Engine Of Growth와 AARRR
데이터 분석 기법
안녕하세요. 비즈스프링입니다.
데이터 분석 프레임워크에 대해서 설명드리고 있는데요.
ARM 모델에 이어 오늘은 Engine Of Growth와 AARRR에 대해 알아봅니다.
ARM 이라는 데이터 분석 프레임워크에 대해서 설명 드렸는데요. 유저들이 어디서 유입이 되는가(Acquisition), 한번 유입한 유저들이 지속적으로 방문하는가(Retention), 이러한 유저들이 수익을 창출하는가?(Monetization)로 이해할 수 있었습니다.
ARM 모델은 데이터 분석 프레임워크에 시초가 되었는데요. 산업은 점점 다양해지고 분석해야 하는 범위도 넓어지면서 ARM 모델만으로는 다양한 산업에 대해 분석하는 것에 한계가 있기에 지속 가능한 비즈니스를 위해서는 또 다른 데이터 분석 프레임워크가 필요하다며 Eric Ries가 3가지 Engine Of Growth에 대해 발표하였습니다.
Engine Of Growth
Sticky Engine Of Growth : 유저들이 서비스 머무르고, 재방문 할 수 있도록 하는 엔진
Viral Engine Of Growth : 유저들이 서비스를 친구들에게 자발적으로 추천하거나 홍보해 주는 엔진
Paid Engine Of Growth : 유저들이 서비스에서 매출을 발생시키도록 하는 엔진
큰 맥락은 ARM 모델과 유사하지만 ARM 모델과의 차이점은 Engine of Growth 의 경우, 고객확보(Acquisition)에 대한 비중을 확 낮추고 유저들이 얼마만큼 서비스를 구전하는가에 집중해야 된다고 이야기 합니다. Eric Ries의 Engine Of Growth 기법은 한 동안 벤처사업가들에게 많은 호응을 보였습니다.
하지만 언제나 완벽한 것은 없는 법, Dave McClure는 Engine Of Growth에 대해 이렇게 얘기합니다.
“아무리 사업이 다양해지더라도 고객확보는 중요하다” 그래서 탄생한 데이터 분석 프레임 워크가 바로 최근에 많이 사용되고 있는 AARRR기법입니다.
이미지 출처 : http://mutinylabs.in/aarrr-metrics-for-startups/AARRR
Acquisition : 유저는 어떻게 앱/웹을 발견하는가?
Activation : 유저가 실제 앱/웹을 이용하는가?
Retention : 한번 이용한 유저가 다시 방문하는가?
Revenue : 실제 매출을 일으키는 행동을 하는가?
Referral : 유저가 주변 사람들에게 적극적으로 홍보하는가?
눈치채신 분들도 있겠지만 AARRR기법은 ARM 기법과 Engine Of Growth 기법이 합쳐진 기법이라고 이해하시면 됩니다. 결국 고객 확보 > 서비스를 이용하는 고객 > 이러한 고객들이 지속적으로 이용하는지? 또한 적극적으로 홍보를 하고 있는지 > 그래서 매출까지 이뤄지고 있는지를 각 단계별로 분석할 수 있어 현재 많은 기업에서 AARRR기법을 통해 데이터를 분석하고 있습니다.
그럼 각 단계별로 필요한 데이터는 무엇일까요?
* 여기서 말하는 데이터는 통상적인 의미에서의 데이터이며, 각 단계 별 핵심 KPI을 무엇으로 하느냐에 따라 다를 수 있습니다.
AARRR : 고객확보(Acquisition) 단계
이 단계에서는 웹사이트의 유입경로 별 신규 방문자수 / 회원가입수 데이터를 확인해야 합니다.
여러분은 사업을 목표를 달성하기 위해 다양한 미디어 믹스 전략을 세워 디지털마케팅을 진행합니다. 이 때 1차적으로는 고객 확보가 우선이 되어야겠죠? 그럼 유저들이 우리 앱/웹에 유입을 유도해야 고객을 확보할 수 있습니다. 그래서 Acquisition 단계에서는 신규 방문자수 또는 회원가입수를 가장 많이 발생시키는 채널이 무엇인지를 파악하여 이러한 채널 별로 고객확보에 집중해야 합니다.
