[ Growth hacking ] AARRR 개요 / Acquisition

! 출처 : 인프런 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법   을 듣고, 정리한 내용입니다. 

https://www.inflearn.com/course/%EA%B7%B8%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%95%B4%ED%82%B9-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%A4%ED%97%98-%EC%84%B1%EC%9E%A5-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4

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1. AARRR 개요

01. 지표 ( Metric )

- 로그를 특정 기준에 따라서 요약한 숫자 

- 지표가 중요한 이유 : 현재 상황을 정확하게 이해하도록 도와주며, 목표를 명확하게 해줌. 이를 통해 의사결정을 하는데 기준이 된다.

 

02. 지표를 관리하는 방법

1 ) Task-based

- 마케팅팀이 진행하는 업무 / 운영팀이 주어지는 업무 / 개발팀이 담당하는 업무 / 사업팀이 담당하는 업무 

- 각 팀별로 담당하는 업무에 대해, 숫자가 어떤지를 살표보는 것을 의미함. 이런 숫자들을 관리하고 리포팅하는 것을 의미 

- Task 가 먼저 정의되고, 그것에서 파생된 지표를 관리하는 방식

- 단점

   : 무엇이 중요한지 파악하는 것이 어려움. task 가 누락되는 경우가 많음. 팀별로 관리되어 전체 서비스관점에서 최적화되어있지 않음. 

 

2 ) Framework -based

- 조금 더 효율적인 지표관리를 위해서, =>  대표적인 프레임워크가 AARRR

  : 회사 조직도가 아니라, User Lifecycle 을 기반으로 Stage 구분하여, 유저가 들어오는 순간부터 나가는 순간을 모두 포괄

  : 각 단계가 일종의 funnel 형태로 서로 유기적으로 엮여있는 것처럼 흐름이 있어야 함.

  : 어떤 지표가 중요한지를 먼저 정의하고, 그것을 개선하기 위해 task 가 이어져야 함. 

 

03. AARRR 에 대한 오해

1 ) 5개 단계가 있고, 그런 지표를 살표보기만 하면 된다 !? -> x

  : 단순히 모니터링을 위해서가 아니라, 이러한 계산을 통해 나온 결과를 바탕으로 다음 단계를 설정하는 것이 중요

2 ) Acquisition 부터 개선하는 것이 맞다 ?! -> x 

  : Activation & Retention 이 잘 만들어지지 않았는데, Acquisition 을 개선한다면, 사용자의 부정적인 경험만 증가시킬 수 있다. 

  - AARRR 을 만든 사람 또한, Activation & Retention -> Acquisition & Referral -> Revenue 순서대로 개선하라고 말하고 있다.

 

04. AARRR을 활용하는 방법

- 각 단계별로 풀어야하는 문제를 확인하고, 주요 지표를 선별하고 측정 .측정된 지표가 가지는 의미를 이해해야한다.

- 현 단계에서 개선해야하는 목표 지표를 정하고, 실험을 통해 단계적으로 개선한다. 

 

 

2. Acquisition 

: 사용자를 우리의 서비스로 데려오는 작업

: CAC ( Customer Acquisition Cost ) 보다 LTV ( Lifetime Value ) 가 더 높게 하는 작업

  ** LTV : 사용자가 서비스에 들어와서 보이는 누적 가치 

-> CAC* n < LTV  를 만족시키지 못하면, 회사가 힘들어진다..  같은 비율이라면, LTV를 증가시키는 게 중요함 

     즉, 비즈니스 모델이 단단해서 사용자가 많은 가치를 일으키게 하는것이 유입되게 하는 것 보다 더 중요하다. 

 

01. 사용자 구분

- 일반적 구분

   - Organic

     : 자발적으로 우리의 서비스를 찾아오는 고객

     : Contents Marketing 

         - 블로그, 페북 같이 자사의 컨텐츠를 쌓아서 유입에 영향을 주는 것

         - 많은 경우 지속하지 않고, 한번 터지면 영향력이 크다. 

     : SEO ( Search Engine Optimization ) - 'BLACKKIWI' 서비스를 이용해서 키워드를 파악할 수 있음 

     : ASO ( AppStore Optimization ) - 'SensorTower' 을 이용해서 앱스토어 최적화를 알 수 있음 

   - Paid : 마케팅 활동으로 인해 우리 서비스를 찾아온 고객 

-> 그러나, Organic 이라는 구분 자체가 굉장히 모호함.  따라서, 구체적인 소스 단위로 구분해야함.

 

- Facebook 광고로 유입 / 네이버 검색을 통한 유입 / 유입 방향을 알수 없는 고객(Unknown) 등

->  Organic과 Unknown을 헷갈리면 안된다.

 

=> 정확하게 유입채널을 추적하고, 채널별 성과를 정확하게 판단 할 수 있도록 해야한다. 

 

02. Acquisition 관련 기본 지표

1 ) 유저 획득 지표

a. Signup : 가입 회원

b. CAC(Customer Acquisition Cost) : 유저 획득 비용 - 유저 한명이 유입되었는지 대해 얼마나 비용을 들었는지 

   - LTV 보다 더 컨트롤 하기는 쉽다. 그러나 궁극적으로, CAC 보다 LTV에 힘을 실어야 한다.

