0. 들어가며
이전 포스팅에서는 Activation과 Retention 단계를 통해 사용자가 프로덕트를 경험하고 지속적으로 이용하도록 유도하는 방법을 살펴보았습니다.
Revenue 단계에서는 이전 단계들에서 확보한 사용자들을 바탕으로 비즈니스 모델(BM)을 통해 수익을 창출하고, 이를 분석하여 비즈니스의 지속 가능성을 평가 및 개선합니다. 이번 글에서는 Revenue의 주요 지표와 분석 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. Revenue란?
Revenue란 서비스나 제품을 통해 발생하는 매출을 의미합니다. 비즈니스에서 가장 중요한 부분을 차지하는 것이 바로 '수익화'입니다. 아무리 사용자가 많고 충성도가 높다고 하더라도, 매출을 발생시키지 못한다면 말그대로 망한 것이나 다름 없습니다. 따라서, 비즈니스의 지속 가능성을 확인하기 위해서는 다음과 같은 질문들에 집중해야 합니다.
- 누가, 어떤 상품을 구매하는가?
- 서비스가 어떤 BM을 가지고 있는가?
- BM은 잘 작동하는가?
- 비용 대비 수익은 안정적인가?
이러한 질문들에 대한 답을 하기 위해서는 수익을 측정할 수 있는 지표가 필요합니다. 이제부터 revenue 단계에서 대표적으로 활용되는 지표들에 대해 알아보겠습니다.
2. Revenue의 주요 지표
(1) ARPU (Average Revenue Per User)
ARPU란 사용자 1인당 평균적으로 발생시키는 매출을 의미합니다.
단순히 총 매출을 총 사용자 수로 나눈 만큼 직관적이고 전반적인 수익성을 평가하기 용이합니다.
하지만, 결제 사용자와 비결제 사용자를 구분하여 계산하지 않는다는 점에서 구체적인 분석에 어렵다는 단점이 있습니다.
ARPU는 어느 한 시점에서의 지표가 아닌 특정 기간 동안 집계되는 지표입니다. 때문에 기간에 대한 명확한 정의가 필요한데, 서비스의 특성에 따라 ARPDAU, ARPWAU를 활용하기도 합니다.
- ARPDAU(Average Revenue Per Daily Active User) = 일 매출 / DAU
- ARPWAU(Average Revenue Per Weekly Active User) = 주간 매출 / WAU
(2) ARPPU (Average Revenue Per Paying User)
ARPU에서 결제 사용자와 비결제 사용자를 구분하지 않는다는 단점을 보와하기 위해 등장한 것이 ARPPU입니다.
ARPPU는 결제 사용자 1인당 평균 매출을 의미합니다.
ARPPU 역시 기간에 대한 정의가 필요하며, 보통 월 기준으로 집계합니다.
(3) LTV (Lifetime Value)
Revenue 단계에서 가장 중요한 지표인 LTV는 한 사용자가 서비스에 머무는 동안 발생시키는 총 수익을 의미합니다.
계산식은 다음과 같습니다.
M : 1인당 평균 매출, c : 1인당 평균 비용, r : 고객 유지 비율, i : 할인율, AC : 고객 획득 비용 (Acqusition Cost)
LTV에 대한 자세한 내용은 나중에 따로 다루어 보겠습니다.
LTV는 이론상 완벽한 수식이지만, 현실적으로 사용하기 어렵다고 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 LTR(Lifetime Revenue)이 사용되기도 합니다.
(4) LTR(Lifetime Revenue)
LTR은 LTV의 현실적인 대안으로, 특정 고객이나 고객군이 서비스 이용 기간 동안 발생시키는 총 매출을 의미합니다. LTV와는 달리 유지 비용, 획득 비용을 고려하지 않기 때문에 계산이 비교적 간단하다는 장점이 있습니다.
customers: 특정 고객 집단에 속하는 고객 수
revenue: 위 고객의 서비스 이용 기간 동안 발생한 총 매출액
LTR이 어떻게 계산되는지 예시를 통해 알아보도록 하겠습니다.
