[AARRR] #1.Acquisition (고객유치)

1. AARRR이란?

출처: https://pathmonk.com/what-is-the-pirate-funnel-the-aarrr-framework-explained/

 

AARRR은 유저의 서비스 이용 흐름을 기반으로 하는 지표 관리 기법입니다.

AARRR은 지표 관리를 위한 5가지 카테고리의 앞글자를 따 만들어진 이름인데요, 각 카테고리는 아래와 같습니다.

• Acquisition (고객 유치): 사용자들을 어떻게 데려올 것인가?
• Activation (활성화): 사용자들이 우리 서비스의 핵심 기능을 잘 사용하는가?
• Retention (유지): 사용자들이 우리 서비스에 지속적으로 방문하는가?
• Revenue (수익): 사용자들이 우리 서비스의 핵심 기능을 사용하기 위해 결제를 하는가?
• Referral (추천): 사용자들이 우리 서비스를 주변 지인들에게 소개, 추천하는가?

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1.1. AARRR의 등장배경

1.1.1. 기존의 지표 관리 기법 : Task-based

과업기반 지표관리 (Task-based)
(선) 업무 정의 ➡️ (후) 지표 관리

 

기존에는 과업 기반(Task-based) 방식으로 지표를 관리했습니다.각 조직별로 담당하는 업무를 먼저 정의한 후, 해당 업무를 통해 발생하는 수치들을 지표화해서 관리하는 방식이었죠.

 

Task-based 예시

영업부서의 지표관리를 예로 들어보겠습니다. 영업 담당자들은 고객을 설득시켜 계약을 성사시키는 역할을 합니다. 이들에게는 계약 건수와 상담을 통해 계약으로 전환된 비율이 중요합니다. 따라서 영업부서에서는 계약 건수, 상담/계약 전환율이라는 KPI를 정의해 관리할 수 있겠죠. 이는 영업부서의 담당 업무인 '고객 상담'과 '계약 성사'를 바탕으로 발생되는 수치들을 지표화해서 관리한 것입니다.

 

Task-based 방식의 한계

그러나 과업 기반으로 지표를 관리할 때는 전사적 관점에서 중요한 지표를 판단하기 어렵다는 단점이 있습니다. 팀별로 중요 지표를 이미 뽑아 놓은 상태에서 전사적으로 어떤 지표를 우선시 해야할지 결정하기는 어렵기 때문이죠.  또한 과업기반 지표는 사업의 성장을 위해서 활용되기보다는 개인의 업무 성과를 확인하기 위해 사용되곤 합니다. 따라서 사업의 성장에 크게 도움이 되지 않을 수 있습니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 나온 지표관리 방식이 바로 AARRR입니다.

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1.1.2. 새로운 지표 관리 기법:  AARRR

과업기반 지표관리의 단점을 보완하기 위해 나온 AARRR은 프레임워크 기반의 지표 관리법입니다. 부서별, 부분적으로 관리했던 지표관리 방식에서 벗어나 전사적인 지표 즉, 서비스의 이용 흐름(퍼널)에 따라 지표를 책정하는 방식입니다.

AARRR
(선) 지표 정의 ➡️ (후) 업무 결정

 

과업기반 지표는 먼저 업무를 정의하고 그에 따라 지표가 파생되는 형태였습니다. 이와 반대로 AARRR은 서비스 전반에 걸친 핵심 지표를 먼저 정의하고, 해당 지표를 원하는 방향으로 움직이게 하기 위해 필요한 업무를 결정하는 방식입니다. 

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1.2. AARRR의 유의할 점

* AARRR 지표관리 시 핵심이 되는 활동은?

AARRR 지표 관리를 실행할 때 핵심이 되는 활동은 지표를 측정하는 단계가 아닙니다. 이미 정해진 지표를 측정하고 관리하는 것보다는 서비스 카테고리 별로 지표를 발굴/개선하는 과정이 중요합니다. 카테고리별로 유의미한 지표를 선정하고, 해당 지표를 개선하기 위한 실험을 어떻게 진행할지 결정하는 단계죠. 

 

* AARRR 방식으로 지표 관리 시 퍼널 순서대로 관리하는 것이 좋을까?

고객 유치 > 활성화 > 유지 > 수익 > 추천 단계로 지표를 관리한다면, 활성화와 유지율이 개선되지 않았는데 고객유치를 개선하는 상황이 벌어지겠죠. 기존의 유저들이 활성화되고 유지될 수 있는 방안을 고안하지도 않은 채 새로운 고객을 유치하려 한다면 충실한 유저들마저 등을 돌려버리게 됩니다. 따라서 활성화, 유지율 ▶ 유치, 추천 ▶ 수익화 순으로 개선하는 것이 좋다고 합니다.

