데이터 분석 기법, AARRR 프레임 워크
데이터는 어떻게 분석해야 할까?
지난 엠포스에서는 드롭박스, 에어비앤비, 우버 등 잘 알려진 실리콘밸리의 스타트업들이 빠르고 혁신적으로 기업을 성공시킨 마케팅 전략, 그로스 해킹에 대해 알아보았다. 그로스 해킹의 핵심은 데이터를 잘 분석, 효율적인 소구점을 찾고 적용하는 것에 있다. 그렇다면 데이터는 어떻게 분석해야 할까? 수많은 정보 중에 우리가 집중해야 할 핵심 지표는 어떻게 찾을 수 있을까? 여기 핵심 지표를 찾기 위한 데이터 분석 프레임 워크, AARRR로 해답을 찾아보자.
오늘의 엠포스 [AARRR 프레임 워크] 미리 보기
1. AARRR 프레임 워크는?
2. 단계별로 자세히 알아보기
- Aquisition(획득)
- Activation(활성화)
- Retention(재사용)
- Revenue(수익)
- Referral(추천)
AARRR 프레임 워크는?
'AARRR 프레임 워크'는 미국의 스타트업 액셀러레이터 기업인 500 Startups의 설립자, '데이브 맥클루어'가 고안해낸 단계별 데이터 분석 기법으로, 사용자가 유입되는 순간부터 매출 등의 전환으로 이뤄지기까지의 데이터를 단계별로 분석하도록 한다. 이를 통해 각 단계별로 우리 기업 또는 서비스의 현재 상태와 개선점을 찾을 수 있다.
AARRR 프레임 워크는 Acquistion(획득), Activation(활성화), Retention(재사용), Revenue(수익), Referral(추천)까지 총 5단계로 이뤄져 있다. 그래서 각 단계의 앞 글자를 따 AARRR, 또는 이름이 마치 해적들이 으르렁거리는 소리와 같다 해서 '해적 지표', '해적 매트리스'라고도 불린다. 그렇다면 각 단계에서는 어떤 핵심 지표를 살펴보아야 하는지 자세히 알아보자.
AARRR, 단계별로 자세히 알아보기
Acquisition(획득)
☆ 핵심지표 : DAU, MAU, 신규 사용자
첫 번째 Acquistion, 획득 단계에서는 우리 서비스를 소비자가 어떻게 찾았는지를 확인, 분석하는 단계다. 획득 단계에서 운영하고 있는 다양한 채널에서 얼마나 많은 사용자가 유입되고 있는지, 특히 신규 사용자는 어떤 경로로, 얼마나 유입되었는지를 파악한다. 이를 통해 의미 있는 채널에 마케팅을 집중할 수 있다. 예를 들어 홈페이지의 자연 유입을 늘리기 위해 SEO를 개선하거나 의미 있는 신규 사용자가 많이 유입되는 채널이 네이버 검색 광고라면 유입이 적거나 없는 채널의 예산을 네이버 검색광고로 재분배하는 등의 대체 전략을 구성해 볼 수 있다. 이를 위해 획득 단계에서는 DAU, MAU, 신규 사용자 등의 지표를 핵심 지표로 삼고 앱 마케팅을 하고 있다면 앱 다운로드 수를 눈여겨볼 필요가 있다.
Activation(활성화)
☆ 핵심지표 : 이탈률, 종료율, 페이지뷰(PV), 체류시간
두 번째 Activation, 활성화 단계에서는 유입된 고객이 우리 서비스를 처음 접했을 때 얼마나 긍정적인 경험을 하고 이 경험이 액션으로 이어지는지를 보는 단계다. 앞서 획득 단계에서 우리는 더 많은 사용자를 유입시키기 위해 의미 있는 채널을 확인하고 마케팅 전략을 재구성했다. 그런데 이렇게 막상 이렇게 들어온 고객이 아무런 액션 없이 그대로 떠나버린다면 광고 비용만 지출된 매우 아까운 손실이 될 것이다. 따라서 유입된 고객이 얼마나 오래 우리 서비스에 머물렀고, 어떤 페이지를 특히 오래 살펴봤고, 다음 액션으로 이어졌는지 등을 살펴볼 필요가 있다. 따라서 활성화 단계에서는 이탈률, 종료율, 페이지뷰, 체류시간 등을 분석하고 개선점을 찾는다. 특히 핵심 지표 중에서도 이탈률, 즉 페이지를 들어와 추가 액션 없이 바로 나가는 비율이 높다면 페이지의 UI가 불친절하지는 않은지 등 개선점을 빠르게 찾아 유입된 사용자를 붙잡아 둘 방법을 찾아야 한다.
