AARRR 프레임워크 중 Activation을 중심으로
이 글은 책 <그로스 해킹> (양승화 지음)과 토스 PO SESSION의 내용을 엮어, 그로스 해킹의 근간이 되는 AARRR 프레임워크에 대해 정리한다.
이 글의 많은 부분은 책과 토스 세션에서 인용했음을 밝힙니다.
목차
1. 활성화 퍼널 구성하기
2. 활성화 퍼널 개선하기
AARRR에서 활성화 (Activation)는 '사람들은 어떻게 서비스의 핵심 가치에 대한 첫 번째 행복한 경험을 하게 되는가?'에 관한 레버다. 따라서 활성화에 관한 핵심 과제는 활성화 퍼널 (Activation Funnel)을 개선하여 고객이 서비스의 핵심 가치를 더 많이, 더 쉽게 경험할 수 있게 만드는 것이다.
퍼널 (Funnel)이란 선후 관계에 있는 이벤트 사이의 단계를 세분화한 것이며, 전 단계에서 다음 단계로 넘어가는 비중인 전환율을 단계별로 기록한 차트 형태로 시각화할 수 있다. 첫 단계에서 마지막 단계로 갈수록 전환율이 점점 작아져 깔때기 (Funnel) 모양이 되기 때문에 이런 이름을 갖는다.
즉, 활성화 퍼널은 사용자가 서비스에 진입하여 서비스의 핵심 가치에 도달하기까지의 여정을 단계별로 나타낸 것을 의미한다.
활성화 퍼널을 잘 개선하는 것은 활성화 퍼널을 잘 구성하는 것부터 시작한다.
활성화 퍼널을 구성하는 핵심 요소는 다음과 같은 세 가지로 추릴 수 있다: 핵심 가치, 단계, 전환율.
사용자가 활성화됐다는 것은 사용자가 서비스의 핵심 가치에 대한 첫 번째 행복한 경험을 했다는 것이다. 즉, 활성화 퍼널을 구성하기 위해서는 서비스의 핵심 가치에 대한 정의가 우선적으로 필요하다.
이 시리즈의 첫 번째 글에서 말했듯이, 서비스의 핵심 가치, 또는 그것의 더 구체적인 범주인 아하 모먼트 (Aha Moment)는 리텐션 (Retention)을 분석하여 찾아낼 수 있다. 따라서 핵심 가치를 정의하는 구체적인 방법은 다음 글에서 다룬다.
핵심 가치를 정의했으면, 사용자가 서비스에 진입하여 핵심 가치에 도달하기까지의 단계를 세분화해야 한다.
이때 핵심은 맞닿아 있는 단계의 전환율의 격차가 크지 않도록, 가능한 잘게 세분화하는 것이다. 전환율의 차이가 크면 전환이 된 유저와 되지 않은 유저의 차이를 제대로 파악하기 어렵기 때문이다. 만약 전환율의 격차가 크다면 단계를 화면 단위가 아니라 버튼 단위까지 쪼개야 한다. (이는 Amplitude와 같은 이벤트 기반 트래킹 툴을 활용하면 가능하다.)
책에서는 전환율을 사용자 기준으로 측정했을 때와, 트래픽 기준으로 측정했을 때를 구분하여 설명한다.
가령 사용자 A가 상품을 5번 조회하여 1개를 구매하고, 사용자 B가 상품을 5번 조회하고 구매하지 않았을 때를 생각해 보자. 이때 사용자 기준 전환율은 2명 중 1명이 구매했으므로 50%이고, 트래픽 기준 전환율은 10번 조회 중 1번 구매했으므로 10%이다. (이 외에도 조회한 상품 수를 기준으로 하는 등 전환율은 다양하게 정의될 수 있다.)
이에 대한 일반적인 선택은 사용자 기준 전환율이라고 보면 된다. 만약 UX/UI 측면에서의 개선점을 찾고 싶다면 트래픽 기준 전환율이 유용할 수 있다.
토스 세션에서는 전환율과 관련하여 조금 더 생소하고 신기한 개념을 제시했다. 바로 전환율을 측정하는 기간을 고려하는 것이다.
토스 계좌 등록 전환율의 경우 한 세션에서는 (한 번의 앱 실행에서는) 35%였으나, 기간을 한 달 정도로 잡았을 때는 65%였다고 한다. 즉, 가입했을 때 바로 계좌를 등록한 유저만 고려했을 때는 그다지 많지 않았지만, 한 달 안에 등록한 유저까지 고려했을 때는 상당히 많았던 것이다. (상식적으로도, 계좌를 등록하고 싶은데 당장 시간이 나지 않아서 여유가 생겼을 때 등록하는 사람들까지 고려하는 게 맞다.)
활성화 퍼널을 개선하는 것을 단계별 전환율을 높이는 것과 혼동하면 안 된다. 활성화 퍼널을 개선하는 것은 더 많은 유저가 더 쉽게 서비스의 핵심 가치를 경험하도록 하는 것이다. 전환율을 개선하는 것은 그 수단이 될 수 있을 뿐, 목적이 되어선 안 된다.
그렇다면 구체적으로 어떤 방법을 통해 활성화 퍼널을 개선할 수 있을까?
토스 세션에서는 이미 위에서 이 부분과 관련된 핵심적인 내용에 대해 말했다. 그것은 단계별 전환율의 격차가 크지 않도록 구성하여, 전환이 된 유저와 되지 않은 유저의 결정적 차이, 즉 트리거 포인트 (Trigger point)를 분석하는 것이다. 구체적이진 않지만, 서비스마다 핵심 가치는 다르기 때문에 일반화할 수 없는 영역이라고 생각한다.
반면 책에서는 몇 가지 구체적인 방안들을 제시한다. 이것들은 활성화 퍼널을 개선하기 위해 고려할 수 있는 방법, 예시 정도로 이해할 수 있다.
개인화
사용자 개개인의 맥락에 맞는 정보를 보여주는 것
ex) 사용자의 이름 명시하기, 최근에 본 상품 혹은 비슷한 상품을 본 사람들이 구입한 상품 보여주기
UX/UI 개선
CRM 활용
이메일, 푸시, 인앱 메시지 등을 적절히 활용하는 것
단계 수 줄이기
전환율을 높이는 것보다 퍼널에 속한 각 단계의 수를 줄이는 것이 더 효과적일 수 있음
ex) 전환율이 50%인 5개의 단계로 이뤄진 퍼널 < 전환율이 20%인 2개의 단계로 이뤄진 퍼널
퍼널 재설계
ex) 온라인 안경 판매 서비스인 와비 파커 (Warby Parker)는 '주문 - 결제 - 배송'이라는 일반적인 퍼널을 '주문 - 배송 - 결제'로 혁신하여 구매 전환율을 극적으로 상승시킴
책에서는 한편 이런 개입은 역효과를 낼 수도 있으며, 반드시 정교한 검증 하에 맥락에 맞게 사용할 것을 강조한다.
여기까지 AARRR 중 Activation의 핵심 과제에 대한 내용을 다뤘다. 다음 글에서는 Retention에 대해 다룰 것이다.