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2. AARRR:  #1. Acquisition (고객 유치)

2.1. 고객 유치의 핵심

고객 유치는 사용자를 우리 서비스로 데려오는 것과 관련된 활동입니다. 기업은 고객을 유치하기 위해 다양한 채널과 캠페인을 활용합니다. 그리고 채널과 캠페인별 성과를 측정하여 마케팅 전략을 수립하고 예산을 배분합니다.

 

고객 유치 과정에서의 핵심은 고객 유치에 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 그러므로 채널의 성과와 가치를 정확히 판단하는 것이 중요하고, 그 결과 고객 유치 성과가 좋은 채널에 더 많은 마케팅 비용을 투자할 수 있겠죠.

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2.2. 사용자 구분

우리의 서비스의 유입 트래픽 중에서 파라미터 값을 기반으로 유저를 구분할 수 있습니다.

• Organic User: 자발적으로 서비스를 찾아오는 고객 (검색엔진 유입, 웹사이트 직접 방문 등)
• Paid User: 비용을 집행한 마케팅 활동을 통해 찾아온 고객 (sns 광고, 인플루언서 협업 등)

 

이때 주의할 점은 만약 파라미터가 없는 경우, 즉 유입 경로가 제대로 식별되지 않은 경우엔 Organic user로 분류가 되어버립니다.

유입 경로가 정확하게 파악되지 않은 유저가 증가함에 따라 총 Organic user 수가 증가했을 때 이를 '아! 우리 서비스의 충성도 높은 고객이 늘어났구나!'라고 잘못 해석하면 안 되겠죠. 따라서 채널별 성과와 가치를 정확하게 판단할 수 있도록 가능한 많은 트래픽을 식별할 수 있어야 합니다.

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2.3. 핵심 미션

정리해 보자면 Acquisition 단계에서 우리가 풀어야 할 핵심 미션은 다음과 같습니다.

• 어떻게 하면 트래픽을 가능한 정확하게 추적할 수 있을까?
• 고객유치(Acquisition) 성과는 어떻게 추적할까?

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3. 핵심 지표: 고객 획득 비용 (CAC, Customer Acquisition Cost)

고객 획득 비용(Customer Acquisition Cost, CAC)
한 명의 사용자를 데려오기 위해 지출하는 평균 비용
= 마케팅 비용/가입 유저 수

 

고객 유치 성과를 측정하기 위해선 고객 획득 비용 지표(이하 CAC)를 사용할 수 있습니다. 이때 주의해야 할 점이 있습니다. 우리가 고객 유치 단계에서 얻고자 하는 것이 무엇이었을까요?  "마케팅 예산을 성과에 맞게 분배하기 위하여 채널, 캠페인 등 별로 정확한 성과를 측정" 하는 것입니다. 이때 채널/캠페인/날짜 등을 고려하지 않고 전체 마케팅 예산/ 전체 가입자 수로 CAC를 계산하면 우리가 원하는 정확한 성과 측정이 어렵습니다. 따라서 채널, 캠페인, 광고, 날짜별 데이터를 쪼개서 보는 것이 CAC 지표를 활용하는 것의 핵심입니다. 이를 통해 어떤 채널에서 어떤 캠페인으로 얼마의 기간 동안 얼마의 예산을 집행할 것인지 결정할 수 있겠죠.

 

CAC 지표에서 중요한 채널, 캠페인, 광고 별 유입 성과를 파악해야 하는 방법은 웹과 앱으로 구분됩니다.

웹에서는 UTM 파라미터를 통해, 웹에서는 어트리뷰션으로 파악할 수 있습니다.

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3.1. 웹사이트 유입 기여도분석:  UTM 파라미터 

온라인에서 유입 경로를 확인하기 위해 널리 사용되는 기능은 UTM 파라미터입니다.

이는 URL 뒤에 추가된 파라미터를 의미하는데요, 다음의 예시로 파라미터를 함께 살펴보겠습니다.

 

https://example.com/blog?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=march_updat

• https://example.com/blog : 블로그 주소
• utm_source=newsletter
  • utm_source: 어디서 유입되었는지?
  • newsletter: 뉴스레터로부터 유입됨
• utm_medium=email
  • utm_medium: 어떤 매체를 통해 유입되었는지?
  • email: 이메일이라는 매체를 통해 유입됨 
• utm_campaign=march_update
  • utm_campaign: 어떤 캠페인으로 유입되었는지?
  • march_update: 3월 업데이트 캠페인으로 유입됨

만약 고객 유입을 분석했을 때 위의 url로 유입한 유저가 있다면,  "이메일 뉴스레터로 진행했던 3월 업데이트 캠페인으로

블로그에 유입된 유저"라고 볼 수 있겠죠.