Retention(재사용)
☆ 핵심지표 : 재방문 사용자 비율
Retention, 재사용 단계에서는 유입되어 활성화된 소비자가 얼마나 유지되었는지, 다시 우리 서비스를 재방문, 재사용하였는지를 살펴볼 단계다. 힘들게 유입시켜 회원가입이나 장바구니 이용, 구매 등의 추가 액션을 한 활성 사용자가 일회성 서비스 이용으로만 그친다면 끊임없이 신규 사용자를 확보해야 하는 어려움이 생긴다. 더불어 재방문 고객을 유지하여 전환시키는 것이 신규 고객의 전환보다 비용이 덜 든다. 그래서인지 일부에서는 AARRR의 5단계 중 리텐션, 이 재사용의 단계가 가장 중요하다고 하기도 한다. 재사용 단계의 핵심 지표는 재방문 사용자의 비율로, 기존 고객의 재방문이나 재구매, 그리고 서비스를 한 번 이상 이용한 비율 등을 확인한다. 재사용률을 높이기 위해서는 기존 고객에게 쿠폰이나 포인트 등을 지급하는 방법 등을 시도해 볼 수 있다.
Revenue(수익)
☆ 핵심지표 : 전환율, 고객생애가치(CLTV), ROAS, ROI
힘들게 신규 고객을 끌어오고, 기존 고객을 유지시켜도 막상 전환으로 이어지지 않는다면 아무런 의미가 없다. AARRR의 4번째 단계인 Revenue 수익 단계에서는 바로 매출 등의 최종 전환 목표를 달성했는지를 확인할 단계다. 당연히 수익 단계의 핵심 지표는 전환율이다. 매출, 리드 획득 등 각자 프로님들의 마케팅 최종 목표 전환율을 분석해 보자. 더불어 고객생애가치(CLTV), ROAS, ROI 등도 살펴보자.
Referral(추천)
☆ 핵심지표 : SNS 상 언급/공유/추천 수, 추천 가입률
'입소문보다 좋은 마케팅은 없다'라는 말도 있다. 우리 서비스를 이용한 고객이 다른 잠재 사용자에게 우리 서비스를 추천해 신규 고객으로 이어진다면 이보다 더 낮은 비용의 고효율 마케팅은 없을 것이다. AARRR 프레임 워크의 마지막 단계, Referral, 추천 단계에서는 바로 이렇게 기존의 소비자가 다른 사람에게 우리 서비스를 추천하는지를 분석하는 단계다. SNS, 온라인 커뮤니티 등의 올라온 자발적인 언급, 공유, 추천 수 등을 살펴보고 추천 가입률을 핵심 지표로 삼는다. 더 많은 추천 가입을 이끌어내기 위해 추천을 통해 추가 베네핏을 제공하는 이벤트 등을 진행할 수도 있다.
물샐틈없이 유입된 고객을 전환까지 끌어가는 데이터 분석 기법, AARRR 프레임 워크에 대해 알아보았다. 이렇게 꼼꼼한 데이터 분석을 통해 알아낸 문제점은 반복적인 아이디어 도출과 테스트의 그로스 해킹 4단계 사이클을 통해 효율적인 서비스 개선으로 바꿀 수 있다. 드롭박스, 에어비앤비, 우버 등은 찾아낸 문제점을 어떻게 소구점으로 바꿔냈는지를 알고 싶다면, 엠포스의 지난 컨텐츠 [그로스 해킹]을 살펴보길 추천한다.
