퍼널 분석 및 코호트 관리
티끌을 모은 태산 같은 개선
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퍼널 분석
사용자가 서비스를 사용하면서 마주하는 각 단계 별 전환율을 숫자로 나타내는 것 (Funnel; 깔대기)
일반적으로 AARRR 이라는 Metric으로 표현 함
코호트 (Cohort)
공통적인 특성을 가진 사람들의 집단 (성별, 연령대, 지역, 가입일, 유입 채널, 가입 시기 등)
코호트 별로 특정 지표를 비교하면서 분석할 수 있음
퍼널 분석 = 우리 서비스가 어느 부분이 취약한지, 어디서부터 개선을 해야 할지 알려주는 도구
코호트 분석 = 사용자 그룹 간의 차이를 비교해보며 의사결정에 대한 피드백을 얻을 수 있는 도구
AARRR?
Acquisition : 획득 (방문자수)
Activation : 실행 (가입율, 이탈율)
Retention : 재방문, 잔존율 (재방문자수)
Referral : 공유, 추천
Revenue : 수익 (구매전환율)
Acqusition - Activation 과정의 퍼널 예시
광고 노출 (1,000,000) > 광고 클릭 (10,000) > 앱스토에서 앱 설치 (5,000) > 게임 시작 (4,000)
클릭율 1% - 설치 실행율 50% - 게임 실행율 80%
이탈율이 가장 큰 부분부터 개선해나가기
비용 대비 효과를 감안한 가성비 높은 개선 구간부터 개선하기
동일한 숫자라만 앞쪽 단계부터 개선해나가기 (뒷쪽으로 떨어지는 숫자가 많아지기 때문)
Retention = 재방문율
서비스 운영에 가장 중요한 지표 중 하나 (Day1, Day7, Day30, Day 180 등)
서비스 개편 시점 이전/이후 가입한 고객들을 집단(Cohort)으로 묶어 리텐션 값을 비교하며 분석
와이즐리
퍼널 상의 가장 큰 병목 구간
첫 구매에서 두번째 구매로 넘어가는 구간 (두번째 구매 전환율 60%)
접근방식 1 : 첫 재구매율의 하위 지표를 올린다. (Funnel 관점의 접근)
접근방식 2 : 이 지표가 높은 고가치 고객의 비중을 늘린다. (Cohort 관점의 접근)
크몽
퍼널 상의 가장 큰 병목 구간
초기에는 구매전환 (무형 서비스로서의 추상성)
결제 후 구매 취소율이 높았기 때문에 서비스를 상품화하는데에 집중
무형의 서비스를 카테고리화 + 규격화해서 상품화 함
30-40% 취소율이 10% 이하로 떨어짐
이후로는 재구매율 (목적성 구매로 인한 낮은 재구매율)
한번 거래 할 때 제대로 된 거래를 만들어주는 것에 먼저 집중
한번 거래 후 Cross-Sell을 늘려 ARPU를 늘리는데 집중
어떤 한 가지 숫자만 개선한다고 숫자가 올라가지 않는다
특정 지표를 올리기 위한 정답은 없다. 어떤 지표를 올리기 위해선 기능적인 부분의 개선도 필요하지만, 고객 경험(제품, UX 등)이나 커뮤니케이션 방식(광고 소재, 문구 등) 등 다양한 방식의 접근이 필요하다. 또한 여러가지 액션을 통해 한번에 몇 십 퍼센트의 드라마틱한 개선을 기대하지 말아야 한다. 2%-3%의 개선을 쌓고 모아야 종국엔 20-30%의 개선을 이뤄낼 수 있다.
지표를 개선할 때엔 개선하고 싶은 지표를 명확히 설정해야 한다
UI를 개선하던 마케팅 문구나 시안을 변경하던, 무언가 변화를 주고 변경을 할 때 생각보다 '지금 내가 어떤 지표를 개선하고자 하는가?'에 대한 목표 의식을 잊고 있는 경우가 많다. 우리가 개선할 수 있는 지표의 종류는 생각보다 많지 않다. Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue. 내가 지금 하는 행동이 이 중 어떤 지표를 어떻게 개선할 수 있을지에 대한 목표를 늘 명확히 설정해야 한다.
