[AARRR] #2.Activation (활성화)

2025.03.18 - [#2. Data Analysis/#2.1. 분석 방법] - [개념] AARRR #1.Acquisition (고객유치)

[개념] AARRR #1.Acquisition (고객유치)

지난번 포스트에서는 AARRR 지표 관리 방법 중 첫 번째 카테고리인 Acquisition, 고객 유치를 다뤄봤습니다. 고객 유치 단계에서 활용할 수 있는 지표인 CAC와 웹, 앱 어트리뷰션 분석 시 고려해야 할 사항들을 다뤄보았었는데요, 이번 포스트에서는 AARRR의 두 번째

카테고리인 Activation, 활성화에 대해 다뤄보겠습니다.

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1. 활성화 (Activation)

활성화(Activation)
고객 유치를 통해 데려온 사용자가 우리 서비스의 핵심 가치를 경험하게 만드는 것

AARRR에서 고객 유치의 다음 단계는 활성화입니다. 활성화 단계에서 포인트는 고객이 우리 서비스의 핵심 가치를 경험하는 것입니다. AARRR의 첫 번째 카테고리인 고객 유치 단계로부터 유입된 사용자가 서비스에 잘 안착하여 마지막까지 전환되게 하는 것은 매우 어렵습니다. 이들이 중도 이탈하지 않도록 어떻게 해야 할까요? 핵심은 퍼널(Funnel) 분석에 있습니다.

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2. 퍼널 분석

(좌)깔대기 & (우)퍼널분석 (출처: https://matomo.org/blog/2024/01/funnel-analysis/)

 

사용자들이 서비스에 진입하고 나서 최종적인 핵심 기능에 접근할수록 사용자 수가 줄어드는 게 일반적입니다. 예를 들면 쇼핑 플랫폼인 지그재그에서 유저들에게 할인 쿠폰을 뿌려 어플에 100명이 접속한다고 하더라도 최종적인 상품 구매까지 이르는 사람은 10명 이내일 수 있습니다. 우측 그림에서도 확인할 수 있듯이 사이트 방문자를 100%로 봤을 때 구매까지 이른 고객은 3%에 불과하죠. 이런 과정을 도식화했을 때 깔때기와 유사하다 하여 퍼널 분석(Funnel)이라 불립니다. 퍼널 분석은 사용자들이 최종 핵심 기능까지 경험하는 단계를 도식화하고 각 단계의 전환율을 측정, 분석하는 과정으로 진행됩니다.

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2.1. 퍼널 분석의 고려 사항

퍼널 분석을 진행할 때는 다음의 세 가지 요소를 고려해야 합니다. 지금부터 세 가지 고려 사항에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.

• (2.1.1) 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가?
• (2.1.2) 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하였는가?
• (2.1.3) 코호트(Cohort)에 따른 퍼널별 전환율을 보고 있는가?

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2.1.1. 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가?

퍼널 분석을 진행할 때 가장 먼저 고려해야 할 사항은 퍼널의 세부 단계를 정의하는 것입니다. 즉, 핵심 가치와 핵심 가치까지 연결되는 단계를 우선적으로 정의해야 합니다.

 

① 핵심 가치 정의  

퍼널 분석은 사용자들이 최종 핵심 가치를 경험하는 단계의 전환율을 분석하는 과정입니다. 따라서 퍼널 분석을 위해 우선적으로 해야 할 것은 우리 서비스의 핵심가치를 구체화하고, 사용자들이 핵심 가치를 경험하는 순간을 정의하는 것입니다.

 

핵심 가치란 사용자가 우리 서비스를 이용하면서 목적했던 바를 달성하거나 기대를 충족하는 순간을 의미하며, 아하 모먼트(Aha mooment), 머스트 해브(Must have)라고도 불립니다. 핵심 가치는 서비스 제공자가 아니라 사용자의 입장에서 정의해야 합니다. 음악 스트리밍 서비스에서 취향 추천 플레이리스트가 사용자의 음악 취향과 완벽하게 맞아떨어질 때, 클라우드 서비스를 통해 pc에서 작업하던 파일을 스마트폰에서 바로 이어서 작업할 수 있을 때처럼 사용자가 우리 서비스의 가치를 온전히 경험할 수 있는 순간이 바로 핵심 가치입니다. 개념만 들으면 잘 이해가 가지 않습니다. 😨 지그재그의 예시를 같이 살펴보며 그들의 핵심가치를 살펴볼까요?

 

 

(1) 지그재그 홈화면

(2) 상품검색 (3) 상품비교 (4)Z결제

 

 

(1) 번 사진은 지그재그 앱을 방문하면 바로 보이는 홈화면입니다. (2) 번은 특정 상품을 검색했을 때 보이는 화면이고 (3) 번은 비슷한 상품을 보여주는 화면입니다. 마지막 (4) 번은 결제화면입니다. 결제하기까지를 경험하며 느낀 지그재그의 핵심 가치는 다음과 같습니다.