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3.2. 모바일앱 유입 기여도분석:  어트리뷰션(Attribution) 

온라인 유저 유입 분석에는 UTF 파라미터가 있다면 모바일 앱 유저 분석에는 어트리뷰션이 있습니다.  모바일 앱을 설치하는 과정을 생각해 보면 광고 링크 클릭 -> 앱스토어 이동 -> 설치의 과정을 거칩니다. 이때 링크 -> 앱스토어로 이동하는 과정을 거치면서 URL에 지정된 UTF 파라미터가 유실되기 때문에 앱 분석에서는 UTF 파라미터를 사용할 수 없습니다. 모바일 분석은 어트리뷰션을 통해 진행됩니다.어트리뷰션은 사용자가 앱을 설치하고 사용하는 데 어떤 채널이 기여했는지 식별함으로써 모바일 마케팅 성과를 판단하는 과정입니다.

 

분석 시 고려사항 ①. 어트리뷰션 윈도우 (Attribution Window)

어트리뷰션 윈도우

만약 사용자가 페이스북 광고를 클릭하고 앱을 설치했다면 페이스북 광고가 앱 설치에 기여했다고 판단할 수 있습니다. 이때, 페이스북 광고처럼 앱을 설치하는 데 영향을 미친 이벤트를 기여 이벤트라고 합니다.

어트리뷰션 윈도우란 기여 이벤트가 발생한 이후 어느 정도의 기간 내에 발생한 어트리뷰션을 해당 채널의 성과로 인정할 것인가를 의미합니다. 즉, 기여 이벤트~앱설치/실행까지 며칠 이내에 진행되면 광고 채널의 성과로 인정할 건데?입니다. 룩백 윈도우(Lookback window)라고도 합니다.

 

 

 

저는 스포티파이 어플을 매일 사용하니 스포티파이를 예시로 들어보겠습니다. 스포티파이의 네이버 광고채널의 어트리뷰션 윈도우를 7일이라고 가정해 봅시다. 즉, 유저가 네이버 광고를 클릭하고 앱설치/실행까지 7일 이내에 진행되어야 성과로 인정한다는 뜻입니다. 제가 네이버 광고를 클릭하고 8일 후 앱설치&실행을 했습니다. 저의 앱 설치가 어트리뷰션에 포함될 수 있을까요? 포함되지 않습니다. 어트리뷰션 윈도우인 7일을 초과했기 때문이죠.

 

기여 이벤트가 발생한 이후 어느 정도의 기간 내에 발생한 어트리뷰션을 해당 채널의 성과로 인정할 것인가? 에 대한 기준은 절대적인 것이 아닙니다. 따라서 각각의 상황에 따라 판단할 수 있어야 합니다.

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분석 시 고려사항 ②. 어트리뷰션 유형: Click-through & View-through

일반적으로 어트리뷰션은 광고 클릭에 의해 발생한다고 생각하지만 꼭 그렇지만은 않습니다. 네이버에서 본 광고에 좋은 인상을 받아 며칠 후에 앱스토어에 직접 들어가 앱을 설치할 수도 있지 않을까요? 광고를 클릭하지 않았더라도 광고 조회가 실제 앱 설치에 영향을 미쳤기 때문에 광고 클릭 외에도 광고 조회를 어트리뷰션으로 인정할 수 있습니다. 어트리뷰션은 클릭/조회 중 어떤 것을 통해 발생했는지에 따라 다음과 같이 유형을 분류할 수 있습니다.

• click-through: 광고 클릭을 통해 발생하는 기여
• view-through: 광고 조회를 통해 발생하는 기여

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분석 시 고려사항 ③. 어트리뷰션 모델 (Attribution Model)

스포티파이 예시처럼 어트리뷰션에 기여한 이벤트(네이버 광고클릭)가 단 하나라면 채널의 기여도 판단이 간단합니다. 1개의 채널의 기여도를 100%로 계산하면 되니까요. 그러나 일반적으로 앱 마케팅은 카카오, 네이버, 구글 등 주요 매체에서 동시다발적으로 진행됩니다. 따라서 앱 설치 1건이 발생하는 데 3~4개의 기여 이벤트가 발생하기도 합니다. 그렇다면 앱 설치는 어떤 광고의 기여로 판단해야 할까요?

