깔때기로 분석이 가능한가요?

feat. AARRR 분석 및 태블로

Jan 9. 2023

안녕하세요, 브래드입니다.

오늘은 AARRR 분석 및 깔때기 분석이라 일컫는 퍼널(funnel) 분석을 알아보고 태블로로 함께 시각화해보는 작업을 진행해 보아요.

AARRR

AARRR은 고객 분석 프레임 워크로서 획득, 활성화, 유치, 공유, 수익으로 구성되어 있습니다.

이러한 퍼널로 단계별 전환율을 파악하여 개선이 필요한 퍼널을 파악하여 성과 극대화를 가능하게 만듭니다. 추가적으로 정의마다 RRR의 순서는 바뀔 수 있습니다.

임의로 생성한 가상 데이터

위에서 살펴본 AARRR 분석을 통해 가상의 데이터로 태블로에서 퍼널로서 시각화해보는 작업을 진행해 볼게요.

예시에서는 Click(Acquisition) → View(Activation) → Purchase(Revenue) → Share(Referral)이라는 4개의 퍼널이 존재하는 것으로 가정하고 데이터를 구성해 보았습니다.

수동으로 정렬하기

이제 본격적으로 태블로를 활용하여 퍼널 분석 시각화를 함께 공부해 보아요.

먼저, Funnel 및 유저를 각각 행과 열에 드래그한 뒤, Funnel을 수동으로 AARRR 형식에 맞게 변경해 줍니다. 변경해준 후, 전체보기를 통해 그래프를 크게 만들어줍니다.

마크- 영역으로 변경 / CTRL + 드래그로 User_cnt 복사하기

퍼널 모양으로 만들어야 하기 때문에 마크창에서 막대가 아닌 영역으로 바꿔줍니다.

이후 열 항목에서 CTRL + 드래그를 통해 User_cnt를 복사해 줍니다. 해당 영역을 복사하는 이유는 좌우반전을 통해 퍼널 모양을 만들기 위함입니다.

왼쪽 영역 레이블에서 우클릭 - 축편집 - 반전

퍼널 모양의 완성을 위해 왼쪽 영역 레이블에서 우클릭하여 축편집에 들어갑니다.

그리고 눈금에서 반전을 클릭하여 두 개의 영역이 합쳐 퍼널 모양을 완성해 줍니다.

구분선 만들기

이제 퍼널 모양을 제작했으니, 각각의 퍼널 단계에서의 구분을 위해 구분선을 제작해 줍니다.

먼저, User_cnt를 다시 한번 복사한 후, 해당 User_cnt를 막대로 만들고 크기를 최소로 그리고 색상을 눈에 띠는 색깔로 설정해 줍니다.

구분선을 퍼널 안쪽으로 넣기

구분선을 만들어준 후에는, 해당 구분선이 퍼널 안쪽으로 들어올 수 있도록 설정해 줍니다.

이를 위해서 가장 최근에 복사하여 생성한 User_cnt를 우클릭 - 이중 축을 클릭하여 위와 같이 만들어줄 수 있습니다.

첫 번째 user_cnt를 복사하기

왼쪽 퍼널에도 구분선을 이어 주기 위하여 열에서 가장 첫 번째에 위치하는 user_cnt를 마찬가지로 복사하여 막대로 설정한 후 위에서 진행한 것처럼 크기 최소화, 색깔 변경, 축편집에서 반전을 진행해 줍니다.

그리고 마지막으로 이중 축을 설정하여 최종적으로 위와 같은 퍼널 및 구분선이 설정되도록 만들어줍니다.

세 번째 user_cnt의 레이블에 user_cnt를 넣기

각 퍼널별로 몇 명의 유저가 존재하는지 파악하기 위하여 각각 레이블을 설정하고자 합니다.

이를 위해서는 세 번째 user_cnt의 레이블에 왼쪽 데이터 항목에 있는 user_cnt를 드래그하여 다음과 같이 레이블이 표시되도록 만들어줄 수 있습니다.

격자선 없애기

마지막으로 완성한 패널 워크시트를 좀 더 깔끔하게 만들기 위하여 라인 및 테두리 서식에서 격자선 등을 모두 제거해 줍니다.

추가적으로, 글꼴 및 글씨크기를 조정하여 완성하고자 하는 워크시트의 시각화를 더욱 완성도 있게 마칠 수 있습니다.

지금까지 마케팅 데이터 분석에 있어서 기본이 되는 AARRR 지표 및 해당 지표에서 확장하여, 가상의 데이터를 통해 태블로 내에서 퍼널을 실제로 시각화해 보았습니다.

AARRR을 활용하여 기업의 성과 개선을 위해 노력하고자 한다면, 어떠한 퍼널에서 우리 기업이 가장 취약한지 그리고 해당 취약점을 보완하기 위해 어떠한 전략을 구사해야 할지를 고민해봐야 한다고 생각합니다.

데이터 분석에 있어서 우리 기업의 문제점을 빠르게 파악 및 개선하는 해당 과정을 끊임없이 지속하며, 데이터에 기반한 의사결정의 필요성이 앞으로의 시대에서는 우리 모두에게 더욱 필요하지 않을까요?

브래드였습니다. 감사합니다.

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브래드 소속 디지털마케터

데이터를 기반으로 끊임없는 분석과 개선을 통해 소비자의 마음을 내다보고자 합니다.