AARRR 프레임워크
앞선 1편에서는 기획자가 지표를 공부해야 하는 이유와 그 활용법에 대해 정리해 보았다.
2편에서는 AARRR 프레임워크에 대해 자세히 알아보도록 하겠다.
고객 유치(Aquisition)
고객 유치의 핵심은 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 결정하는 것이다.
고객 유치 단계에서 우리는 어떤 과제를 수행해야 할까?
1. 미식별(Unknown)유입 최소화하기
대게 서비스의 카지노 게임 사이트는 두 부류로 나뉜다. 자발적으로 우리 서비스를 찾아온 '오가닉(Oranic)유저'와 비용이 집행된 마케팅 활동을 통해 서비스를 찾아온 '페이드(Paid)유저'이다. 하지만 실제 트래킹 도구에서는Organic(=Direct)수치에 유입된 채널을 식별할 수 없는 미식별(Unknown) 유저의 수가 함께 기록된다. 따라서, 오가닉 유저와 페이드 유저의 정확한 비율을 파악하기 위해서는 미식별 고객을 최소화하려는 노력이 필요하다.
2. 적합한 룩백 윈도우와 어트리뷰션 모델 선정하기
특정 이벤트의 기여도를 측정하기 위해서는 이벤트 발생 후 얼마만큼의 '기간'동안 발생한 전환에 대해 기여를 인정할 것인지 정해야 하는데 이 기간을 바로 룩백 윈도우라고 한다.
"만약 페이스북에서 광고를 보고 한달 후에서야앱스토어에 들어가 설치를 했다면 페이스북 광고는 전환에 기여를 했다고 봐야할까?
한편 복수개의 이벤트를 거쳐 전환이 발생한 경우에는 어떤 어트리뷰션 모델을 채택할 것인지 그 기준을 마련해야 하는데 그 기준에 대해서는 여러 표준 모델이 마련되어 있다. (어트리뷰션 모델에 대해 자세히 알고 싶다면 이 블로그를 참고하길 바란다.)
"만약 페이스북에서 광고를 보고 앱스토어로 이동했지만 다운로드를 받지 않은 카지노 게임 사이트가, 나중에유튜브 광고를 보고 앱스토어로 이동해 어플리케이션을 설치했다면 어떤 채널의 기여도가 높다고 봐야할까?
결과적으로 어트리뷰션 모델 중 우리에게적합한 것을 채택하고 잘 활용하기 위해서는 각 채널의 특성을 명확히 파악하고보유한 카지노 게임 사이트 층, 광고와 카지노 게임 사이트의 인터랙션 등을 폭넓게 이해하는 것이 중요하다.
3. 대시보드와 리포트의함정에 빠지지 않기
타깃 채널이 늘어날수록 관리해야 할 이벤트 경로가 쌓이게 된다. 하지만 우리의 목표는 많은 지표를 생성하는 것이 아니기 때문에기존 채널을 효율적으로 소화하고 있는 지를 먼저 체크해야 한다. 또한지표 개선이 곧 고객 유치의 성공을 의미하는 것은 아니므로 단순한 수치에 매몰되어 숲을 바라보는 전체적 관점을 잃는 실수를 해서는 안된다.
활성화(Activation)
활성화 단계에서는 전환된 카지노 게임 사이트와 전환되지 않은 카지노 게임 사이트의 차이를 통해 전환율에 미치는 유의미한 선행 지표를 발견하는 것이다. 이 때, 우리의 목표는 고객 유치를 통해 유입된 카지노 게임 사이트가 서비스의 핵심가치를 경험하게 하는 것이다.
1. 핵심 가치와 크리티컬 패스정의하기
우리는 본격적인 퍼널 분석에 앞서 퍼널의 세부 단계를 정의하기 위한 핵심 가치와 크리티컬 패스를 설정해야 한다.
핵심 가치(Aha-Moment)
핵심 가치란 고객에게 전달하고자 하는 경험을 의미한다. 예를 들어 서비스에서 좋은 품질의 제품을 싸게 구매하는 경험을 전달하고 싶다면 서비스의 핵심 가치는 '구매'인 것이다.
크리티컬 패스(Critical Path)
크리티컬 패스는 사용자가 서비스에 진입한 순간부터 핵심 가치인 구매를 경험하기까지의 경로이다. 우리 서비스의 핵심가치가 '편리한 회원가입'이고 회원가입을 위해 앱 다운로드 → 앱실행→ 튜토리얼 확인→ 회원가입 시작→ 본인 인증→완료의 과정을 거쳐야 한다면 이를 크리티컬 패스로 설정할 수 있다.
