그로스 해킹에 대해서 앞서 공부한대로 포스팅 했었습니다. 그로스 해킹은 가설 -실험 - 검증의 단계를 거쳐 서비스를 성장시키는 과정을 의미한다고 말씀드린바 있습니다. 그로스해킹을 어떻게 하면 더욱 효과적으로 할 수 있고 심도있게 할 것인가에 대해서는 공부가 많이 필요한것 같습니다. 책에서 본 내용을 토대로, 그로스해킹에 대표적으로 사용되는 모델에 대해서 설명드리겠습니다.
AARRR 이란?
그로스해킹에서 사용하는 지표분석 기준으로 AARRR 이 있습니다. AARRR은 관리해야하는 지표를 의미합니다.
고객유치(Acquisition) / 활성화 (Activation) / 리텐션(Retention) / 수익화( Revenue) / 추천 (Referral)
이 다섯가지 지표들의 약자를 의미하며, 다섯가지 지표에 대해서는 간단히 아래에서 설명드리겠습니다.
이 지표들을 활용하면서, 그로스해킹 활동을 하는데에서 주의할점은 고객유치만 많이 한다고해서 좋은것이 아니고, 서비스에 맞지 않느데도 모든 지표들을 모니터링 할 필요는 없다는 것입니다. 5개 단계와 지표는 중요하지만, 각 서비스마다 봐야할 지표들은 다르고 그 특성에 따라서 우선순위를 정하거나 지표를 선택해서 모니터링 해야합니다. 그리고 한가지 지표를 선택하였을때, 그 지표를 최대한 쪼개서 보고 어떻게 해석하는지에 따라서 결과가 달라진다는 점도 고려해야합니다. 우선 내가 홍보하고자 하는, 개선해야하는 서비스의 특징과 현재의 문제점을 정확히 파악하는 것부터 시작해야합니다. 그 문제점과 특징을 파악한 후, 5개 지표중 우선순위를 정하고 가설을 세우고 검증하는 그로스해킹을 시작하면 됩니다. 아래에 각각의 지표들의 단계와 개념을 설명드리겠습니다.
A-A-R-R-R 단계
1. 고객유치(Acquisition) - 사용자들을 어떻게 데려올 것인가?
고객 유치는 광고와도 관련이 있습니다. 유료채널을 통한 유입인지, 어떤채널이 효과적인지를 분석해야 합니다. Organic으로 잡히는 자연유입의경우 실제 자연유입이라기 보다는 측정할 수 없는, 스크립트가 없는 방문을 의미합니다. 따라서 실제 자연유입을 늘리겠다는 목표를 세우기보다는, 유료채널을 통한 유입을 세부적으로 관찰하고, 더 디테일하게 유입을 분석하고 효과를 분석하는것이 중요합니다.
고객유치에서는 광고채널 분석이 우선 이루어져야 하고, 고객 획득비용에 대한 분석도 이루어져야 합니다. 고객획득 비용이란 1명의 고객유치를 하는데 들어가는 비용으로, 이것 또한 채널마다 상이하니 분석에 활용해야 합니다. 우선 광고채널의 성과를 분석하기위해 최대한 유입을 정교하게 분석해야하는데, 앞서 말씀드렸던 UTM 태그를 활용하여 모든 광고채널들의 성과를 GA에서 수집하고 비교하여 분석할수 있어야 합니다. 이 데이터를 토대로 예산, 소재, 유입 다방면에서 채널의 효과성을 입증해 봐야하고, 성과를 개선하고자 노력해야합니다. 신규채널을 발굴하고 확장하는 것은 채널의 포화도를 바탕으로 결정해야 합니다. (충분히 기존채널이 최적화 되어있을때, 신규채널을 확장)
기존 광고채널의 분석과 성과개선을 통한 최적화, 이것이 고객유치의 핵심이라고 할 수 있습니다.
2. 활성화 (Activation) -사용자들이 우리서비스의 핵심기능을 잘 사용하는가?
활성화는 사용자들이 우리서비스의 핵심기능을 사용하는 단계에 대한 분석입니다. 활성화 단계 에서의 핵심은 퍼널(구매단계) 에 대한 분석이라고 할 수 있습니다. 사용자들이 방문을 하였을때, 어떠한 경로로 접속해서 결제까지 가느냐를 세부적으로 분석하고 들여다 볼줄 알아야 합니다. 사이트 진입 순간부터, 서비스 결제 까지의 경로를 세부적으로 나누어서 쪼개보고 그 단계에 대해서 고민해야합니다.
