1. 수익화 Revenue
1. 수익화의 기본 개념
사업의 성패를 가르는 것은 수익화라고 할 수 있다.
수익화 관리를 위해서 서비스가 어떤 비지니스 모델을 가지고 있는지 이해하고, 모델이 잘 작동하는지, 비용 대비 수익이 안정적인지를 데이터로 확인할 수 있어야 한다.
다른 지표들이 아무리 높아도 결국 매출로 돌아오지 않는다면 서비스를 유지할 수 없다.
2. 수익화 관련 주요 지표
(1)APRU(Average Revenue Per User)
구매자 수, 구매 건수, 매출과 같은 기본적인 지표를 제외하고 가장 우선적으로 봐야하는 수익화 관련 지표는 ARPU(사용자 평균 매출)이다.
이 지표는 단순히 매출의 많고 적음을 판단하는 수준이 아니라 사용자가 늘어난다면 매출의 증가 속도를 유추할 수 있는 좋은 기준이 된다.
기준을 명확하게 세우지 않은 상태에서는 APRU는 굉장히 모호한 지표일 수 있다.
APRU를 계산하기 위해서는 전사적으로 통용되는 명확한 기준, 용어 정리를 해야 한다.
절대적인 '사용자', '매출'의 정의가 없기 때문이다.
회사마다 정의 기준이 조금씩 다를 수 있으며, 따로 정의되지 않았다면 월 기준으로 집계하는 것이 일반적이다.
월 기준으로 집계한다면 월 매출을 MAU(Monthly Active User)로 나눈 값으로 구할 수 있다.
경우에 따라 기간을 더 명확하게 정의한 형태로 지표를 사용하기도 한다.
(2)ARPPU(Average Revenue Per Paying User)
APRU와 유사하지만 전체 사용자가 아닌 '결제자'만을 대상으로 집계한다.
즉, 결제자 한 명이 평균적으로 발생시키는 매출이다.
ARPPU도 마찬가지로 기간에 대한 정의가 필요하다. 따로 정의되지 않았다면 월 기준으로 집계한다.
(3)LTV(LifeTime Value) 고객 생애 가치
수익화를 분석할 때 또 다른 지표로는 고객 생애 가치를 들 수 있다.
이 지표는 한 명의 사용자가 서비스에 진입하는 순간부터 이탈하는 순간까지의 전체 활동 기간에 누적해서 발생시키는 수익으로 정의할 수 있다.
그러나 이 계산식은 현실적으로 계산하기 어렵다.
(4)LTR(LifeTime Revenue) 고객 생애 매출
따라서 LTV 대신 LTR을 활용하는 것을 추천한다.
LTR은 고객 한 명에 대한 기대 매출이다.
이 지표는 유지 비용, 획득 비용 등을 고려하지 않기에 계산이 비교적 간편하다.
월 기준으로 집계할 때 LTR은 월 별 결제 금액을 가입자로 나누어서 구하게 된다.
월 별 가입자 당 결제액을 모두 합산하여 나온 값이 한 명의 가입자가 생겼을 때 기대할 수 있는 평균 매출 LTR 이다.
3. 수익화 분석하기
(1)LTR 활용하기
현실적으로 고객 생애 매출 LTR을 구하기는 쉽지 않다. 특정 시점의 가입자들이 모두 이탈하는 경우는 매우 드물기 때문이다.
따라서 이를 활용할 때 주의해야 할 점은 서비스의 전체적인 LTR을 딱 떨어지는 숫자로 요약하는 것에 집착할 필요가 없다는 것이다.
전체 회원을 대상으로 하는 지표로 계산하기보다는 코호트별 고객 생애 매출의 추이를 살펴보는 것이 훨씬 더 유용하다. (코호트 분류 기준은 '가입 시점'이 일반적이다.)
각 코호트의 LTR 변화를 그래프를 그려 보면 시간이 지남에 따라 LTR이 증가하는 속도, 높이를 확인할 수 있다.
위 그림에서 파란색 선은 LTR의 증가 추이를 보여준다.
이처럼 코호트 별 LTR의 증가 추이를 구한 후 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용)과 비교하면 수익 모델이 잘 동작하는지, 마케팅 비용이 적절하게 사용되는지 확인할 수 있다.
이처럼 여러 지표의 관계를 통해 인사이트를 얻을 수 있는 경우가 많다. 특히 LTR과 CAC는 짝지어 확인하기에 매우 유용한 지표들이다.
만약 건강하게 성장하고 있는 서비스라면 LTR이 CAC를 빠르게 따라잡고 장기적으로 CAC의 몇 배수 까지 높아져야 한다.
LTR이 CAC보다 충분히 큰가? 라는 이 질문은 간단해보이지만 비지니스의 생존 가능성을 확인하는 중요한 질문이다.
일반적으로 LTR이 CAC의 5-10배정도는 되어야 안정적인 서비스 운영을 기대할 수 있다.
당연히 LTR이 CAC보다 충분히 크지 않다면 그 비지니스는 유지될 수 없다.
만약 수익화 상황을 개선해야한다면 LTR을 늘리는 것과 CAC를 줄이는 것 중 어떤 방법이 더 효과적일까?
같은 비율이라면 LTR을 늘리는 편이 CAC를 줄이는 것보다 더 효과적이다.
다만 현실적으로는 CAC를 줄이는 것이 더 변화시키기 쉬운 지표이기에 이쪽에 먼저 집중하게 된다.
(2)수익화 쪼개서 보기
앞서 데이터를 코호트 별로 쪼개서 확인함으로써 많은 인사이트를 얻을 수 있었다.
매출 데이터도 예외는 아니다.
- 아이템별 매출의 합계 : 매출에 기여한 아이템, 기여하지 못한 아이템, 판매량이 증가/감소한 아이템
- 사용자별 매출의 합계 : 성별, 연령대와 같은 기본적인 정보 또는 가입 기간, 활동 여부를 기준으로 사용자를 세그먼트로 분류하여 각 세그먼트별 매출의 합계 계산
- 결제자 수 x ARPPU: 매출을 퍼널에 따라 쪼개서 보면 매출이 증가/감소하는 요인을 훨씬 더 세부적으로 파악할 수 있게 된다.
(3)MRR (Monthly Recurring Revenue) 월별 반복 매출
월별 이용금액을 지불하는 서비스에서는 월별 반복 매출 MRR 이라는 개념을 사용한다.
구독 형태의 비지니스 모델을 가진 서비스라면 다음과 같이 매출을 구성하는 여러 가지 요소를 나눠서 분석할 수 있다.
4. 수익화 정리
수익화 분석에서 유의해야 할 점은 대부분의 수익화 지표가 대푯값의 형태로 계산된다는 것이다.
실제 수익화 정도는 사용자마다 편차가 상당히 크다.
서비스에 따라 다르지만 흔히 파레토 비율의 모습이 흔히 보인다. 따라서 고액 결제자 몇 명의 행동 변화에 따라 APRU, APRRU가 흔들릴 수 있다.
이러한 오류를 방지하기 위해 '평균 사용자, 결제자'라는 모호한 개념에서 벗어나야 한다.
따라서 요약된 수익화 지표 하나만 보고 의사결정을 내리기 보다는 사용자를 다양한 방식으로 그루핑하고 각 그룹에 맞는 운영 및 수익화 전략을 세우는 것이 중요하다.
