그로스 해킹 고객 이해하기(AARRR,코호트분석)
페이스북 그로스해킹 전략 예시
대략적인 그로스 해킹의 얼개를 이해 후, 실전으로 적용하기 위해서는 그로스 해킹을 시행 할 고객을 먼저 이해해야 합니다.
일반적으로 그로스해킹과 일반 마케팅이 차이라 함은 전통적 마케팅 기법과 달리 그로스 해킹은 서비스를 철저하게 분석하여 창의적인 전략을 수립하고 기술적으로 실행을 이끌어내고 성장을 이루어 내는 것입니다. 그로스 해킹은 단순히 새 사용자를 획득하고 트래픽을 늘리는데 집중하는 것이 아닌 "정말로 우리 제품을 사용 할" 실 사용자를 획득하는 그 일련의 과정을 말합니다.(데이터 토대로 가설을 세우고 입증해 나가는 과정)
이 모든 결과는 "고객을 이해하는 것"으로 부터 시작된다는 것을 잊지마세요.
고객 이해하기
고객 이해하기 예시 (페이스북)
질문 : 다른 플랫폼이 있는데도 불구하고 페이스북을 계속 쓰는 사람과 페이스북을 조금 쓰다 마는 사람들의 차이는 무엇인가?
페이스북의 그로스 해커의 통계 및 가설 검증 : 가입하고 나서 10일 이내 7명의 친구를 추가한 이용자가 페이스북의 가치를 이해하고 동시에 가장 상호작용을 많이하고 활발하게 서비스를 이용한다 (이 집단이 바로 페이스북이 기능을 만들때 고려해야 하고 캠페인을 해서 활성화해야 하는 주요 집단입니다.)
따라서 페이스북은 열흘 내에 7명의 친구를 추가할 수 있게끔 주소록 동기화 등 온갖 모든 방법을 동원하여 만들어주려고 노력하고 있습니다.
결국 원론으로 돌아가서, 페이스북은 자신들의 서비스 그 자체의 가치인 "소셜 플랫폼으로서 친구 활발하게 소통함"을 제대로 이해했고 이 가치를 높이기 위해 다양한 시도를 했던 것입니다.
하지만 고객을 이해하는 일은 많은 주관이 들어가기 때문에 쉽지만은 않습니다. 따라서 우리는 분석 방법을 이용해야 합니다.
이론 1 : AARRR 분석(해적지표)
AARRR 해적지표
Acquisition : 사용자가 서비스를 최초로 인지
Activation: 서비스 첫 사용
Retention: 사용자가 서비스를 재 사용
Revenue: 사용자가 서비스에 비용 지불
Referral: 사용자가 주변인에게 서비스 추천
이 과정을 나누어 분석하는 것을 AARRR분석이라고 합니다. 각 단계별로 남아있는 사용자 수를 그려보면 이렇게 깔때기 모양(아래로 갈수록 사용자의 수가 줄어드는 모양)을 취하고 있습니다.
이 분석법을 통해 우리가 알아야 할 내용은 우리가 우리의 사용자들을 하나의 덩어리가 아닌, 나누어 보아야 한다는 사실입니다. 그리고 우리는 사용자들과 점점 더 깊은 관계(RRR)를 만들어 나가야 합니다.
해당 이론에 따른 문제 인식 및 개선 예
인지 단계에 비해 활성화가 낮은 경우 : 서비스를 접했으나 그냥 바로 나가버리는 상황인데, 사용자들이 우리의 서비스를 한눈에 잘 파악할 수 있도록 웹사이트라면 서비스에 대한 명확하지만 한눈에 들어오게끔 수정 할 수 있고 앱이라면 핵심 기능을 강조하는 디자인을 사용할 수 있다.
2. 활성화 단계에 비해 재사용 단계의 비율이 낮은 경우 : 한번은 사용했지만, 지속적으로 사용하지는 않고 있음. 단순히 사용자에게 우리의 가치가 그다지 매력적이지 않아서 일수도 있지만, 서비스 자체를 잊어버린 경우도 있으므로 서비스 자체에문제가 있다면 서비스를 재설계 해야할수도 있고, 푸시 알림이나 이메일 알림으로 개선할 수도 있겠다.
궁극적으로 우리가 웹사이트던, 뉴스사이트던, 앱이던 간에 궁극적인 목표는 단계별 사용자 이탈 비율을 줄여야 한다는 것이다.
페이스북으로 보는 예시
AARRR단계 정의 : 페이스북 가치에 맞는 단계 정의
문제 인식:가입하는 비율에 비해 재방문 비율이 낮음 페이스북을 계속 쓰는 사람과 페이스북을 조금 쓰다 마는 사람들의 차이는 무엇인가?
데이터 분석: 두 집단 비교 분석
분석 결론: 가입하고 나서 10일 이내 7명의 친구를 추가한 이용자가 페이스북의 가치를 이해하고 동시에 가장 상호작용을 많이하고 활발하게 서비스를 이용한다(Retention 증가)
적용: 10일 이내에 7명의 친구를 만들어 주니까 가입 후 지속적으로 재사용(Retention) 비율이 증가
코호트 분석
코호트란 통계에서 같은 인자를 공유하는 집단을 의미합니다. 예를 들어 "특정 기간 내 가입한 사용자" 등을 하나의 집단으로 엮어 시간에 따른 변화를 측정할 수 있습니다.
(예를 들어, 10주간 각 주 별로 가입한 사용자들이 가입 후 일주일이 지날 때마다 서비스에 얼마나 남아 있는지에 대한 정보 분석이 가능합니다. 만약 주로 3주차에 사용자가 급격히 감소한다면. (우리서비스가 게임이라면) 3주면 우리 게임에 있는 모든 콘텐츠를 소비하고 떠난다는 것을 의미하고 따라서 해결책으로 3주차 이후에 사용자들이 다시 우리 게임으로 돌아오게끔 하는 전략을 세울 수 있습니다.)
가입한 사용자 - 라는 집단 정의 뿐만 아니라, 플랫폼 또한 그 집단이 될 수 있어, 시간 추이별 어느 플랫폼으로 부터 유입된 사용자가 더 오래 남아 있는지도 파악할 수 있습니다.
페이스북을 예로 들어 코호트 분석을 설명
현 단계에서 AARRR분석을 통해 10일동안 7일의 친구를 만드는 것이 중요함은 인지했다.
1. 코호트 설정 : 가장 좋은 방법을 도출하기 위한 두 집단 정의
1) 새 사용자가 전화번호부에 있는 친구들에게 친구 신청을 하게 하는 집단
2) 전화번호부에있는 친구들에게 당신의 친구가 새 사용자로 가입했으니 친구 신청을 하라고 알리는 집단
2. 데이터 누적
3. 데이터 비교 :누적데이터를 분석항 어떤 방법이 더 효과적이었는지 확인한다.
4. 결론 적용: 더 성과가 좋은 방법을 전략으로 채택한다.
다음 포스팅에서는 AARRR분석과 코호트 분석시, 가장 많은 실수를 범하게 되는 행동적 지표와 허상적 지표에 대해서 이야기 나누도록 하겠습니다.!