전환까지의 단계는 여러단계가 있으며, 고객마다 상이 합니다. A고객은 상품 5개를 본후 1개를 결제, B 고객은 1개의 상품을 즉시결제 등 구매 고객마다 단계에 차이가 있기 때문에 어떤것을 기준으로 삼아야 하는지 잘 선택해서 분석해야 할것입니다. 5명의 사용자중 4명이 결제한것을 기준으로 보면, 전환율을 80% 이지만 5명이 각각 본 페이지와 상품수는 다르므로 페이지뷰를 기준으로 전환율을 계산하게 되면 40% 수치가 나올 수도 있기 때문입니다.
서비스 결제 까지의 활성화 단계를 살펴서 분석하는것도 중요합니다. 서비스 결제까지의 단계가 복잡한 경로를 거친다면, UI/UX 에 대한 개선이 필요하다는 것입니다. 개선을 통해서 좀더 쉽게 구매까지 도달할 수 있도록 단계를 줄여서 결제 전환율을 높일 수 있습니다.
이렇게 사용자들이 기능을 위해 결제하는 단계에 대한 분석, 전환율 분석을 통해 해결점을 찾는것!
그것이 활성화의 핵심이라고 할 수 있습니다.
3. 리텐션(Retention)-사용자들이 우리서비스에 지속적으로 방문하는가?
리텐션은 유지율을 의미합니다. 활성화를 경험한 사용자들이 서비스를 지속적으로 이용하느냐에 대한 분석으로, 잘 하고 있는 서비스일수록 더 세심하게 측정하고 관리해야하는 지표입니다. 리텐션을 측정하는데에는 세가지 방법이 있습니다. 클래식 리텐션, 범위 리텐션, 롤링리텐션이 있습니다. 클래식 리텐션은 가장 일반적인 유지율 계산방법으로 특정일에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산하는 방식입니다. 접속을 기준으로 날짜별로 몇명이 접속했는지를 체크합니다. 범위 리텐션은 특정 기간에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산합니다. 롤링리텐션은 더이상 해당 이벤트가 발생하지 않는 비율은 얼마인가를 계산합니다.
클래식 리텐션 = DAY N에서비스를 이용한 사람 / DAY 0에 처음 서비스를 이용한 사람
EX) 같은날 가입한 회원 10명, 7일째 되는날 10명중 6명이 접속 => DAY 7 리텐션 = 60%
범위 리텐션 = Range N에서비스를 이용한 사람 / Range 0에 처음 서비스를 이용한 사람
특정기간 내 접속여부를 파악
EX) 같은날 가입한 회원 10명, A~B 기간에 10명중 6명이 접속 => 1주일 리텐션 = 60%
롤링 리텐션 = After day N에서비스를 이용한 사람 / DAY 0에 처음 서비스를 이용한 사람
마지막 로그인 날짜를 활용하여 계산
EX ) 같은날 가입한 회원 10명, 7일 째 2명 이탈(7일이후 접속기록없음) 한 경우 = 8/10 = 80%
4. 수익화( Revenue)-사용자들이 우리서비스의 핵심기능을 사용하기위해 결제를하는가?
수익화는 가장 중요한 댄계로, 실제 결제가 얼마나 이루어지는가에 대한 지표 입니다. 수익화를 분석하는 지표는 ARPU(인당 평균매출) , 고객생애 가치 (LTV) 등이 있습니다. 수익화의 경우지표를 단순히 보고 목표를 세우기보다는 사용자를 다양한 방식으로 그루핑하고 각 그룹에 맞는 수익화 전략을 세우는 것이 필요합니다. 이에 대해서는
책에는 계산식이 매우 복잡하게 나와있지만, 저는 단순히 인당평균매출을 기준으로 분석하고자 했습니다. 인당 평균매출을 구할 때에 실 가입자, 수요자들의 패턴을 나누어 그룹핑하고 분석했던것이 도움이 되었습니다.
5. 추천 (Referral) -사용자들이 우리서비스를 주변지인들에게 소개, 추천하는가?
추천은 말그대로 새로운 사용자를 데려오는것을 의미합니다. 친구추천, 친구초대와 같은 개념으로 초대를 통해 들어온 유저들은 진성유저가 될 가능성이 높습니다. 친구를 데려오는것에 대한 보상을 주어줄 경우, 추천이 더 늘어날 수 있습니다. 친구를 추천하는 메시지를 전송하는 순간까지의 단계를 분석하고, 추천을 늘릴 수 있는것이 좋습니다.
이상으로 5가지 지표에 대해서 알아봤습니다. AARRR 을 가지고 직접 분석해보고, 개선한 경험을 할 수 있다면 좋겠습니다. 기회가 된다면 직접 진행한 사례를 포스팅 하겠습니다.
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