[데이터 넥스트 레벨 챌린지 4기] '그로스 해킹' 2주차

 

이번 챌린지에서는 그로스해킹의 근간이 되는 프레임워크인 AARRR 에서 두번째 A 인 Activation(활성화) 단계 부터 나머지 단계, 그리고 이 모든 과정을 수치화하고 시각화하는 Metrics (지표) 에 대해서 공부해보았다.

 

---

3장 AARRR

 

Activation (활성화) 단계에서는 고객이 우리의 서비스에 들어왔을때 우리가 제공하는 핵심 가치, 서비스, 제품을 경험하게 만드는것이 가장 큰 포인트이기 때문에 이때 핵심은 Funnel 에 대한 분석이다.

Funnel Analysis 에서 각 단계는 핵심 가치를 경험하는 시점에 따라 구분지어야 하며 각각 단계에 대한 전환율을 측정하는 것이 중요하다.

이 때, 트래픽(pageview)을 기준으로 한 전환율을 살펴보는 것은 UX/UI 측면에서 개선점을 찾는데 도움이 되며, 사용자(user)를 기준으로 잡을 경우 UX/UI 뿐만 아니라 상품의 매력, 가격등의 영향력이 종합적으로 반영되는 지표라고 볼 수 있다.

 

Retention (리텐션) 단계는 서비스의 성공을 예측할 수 있는 가장 기본적이면서도 중요한 지표이다.

리텐션이 좋지 않은 서비스라도 고객 유치, 활성화 지표가 나쁘지 않다면 어느 정도는 성장곡선을 그릴 수 있지만, 사실 이것은 성장하는 것처럼 잘못 나타나는 것일 수도 있고, 지표가 갑자기 한 순간에 나빠지기도 한다. 하지만, 이 리텐션 비율을 다시 높여놓는 것은 상당히 어려운 일이다.

 

그렇다면, 리텐션 수치를 어떻게 계산할까? 기본적으로 리텐션은 선형적인 수치로 보기보다 쪼개서 볼 때 의미있는 지표이며 이때 또 한번 등장하는 것이 Cohort (코호트) 분석이다.

Cohort 분석은 특정 기준(가입 월별, 혹은 첫 구매 월별 등) 으로 리텐션을 나누던가 특정 날짜를 기준으로 일종의 세그먼트를 나누고 쉽게 트렌드를 비교해볼 수 있고 리텐션이 어떻게 움직이는 지를 시각화 해서 확인할 수 있다.

 

Source : https://blog.atinternet.com/en/app-analytics-how-to-read-a-retention-graph/

 

Revenue (수익화) 단계는 어떻게 보면 책임감과도 연관이 있다고 생각이 들었다. 나는 주로 프로덕트를 만드는 사람이고, 서비스의 사용성에만 집중하고 비즈니스의 핵심인 매출에 대해서는 나몰라라 한다면 결국 나쁜 비즈니스 모델이라고 볼 수 있다.

 

수익화를 분석하기 위해선 고객 생애 매출(Lifetime Revenue, LTR)을 주로 활용한다. LTV는 현실에서 계산하려면 엄청나게 많은 가정이 필요하고 현실적으로 이런 가정들이 충족되지 않기 때문에 우리의 양승화 선생님은 매출과 비용 모두를 계산해야 하는 LTV 대신에 고객 한 명에 대한 기대 매출을 주로 계산하는 LTR을 추천한다.

장기적으로 보았을때 LTR은 CAC 보다 5~10배 정도 커야한다.