그로스 해킹 : 개선점 분석 방법
그로스 해킹 | 데이터 마케팅 | 데이터 분석
이 글은 개선점을 분석하는 방법을 다룹니다.
* [그로스 해킹 따라 하기]의 모든 사례 내 Data는 임의로 작성되었습니다.
이전 글에서는 AARRR퍼널 중 가장 개선이 필요한 퍼널이 무엇인지 찾는 방법에 대해 설명했습니다.
* AARRR에 대한 자세한 설명은 마케팅 믹스 전략 : AARRR 퍼널 분석에서 확인할 수 있습니다.
이번 글에서는 개선이 필요한 퍼널을 발견한 후, 해당 퍼널의 개선점을 분석하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
1. 정량적-정성적 분석
개선점은 정량적인 측면과 정성적인 측면에서 분석할 수 있습니다.
Data driven 조직일수록 정량적인 측면에 더 가중치를 부여하게 될 수 있으나, 두 가지 측면에서의 분석은 반드시 동반되어야 하며 동일한 중요도를 가집니다.
예를 들어서, 상품 구매자의 일자별 리텐션이 높다는 정량적인 지표를 보고 상품 구매를 잔뜩 유도하였는데, 알고 보니 배송이 너무 늦어서 배송 조회를 위해 자주 유입되어 리텐션이 높았던 것일 수 있기 때문입니다.
즉, 정량적인 지표가 긍정적이더라도 실제 사용자의 만족도와 관계가 없을 수 있기 때문에 정량적인 측면과 정성적인 측면의 분석은 동일한 중요도로 동반되어야 합니다.
2. 개선점 분석 및 적용
이전 글의 예시를 기준으로 개선점을 분석하고 적용하는 방법을 설명하겠습니다.
예시의 경우 양 OS 모두 Retention에서 Revenue로의 전환율 높아 Retention Funnel을 개선할 경우 더 많은 매출을 올릴 수 있다고 판단할 수 있었습니다.
- 정량적 분석
Activation에서 Retention까지의 전환 기간을 일주일로 잡고 확인해 본 결과 3일 내 Retention Funnel로 전환된 Unique Users가 전체 Retention Funnel로 전환된 Unique Users의 97%라는 사실을 확인하였다고 가정한다면, 이를 근거로 3일 내 Retention Funnel로 진입할 수 있도록 푸시 메세지와 퍼포먼스 광고를 노출시킬 수 있습니다.
- 정성적 분석
Retention Funnel로 전환되지 않은 이탈자를 대상으로 E-mail을 발송하여 설문 조사를 요청하여 무료 이용권 등록 사실을 잊어버렸다는 응답을 확보하였다고 가정한다면, 이를 근거로 무료 이용권 기간이 남아있다는 푸시 메세지를 설계할 수 있습니다.
이번 글에서는 개선이 필요한 퍼널을 발견한 후, 해당 퍼널의 개선점을 분석하는 방법에 대해 설명하였습니다.
개선점을 분석할 때에는 정량적인 측면과 정성적인 측면 모두를 고려해야 한다는 점을 꼭 기억하시기 바랍니다.
