[정리] 고객유입분석 - Funnel & AARRR

📢 고객 유입 분석

• 제품에 유입된 순간부터 고객의 모든 행동 추적/예측해 전환율을 상승시키기 위한 가설을 세우고, 검증하는 분석 기법 (유입을 위해X)
• 이벤트(고객의 행동)에 따라 얼마나 많은 고객이 유입되고 이탈하는지 분석
• 사용자 행동을 이해하는 데 핵심적인 역할
• 이탈하는 행동을 확인하고 그에 따라 빠른 대응책 설립 가능
• 실질적으로 서비스의 운영과 관계되는 핵심 지표만을 추적 → PM의 빠른 의사결정에 도움

 

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 📢 Funnel

플래텀

• Process: 제품 노출 > 유저 유입 > 제품 내에서의 행동 > 최종 전환
  • 위 과정에서 사용자들의 행동을 지표로 추적
• Customer journey에서 핵심 단계 측정 및 그룹화 후 분석
• 지표
  • “전환율”
    • 목표: 잠재고객을 입소문 효과를 내는 핵심고객으로 전환하는 것
    • → 전환율 측정 ⇒ AARRR 기법
  • 이탈률
    • 이탈률이 낮으면 전환률이 높아질 확률 상승
    • 이탈률이 가장 높은 단계를 우선적으로 보수/고도화
• Funnel Process with FB
  1. 사용자 획득
  2. : MKT 비용 지불을 통해 초기 사용자 확보
  3. 사용자 활성화
  4. : MKT를 통해 유입된 사용자는 FB의 핵심가치 경험 (피드 열람, 다른 사용자와 관계 맺기)
  5. 사용자 유지/사용자 참여⇒ 참여율 지표(피드 게시, 댓글 등록, 공감 등의 행동) 추적 (SNS이기 때문에)
  6. : 지속적으로 활성화된 상태로 FB 이용 or 이탈 후 재방문
  7. 사용자 부활
  8. : 이탈한 유저가 있다면 mailing 등을 통해 재방문하도록 유도

💡 AARRR (해적지표)

GH기획

•  AARRR이란?
  • 유입율을 늘리고, 전환율과 전환 가치를 개선한다.
  • Funnel 분석이 스타트업에 맞춰 변형/발전된 프레임워크
  • 신규 프로덕트(가설) 구축 후 빠른 검증이 가능
  • Revenue ↔ Refferal 순서 바뀔 수 있음
  • Acquisuition (획득)
    • “어떻게 우리 제품을 처음 접하게 되는가?”
      • 지표: CPA, CAC, 신규 방문자 수, 신규 방문자 유입 경로
      • 모든 미세한 변화(스크롤, 버튼, 나가는지 등) 추적
    • ex
      • 오늘의집: 웹사이트 방문 > 앱 다운로드 > 회원가입 > 장바구니 > 구매 전환
    • Question
      • 가장 많은 트래픽을 가져오는 채널은?
      • 가장 가치있는 트래픽을 가져오는 채널은? (=고객 전환율이 높은 채널)
      • 가장 낮은 획득 비용을 가진 채널 (CAC가 낮을 수록 좋음)
  • Activation (활성화)
    • “사용자가 처음 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가?”
      • 지표: 웹사이트 트래픽, 체류시간, 페이지뷰, 회원가입율, 이벤트 참여율 등
      • 이탈률은 낮추고, 전환율은 높일 수 있는 방안 수립
    • ex
      • FB: 친구 7명 등록
      • Tw: 유명인 추천 → 30명 팔로우
      • Drb: 1개 파일 업로드
    • 긍정적인 경험(서비스를 좋다고 생각, 재방문 계기 등)을 제공하는 지점을 포착하는 단계
    • 정량화된 데이터 분석도 좋지만, 고객 인터뷰를 통해 가입/다운로드 후 미사용 이유에 대해 분석도 필요
  • Retention (재방문)
    • “제품/서비스 재사용률은 어떻게 되는가?”
    • 지표: 이탈율, 이탈 페이지, 회원가입 후 일자별 재방문율, 전체 재방문율
    • 얼마나 자사의 제품을 사용하기 위해 재방문/재구매 하는지
    • → MKT + product 성공과 귀결되는 내용
    • 고객 획득율 > 고객 이탈율 = GROWTH
    • cf. 반대의 경우 → MKT할 수록 손해 ⇒ 문제 해결 후 MKT하는게 효과적
  • Revenue (매출)
    • “최종 목적까지 잘 연결되고 있는가?
    • 지표: 구매 전환율, 매출, 주문 별 객단가
    • If 리텐션 퍼널까진 좋은데, 구매 전환이 없다 = 제품 구매 화면 or 제품 리스트업 등 판매하는 제품에 대한 재고 필요
    • LTV 는 ↑, CAC 비용은 ↓ (이상적인 비율은 3:1)
  • Referral (추천)
    • “사용자가 자발적 바이럴, 공유를 일으키고 있는가?”
    • 지표: 좋댓공 수, NPS, 바이럴 지표 (1 이상 = 성장중, 1 미만 = 정체)
      • 바이럴 지수 = (고객당 평균 추천 건수) * (추천 받은 사람의 전환률)
    • ex.
      • Drb: 친구 추천 → 16GB 무료 공간 제공
      • = 추천효과 + 사용자 lock in
      • 애니팡 하트, 토스 용돈 등
    • Question
      • 어떻게 하면 사용자들이 스스로 추천하도록 만들까?