2024년 1월에 가입한 1,000명의 고객군이 6개월 동안 서비스를 이용하고 이탈하였다고 가정해 보겠습니다.
| 시점 | Active User | 결제금액 |
|---|---|---|
| 2024년 1월 | 1,000명 | 25,000,000원 |
| 2024년 2월 | 800명 | 22,000,000원 |
| 2024년 3월 | 600명 | 14,400,000원 |
| 2024년 4월 | 300명 | 5,400,000원 |
| 2024년 5월 | 100명 | 3,100,000원 |
| 2024년 6월 | 0명 | 0원 |
| 합계 | 69,900,000원 |
2024년 1월에 가입한 1,000명의 고객군이 6개월간 서비스에서 발생시킨 월별 매출은 위와 같습니다. 이를 바탕으로 LTR을 계산해보겠습니다. 여기서 주의해야 할 점은 모든 기간의 결제 금액을 시점에 상관없이 1,000으로 나누어 주어야 한다는 것입니다.
| 시점 | Active User | 결제 금액 | 가입자 당 결제금액 |
|---|---|---|---|
| 2024년 1월 | 1,000명 | 25,000,000원 | 25,000원 |
| 2024년 2월 | 800명 | 22,000,000원 | 22,000원 |
| 2024년 3월 | 600명 | 14,400,000원 | 14,400원 |
| 2024년 4월 | 300명 | 5,400,000원 | 5,400원 |
| 2024년 5월 | 100명 | 3,100,000원 | 3,100원 |
| 2024년 6월 | 0명 | 0원 | 0원 |
| 합계 | 69,900,000원 | 69,900원 |
위의 표 처럼 2024년 1월에 가입한 사용자들이 모두 이탈할 때까지의 가입자 당 결제 금액을 모두 더해주면, '2024년 1월에 가입한 고객군은 이탈 시점까지 고객 당 72,900원의 매출을 발생시킨다.'라는 사실을 구할 수 있습니다.
다만, 특정 시점의 가입자가 모두 이탈하는 경우는 현실적으로 드물기 때문에, 전체 회원을 대상이 아닌 코호트별 LTR을 활용하는 것이 유용합니다.
3. Revenue 분석하기
Revenue를 구하는 방법을 알아보았으니, 이제는 revenue를 어떻게 분석할지에 대해 알아야 합니다.
3-1. LTR 활용하기
먼저, LTR과 고객 획득 비용(CAC)을 비교하여 수익 모델이 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.
위의 그림은 고객당 월별 누적 매출액과 CAC를 비교한 그래프입니다. 이렇게 시각화된 그래프를 보며 수익화가 잘 진행되고 있는지, 마케팅이 비용이 효율적으로 사용되는지 등을 확인할 수 있습니다.
3-2. Revenue 쪼개기
Revenue를 아이템별, 사용자별, 혹은 퍼널 단계별로 세분화하면 보다 심층적인 분석이 가능합니다.
- 아이템별 세분화: 매출에 기여한 아이템, 판매량이 증가한 아이템
- 사용자별 세분화: 성별, 연령대, 또는 신규와 기존 사용자
- 퍼널 단계별 세분화:
Revenue = 결제자 수 x ARPPU
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Revenue = 설치 수 x 가입 전환율 x 리텐션 x 결제율 x ARPPU
매출을 퍼널에 따라 쪼개어 매출액에 영향을 미치는 요인을 파악
4. 마치며
Revenue 단계는 매출을 분석해 비즈니스 모델의 효율성과 사용자 행동을 파악하고 수익 구조를 개선하는 데 중점을 둡니다. 이번 포스팅에서는 Revenue의 주요 지표와 분석 방법을 다루었습니다. 다음 포스팅에서는 AARRR의 마지막 단계인 Referral 전략에 대해 살펴보겠습니다. 감사합니다!😄
