[그로스 해킹]을 읽고 - AARRR-Acquisition

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AARRR-Acquisition 고객 유치

• 고객 유치의 기본 개념
  사용자를 우리 서비스로 데려오는 것과 관련된 활동

• 고객 유치 과정의 핵심
  고객 유치에 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것

• 고객 유치 과정에서의 성장 지표
  오가닉 유저 / 페이드 유저
  =>오가닉 유저는 유입 경로가 명확하게 식별되지 않은 트래픽
  =>고객 유치 데이터를 분석할 때 중요한 점은,
  오가닉 트래픽 증대가 아니라,가능한 많은 트래픽을 식별해서 미식별 트래픽의 비중을 최대한 줄이는 방향

• 고객 획득 비용 (Customer Acquisition Cost,CAC)
  한명의 사용자를 데려오기 위해 지출하는 평균 비용
  =>고객 유치 과정에서,채널별 성과는 CAC로 측정
  =>핵심은 채널,캠페인,광고,날짜별 데이터로 쪼개서 봐야함
  =>경로를 정확히 파악하기 위해 웹에서는 UTM파라미터,
  앱에서는 어트리뷰션으로 정확하게 추적

• UTM 파라미터
  온라인에서 유입 경로를 확인하기 위해 사용하는 기능

• 모바일 앱 어트리뷰션(Attribution)
  사용자가 앱을 설치하고 사용하는데 어떤 채널이 기여했는지 식별

• 어트리뷰션 윈도우
  기여 이벤트가 발생한 이후, 얼마만큼의 기간동안 발생한 전환에 대해 어트리뷰션을 인정할 것인지를 의미하는 용어로
  어트리뷰션 윈도우 또는 룩백 윈도우라고한다.

• 어트리뷰션 유형 : 클릭-스루, 뷰-스루
  클릭을 통해 발생하는 기여 => 클릭-스루
  조회를 통해 발생하는 기여=> 뷰-스루
  =>일반적으로 클릭-스루의 어트리뷰션 윈도우가 더 길다

• 어트리뷰션 모델
  퍼스트 클릭/라스트 클릭/선형/타임 디케이/U자형

  -싱글 어트리뷰션 모델
  퍼스트 클릭과 라스트 클릭이 해당 모델에 포함
  여러 채널 중 가장 기여도가 높은 하나의 채널 선정
  장점: 비교적 단순하고 기준이 명확,계산이 수월
  단점: 간접적 기여 채널 성과 반영되지 않음 ,결과가 왜곡될 수 있음

  -멀티 터치 어트리뷰션 모델
  전체 기여도를 나름의 기준에 따라 2개 이상의 채널에 분배하는 형태
  선형,타임 디케이,U자형 모델

  선형 어트리뷰션 모델
  어트리뷰션 접점이 발생한 모든 매체에 동일한 가중치 부여

  타임 디케이 어트리뷰션 모델
  기여한 모든 채널의 어트리뷰션 기여도를 인정하지만,
  시간 흐름에 따라 가중치를 줌
  =>최근 발생 기여 이벤트일수록,높은 가중치를 준다.

  U자형 어트리뷰션 모델
  타임 디케이와 유사하게 시간 흐름에 따른 기여도 가중치를 인정,
  하지만 가장 먼저 발생한 기여이벤트와,마지막 기여 이벤트를 가장 높은 가중치 줌

• 딥 링크와 디퍼드 립 링크

  딥 링크 :모바일 앱 안의 특정 화면으로 이동하는 링크
  =>링크를 클릭하는 사람의 휴대폰에 앱이 설치되어있을때만 동작

  디퍼드 립 링크:모바일 앱 설치 유무와 상관없이 사용할 수 있는 딥링크
  =>사용자 맥락 유지,어트리뷰션 측정 범위가 넓어진다.