AARRR - 고객유치(Acquisition)

• 이 글은 위키북스, 양승화 저자님의 그로스해킹을 읽고 정리한 내용입니다.

 

과업 기반은 각 팀마다 목표를 정해서 진행하기 때문에 수시로 기준이 바뀔 수 있을 뿐더러, 전체의 방향을 알 수 없고 각 팀이 정한 지표들 중 어느 쪽이 더 중요한 지표인지 알 기 어려워진다. 또한 내가 오늘 놀지 않았다는 걸 증명하는 수단으로 변질되기 쉽다. 중요한 건 일을 많이 하는 게 아니라 우선순위가 높은 일에 집중해 성과를 만드는 일이다.

 

더 효율적으로 지표를 관리하기 위해서는, 회사 조직도에 따라 지표를 각각 관리하지말고, 사용자의 서비스 이용 흐름에 맞춰 지표를 관리해야 한다. 즉 유저가 들어오고 나가는 각 단계를 포괄하는 퍼널(funnel)을 만들고 각 단계에서 핵심 지표를 찾아야 한다. 이러한 맥락에서 가장 효율적으로 사용할 수 있는 프레임워크가 데이브 맥클루어의 AARRR이다.

 

고객 유치 (acquisition)

활성화 (Activation)

리텐션 (Retention)

수익화 (Revenue)

추천 (Referral)

 

AARRR

고객을 어떻게 데려올 것인가?

사용자들이 우리 서비스의 핵심 기능을 잘 사용하는가?

사용자들이 우리 서비스에 지속적으로 방문하는가?

사용자들이 우리 서비스의 핵심 기능을 사용하기 위해 결제를 하는가?

사용자들이 우리 서비스를 주변 지인들에게 소개, 추천하는가?

 

하지만 아직 AARRR을 잘 사용할 줄 아는 팀은 많이들 없다. AARRR에 대한 대표적인 오해들은 아래와 같다.

 

AARRR에 해당하는 5단계가 있고, 각 단계 별로 모니터링하라는 것 아닌가?

단순히 모니터링만 하는 것이 아니고, 또 각 단계 별로 봐야 하는 지표가 정해져 있는 것도 아니다. 서비스의 특성에 따라 각 단계 별로 어떤 지표를 봐야할지 선정하고, 또 그 지표를 개선하기 위해 어떤 실험 을 우선시해야 하는지를 결정하고 실행해야 한다. 또한 어떤 관점에서 보느냐에 따라 같은 데이터로도 다른 인사이트를 찾을 수 있다.

 

AARRR의 앞 단계부터 진행하면 되는가?

유저의 플로우에 따라 AARRR이라고 이름 붙였지만, 그렇다고 이 순서대로의 중요도가 있는 건 아니다. 스타트업의 경우 활성화, 리텐션, 고객유치와 추천 순으로 중요하고, 마지막이 수익화다. 준비되지 않은 상태로 손님들을 잔뜩 초대하는 것은 좋은 판단이 아니다.

 

뱅크 샐러드의 사례

진정한 실험 조직의 탄생 | 뱅크샐러드

진정한 실험 조직의 탄생 | 뱅크샐러드

• 뱅크 샐러드는 한 분기에 100개 이상의 실험을 진행 중에 있음.

 

고객유치 (Acquisition)

“고객유치에 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것.”

 

오가닉(Organic) 유저와 페이드(Paid) 유저

자발적으로 우리 서비스를 찾아오는 고객 (Organic)

유입된 채널을 알 수 없는 사용자 (Organic)

비용을 집행한 마케팅 활동을 통해 찾아온 유저 (Paid)

 

마케팅 비용을 사용하지 않고 스스로 찾아온 고객을 오가닉 유저라고 부르지만, 그 오가닉 유저들이 어떻게 찾아왔는지 알 수 없는 고객들인 이상 비용 없이 찾아온 고객이라 해석하면 안 된다. 이런 해석을 두게 되면 무조건 오가닉 유저를 늘리는 데에 초점을 맞추게 되겠지만, 사실 유저가 어떻게 찾아왔는지에 대해 전혀 파악하지 않아도 오가닉 유저의 비율은 늘어나게 된다. 따라서 오가닉이라는 표현보다는 미식별(Unknown) 이라는 표현이 더 적합하다. 이런 관점에서 볼 때 중요한 것은 오가닉을 늘리는 게 아니라 미식별을 줄이는 방법이다.

 

어떻게 사용자의 유입 채널을 최대한 누락없이 추적할 수 있을까?

사용자가 유입될 때 각 채널 별 성과를 정확히 판단할 수 있을까?

 

고객 획득 비용 (CAC, Customer Acqusition Cost)

“고객 유치와 관련된 핵심 지표 하나를 꼽으라면 고객 획득 비용을 들 수 있다.”

