AARRR (1): Acquisition 획득

 

 

 

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AARRR 퍼널 분석 시리즈 몰아보기

 

AARRR (1): Acquisition 획득

AARRR (2): Activation 활성화

AARRR (3): Revenue 수익화

AARRR (4): Retention 리텐션

AARRR (5): Referral 추천

 

 

 

 

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이번 포스트에서는 퍼널 분석 중 가장 보편적으로 사용되는 AARRR의 Acquisition획득 단계에 대해서 다룬다. Acquisition은 단어 뜻대로 고객이 유입되었을 때, 혹은 회원가입을 했을 때와 같이 유저의 서비스 인입 시점에서 측정할 수 있는 지표다. 때문에, 이 지표를 기준으로 우리는 몇 가지 비즈니스에 유의미한 질문을 얻을 수 있다. 이번 포스트에서는 수많은 질문 중 아래 두 가지 질문에 집중하고자 한다. <이 포스트는 패스트캠퍼스의 세계 3등에게 배우는 13개 데이터 분석 프로젝트 강의를 개인 공부 차 정리한 것이다.>

 

 

1) 우리 서비스의 MAU월간 활성 사용자 수는 건전하게 성장하고 있는가?

2) 우리 서비스의 LTV유저 평생 가치 / CAC유저 획득 단가 ratio는 과도하지 않게 유지되고 있는가?

 

 

 

 

 

1) 우리 서비스의 MAU는 건전하게 성장하고 있는가?

 

Acquisiton의 지표는 집계, 비용, 전환 중 어디에 초점을 맞추는지에 따라 다양하게 세분화될 수 있다.

 

 

집계 기준: DAU일별 활성 사용자 수, MAU월별 활성 사용자 수, 방문 수, 가입 수, 설치 수

비용 기준: CPC유입 단가, CAC회원가입, CPI앱 설치

전환 기준: CTR노출 대비 클릭율, CVR회원가입/ 설치 전환율

 

 

이 중 MAU는 '월간 활성 사용자 수'로 우리 서비스를 사용하는 유니크 유저의 수를 측정함으로써 서비스의 성장을 가늠해볼 수 있는 지표다. 일반적으로 MAU가 증가하면 서비스 자체가 성장하고 있다고 추측할 순 있지만, 이런 뭉텅이 지표만으로 우리 MAU가 왜 성장한 건지를 알기는 어렵다. "월 평균 MAU가 22.5% 가량 성장하고 있으니 다음 달에도 이 정도 오를 걸로 기대돼." 할 수는 있지만 "우리 MAU가 지금 이 부분에서 성장하고 있어서 다음 달엔 이정도 성장이 기대돼." 할 수는 없다는 소리다. 이때 MAU를 세부적으로 나눠 보면 우리의 목적을 달성할 수 있다. 

 

MAU 월평균 성장률 22.5%. 그런데 왜 우리 MAU가 성장한 걸까?

 

MAU를 조금 더 쪼개 보자면 이번 달의 신규 유저와 지난 달부터 유지되는 사용자+ 지난달 이전 기간에 비활성되어 있다가 부활한 유저의 합으로 볼 수 있다.

 

 

이번 달 MAU

-> MAU(25.4) = new(25.4) + retained(25.4) + resurrected(25.4)

-> MAU(t) = new(t) + retained(t) + resurrected(t)

 

이번 달 MAU는 이렇게 쪼갤 수 있고

동일한 방법으로 지난달 MAU도 이렇게 표현해볼 수 있을 것이다.

 

이번 달 MAU가 나온 상태에서는 이를 활용해 지난달 유지 유저(retained), 지난달 이탈 유저(churned)를 구할 수도 있다.

 

 

이렇게 보면 MAU를 이루는 구성 요소가 다 나왔다. 신규 유저와 부활 유저는 MAU에 긍정 기여를 하고, 이탈 유저는 부정 기여를 한다. 이 셋이 합쳐져 MAU를 이룬다. 이 지표를 뜯어 보면 우리 서비스가 왜 성장했는지(신규 유저가 늘었는지, 부활(복귀) 유저가 늘었는지, 혹은 이탈 유저가 줄었는지)도 알 수 있을 것이다. 이를 식으로 정리해 보면 다음과 같다.

 

 

MAU(t) - MAU(t-1) = new(t) + resurrect(t) - churned(t)

 

 

해당 식의 값이 0보다 크면 MAU가 전 달 대비 성장한 것이고 0보다 작다면 감소한 것이다. 즉 MAU 성장을 위해서는 신규 유저와 부활 유저의 합이 이탈 유저의 합보다 커야 하고 아래와 같이 이 식을 성장 지표로 치환할 수도 있을 것이다.

