<데이터분석> AARRR 분석 파헤치기
12 Jul 2022 | 데이터분석 AARRR1. AARRR이란?
AARRR이란 미국의 스타트업 액셀러레이터 500 Startups의 창립자 데이브 맥클루어(Dave Mcclure)가 고안한 마케팅 분석 프레임워크로써 일종의 퍼널 분석이다. 이 분석법을 활용하여 각 단계별로 움직이는 고객들을 나누어 분석하고, 여러 문제점을 관리할 수 있게 된다.
이름에서 유추할 수 있는 것처럼 고객의 라이프사이클을 다섯 단계로 나누고, 이들의 앞글자를 따서 만들었다. 각각의 의미는 다음과 같다.
- Acquisition 유입/획득: 고객이 웹/앱으로 유입되는 단계
- Activation 활성화: 고객이 실제로 반응을 하는가. 사용자들의 첫 번째 “행복한” 방문 경험을 측정하는 단계
- Retention 유지: 고객들이 다시 돌아오는가
- Referral 리퍼럴/바이럴: 고객들이 제품을 다른 고객들에게도 추천해주는가
- Revenue 수익: 이러한 고객의 활동들이 매출로 이어지는가
AARRR은 해적 지표(Pirate Metrics, Pirate Funnel)라고도 불리는데 데이브가 AARRR에 대하여 발표한 이 영상을 보면 그 이유와 AARRR 전체 발표를 들을 수 있다. (AARRR을 이어서 발음하면 아ㄹㄹ~처럼 해적이 내는 소리가 나서..)
2. 단계별로 살펴보기
그럼 각 단계별로 어떤 내용들을 살펴봐야할까?
Acquisition
고객이 최초로 서비스로 유입되는 단계를 의미한다. 고객들은 여러 채널을 통해 서비스로 유입을 하게 되는데 여기서 중점적으로 봐야하는 내용들은 다음과 같다.
- 가장 많이 유입되는 채널은 어디인가? (largest-volume #)
- 가장 저렴한 채널은 어디인가? (lowest-cost $)
- 가장 효과가 좋은 채널은 어디인가? (best-performing %)
즉, 서비스로 유입되는 고객들이 어디서 얼마나 들어오고, 어떤 채널의 고객들의 가치가 더 높은지를 인지하는 것이다. 이 단계에서 볼 수 있는 지표들은 다음과 같다.
- DAU / MAU / 신규 유저 등
- CAC / LTV 등
Activation
고객이 처음으로 접하는 “행복한” 경험을 의미한다. 즉, 서비스의 입장에서 잠깐 스쳐 지나간 고객들은 다 제외하고 어떤 행동을 했을 때 실제로 우리 서비스를 경험했다고 정의할 것인가에 관한 부분이다.
여기서는 내가 원하는 행동을 고객이 활발히 했는가를 측정하게 된다. 예를 들어, 페이스북이라면 일정 개수 이상의 포스트를 읽거나, 좋아요를 누르거나 댓글을 작성하는 것들이 이러한 활성화의 예시가 될 수 있다.
- 랜딩 페이지 검정이 중요하다
- 많은 AB 테스트를 하고, 빠르게 반복하라
- Bounce rate / PageView / avg.PV / DT(duration time) 등을 측정할 수 있다
Retention
고객들이 다시 서비스로 돌아오는가? 재방문에 대한 지표들을 추적하는 단계이다.
- 이를 높이기 위한 방법들로는 메일링/메시징/푸시알림/… 등 수많은 방법이 있을 것이다
- Retention&churn rate / 평균 재방문 주기 등을 측정할 수 있다
- 더 나아가 고객 세그먼트별로 retention의 차이도 볼 수 있다
Referral
고객들 사이에서 서비스에 대한 추천이 발생하는가?
- Dave는 반드시 서비스에 대한 품질이 보장되었을 때 바이럴 마케팅을 진행하라는 점을 강조한다. (그렇지 않으면 나쁜 퀄리티에 대한 입소문이 나기 때문에)
- SNS share rate / 사용자 언급 댓글수 등을 측정할 수 있다
Revenue
이러한 고객의 활동이 매출로 이어지는가?
- ATV (Average Transaction value)
- IPT (Item Per Transaction)
- ARPU / ARPPU 등
Example Conversion Metrics
AARRR의 다섯 가지 단계는 위의 표처럼 나타낼 수 있다. 즉, 고객이 최초 유입되는 시점부터 매출이 발생하기까지의 과정을 말그대로 퍼널로 표현하되, 그러한 기준들을 내 서비스에 적합하도록 명확히 선정하여 관리하는 것이다.
다섯 가지 단계이지만 각 단계별로 여러 지표를 선정하는 등 다양하게 서비스의 용도에 맞게 사용하면 된다.
