그로스 해킹|데이터 마케팅| 데이터 분석
이 글에서는 AARRR 중 Acqusition에 대한 정의와 트래킹에 대한 내용을 다룹니다.
이전 글에서 그로스 해킹 개념에 대해 설명하면서, AARRR 퍼널에 대해 간략하게 이야기했었습니다.
Acquisition은 AARRR의 첫 번째 퍼널이며 사용자 획득을 의미합니다.
* Acquisition에 대한 자세한 설명은 마케팅 믹스 전략 : AARRR 퍼널 분석 에서 확인할 수 있습니다.
Acquisition을 측정하고 개선하기 위해서는 먼저 Acquisition에 대한 정의가 필요합니다.
Acquisition을 단순한 신규 유입으로 볼 것인지, 아니면 앱 설치로 볼 것인지, 또는 회원가입으로 볼 것인지 먼저 정의해야 합니다.
우리 서비스 특성을 잘 반영하여 Acquisution을 정의할 때 더 유의미한 측정과 개선이 가능합니다.
예를 들어서 동영상 플랫폼의 경우에 단순 유입이 아니라 최소 1개의 동영상을 조회하였을 때를 Acquisition으로 정의한다면, Acquisition 개선을 위해 단순히 많은 사용자를 유입시키는 것이 아니라 유입된 사용자가 동영상을 쉽게 볼 수 있게끔 서비스를 개선하거나 동영상 조회에 관심이 있는 대상을 타겟팅하는 형태로 광고를 개선할 수 있을 것입니다.
Acquisition에 대한 정의가 끝났다면 이제 사용자 획득을 가능한 정확하게 트래킹해야 합니다.
데이터가 정확해야 정확한 판단과 개선이 가능하기 때문입니다.
정확한 트래킹을 위해서는 사용자에 대한 구분을 정확하게 하는 것이 좋습니다.
이전에 지표 세분화에 대해 설명하며 이야기했던 것과 유사하게 트래킹 역시 세분화할수록 정확도가 높아지고 유의미해집니다.
* 지표 세분화에 대한 자세한 설명은 그로스 해킹 : 지표 세분화와 인사이트 에서 확인할 수 있습니다.
Google Analytics 기준으로 설명하면 소스, 매체, 캠페인뿐만 아니라 키워드와 콘텐츠까지 트래킹 할 때 정확도가 더 높아집니다. 즉, UTM을 정확하게 잘 적용하는 것이 중요합니다.
3rd party tool을 어떤 것을 사용하느냐에 따라 구현 방식이 달라질 수는 있으나 핵심은 트래킹을 세부적으로 할 때 정확도가 높아지고 유의미한 데이터를 얻을 수 있다는 점입니다.
또한, Attribution lookback을 어떻게 설정하느냐도 중요합니다.
lookback을 Click-through로 볼 것인지, View-through로 볼 것인지에 따라 미디어별 성과가 크게 달라질 수 있으며 Lookback window를 하루로 설정할 것인가, 이틀로 설정할 것인가에 따라서도 성과가 크게 달라질 수 있습니다.
그러므로 어떤 방식으로 트래킹 하는 것이 우리 서비스의 성과를 가장 정확하게 측정할 수 있는 방법인가에 대한 고민이 필요합니다.
더 나아가서 기여도 모델(Attributuion models)을 무엇을 선택하느냐에 따라서도 성과가 달라질 수 있으므로 이 기존 기여도 모델 중 우리 서비스에 잘 맞는 것을 선택하거나, 데이터 기반으로 기여 모델을 모델링할 필요가 있습니다.
* 기여도 모델에 대한 자세한 설명은 마케팅 믹스 전략 : 기여도 분석 과 마케팅 믹스 전략 : 데이터 기반 기여 모델 에서 확인할 수 있습니다.
지금까지 Acquisition에 대한 정의와 트래킹에 대해 설명했습니다.
다음 글에서는 Acquisition에 대한 두 번째 이야기로 CAC(Customer Acquisition Cost)에 대해 설명하겠습니다.