📌1. 고객 유치 Acquisition
AARRR 프레임워크의 첫 번째 A는 고객 유치이다.
고객 유치는 사용자를 우리 서비스로 데려오는 것과 관련된 활동을 의미한다.
고객 유치 과정의 핵심은 고객 유치에 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것이다.
각 채널의 가치(고객 유치 성과)를 확인할 때 단순히 사용자 수를 보는 것으로는 충분하지 않다.
어떤 채널을 통해 들어온 사용자들이 꾸준히 남는지, 결제로 전환되는 비율은 얼마나 되는지 등을 바탕으로 각 채널의 가치를 판단해야 한다.
1. 사용자
우선적으로 사용자는 오가닉(organic)유저와 페이드(paid)유저로 나뉜다.
오가닉 유저는 자발적으로 우리 서비스에 찾아오는 고객이며, 페이드 유저는 비용을 집행한 마케팅 채널을 통해 우리 서비스를 찾아온 고객이다.
(실제 트래킹 서비스에서 사용자 분류를 나눌 때의 기준에서 오가닉 유저는 유입된 채널을 식별할 수 없는 사용자에 더 가깝다.)
고객 유치 과정의 성과를 판단하는 출발점은 다음과 같다.
- 사용자의 유입 채널을 최대한 누락 없이 정확하게 추적했는가?
- 비용을 집행한 마케팅 채널이 얼마나 효율적으로 쓰였는가?
2. 고객 획득 비용 Customer Acquisition Cost(CAC)
채널별 성과의 핵심 지표는 고객 획득 비용이다.
고객 획득 비용 CAC는 한 명의 사용자를 데려오기 위해 지출하는 평균 비용이다.
CAC를 계산하는 흔한 방법은 마케팅 사용 비용/가입한 유저 수이다.
여기서 핵심은 채널별, 캠페인별, 광고별, 날짜별 데이터를 쪼개서 봐야 한다는 것이다.
여러 가지 조건에 따라 고객 획득 비용을 각각 쪼개서 계산할 수 있다면 '어느 채널에 얼마의 기간 동안 어떤 캠페인으로 얼마의 예산을 집행할 것인가'라는 질문에 답할 수 있게 된다.
따라서 고객 획득 비용을 계산하기 위해서는 우선적으로 각 채널별, 캠페인별, 광고별 등으로 얼마의 예산을 집행하여 얼마나 유입이 되었는지 정확하게 추적해야 한다.
추적을 위해 웹에서는 UTM 파라미터, 앱에서는 어트리뷰션을 사용한다.
3. UTM 파라미터
UTM 파라미터를 통해 온라인 상에서 사용자의 유입 경로를 확인할 수 있으며, 최대한 누락 없이 정확하게 추적할 수 있다.
(1) 소스
UTM 파라미터를 추적한다면, 사용자의 유입 채널을 알 수 있고, 결과적으로 장소에 따른 효과를 측정할 수 있다.
웹에서는 유입 효과를 판단하기 위한 장소 정보를 소스 source라고 한다.
(2) 캠페인
어떤 캠페인을 보고, 유입이 되었는지도 판단할 수 있는데 이 때 쓰이는 정보를 캠페인 campaign이라고 한다.
(3) 매체
매체의 효과도 측정할 수 있다.
(4)UTM 파라미터 구조
이처럼 고객을 유치하는 장소, 캠페인, 매체에 대한 다양한 경우의 수를 만들고, 새로 온 고객의 UTM을 분석하면 효과적인 장소, 캠페인, 매체를 알 수 있다.
UTM 파라미터는 구조는 웹페이지URL 뒤에 ?를 붙인 후에 소스(utm_source), 매체(utm_medium), 캠페인(utm_campaign), 검색(utm_term), 콘텐츠(utm_content)에 해당하는 파라미터를 추가하여 새로운 URL을 생성한다.
각 파라미터를 동시에 사용하는 경우는 &기호로 연결한다.
이처럼 여러 가지 파라미터의 조합에 따라 URL을 생성한다면 어떤 채널이나 캠페인이 효과적인지 판단할 수 있게 된다.
구글이 제공하는 캠페인 URL 생성기를 이용하여 쉽게 URL을 생성할 수 있다.
4. 모바일 앱 어트리뷰션 Attribution
모바일 앱의 경우 UTM 파라미터 형태로 유입 기여도를 확인할 수 없다.
그 이유는 앱 스토어로 이동하는 과정에서 URL에 지정된 파라미터가 유실되기 때문이다.
따라서 모바일 앱 환경에서 유입 기여를 살펴보기 위해서는 어트리뷰션을 사용한다.
이는 사용자가 앱을 설치하고 사용하는데 어떤 채널이 기여했는지 식별한다.
UTM 파라미터는 GA4를 사용하여 손쉽게 만들 수 있으나 어트리뷰션을 확인하기 위해서는 대부분 유료로 제공되는 별도의 서비스를 사용한다.
(1)어트리뷰션 윈도우(룩백 윈도우)
앱을 설치하는 데 영향을 미친 이벤트를 기여 이벤트라고 한다.