3. AARRR, 이렇게 활용해라 (by Dave)
AARRR은 스타트업을 위한 메트릭으로 고안되었다. 이미 나온지 15년(..!)이나 된 개념이지만 여기에 스타트업들이 갖춰야 할 행동 양식이 다 담겨있다고 본다. Dave가 강조한 부분들을 정리해보았다.
- 마케팅 측면에서
- 여러 마케팅 채널을 설계하고 테스트하라
- high volume, high conversion, low cost 채널을 선택하라
- 랜딩 페이지 뿐 아니라 더 깊게 측정하라
- 가장 low한 레벨에서 채널과 고객을 세그먼트화하여 측정하고 선택해라
- 제품 개발 측면에서
- 80%의 시간은 기존 제품의 최적화에, 20%의 시간을 새로운 기능 개발에 투자하라
- 계속해서 가설을 세우고 A/B 테스트를 아주 많이 해라
- 그리고 전환이 향상되는 것을 측정하라
- 설립자들에게
- 최대한 덜해라. 많이 빼라
- 하지만, 반드시 측정하고 반복하라
- 전환의 향상에 집중하라
- 고객의 라이프사이클에 대한 가설을 세우고 이를 고도화하라
- 지표를 개발하라
이 내용들을 보면 현재의 서비스 기업들에서 BA, DA, 또는 그로쓰 관련 직무에서 하고 있는 업무와 별 차이가 없다는 것을 알 수 있다.
결국 내가 생각하는 핵심은 이런 것 같다.
1) 시간의 흐름에 따라 비교하며 수치적 변화를 분석할 수 있는 측정 가능한 프레임 워크를 만들고, (여기서는 AARRR)
2) 이러한 분석을 전체 level 뿐 아니라 더 drill down해서 쪼개어 깊은 단계에서 보고,
3) 각 스텝별 지표를 측정하며 bottleneck과 drop-off가 있는 부분들을 찾아 여러 실험을 반복해서 빠르게 진행하며 지표의 개선을 확인해라
4. AARRR, 어떻게 적용할까
AARRR을 기계적으로 활용하기 보다는 정말로 내 서비스를 사용하는 고객들의 사이클을 분석한다는 관점으로 접근해야 좋은 지표들이 나올 수 있다. 일단은 내가 관찰한 데이터와 경험을 토대로 서비스의 사이클을 AARRR으로 녹여내고, 세부 단계별로 전환율을 측정하면서 스텝별로 놓친 부분이 있는지 확인하는 것도 하나의 방법이 될 수 있다.
전체 사이클을 세웠다면, 이제 계속해서 전환을 측정하고 비교해야 한다. 지금 가장 전환이 떨어지는 구간은 어디인가? 해당 부분에 대한 개선을 진행했을 때, 실제로 전환이 높아졌는가? 전환이 떨어지는 여러 단계 중, 어느 단계를 극복하면 가장 큰 효과를 가져올까? 이러한 질문들을 검증하기 위해 가설을 세우고, AB 테스트를 진행하게 된다.
전체적인 전환 지표를 점검했다면? 더 향상시킬 부분은 없을까? 이제 고객을 세그먼트화하여 개별 고객 그룹에 대한 지표를 비교할 수도 있다. 이 그룹은 전체적으로 전환이 떨어지는데 향상시킬 수 있는 방법은 없을까? 20-30대 여성 그룹은 전체 지표가 가장 좋은데, 이들을 메인 타겟으로 여러 이벤트를 진행할 수 있겠구나.
결국 AARRR은 내 서비스를 이용하는 고객의 라이프사이클을 잘 정리해서, 개별 스텝을 효율적으로 바꾸는 작업이라고 생각한다. AARRR이 가져다주는 가장 큰 이점은, 이러한 복잡해보이는 라이프사이클을 ‘AARRR’이라는 단계로 구분지은 것이고, 매 단계를 측정하고 최적화할 수 있도록 프레임을 제공해주는 것이다. 특히 한 번에 하나의 지표(OMTM)에 집중하여 사용하기 쉽게 해준다.
AARRR은 스타트업이 가장 중요한 성장 지표를 찾을 수 있도록 도와주는 아주 간단한 프레임워크이다. 이는 고객의 라이프사이클을 단순화하고 일정한 목표를 가도록 해준다. 즉, bottleneck과 drop-off를 찾아서, 퍼널을 최적화하고 고객의 가장 중요한 행동들을 기록할 수 있다.
5. 마치며
AARRR에 대해 정리해두었던 내용을 드디어 글로 옮겼다. 😀 조금 더 구체적인 글을 쓰려고 했었는데 쓰다보니 전반적인 개념에 대해서만 훑는 글을 쓰게 된 것 같다.
그래도, 원하는 바는 다 전달한 것 같아 홀가분하다.
다음 글은 어떤 분야가 될지 모르겠는데, 너무 늦지 않게 또 써보려고 한다 !