디지털 마케팅 - AARRR Funnel 분석

AARRR의 등장 배경

Long tail 전략에 따른 제품/서비스를 추구하는 기업이 늘어가고 이러한 기업들은 고객에게 단순 유입, 판매를 넘어 “지속 가능한” 활동을 하기 위한 분석을 고민하게 되었습니다. 이러한 고민을 미국의 사업가이자 투자자인 데이브 맥클우어가 ”스타트업 성장을 위해한 분석 프레임워크라는 이름으로 “AARRR” Funnel을 제시하여 현재 거의 대부분의 기업에서 활용하고 있습니다.  읽는 소리가 해적의 웃음소리 같다고 하여 해적지표(해킹)이라는 용어로 불리고, 스타트업 성장 지표라고도 불려서 국내에는 ”그로쓰 해킹“, ”그로쓰 마케팅”으로 널리 알려지기도 하였습니다. 또한, 주요 인터넷 뱅킹 업체로 성장한 국내 스타업 기업의 대표인 토스(Toss)사에서 전폭적으로 효과성을 입증하기도 하여 요즘 대부분 스타트업 뿐만아니라 대기업에서도 “그로스 마케팅팀”이 존재합니다. 

 

AARRR이란?

기존 고객 행동 분석 Funnel과 마찬가지로 제품과 서비스를 사용자의 사용 흐름순으로 정리된 Funnel입니다. 

쉽게 차이점을 구분하자면 기존에는 제품을 판매하고 구매하는 행위가 주요 상거래였다면, 요즘은 웹/앱 서비스를 접하고 그를 바탕으로 매출이 일어나는 상거래로 변화되었고, 이러한 서비스를 위한 Funnel로 이해하시면 앞으로 단계가 좀더 쉽게 이해가 되실 겁니다. 

 

1. Acquisition(획득)

고객이 “제품과 서비스를 처음 접하게” 되는 단계입니다.  일반적으로 이 단계에서는 “얼마나 많은” 고객이 우리 제품/서비스를 알게 되었는 지를 알고자 합니다. 이때 “어떠한 고객”이 많이 유입되었는 지를 보는 것보다 “어떠한 경로로 우리 제품/서비스를 인지하고, 어떤 채널로 구매하는 지”에 관심을 가지는 것이 매우 중요합니다. 분석을 한다는 것은 결국, 최종적으로 결과를 바탕으로 마케팅 활동을 하고자 하는 의도가 담긴 것으로 향후 의도에 따른 행동이 연계될 수 있는 정보를 우선적으로 획득하고 이를 활용해야합니다. 이 부분이 가장 중요한 부분이며, 데이터를 활용하는 모든 활동에 중심적인 사상입니다. (포인트!!!!!!)

어떠한 고객이 많이 사용하는 가를 바탕으로는 해당 고객 군을 타겟팅하는 것으로 마케팅을 확대할 수 있고, 어떠한 경로, 채널인지를 분석한다면 마케팅 채널에 대한 포트폴리오를 해당 경로, 채널로 집중하여 비용효율적인 마케팅 활동을 수행할 수 있습니다. 쉽게 말해, 우리 서비스는 모 커뮤니티를 통해서 많이 방문하고, 판매된다는 분석 결과가 있다면 다른 채널에 대한 마케팅 비용을 해당 커뮤니티와 보다 적극적인 연계활동을 하는데 사용하여 효과를 높일 수 있습니다. 

이 단계를 분석하는 데이터 지표로는 기초 지표는 ”제품 판매랑“, ”앱다운로드 수“, ”사용자 수 “등이 있고, ”신규가입자“와 같은 획득에 집중하여 세분화 할수 있습니다. 여기에 앞서 말한 채널을 기반한 ”신규 가입자 인지 경로“와 같은 지표를 추가하여 보면 효과적입니다. 또한, 앞서 말한 비용 측면을 고려한 CAC(고객획득비용), ROAS(광고비용대비수익률) 등도 주요 지표로 활용될 수 있습니다. 

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2. Activation(활성화)

고객이 ”제품과 서비스의 주요기능을 사용하며 긍정적인 경험“을 하게 되는 단계입니다. 제품과 서비스의 핵심 기능을 사용하므로서 고객이 기대했던(아니면 기대 그 이상의) 가치를 얻어야 합니다. 기본적으로는 ”사용 횟수“를 통해서 고객 경험을 ”얼마나 자주 컨텐츠를 소비하는 가?“에 측면으로 분석할 수 있으며, 보조 지표로 ”사용 시간“을 통해 ”얼마나 오래 사용하는가?“와 시계열 분석을 통한 ”다음 액션으로 이어졌는가?“를 분석함으로서 고객 여정(Customer Journey)를 통한 고객 분석이 가능합니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 고객이 이탈이나 관심이 떨어지는 단계에서 ”awake”활동을 통해서 지속적인 고객 경험을 유도할 수 있습니다. 이 단계를 분석하는 데이터 지표로는 “서비스별 클릭율”, “서비스별 이탈율”, “서비스별 체류시간”등을 기초자료로 볼수 있고, 이러한 자료를 보다 세부단위로 심화 분석(e.g. 시간대, 성별, 연령별 등)을 한다면 보다 고객을 더 알 수 있어 향후 개인화 서비스와도 연계할 수 있습니다. 