 

여러 개의 어트리뷰션이 발생하는 경우 각 채널의 기여도에 대한 판단을 내릴 수 있게 하는 기준이 필요한데, 이를 어트리뷰션 모델이라고 합니다. 모델은 크게 싱글 & 멀티 터치 모델로 분류할 수 있습니다.

 

③-1. 싱글 터치 어트리뷰션 모델 

싱글터치 어트리뷰션 모델

• 퍼스트 클릭 모델
  • 첫 번째 매체의 성과를 100% 인정하는 방식의 어트리뷰션
  • 위의 예시에서는 첫번째 매체인 네이버 광고의 기여도를 100% 인정해줍니다.
• 라스트 클릭 모델
  • 마지막 매체의 성과를 100% 인정하는 방식의 어트리뷰션, 많은 어트리뷰션 툴에서 이를 기본으로 채택
  • 위의 예시에서는 마지막 매체인 유튜브 광고의 기여도를 100% 인정해줍니다.
• 특징
  • 장점: 단순, 기준이 명확하여 계산이 수월
  • 단점: 어트리뷰션을 지나치게 단순화해서 간접 기여 채널의 성과가 전혀 반영되지 않음, 결과 왜곡 가능성O

 

③-2. 멀티 터치 어트리뷰션 모델

멀티 터치 어트리뷰션 모델

• 선형 어트리뷰션 모델
  • 모든 매체에 동일한 가중치 부여
  • 멀티 터치 어트리뷰션의 가장 기본적인 형태
• 타임 디케이 모델
  • 모든 매체에 시간 흐름에 따른 가중치 부여
  • 최근에 발생한 이벤트일수록 높은 가중치 부여
• U 자형 모델
  • 모든 매체에 시간 흐름에 따른 가중치 부여
  • 가장 먼저 발생한 기여 이벤트와 가장 최근에 발생한 기여 이벤트에 동일한 가중치 부여
  • 즉, 서비스를 처음으로 인지시킨 채널 & 최종적인 전환에 직접 기여한 채널에 높은 가중치 부여

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4. 정리

지금까지 AARRR 중 첫 번째 카테고리인 Acqusition(고객 유입)을 살펴보았습니다. 학습 내용은 다음과 같이 크게 두 줄기로 요약할 수 있겠네요.

1. 채널/광고/캠페인 등 다양한 기준별 성과를 명확히 하기 위해 유입 경로를 자세히 살펴봐야 한다.
2. 유입 경로는 웹에선 UTM 파라미터, 앱에선 어트리뷰션을 통해 파악할 수 있다.
3. 어트리뷰션 분석 시에는 다양한 고려사항이 존재하며, 이를 결정하는 기준은 모두 다르다.

여기서는 3번이 가장 중요하다고 볼 수 있겠습니다. 어트리뷰션 분석에 대한 기준을 고안하기 위해선 다음과 같은 질문들을 스스로 그리고 팀원들과 나눠볼 수  있습니다.

• 각 광고 채널별로 어트리뷰션 윈도우는 얼마로 할 것인가? 
• 클릭-스루와 뷰-스루의 어트리뷰션 윈도우는 다르게 인정해야 할까? 
• 기여 이벤트가 여러 채널에서 발생하는 경우 어떤 어트리뷰션 모델이 적합할까? 
• 마케팅 캠페인의 성과를 판단하는 기준은 무엇으로 해야할까? ROAS? CAC? 
• 등등

Acquisition 부분을 공부하며 제가 느꼈던 점은 채널과 고객 특징 파악의 중요성 입니다. 너무 당연한 말이지만 가장 중요하다고 생각합니다. Acquisition 단계에서는 고객을 우리 서비스에 유치하는 것이 목적이므로 고객의 특성을 먼저 파악해야 합니다. 고객의 특성을 파악했다면 이제는 그 특성에 부합하는 광고 채널을 잘 매칭하기 위해 채널의 특성을 파악하는 것이 중요합니다. 채널의 지면, 주 사용자 층, 채널 광고와 사용자의 인터랙션 등 특성을 파악하여 전략적인 광고를 진행하는 것이죠.

 

실무에서 AARRR을 직접 사용해보진 못했지만 지금까지 학습한 내용을 바탕으로 실제로 적용해볼 수 있는 기회가 있으면 좋겠네요. 다음 포스트에서는 AARRR의 두번째 카테고리인 Activation, 활성화에 대해 다뤄보겠습니다. 존버, 열공!

지금까지 정독해주셔서 감사합니다!

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* 해당 포스트의 내용은 양승화님의 그로스 해킹 책 내용을 바탕으로 공부한 내용을 기록한 포스트 입니다.

https://www.yes24.com/Product/Goods/96576416