

페이지 뷰(PV): 일정 기간 동안 사용자가 웹 사이트가 앱을 방문하며 열람한 페이지 개수

⇒ 순 방문자 수(UV): 중복된 사용자 배제한 순 방문자 수, 실질적인 방문자 수)

⇒ UV 당 평균 PV가 높을수록 방문한 사용자가 이탈하지 않고 페이지를 많이 방문하는 것

페이지 이탈률: 첫 페이지만 조회한 후 추가적인 행동 없이 이탈한 것

⇒ (반송 수) / (방문 수) * 100

활성화 지표

⇒ 사용자가 Aha-moment 경험, 확실한 전환 행동을 했을 경우 충성 고객으로 전환 가능성 높음

Aha-moment: 프로덕트의 핵심 가치를 처음 경험한 고객
Funnel Conversion: 세부적인 퍼널 안에서 단계별 전환율 확인하는 것

⇒ 단계별 전환율을 높이고 이탈 사용자를 줄여 최대한 많은 사용자를 남기는 것이 중요함

⇒ 고객 관계 CRM 채널 관리, UX/UI 개선, 프로덕트 이용 경로 단순화 등

3️⃣ 사용자 유지 Retention

이탈하지 않고 계속해서 프로덕트를 사용하게끔 만듦

사용자 유지가 잘 이루어지고 있는지 파악

유지율(Retention Rate): 사용자가 유지되는 비율, 처음 사용한 이후 일정 시점이 지난 이후에도 사용하고 있는 사용자의 비율
이탈률(Churn Rate): 이탈 사용자 ⇒ (전체) - (유지율)

유지율 파악 기준

유지 기준 행동 설정(비즈니스 모델에 영향)
유지율 측정할 단위 기간 선택(프로덕트 사용 주기 고려)
유지율 계산 방식 설정

유지율 계산 방식

클래식 리텐션(Classic Retention): 행동 첫날을 기준으로 N일 후 다시 행동하는 사용자의 비율 계산(N-day)

⇒ (N일 후 행동 사용자) / (첫날 행동 사용자)

범위 리텐션(Range Retention): 기간 기준 유지율, 기간 범위 내에서 한 번이라도 활동한 경우 해당 기간 동안 유지되었다고 함
행동이 최초 발생한 Range0 기준으로 N번째 RangeN 범위에 다시 행동하는 사용자를 구하면 됨

⇒ (N 기간 동안 한 번이라도 행동한 사용자) / (첫날 행동 사용자)

롤링 리텐션(Rolling Retention): 마지막 행동을 한 날을 기준으로 그 이전의 모든 날을 행동한 것으로 간주하고 계산, 사용자가 이탈하지 않고 남아 있는지에 초점

⇒ 유지율 과대 추정, 시점에 따른 유지율 변화 가능성

고착도 지표

사용자들이 지속적으로 서비스에 참여하여 상호작용하는 비율

자주 방문할수록 고착도 100%에 가까워짐

서비스 특성에 따라 매우 다른 수치로 나타나는 것이 일반적임

활성 사용자 수

특정 서비스와 상호작용하며 활성화된 사용자 수

기간 내 중복 제거

많을수록 더 많은 사람이 프로덕트를 이용하고 있는 것

기간 조건을 더하면 기간별 활성 사용자 지표

HAU: 시간당 활성 사용자 수
DAU: 일간 활성 사용자 수
WAU: 주간 활성 사용자 수
MAU: 월간 활성 사용자 수

⇒ (DAU / MAU) 100 / (DAU / WAU) 100

4️⃣ 수익화 Revenue

수익화와 관련된 전반적인 영역을 검토하는 단계

사용자의 활동이 매출로 이어지는지 확인

수익성 지표

매출(Revenue): 비즈니스가 고객에게 상품 혹은 서비스를 판매해 창출하는 총 금액, 비스니스 운영과 관련한 비용 공제하기 전의 금액
순이익(Net Profit): 비즈니스가 사용한 모든 비용을 차감하고 남은 금액
월간 반복 매출(MRR): 비즈니스가 매월 반복적으로 발생시키는 매출

⇒ (기존 고객의 월간 매출) - (이탈 고객의 월간 기여 매출) + (신규/부활 고객 월간 매출) + (플랜 업/다운그레이드로 인한 월간 매출 차액)

⇒ (이전 달 유지된 고객의 반복 매출) + (이번 달 새 고객이 발생시킨 반복 매출)

⇒ 이벤트성 매출(1회성 매출)은 포함하지 않음

연간 반복 매출(ARR): 연간 반복적으로 발생시키는 매출
ROI: 투자 대비 수익률, 투자 비용(비즈니스에 사용한 모든 비용)에 비해 얼마나 많은 순이익을 얻었는지