AARRR : 활동 유저 확보(Activation) 단계
이 단계에서는 외부 채널별 유효 방문자수 / 랜딩 페이지 반송률 / 평균 체류시간 / 평균 페이지뷰, 이벤트 참여수 데이터를 확인해야 합니다.
여러분이 진핸한 디지털 마케팅을 통해 고객을 확보했다면 확보한 고객이 얼마나 앱/웹을 이용하는지를 확인해야 합니다. 앱/웹 접속 후 첫 화면에서 아예 나가버린다면, 머무르는 시간이 30초도 안된다면, 1페이지 이상을 보지 않는다면, 아무리 고객을 확보하더라도 돈만 낭비한 상황이라고 보시면 됩니다. 랜딩 페이지 최적화를 위해 유저들이 활동하기에 불편한 부분이 없는지를 파악해야 합니다. 만약 앱/웹의 유입만 많고 매출이나 그 외 전환값이 적거나 페이지뷰가 적은 경우라면 UX/UI에 개선이 필요한 건 아닌지 고민해 봐야 합니다.
AARRR : 지속적으로 앱/웹을 사용하는 유저 확보(Retention) 단계
이 단계에서는 재방문 / 이벤트 기간 내 유입된 유저 별 지속적인 방문수 데이터를 확인해야 합니다.
방문자들이 앱/웹을 한번 사용 후 지속적으로 사용하는지를 확인해야 합니다. 한 번 사용한 유저가 지속적으로 앱/웹을 이용해야 최종 목표인 매출에 기여하는 유저를 만들 수 있으며, 이를 통해 유저가 앱/웹을 홍보할 수 있습니다. 재방문이 적다는 것은 방문자들이 한번 사용한 후 다시 사용을 하지 않는다는 것이기 때문에 웹사이트 내 문제점이 무엇인지를 확인해 볼 필요가 있습니다. 방문자들이 어떤 단계에서 이탈을 하는지를 확인 후 기능 개선이 우선 시 되어야 하며, 그 후 마케팅을 지속적으로 진행해야 합니다. 재방문을 유도하기 위해 Retention 단계에서는 이메일 마케팅과 리타겟팅 광고를 이용하여 재방문을 유도합니다.
AARRR : 결국 매출을 얼마나 일으키는지를 확인하는(Revenue) 단계
이 단계에서는 매출액, ROAS, ROI, 주문 당 매출 데이터를 확인해야 합니다.
결국 앱/웹을 운영하는 최종 목적은 매출을 올리기 위함이죠. 그렇기 때문에 접속한 유저가 앱/웹에서 얼마나 매출을 일으키고있는지를 확인해야 하며, 마케팅 투자 대비 얼마의 ROAS을 일으키는지? 방문자들이 주문을 할 때 평균적으로 얼마를 지불하는지를 확인해서 매출을 일으키는 유저들이 평균적으로 주문을 할 때 고가의 상품을 주문하는지, 중저가의 상품을 주문하는지를 파악할 수 있습니다.
AARRR : 앱/웹을 사용한 유저들이 주변 사람들에게 얼마나 구전하는지를 확인하는(Referral) 단계
이 단계에서는 웹사이트에서의 SNS 공유수, SNS 좋아요수, 공유수 데이터를 확인해야 합니다.
디지털마케팅 시대에서는 우리가 우리를 홍보하는 것이 아니라 앱/웹을 사용한 유저가 얼마나 많은 사람들에게 우리를 알려주느냐가 중요한 사항입니다. 네이버 밴드의 경우 한 유저가 여러 친구들에게 밴드에 초대하게 되면 이 한 유저로 인해 여러 고객을 확보하게 됩니다. 예로 들면 “포켓몬 GO”의 경우 Referral 단계에서 성과를 본 대표적인 사례입니다.
이와 같이, 다양한 데이터 분석 프레임워크 모델이 존재하지만 꼭 각 단계별로 이동하지 않습니다.
그래서 성과 측정 시 어떤 단계가 중요한지를 파악하여 그에 맞는 성과 측정이 이뤄져야합니다.
이해가 어렵거나 궁금하신 내용은 댓글로 말씀해주세요 :D