 

3. Retention(유지)

고객이 “제품과 서비스를 재사용하는(꾸준히 사용하는)” 단계입니다. 구매한 제품과 서비스를 지속적으로 사용하지 않는다는 것은 해당 서비스는 도태되고 더이상 가치가 없는 것이라고 고객이 판단하기 때문에 가장 중요한 단계이며 관련 실무를 하는 입장에서도 가장 많이 고민하고 마케팅 활동을 집중하고 있는 단계이기도 합니다. 실무 경험 상 이러한 유지(retention)를 위해서는 “긍정적인 경험”이 가장 중요합니다. 기업이 고객에게 제공하는 제품/서비스 중의 어떠한 부분에서 “오~~ 이건 정말 대박인데~~~” 라고 하는 차별화된 포인트가 있어야 하며, 이러한 부분을 반드시 “고객이 알고, 경험하도록” 만드는 것이 가장 중요한 활동입니다. 이러한 포인트가 일반적으로 말하는 “Aha-Moment”(아하 모먼트), ”유레카“라고 불리고 있습니다. 대표적인 SNS회사인 메타(aka Facebook)에서는 ”친구가 7명”이 되는 순간 계속적으로 고객이 사용한다고 하는 것을 관리하고 있습니다. 이러한 것이 아하 모먼트라고 할 수 있습니다. (기회가 된다면 이 측면으로 따로 포스팅 하겠습니다.)

경험을 유지하기 위해서는 앞서 말한 awake활동이 필요한데, 가장 쉬운 것으로는 메세징 서비스를 활용하는 것입니다. 앱푸시와 같은 앱에서 제공하는 것은 물론, sms/알림톡과 같은 고객에게 인풋을 주고 반응을 이끌어내는 활동이 필요합니다. 이때, mass 형태의 일관적인 광고는 그 효과성이 낮으며, 그러한 류를 spam이라고 하여 오히려 제품과 서비스에 대한 평판(Reputation)을 낮추는 역효과가 발생합니다. 

최근 ML AI를 통한 초개인화, 개인화 서비스 등이 이러한 부분에서 고객에 맞춤 정보와 메세징을 제공하는 수단으로 널리 사용되고 발전하고 있습니다. (역시 이부분도 기회가 되면 따로 포스팅을…. )

이 단계를 분석하는 데이터 지표로는 “DAU/WAU/MAU”와 같은 활성사용자수로 보는 것이 일반적이며, ”Stickiness”라고 하는 고객 밀착률로 고객이 얼마나 자주 우리 서비스를 사용하는 지를 확인하여 질적측면에서의 분석도 많이 하고 있습니다. 일반적으로 DAU/MAU로 Stickiness를 산정하며, 채팅앱 서비스와 같은 서비스가 0.6정도로 높은 편이라고 할 수 있습니다. (대부분 0.2 정도 대 입니다.)

 

4. Referral(추천)

고객이 “제품과 서비스를 주변(지인)에게 입소문을 통해서 사용자를 데려오는“ 단계 입니다. 최근 여러 인플루언서들이 연애인들보다 더 높은 광고료를 받는다는 기사가 있을 만큼, 과거 유명한 연애인이 추천하는 것보다 각 제품/서비스 분야의 주요 활동하는 인플루언서나 지인을 통해서 추천을 받으면 구매 전환이 이뤄지는 것이 자연스러워졌습니다. 이러한 활동의 데이터 지표로는 “친구 초대수”, “SNS공유수”,“언급수”,“추천가입률” 등이 있으며 이러한 부분을 위해서 과감하게 비용을 투자하고 집중하는 것이 필요합니다. 다만, 이러한 데이터를 위해서는 각 채널별로 별도 데이터와 정보를 획득할 수 있는 서비스를 가입해야지 보다 정확한 정보를 얻을 수 있고 대부분의 채널에서는 이를 분석하는 패키지를 주요 서비스로 제공하고 있습니다.(e.g. GA4, 네이버 클로바 등)

 

5. Revenue(수익)

고객이 “제품과 서비스를 구매함으로서 얻은 수익”을 확인하는 단계 입니다. 이는 결론적으로 기업이 추구하고자하는 목적을 달성하는 것이기 때문에 사소한 부분까지도 관심을 가지는 것이 필요합니다. 이는 제품/서비스에 대한 고객 이용이 용이한지, 고객이 구매하는 횟수는 적당한지, 우리가 타겟하는 제품군의 고객이 매출을 많이 일어나는 지 등의 분석을 통해서 지속적인 개선 작업을 할 수 있으며 이를 통해서 최종적으로 고객에게 얻을 수 있는 매출액을 확인할 수 있습니다. 이러한 활동의 데이터 지표로는 “구매페이지 이탈율”,”판매 주기 대비 구매 주기“, ”LTV”등이 많이 활용되고 있습니다.