⇒ (순이익 / 전체 투자 비용) * 100

ROAS: 광고 투자 대비 수익률, 투자한 광고비에 대비한 매출

⇒ (광고 매출 / 투입 광고 비용) * 100

⇒ 광고 매체별로 계산해 관리 (특정 관고 매체 매출 / 총 광고 비용) * 100

고객 가치 지표

객단가 지표

한 명의 사용자가 평균적으로 발생시키는 매출, 1인당 평균 구매 금액

ARPU: 무료 사용자와 유료 결제 사용자를 포함한 전체 사용자 1명당 평균 매출 (전체 매출 / 전체 사용자 수)
ARPPU: 유료 사용자 한 명당 평균 매출 (전체 매출 / 유료 결제 사용자 수)
ARPDAU: 일간 활성 사용자 한 명이 평균적으로 발생시키는 하루 동안의 매출(일 매출 / 일일 활성 사용자 수)

고객 생애 매출(LTR)

한 명의 고객이 제품 및 서비스를 이용하는 전체 생애 동안 비즈니스에서 발생할 것으로 예상되는 기대 매출

(생애 누적해 발생한 총 매출 합 / 고객 수)

고객 생애 가치(LTV)

한 명의 고객이 제품 및 서비스 이용하는 전체 생애 동안 가져다줄 것으로 예상되는 기대 가치(기대 순이익) 비즈니스가 얻는 매출, 비용을 모두 고려(고객 획득 비용 + 투자 비용 함께 고려)

평균 구매 금액 마진율 구매 빈도 * 고객 수명 - (고객 획득 비용 + 객 유지 비용)

마진율 ⇒ (매출액 - 매출원가 / 매출) * 100 : 순수한 수익 비율

CAC 가 LTV 보다 작을 때 수익이 유의미

마케팅 예산을 적절히 분배해 사용하기 위한 지표

평균 구매 금액	100,000
마진율	50%
구미 빈도(횟수)	(1년) 6회
고객 수명	3년
평균 고객 획득 비용	30,000
평균 고객 유지 비용	(1년) 10,000
(3년) 30,000

(100,000 50%) (6 * 3) - (30,000 + 30,000)= 840,000

5️⃣ 새 사용자 추천 Referral

기존 사용자의 추천을 통해 새 사용자가 유입되는지 확인

선순환구조를 만드는 것이 목적

바이럴 지표

바이럴 주기 시간: 친구 초대하고 친구가 신규 사용자로 유입되기까지의 시간
바이럴 계수: 기존 사용자 한 명당 만들어내는 신규 사용자 수, 총 1 이상이 될 때 유의미(확산의 패턴이 확연히 달라지기 때문)

⇒ 주기 시간을 단축, 바이럴 계수를 증가시켜야 신규 사용자 확보 유리

⇒ (기존 사용자 1명당 평균 친구 초대 수 * 친구의 초대 수락 비율)

📚 코호트와 세그먼트

⭐️ 코호트(Cohort)

특정 시기 공통적인 특성이나 행동 양식을 공유하는 사용자 그룹

Retention Plateau : 사용자가 이탈하지 않고 유지되면서 지속적으로 프로덕트를 사용하고 있는 구간 >> 어느 정도의 프로덕트 성공

⭐️ 세그먼트(Segment)

몇 가지 기준을 정해 자사의 서비스를 이용하는 고객들로부터 각 기준에 따라 나타나는 특징에 따라 분류하고 군집하는 작업

코호트는 특정 기간에,
세그먼트는 시간의 흐름에 따라 분류하는 차이 존재.

📚 RFM 분석

고객의 가치를 데이터에 기반해 평가하고,
이를 통해 고객을 여러 그룹으로 나누어 전략을 세울 때 사용.

요소

최근성 Recency

고객이 가장 최근에 서비스를 이용하거나 구매한 시점이 언제인지.
최근에 방문한 고객이 다시 방문할 가능성이 높기 때문.

빈도 Frequency

고객이 정해진 기간 동안 얼마나 자주 이용했는지.
고객의 숙련도나 로열티. 자주 올수록 서비스의 찐팬일 확률이 높아진다.

수익성 Monetary

고객이 지출한 금액.
비즈니스의 직접적인 매출 기여도를 보여 준다.

고객 세분화(Segmentation)

고객 그룹	특징	마케팅 전략
VIP	R, F, M 점수 모두 높음	전담 관리, 프리미엄 혜택
유망주	R은 높으나 F, M 은 낮음	환영 메세지, 재방문 유도 쿠폰 발부
충성 고객	F, M은 높으나 R 이 떨어짐	새상품 추천, 로열티 프로그램
이탈 위기	F, M은 높으나 R 이 매우 낮음	강력한 할인 혜택

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