 

 

(new + resurrected) / churned > 1

 

이를 시각화하면 더 직관적으로 서비스의 성장을 확인할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

2) 우리 서비스의 LTV / CAC ratio는 과도하지 않게 유지되고 있는가?

 

우리 서비스가 '얼마나 유저를 많이 획득했어'도 중요하지만 '얼마나 유저를 비용 효율적으로 획득했'도 우리가 초점을 맞춰야 할 요소다. 우리 서비스가 광고, 운영 등을 통해 지불하는 비용이 우리 서비스를 이용해 회수할 수 있는 매출보다 크다면 그 서비스는 장기적으로 존속하기 어려울 것이다. 이를 위해 우리가 유심히 봐야 할 지표는 CAC유저 획득 단가와 LTV유저 평생 가치다. 

 

 

CACCustomer Acquisition Cost, 유저 획득 단가

 

CAC는 우리가 유저를 '데려오는 데' 투여된 비용을 의미한다. 이때 획득이란 단어는 모호하다. 서비스에 따라서, '어디까지 데려오는지'(회원가입? 첫 구매?)와 비용 기준(매체비만 볼지? 제작비와 인건비까지 넣을지?), 유저 기준(전체 유저 다? 페이드 유저만?)는 달라질 수 있기 때문에 명확하게 정의하고 들어갈 필요성이 있다. 일단 정의하고 나면 아래와 같이 간단하게 CPC를 뽑을 수 있고, 이 지표를 통해 각 채널별간 효율 비교, 유입 채널을 최적화할 수 있다.

 

CAC = 들어간 비용 / 획득 유저 수

 

 

페이스북이 CAC가 비교적 좋고, 네이버는 효율이 비교적 별로다.

 

다만, (마케팅에 등장하는 거의 모든 지표가 그렇듯이) CAC를 비교할 때는 CAC에 대한 기준부터 확실하게 설정해야 효율적으로 의사결정할 수 있다. 예를 들어, 해당 도메인의 평균 CAC가 5,000원이라면 네이버 광고를 끄는 것만이 아니라 세 개 채널의 캠페인을 전부 점검했어야 했다. 만약 평균 CAC가 50,000원이었다고 해도 전체 광고비를 증량하는 것이 훨씬 효과적일 테고 말이다.

 

 

 

LTVLifetime Value, 유저 평생 가치

 

LTV는 반대로 우리 유저가 우리 서비스에 지불하는 가치의 총합을 의미한다. 우리가 모객한 유저는 우리 서비스를 한 번 사용하고 이탈할 수도 있지만 계속 잔존하며 꾸준히 제품을 구매할 수도 있다. LTV는 이렇게 우리 서비스를 지속적으로 사용하고 있는 유저의 가치를 측정할 때 쓰인다.

 

여기서 한 번 정의해 두고 들어가자면, 나는 '금액'과 '가치'를 다르게 쓰고 있다. 아래 표에서 김패캠의 예시에서 볼 때, 김패캠은 생애 동안 우리 서비스에서 50만원을 사용했기 때문에 이 사람의 LTRLifetime Revenue 금액은 50만원이 된다. 하지만 그에게 재구매를 유도하기 위해 우리는 월마다 10,000원씩, 총 50,000원의 CRM 쿠폰을 제공했기 때문에 이 사람의 LTV 가치는 45만원이다. 이 포스트에서 다루는 것은 유저의 'LTV 가치'에 대해서다.

 

VIP 유저 김패캠의 LTV 매출은 50만원이고, LTV 가치는 45만원이다.

 

 

 

LTV / CAC ratio

 

다시 정리하자면, CAC는 고객을 데리고 오는 데 든 비용이고 LTV는 데려온 고객이 우리 서비스에 지불한 가치다. 그렇다. '비용 효율적; 측면에서 Acquisition에서의 성공이란 CAC보다 LTV가 높아지는 것으로 정의해볼 수 있겠다. 아래 표를 다시 보자. 

 

 

김패캠의 LTV에서 CAC를 빼면 35만원이 된다. 반면 이데타의 LTV에서 CAC를 빼면 0원이다. 이렇게 유저들을 LTV와 CAC의 차액 혹은 비율로 세분화하게 되면 우리가 어떤 유저에게 집중해야 할 지가 명확해진다.

 

 

LTV / CAC ratio의 값이 높을 수록 서비스의 비용 구조는 '건전해진다'. 그럼 이 지표는 어디까지 올려 잡는 게 건전할까. 서비스마다 차이가 있겠지만 전문가들은 3~4 정도의 수치를 가지고 있으면 서비스가 건강하게 성장한다고 볼 수 있다고 말한다.