 

2천만원을 써서 5천 명의 가입자가 생겼다면 한 명 당 사용한 금액은 4,000원이 된다. 하지만 이런 식의 계산은 전혀 쓸모 없다. 채널, 캠페인, 날짜 등을 고려하지 않고 단순히 예산을 전체 가입자 수로 나누는 건 아무런 인사이트가 없다. 여러 가지 조건에 따라 고객 획득 비용을 쪼개서 계산할 수 있다면, 어느 채널에 얼마의 기간 동안 어떤 캠페인으로 얼마의 예산을 집행할 것인가를 답할 수 있게 된다.

 

UTM 파라미터

소스

헬스장에서 신규 고객 유치를 위해 전단지를 나눠준다고 해보자. 어디서 나눠주는 게 효과적일까. 헬스장? 지하철역? 어떤 곳이 좋은지 확인하는 가장 좋은 방법은, 아르바이트 생을 여럿 고용하여 서로 다른 장소에서 전단지를 나눠 준 다음, 전단지를 가져온 고객에게 어디서 받았는지를 물어보면 된다. ( 사실 물어보지 않더라도 전단지마다 나눠 준 장소를 표시해두면 된다. ) 이처럼 홍보하는 장소에 따른 효과를 측정할 수 있다면 다음 행동에 대한 의사 결정을 할 수 있다. 웹 트래픽에서는 유입 효과를 판단하기 위한 정보를 소스라고 한다.

캠페인

30% 할인 전단지와, 3개월 등록 시 1개월 무료라는 캠페인을 강조해서 어떤 이벤트를 보고 왔는지 확인한다.

매체

전단지 대신에 문구가 적혀 있는 부채를 나눠주면 어떨까?

 

전부 오프라인에서의 예시였지만, 온라인에서도 동일한 방법으로 진행된다.

 

https://www.wanted.co.kr/wd/57987?
utm_source=google&
utm_medium=da&
utm_campaign=kr_recruit_web_dda_apply&
utm_content=dda_feed&
gclid=CjwKCAjw5s6WBhA4EiwACGncZWBKho-nD30pa0Xal_OA5w8PH1iadwahVXHctGSvdu1Y5q_ZU9J0bhoC4vkQAvD_BwE

 

http://host?utm_source=facebook&utm_medium=cpm&
utm_campaign=career_lifestyle_purchase&utm_term+interset&utm_content=imagedco2

 

 

utm_source : 어디에서 왔나?

utm_medium : 어떤 유형의 링크인가?

utm_campaign : 어떤 캠페인을 통해서 왔나?

utm_term : 어떤 키워드로 검색해서 왔나?

utm_content : 어떤 내용을 보고 왔나?

 

구글 애널리틱스는 UTM 파라미터가 반영된 링크를 통해 유입된 트래픽을 확인하는 기능을 제공한다. 여기서는 UTM 파라미터 별로 방문한 사용자의 수나 세션 수, 이탈율, 평균 세션 시간 등의 정보를 볼 수 있다. 예산만큼 채널을 늘리는 것이 능사가 아니고, 원래 있는 채널들을 최적화하는 데 시간을 써야 한다. 새로운 채널을 추가한다고 해서 고객 유치 성과가 개선되는 것은 아니다. 특히 스타트업이라면 많은 채널을 찾기보다, 영향력 있는 소수 채널을 찾아 극대화하는 것이 바람직하다. 채널 확장은 예산이 아니라 채널의 포화도(Saturation)을 바탕으로 결정해야 한다.

 

스푼 라디오의 사례

인터뷰를 시작하기 전에 꼭 한번 읽어보셔야할, 스푼라디오 최혁재 대표의 페북 글입니다. “작년초 클럽하우스가 나오면서 오디오 시장이 급변하게 시작했습니다. 하루가 멀다하고 국내외에 신규 서비스들이 나오면서 경쟁이 치열해졌고 이로 인하여 고객유치비용은 감당하지 못할 정도로 올라갔습니다. 국내에서는 카카오가 “음”이라는 서비스를 내놓으면서 대대적인 TV광고 캠페인과 함께 오디오 크레에이터 유치 전쟁에 참여했습니다. 스푼 역시 작년말 시장경쟁에서 다시 한번 우위를 점하기 위해 시리즈 D펀딩을 나갔지만 투자유치 성공하지 못했습니다. 회사 자금이 말라가기 시작했고 말로만 하는 위기가 아닌 절박하고 처절한 현실에 마주하게 되었습니다.”

 

스푼 라디오, "고객이 원하는 콘텐츠로 좋은 관계를 형성하고, CRM을 통해 지속적으로 그 관계를 유지할 때 충성 고객이 됩니다"

스푼 라디오, “고객이 원하는 콘텐츠로 좋은 관계를 형성하고, CRM을 통해 지속적으로 그 관계를

[쫌아는기자들]스푼라디오가 시리즈D에 실패했을때...최혁재의 런웨이

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다음에 하려는 이야기

활성화 (Activate)

페이스북의 아하모먼트는 10일 내에 7명의 친구를 찾아주는 것이다.