PM이 데이터 분석하는 방법 Part. 1
데이터 분석을 위한 AARRR Framework
안녕하세요. 저는 2년 차 프러덕트 매니저입니다.
지난 글에서는 PM이 실무에서 사용하는 툴 총정리하여 담았습니다.
저는 PM으로서 데이터 분석을 위해 다양한 툴을 활용합니다. Google Analytics 4는 유저 유입과 전환 분석에, DBeaver는 데이터베이스 확인과 SQL을 통한 데이터 조회/분석에 사용합니다. Google Spreadsheet는 데이터를 가공하고 분석하는 데 필수적이며, Looker Studio는 실시간 데이터 시각화를 통해 성과를 보고하는 데 활용합니다. 이러한 툴들을 조합하여 효율적으로 업무를 수행하고 있으며, PM을 목표로 하는 분들에게 유용한 참고가 되기를 바랍니다.
지난 글 링크 : PM이 데이터 분석을 위해 사용하는 툴 총정리
오늘부터는 제가 PM으로 근무하면서 데이터 분석하는 방법을 소개해드리려고 합니다. 다양한 방법 중 오늘은 널리 알려져 있는 분석 프레임워크를 통해 서비스의 진행 상황과 목표를 확인할 수 있는 방법을 소개하려고 합니다. [PM이 데이터 분석하는 방법]에서 분석 프레임워크를 먼저 소개드리는 이유는 복잡한 데이터 분석 이전 현재 서비스 상태를 가늠하기 위해 PM이 필수적으로 확인해야 하는 데이터를 정의하기 위함입니다
오늘 소개할 AARRR은 미국 실리콘벨리의 500 Startups 창업자인 데이브 맥클루어 (Dave McClure)가 고안한 프레임워크입니다. AARRR은 Acquisition(획득), Activation (활성화), Retention (재방문), Revenue (매출), Referral (추천)의 앞글자를 딴것으로, 퍼널 분석을 위한 프레임워크입니다.
출처 : Pathmonk각 지표에 대한 정의를 우선 내려보자면 아래와 같다.
1) Acquisition(획득) : 얼마나 많은 사용자가 어떻게 우리 서비스를 방문했는가?
2) Activation (활성화) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 경험했는가?
3) Retention (재방문) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 재방문하는가?
4) Revenue (매출) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 구매하는가?
5) Referral (추천) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 다른 사람에게 소개하는가?
각 지표에서 우선적으로 봐야 하는 세부 지표를 살펴보자
1) Acquisition(획득) : 앞에서 정의한 부분을 보기 위해서는 우선 우리 서비스에 방문하는 사용자의 숫자가 필요하다. 해당 숫자는 지난 글에서 소객 한 Google Analytics 4를 통해 자세히 확인할 수 있다. 세부지표는 한 번쯤은 들어봤을 DAU (Daily Active User), MAU(Monthly Active User), 신규 방문자 수입니다. PM으로 근무한다면 앞선 지표를 우선 확인해서 대략적으로 우리 서비스를 방문하는 사용자수를 확인해 보자. 그 이후 해당 사용자수가 어떻게 우리 서비스를 방문하는지 확인해 보자. 전체 사용자 중 마케팅을 통해 들어오는 사용자의 비율과, 검색엔진 (Google, Naver)을 통해 들어오는 사용자의 비율을 확인해 보자. 이를 통해 우리 서비스의 방문하는 사용자의 숫자와 어떠한 채널을 통해 들어오는지를 확인할 수 있다.
2) Activation (활성화) : 우리 서비스에 방문한 사용자를 확인했다면 그 이후는 우리 서비스를 경험했는지 살펴봐야 한다. 활성화 지표를 확인하는 방법은 다양하다. 보편적으로는 사용자의 체류 시간과 이탈률을 통해 사용자의 활성화를 확인할 수 있다. 만약에 서비스를 방문한 유저가 사용할 수 있는 기능이 있다면, 방문한 유저 중 얼마나 많은 유저가 해당 기능을 사용했는지를 통해 활성화 지표를 확인할 수 있다.
3) Retention (재방문) : 우리 서비스를 한번 방문한 유저가 재 방문하는지를 확인하는 지표로 Google Analytics 4를 통해 재방문율을 확인할 수 있다. Retention 지표는 서비스 만족도를 확인할 수 있는 지표로 유저의 구매의사 / 충성고객 확인 등 서비스를 운영함에 있어 항상 참고해야 하는 지표입니다. 재방문한 유저의 활성화 지표를 확인한다면 재방문한 유저가 우리 서비스를 경험하였는지를 확인할 수 있습니다.
4) Revenue (매출) : 가장 중요한 지표입니다. 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 구매하였는지를 지표는 서비스의 성공을 가장 명확하게 보여주는 지표입니다. 제가 담당하고 있는 B2B SaaS에서는 해당 지표를 MRR (Monthly Recurring Revenue) , ARR (Annual Recurring Revenue) , NRR (Net Revenue Retention)로 확인하고 있습니다. 특히, 기존 고객의 유지율과 추가매출을 볼 수 있는 NRR은 SaaS 제품을 담당하고 있는 PM으로 중요하게 확인합니다.
5) Referral (추천) : 얼마나 많은 사용자가 우리 서비스를 다른 사람에게 소개하는지를 확인하기 위해서는 서비스 내에 "해당 서비스 추천하기" 혹은 "추천인 입력"등이 구현되어 있다면 명확하게 확인이 가능합니다. 만약 구현되어있지 않다면, 소비자들이 자주 사용하는 매체 (B2C라면 인스타 혹은 블로그, B2B라면 서비스 리뷰 사이트 등)를 확인해 우리 서비스를 추천하는 사용자들이 존재하는지 확인하는 방법이 있습니다.
AARRR 프레임워크는 서비스의 상태를 가늠하기 위해 PM이 필수적으로 확인해야 하는 데이터를 확인할 수 있는 데이터입니다. 해당 프레임워크 사용 시 PM이 집중해야 하는 데이터는 크게 2가지입니다. 첫 번째는 AARRR이 뜻하는 각 지표의 숫자, 그리고 각 지표 간의 전환율입니다. 방문자 대비 제품을 사용하거나, 재방문하는 유저가 현저히 적지는 않은지, 제품을 사용해 보는 방문자는 높지만, 구매하는 유저가 적지는 않은지에 대한 확인이 필요합니다.
