고객 라이프사이클 기반으로 서비스를 어떻게 확산하고, 무엇을 개발하면 좋을지 파악
가치있고 실행가능한 목표 (지표) 설정에 사용
AARRR
Acqusition (유저 획득) : 유저를 어떻게 데려올 것인가 / 유저들이 어떻게 우리 서비스를 접하게 되었는가
Activation (활성화) : 유저에게 긍정적인 경험을 제공하는가
Retention (리텐션) : 유저들이 다시 서비스를 찾는가
Revenue (수익화) : 유저들로 하여금 매출 (수익) 이 발생하는가
Referral (추천) : 유저들이 다른 이들에게 공유 (확산) 하는가
1. Acquisition (유저 획득)
유저를 어떻게 데려올 것인지 --> 유저 획득에 기여한 채널이 무엇인지
[지표]
- 트래픽
- 신규 방문자 수
- DAU
- MAU
- 앱 설치
- CPA (Cost Per Aquisition. 특정 액션 전환에 지출된 비용)
- CAC (Customer Aquisition Cost, 한 명의 유료고객 확보 위해 지출된 비용)
2. Activation (활성화)
유저들이 서비스의 주요 경험을 하도록 함 --> 유저가 서비스 내에서 긍정적인 경험을 하는지
[지표]
- Page View (PV)
- Duration Time (체류시간)
- 서비스 주요 지표
- Aha-moment (Wow-moment)
[Aha-moment]
서비스에서 신규 유저가 처음으로 가치를 느끼는 순간 (이 행동을 하면 유저의 이탈 가능성이 확 주는구나!)
" 특정 행동 x를 y일 이내 z번 한다 "
<Aha-moment 찾기>
1. 최종 목표 action을 수행한 유저의 리텐션
ex) 최종 목표가 결제인 경우, 결제 유저의 리텐션
2. 후보 행동 선발
충성 고객이 어떤 액션을 하는지 확인
3. 아하모먼트 찾기
대다수 유저의 전환점이 되는 action 찾기
- Retain (%) = 특정 action을 한 유저 중 남아있는 유저 / 특정 action을 한 유저
- Action (%) = 남아있는 유저 중 특정 action을 한 유저 / 남아있는 유저
Retain (%) 가 낮다 --> 특정 action을 한 유저가 많아도 그 action을 한 유저 중 남아있는 유저가 적다는 뜻 --> 리텐션에 유의미한 변화를 주지 못함
Action (%) 이 낮다 --> 남아있는 유저 중 특정 action을 한 유저가 적다는 뜻 --> 리텐션이 높은 action이어도 대부분 하지 않기 때문에 action을 행하기 어렵거나 매력적이지 않을 가능성이 큼
Funnel 분석
Funnel : 사용자들이 서비스 진입 후 특정 기능을 사용하기까지의 여정
3. Retention
유저들이 어떻게 하면 재방문할까? --> 유저들이 계속 핵심 액션을 수행하는가?
[지표]
-리텐션 --> 제품 특성에 따라 측정 주기 및 방법이 달라짐
주기
유저가 제품을 얼만큼의 간격으로 사용하는지
메신저, SNS --> Daily Retention
배달, 숙박, 라이프스타일 --> Weekly / Monthly Retention
구인구직, 연말정산 --> Yearly Retention
측정방법
| 방법론 | 클래식 리텐션 (Classic Retention) | 롤링 리텐션 (Rolling Retention) |
| 특징 | 가장 일반적인 방법 첫 방문 후 N일에만 재방문하는 유저 비율 |
첫방문 N일과 그 이후 재방문하는 유저 비율 |
| 장점 | 이해하기 쉬움 | 계산 쉬움 |
| 단점 | 특정 이벤트의 영향을 많이 받음 (휴일, 대규모 마케팅 등) | 리텐션이 계속 바뀜 |
| 서비스 | 메신저, SNS | 여행, 구인구직 |
4. Revenue
유저로 하여금 얼마나 수익이 발생하는가?
[지표]
- ROI (Return On Investment, 투자 자본 수익률)
(순이익 / 투자액) * 100
- ROAS (Return On Advertisement Investment, 광고 투자 수익률)
(광고 매출 / 광고비) * 100
- ARPU (Average Return Per User, 유저당 평균 매출)
(매출 / 유저수) * 100
** 유저에 대한 정의를 명확히 해야 함 (가입 유저? 결제 유저? 로그인 유저?)
- LTV (Life Time Value, 유저 생애 가치)
ARPU / 이탈률
5. Referral
- 유저가 다른 이들에게 추천 (공유) 하는가
- 추천 (공유) 으로 유입된 유저 --> 신규 유저 획득 비용 절약 가능
Cohort 분석
- Cohort : 동일 기간동안 동일 특성을 가진 사람들을 그룹화한 것
- 서비스 개선 방향 제시, 핵심 유저 발굴