• (1) 번사진 : 000님을 위한 추천 아이템 ➡️ 저의 취향에 맞는 추천을 해주다니... 개인화 서비스를 제공하네요? ➡️ 개인화 추천
• (2) 번사진: 직진배송 ➡️ 직진배송 태그가 달려있는 아이템을 구매하면 바로 내일에 빠른 배송을 받을 수 있네요! ➡️ 빠른 배송
• (2) 번사진: 상품검색 ➡️ 니트를 검색했더니 다양한 상품을 보여주네요! ➡️ 다양한 상품 큐레이션
• (3) 번사진: 비슷한 상품 ➡️ 비슷한 디자인의 다양한 상품들의 가격을 비교할 수 있어요! ➡️ 쉬운 가격 비교
• (4) 번 사진: Z결제 ➡️ 여러 쇼핑몰의 상품을 장바구니에 담아 한번에 결제할 수 있어요! ➡️ 편리하고 빠른 결제

 

② 크리티컬 패스(Critical Path) 정의

서비스 진입 ~ 핵심 가치를 경험하기까지의 경로를 크리티컬 패스(Critical Path)라 합니다. 사용자가 핵심 가치를 경험하는 순간을 정의했다면 다음은 크리티컬 패스를 정의해야 합니다. 역시나 지그재그를 예시로 들어보겠습니다. 지그재그의 핵심 가치를 경험하기 위해 사용자는 어떤 단계를 반드시 거쳐야 할까요?

 

먼저 개인화 추천은 홈화면에 들어가면 경험할 수 있습니다. 다양한 상품 큐레이션, 쉬운 가격비교는 상품 조회 페이지에서, 그리고 직진배송 여부는 상품의 상세페이지에서 확인할 수 있습니다. 마지막으로 Z결제는 결제 페이지에서 경험할 수 있겠죠? 그렇다면 지그재그의 핵심 가치를 경험하기 위해 사용자는 아래의 단계를 반드시 거쳐야 한다고 볼 수 있겠습니다. 따라서 아래의 각 경로가 지그재그 서비스의 크리티컬 패스인 것입니다.

• 앱 방문(홈화면)  ➡️ 상품 조회 ➡️ 상품 상세페이지 ➡️ 결제하기

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2.1.2. 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하였는가?

전환율 측정은 퍼널분석의 핵심입니다. 이론상으론 전환율은 일반적으로 전체 중 전환된 비율로 간단하게 구할 수 있습니다. 그러나 현실은 조금 더 복잡합니다. 지그재그에서 팩을 구매하는 저의 상황을 예시로 들어볼게요!

(좌)지그재그 상품페이지 (우)지그재그 쿠폰페이지

 

지그재그에서 팩을 구매하려고 합니다. 상품을 클릭하면 좌측 사진과 같이 팩 상품 페이지가 나오게 됩니다. 그런데 '15,120원 쿠폰할인가'라고 적혀있는 것을 보아하니 쿠폰이 있나 봅니다. '쿠폰 받기' 버튼을 클릭하면 우측 사진과 같이 쿠폰 페이지로 이동하여 쿠폰을 받을 수 있습니다. 쿠폰을 받은 후엔 다시 상품 페이지로 넘어와 '구매하기' 버튼을 눌러 결제를 해야 합니다. 이 과정에서 나올 수 있는 유저의 행동 기록이 아래와 같다고 봅시다. 이러한 유저의 행동 로그가 기록되어 있다면 '상품페이지→ 결제'로 이어지는 단계의 전환율을 어떻게 계산할 수 있을까요?

• [사용자 1] 상품 페이지 ➡️ 쿠폰 페이지 ➡️ 상품 페이지 ➡️ 결제완료
• [사용자 2] 상품 페이지 ➡️ 쿠폰 페이지 ➡️ 상품 페이지 ➡️ 결제완료
• [사용자 3] 상품 페이지 ➡️ 쿠폰 페이지 ➡️ 상품 페이지 ➡️ 결제완료
• [사용자 4] 상품 페이지 ➡️ 쿠폰 페이지 ➡️ 상품 페이지 ➡️ 결제완료
• [사용자 5] 상품 페이지 ➡️ 쿠폰 페이지 ➡️ 이탈

 

① 트래픽 기준 전환율 (페이지 노출 수 기준)

트래픽을 기준으로 한 전환율은 상품 페이지와 결제 페이지를 기준으로 계산합니다. 즉, 노출된 상품 페이지 대비 결제 페이지 수를 계산하여 전환율을 산출합니다. 이때 사용자 1~사용자 5까지 상품페이지는 총 9번 노출이 되었고 결제완료 페이지는 4번 노출이 되었습니다. 따라서 트래픽 기준으로 본 전환율은 4/9 = 44%입니다.

 

② 사용자 기준 전환율 

사용자를 기준으로 한 전환율은 전체 사용자 중 최종 목표인 결제완료 페이지에 도달한 비율을 의미합니다. 사용자 1~5까지 전체 사용자는 5명인데 결제완료에 도달한 사용자는 4명이니 전환율은 4/5 = 80%입니다.

 

전환율 산출에도 역시 정답이 있는 것은 아닙니다. 따라서 각자의 기준에 맞춰 사용하면 되는데요, 각 기준은 다음과 같은 상황에서 사용하면 더 좋습니다.