2. 전환율 측정하기
전환율은 트래픽 기준이냐, 카지노 게임 사이트 기준이냐에 따라 그 값이 다르게 산출된다. 쉽게 아래와 같은 로그가 기록되었다고 가정해보자.
카지노 게임 사이트 1 : 상품 페이지 방문 →쿠폰 페이지 방문 →다시 상품 페이지 방문 →결제 완료
카지노 게임 사이트 2 : 상품 페이지 방문 → 쿠폰 페이지 방문 → 다시 상품 페이지 방문 → 결제 완료
카지노 게임 사이트 3 : 상품 페이지 방문 → 쿠폰 페이지 방문 →이탈
카지노 게임 사이트 4 : 상품 페이지 방문 → 쿠폰 페이지 방문 → 다시 상품 페이지 방문 → 결제 완료
카지노 게임 사이트 5 : 상품 페이지 방문 → 쿠폰 페이지 방문 → 다시 상품 페이지 방문 → 결제 완료
만약 트래픽 기준으로 전환율을 계산하면 그 값은약 44%(결제 완료 수/총 상품 페이지 방문 수)에 그친다. 이에 우리는 상품 페이지에서 결제 페이지로넘어가기 전, 쿠폰 페이지를 거쳐야 하는 문제 때문에직접 전환율이 떨어진다고 생각해UI/UX 개선 과제를 추진할 수 있다.
반면, 카지노 게임 사이트 기준으로 전환율을 계산하면 80%라는 높은 값이 나오는데, 이 경우에는 결제 동선이 불편함에도 불구하고 결제율이 높은 것으로 보아 상품의 매력도가 충분하다는 판단을 내릴 수 있다.
정리하자면 UI/UX 측면에서 개선점을 발견하고 싶다면 트래픽을 기준으로, UI/UX를 포함한 다양한 요소의 영향력을 종합한 지표를 알고 싶다면 사용자를 기준으로 계산하는 것이 유용하다.
3. 코호트 분석하기
코호트 분석이란 공통적인 특성에 따라 여러 집단으로 분류한 카지노 게임 사이트 그룹을 바탕으로 분석하는 것을 말한다. 가령 전체 카지노 게임 사이트의 평균 결제율보다'페이스북 광고를 통해 가입한 카지노 게임 사이트' 또는 '친구 초대를 통해 가입한 카지노 게임 사이트'의평균 결제율을 아는 것이 비즈니스 및 마케팅 전략을 계획하는데 있어 더욱 유리하다.
코호트 분석의 기준이 될 수 있는 항목으로는 가입 시점, utm 파라미터, 특정 이벤트 경험 유무, 시간/요일/계절 등 외부 변수, 인구통계학적 정보 등이 있다.
4. 전환율 높이기
위의 분석 과정을 거쳐 전환율이 낮은 그룹이나 구간 등을 발견했다면 이에 영향을 미치는 요인을 제거하거나 개선해야 한다. 그럼 구체적으로 전환율을 높일 수 있는 방법을 알아보자.
개인화 서비스
개인화 서비스는 이커머스 또는 금융 시장에서 많이 찾아볼 수 있다. 특히, 사용자 소비 패턴에 따라 상품을 추천하는 로직은 구매 전환율에 큰 영향을 미친다.
UI/UX 개선
UI/UX 개선은 전환율을 상승시키는 요인이라기보다 변화시키는 요인에 가깝다. UI/UX개선으로 인해 전환율이 오히려 떨어질 수 있기 때문이다. 따라서, 사전에 A/B테스트 등 그로스 실험으로 충분한 가설 검증 과정을거치는 것이 중요하다.
CRM 활용
이메일, 푸시, 인앱 메세지 등 다양한 CRM(Customer Relationship Management) 방법론을 활용하면 전환율을 높일 수 있다.전체 카지노 게임 사이트보다 타깃 카지노 게임 사이트를 대상으로 하는 것이 5배 이상 효과적이며 발송하는 맥락을 적절히 설정해야 한다. (무분별한 얼럿은 카지노 게임 사이트를 피곤하게 한다.)
퍼널의 구조 변형
때로는 위와 같은 방법보다 퍼널 자체의 단계를 줄이거나 변형하는 것이 더 효과적일 수 있다. 일례로 와비파커는 퍼널의 구조를 '주문→결제→배송' 에서'주문→배송→결제'으로 바꿔 구매 전환율을 크게 높일 수 있었다.
참고자료
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