   - 채널 / 캠페인(이벤트) / 날짜 에 따라서 쪼개서 봐야한다. - 하나로 보면 의미 없는 수치가 되니 주의해야한다.!!!

 

2 ) 광고 집행 관련 지표

a. CPC ( Cost Per Click ) : 클릭당 과금되는 광고 상품

b. CPI ( Cost Per Install ) : 설치 당 과금되는 광고 상품

c. CPA ( Cost Per Action ) : 액션 당 과금 되는 광고 상품 ( 일반적으로 complete_registration )

d. CPM ( Cost Per Mille ) : 노출 당 과금되는 광고 상품

e. CPP ( Cost Per Period ) : 기간 보장형 광고 상품

f. ROAS ( Return on Ads Spending ) : 광고로 인한 매출액 / 광고비

    - Return : Profit 이 아니라, Sales 를 의미하는 것이다.

                     즉, 이익에 대한 수치가 아니라 매출이기 때문에 단순히 ROAS 가 높다고 좋다고 할 수 는 없다. 

    - 광고비와 매출이 정비례하지 않기 때문에, 광고비가 줄어들면, ROAS는 무조건 높아진다. 

       : 광고비가 적으면, Targeting 알고리즘이 엄격해진다

    - 여러 매체에 광고를 진행하는 경우, ROAS 는 중복 집계될 수 있다. 

 

 

3 ) 웹 - 광고의 URL 을 통해 어떤 채널에서 왔는지 확인하는 방법  : UTM parameter

- UTM parameter ( Urchin Tracking Module ) 의 약자로, url을 통해 어느 채널에서 왔는지 확인할 수 있는 파라미터

         ( 현재는 GA 에 기본으로 들어있는 것이라고 한다. )

- source ( 어디서 ) , medium ( 어떤 유형의 링크  ex, cpm ), campaign ( 어떤 캠페인 ) ,

        term( 어떤 키워드 검색 ) , content( 어떤 내용)

- url 에 위에 해당하는 정보가 담겨있고, 이를 통해 유저 획득에 대한 정보를 알수 있다. 

- Campaign URL Builder 를 통해서 url 을 만들 수 있다.  -> 추후 GA 에서 트랙킹을 할 수 있음 

 

4 ) 모바일 앱 Attribution 

: 앱스토어를 설치하고 이동하는 과정에서 URL에 붙어있는 parameter 가 유실됨. 

- UTM parameter 과는 다르게 표준화가 되어있지 않아, 각 서비스에 맞는 기준을 세워서 활용해야한다.

- 다양한 Attribution Sevice 가 존재한다. ( appsFlyer , adjust , branch, Kochava ) 

 

a.  Attribution 개념 

- Attribution 구현 방식

   : Device ID mapping , Install referrer 등 서비스마다 구현 방식이 다르다.

 

- Attribution Window ( 룩백 윈도우 )

 : 어느 기간 동안의 Attribution 을 인정할 것인가 ? 

 : 단순히 광고를 보고, 앱을 실행하는 개념이 아니라, Attribution Window 안에 있는 것만 인정. 

 : Click vs View / 매체별 에 따라서 다른 기준을 적용할 수 있다. 

 

- Click-through / View-through  - 광고 클릭 한것 ?! 보기만 한것 ?! 

 : 어떤 행동을 Attribution으로 인정할 것인가? 

 : 페이스북 광고 클릭 vs 유튜브 광고 view 

 

- Attribution 모델

 : 여러 개의 Attribution 터치 포인트가 있는 경우, 판단을 종합적으로 어떻게 할것인가? 

출처 : https://growth-mkt-k.kr/google-analytics-attribution-models/

 

=> 채널에 따라서 위에서 언급된 Attribution 설정을 다르게 할 수 있고, 채널 / 캠페인 등에 따라서 신중하게 해야한다. 

     주관과 철학 / 다양한 조건 / 변경후 성과를 입체적으로 측정하는 것이 중요하다. !!  어떤것이 정답이다 ! 라는 것은 없다. 

 

b. Attribution 이슈

- 딥링크 ( Deep link ) / 디퍼드 딥링크 ( Deferred deep link )

: 앱 안의 특정 화면으로 이동하는 링크

: 디퍼드 딥링크 - 딥링크의 실행을 앱 설치 이후로 지연 ! -> 앱 설치가 안된 경우, 앱 설치 유도  -> 메인이 아니라 특정화면으로 이동

: 일반적으로 UX 측면에서 중요다가 강조됨 ( user context 유지 )

: Attribution 성과 측정이 정확해짐 

 

- Raw data 레벨로 확인하고 분석하는 과정이 꼭 필요하다!

: 주요 Attribution 툴 들은 raw data를 확인할 수 있는 기능도 포함 

: Attribution 서비스의 대시보드의 요약데이터만 확인하지 말것 

 

5 ) Acquisition 정리

-  제대로된 소수의 채널을 잘 관리하되, 채널은 계속 변화되기 때문에 늘 살펴봐야한다. 또한 그 채널을 잘 최적화하는 것이 중요하다.

- Unknown을 최대한 잘 파악해서, 죄대한 집요하게 트래킹을 해야한다.

- Attribution 툴은 비싸지만, 그만큼 잘 사용하면 유용하다. 잘 사용할 수 있게 늘 고려해야한다.