• 트래픽 기준 : UX/UI측면에서의 개선점 찾는데 도움 >  UX/UI 리디자인 등 특정 시나리오에서의 사용성 개선 목적으로 사용
• 사용자 기준 : UX/UI +a 영향력이 종합적으로 반영됨 (상품 매력도, 가격) >  종합적인 성과 판단으로 사용

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2.1.3. 코호트별 전환율 쪼개보기

2.1.2에서 본 것처럼 전체 사용자들 대상으로 퍼널 단계별 전환율을 측정하여 지표를 개선하는 것으로도 매출에 영향 줄 수 있습니다. 그러나 전체 사용자들을 하나로 뭉쳐 전환율을 측정하면 발견할 수 있는 인사이트가 제한적이라는 한계가 있습니다. 따라서 여러 사용자 그룹으로 쪼개서 전환율 지표를 측정할 수 있는데요, 이때 코호트 분석을 하게 됩니다.

 

코호트(Cohort)란 공통적인 특성에 따라 여러 집단으로 분류한 사용자 그룹입니다. 예를 들면 '우리 서비스 사용자들의 평균 결제 전환율이 50%야'라는 데이터보다는 '페이스북 광고를 통해 가입한 사용자의 결제 전환율은 40%고, 친구 초대로 가입한 사용자의 전환율은 60%야'라고 그룹별로 전환율 분석 시 더 많은 인사이트를 뽑을 수 있겠죠. 마치 고객 유치 단계(Acquisition)에서도 유입 경로를 다양하게 쪼개서 보았을 때 채널별 성과를 정확히 파악할 수 있었던 것처럼요. 

 

ex) 코호트 예시

• 가입 시점에 따른 코호트
• utm_source, utm_media, utm_campaign에 따른 코호트
• 특정 이벤트 경험 유무에 따른 코호트
• 시간/요일/계절/날씨 등 외부 변수에 따른 코호트
• 성별/나이 등 인구통계학적 정보에 따른 코호트

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2.2. 퍼널 전환율 높이는 방법

핵심 사용 경험으로 이르는 전환율을 높이는 방법은 무엇이 있을까요? 다양한 변수들이 전환율에 영향을 미치기 때문에 이 역시도 정답은 없지만 일반적으로 전환율을 높이는 데 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 개인화
   • 사용자 각각의 맥락에 맞는 정보를 보여주기
   • 이름 명시 (00님, 반갑습니다!/  00님, 방문하신 지 00일이 넘었습니다! 와 같은 카톡 메시지, 메일)
   • 00님과 같은 취향을 가진 사람들이 추천한 영화예요! 와 같이 최근 사용 서비스 내역과 연관 지어 보여주는 것
2. UI/UX (User Interface/User eXperience) 개선
   • 주요 화면의 디자인 변경, 구성요소 변경
   • 변경 전/후 중 어떤 것이 더 좋을지 확신할 수 없다. 따라서 변경 전후 효과 측정을 위해 A/B테스트 활용하는 것이 좋다.
3. 적절한 개입
   • CRM(이메일, 푸시, 인앱 메시지 등) 활용 : 장바구니에 상품 넣어놓고 결제하지 않은 사용자 푸시 알림, 회원가입 후 활동 X 사람에게 쿠폰 발송
   • 그러나 앱 삭제, 탈퇴 등의 부작용이 있을 수 있기 때문에 사용자의 맥락을 고려하는 것이 중요하다. 

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3. 활성화 정리

지금까지 AARRR의 두 번째 단계인 활성화, Activation에 대해 살펴봤습니다. 서비스의 

핵심 가치를 정의하고, 핵심 가치를 경험할 수 있는 단계별 퍼널 정의하고 코호트 기반으로 쪼개서 전환율을 확인하는 방식을 학습했습니다. 이 단계를 학습하며 어떤 일을 하더라도 우리 서비스의 '핵심 가치'를 마음속에 새겨야겠다는 생각을 했습니다. 핵심 가치를 잊지 말아야겠다는 다짐을 해보며 오늘의 포스트를 마쳐보겠습니다. 다음엔 AARRR의 세 번째 단계인 Retention에 대해 학습해 보겠습니다!

 

주의할 점

• 퍼널 개선 및 최적화 시, 퍼널 단계의 전환율 높이는 것보다 퍼널에 속한 단계 수를 줄이는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 따라서 전체 서비스 관점에서 필요 없는 단계를 없애거나 통합하는 과정이 필요할 수 있습니다.
• 퍼널 자체를 재설계할 수도 있습니다. Warby Parker라는 안경 판매 서비스는 '주문→결제 →배송'이라는 일반적인 퍼널에서 '주문 →배송 →결제'라는 퍼널을 도입해 구매 전환율을 극적으로 상승시키기도 했습니다.
• 높은 활성화 지표는 이후 설명할 리텐션의 든든한 바탕이 됩니다. 사용자가 우리 서비스의 핵심 가치를 제대로 경험하지 못했다면 그 이후 어떤 수단을 쓰더라도 원하는 수준의 리텐션을 기대하긴 어렵습니다.

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