어트리뷰션 윈도우는 기여 이벤트가 발생한 이후 얼마만큼의 기간 동안 발생한 전환을 어트리뷰션으로 인정할 것인가를 의미하는 용어이다.
만약, 어트리뷰션 윈두오 기간 안에 앱 설치&실행이 발생하지 않는다면 해당 채널의 어트리뷰션으로 인정하지 않는다.
이처럼 기여 채널의 성과를 판단하기 위해 어트리뷰션 윈도우에 대한 기준이 필요하다.
일반적으로, @일로 해야 한다는 식의 일반화된 규칙이 있는 것이 아니기에 이 기준을 잘 세우는 것은 대단히 중요하다.
(2)어트리뷰션 유형: click through, look-through
click through는 클릭을 통해 발생하는 기여를 말한다.
look-through는 조회를 통해 발생하는 기여를 말한다.
매체별로 click through, look-through 인정 여부에 대해 설정 가능하기에 성과를 측정하는 데 적합하다고 판단되는 측정 기준을 잘 정의해야 한다.
일반적으로 click through의 어트리뷰션 윈도우는 look-through의 어트리뷰션 윈도우 대비 길게 가져가는 것이 보통이다.
(앱스플라이어의 경우 click through의 어트리뷰션 윈도우는 7일, look-through의 어트리뷰션 윈도우는 1일을 기본값으로 삼고 있다.)
(3)어트리뷰션 모델 - 싱글 터치 어트리뷰션 모델
사용자가 여러 채널을 접한 후에 앱 설치&실행을 거쳤다면, 여러 개의 채널 중 어떤 채널이 기여했다고 봐야할까
어트리뷰션 접점이 2개 이상인 경우 기여도를 판단하기 쉽지 않다.
따라서 이러한 경우에 기여도에 대한 판단을 내리는 기준이 필요하다. 이를 어트리뷰션 모델이라고 한다.
대표적인 어트리뷰션 모델로는 퍼스트 클릭(first click), 라스트 클릭(last click), 선형(linear), 타임 디케이(Time Decay), U자형(U shape) 등이 있다.
싱글 터치 어트리뷰션 모델로는 퍼스트 클릭, 라스트 클릭 모델이 있다. 각각 첫 번째, 맨 마지막 매체의 성과를 100% 인정하는 방식이다.
이 모델들은 비교적 단순하고, 기준이 명확하기에 계산이 수월하다는 장점이 있다.
그러나 결과를 왜곡할 수 있다는 점도 유의해야 한다.
(4)어트리뷰션 모델 - 멀티 터치 어트리뷰션 모델
반대로 멀티 터치 어트리뷰션 모델이 있다. 이는 싱글 터치 어트리뷰션 모델과 대비되는 개념이며 선형, 타임 디케이, U자형 모델 등이 있다.
선형 모델은 어트리뷰션 접점이 발생한 모든 매체에 동일한 가중치를 부과하는 방식이다.
타임 디케이 모델은 모든 매체의 기여를 인정하지만 시간 흐름에 따라 가중치를 부과하는 방식이다.
최근에 발생한 기여 이벤트일수록 높은 가중치를 준다.
U자형 모델은 시간 흐름에 따라 기여도 가중치를 인정하지만 타임 디케이 모델과 달리, 가장 먼저 발생한 기여 이벤트와 최근에 발생한 기여 이벤트에 동일한 가중치를 부여한다.
(5)어트리뷰션 기준을 어떻게 정의해야 할까?
어트리뷰션에는 절대적인 기준이 있는 것이 아니다. 윈도우, click/view through, 모델 등을 정할 때 기준이 없기에 혼란스러울 수 있다.
하지만 이 단계에서 필요한 것은 정답을 찾는 것이 아니라 원칙을 세우는 것이다.
따라서 우리 서비스의 고객 유치 성과를 어떤 기준으로 측정해야 할지 서비스 담당자들 안에서 명확한 기준을, 공감할 수 있는 기준을 세워야 한다.
또한 광고 채널이나 지면에 대한 도메인 지식이 뒷받쳐주어야 한다. 각 채널마다 노출되는 광고 영역의 크기, 시간, 지면의 형태, 타게팅 알고리즘, 사용자층 등 모두 다르기 때문이다.
만약 채널이 가진 특성을 이해하지 않고 일관된 기준으로 어트리뷰션 기준을 세우는 것은 적절하지 않다.
결론적으로, 어트리뷰션에 대한 깊이 있는 고민 없이 단순히 해당 툴에서 보여주는 대시보드 수치만 들여다보는 것으로는 의미 있는 인사이트를 찾아내기 어렵다.
어트리뷰션 서비스에서 제공하는 대시보드가 편리하지만 . 그숫자 이면에 있는 다양한 맥락 정보를 읽어내지 못한다면 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있기 때문이다.
또한 어트리뷰션 자체는 정해진 정답이 없는 영역이기 때문에 나름의 주관과 철학을 바탕으로 서비스에서 활용할 어트리뷰션 기준을 세우는 과정이 꼭 필요하다.
