데이터 기반 서비스 기획 (AARRR, 피드백, Retention, 코호트) [패스트캠퍼스 PM 부트캠프]
Intro
무언가를 할 때 목표를 정확하게 잃지 않는 것이 중요하다.
배우는 게 많다 보니까 지식적으로 매몰되는 경우가 있는 것 같다. 각각의 영역에 대해서 해당 지표가 비즈니스적으로 어떤 의미가 있어서 어떻게 지표를 설정하면 좋을까. 그것이 우리 팀에게 어떤 도움이 되나 이런 것을 측정하는 것이 목표이기 때문에 이 부분을 명심하는 것이 좋다.
고객 DB를 가지고 얼마나 실험하고 비즈니스에 활용하느냐가 성패를 가를 수 있는 중요한 요인이 될 수 있다.
이걸 잘하는 분들은 DB 400명만 가지고도 월에 억씩 벌면서 비즈니스를 할 수 있을거고, 한달에 만 명씩 들어와도 매출이 1억도 안되는 회사들도 있다. 실제로 그런 회사들이 많다.
BEP(손익분기점)을 맞추는 회사들이 살아남는 세상이 됐는데 이런 환경에서 PM으로 커리어 전환을 시도하고 있다. 이런 상황에서 데이터를 늘리는 것도 중요하지만 제한된 데이터 내에서 돈 벌 수 있는 기회들을 뾰족하게 무슨 짓을 해서라도 찾아낸다라는 태도가 포트폴리오나 면접에서 드러나게 되면 회사 측에서 원하는 방향이 될 것 같다.
오늘 배울 AARRR도 보편화된 프레임 워크이지만 이것을 활용해서 가설을 보다 뾰족하게 낼 수 있는 방향으로 연습하는 것이 중요하다.
AARRR
이 프레임워크가 좋은 점은 단계별로 명확하게 목적들이 나눠져 있고 이 것을 통해서 프로덕트에서 돈을 버는 퍼널을 설계해볼 수 있다.
Acquisition은 고객 획득이라는 뜻. 사용자가 어떤 경로로 유입했는가. 유투브로 치면 뷰에 해당하는 것.
Activation은 어떻게 처음으로 회원가입이나 제품 사용이 이루어지는가? 제품에 따라서 방문만으로도 활성화가 되었다고 표현할 수 있다. 일반적으로 방문하여 무료라도 실제로 제품을 사용하는 활동을 하였는가가 활성화의 기준이 된다. 로그인, 회원가입, 구독 등이 활성화의 기준.
Retention은 한번 사용해본 사람이 계속 이용하는가? 재방문이라고 하면 안된다. 한국어로 보유하다라는 뜻인데 어디까지 살아있냐가 핵심이다. 얼마나 이탈하느냐.
Revenue가 가장 심플함. 사용자의 활동이 매출로 이어지는가? 2가지가 있다. 실제로 유저가 결제를 하는 경우, 광고를 보면서 광고주들이 돈을 내는 경우이다. 결제를 하는 유형도 멤버십이 있고, 건바이건으로 결제하는 것이 있다.
Refferal은 사용자들이 주변에 제품을 소개하는가? 친구를 데리고 오는 것을 의미한다. 다른 사람에게 레퍼럴 링크를 보낸다.
만약 친구가 보내준 레퍼럴 링크를 통해서 회원가입을 해서 디스카운트 30%를 받게 되었다면, 친구도 베네핏을 받게 된다. 입소문의 영역인데 나중에 가면 갈수록 레퍼럴이 굉장히 중요해진다. 정말 좋은 프로덕트일수록 이 레퍼럴로 많이 퍼져 나간다.
Acquisition (고객 획득)
Acquisition 단계 - DB를 짜내서 돈을 벌 궁리를 해야한다. 고객이 우리에게 데이터를 줬다는 자체가 비즈니스적으로 굉장히 의미가 있다. 보험회사의 경우 유저 데이터 하나에 10만원에 거래하기도 하더라. 고객을 어떻게 후킹할 수 있을 것인가. 소구점들을 어떻게 마련할 수 있는가에 대한 부분이다.
광고에 대한 뾰족함을 갖고 있거나 아니면 프로덕트 팀에서 유입 단계까지 하는 게 낫지 않나. 마케팅 팀과의 협업을 하는 것이 초기에는 비효율을 발생시키는 것 같다라는 생각이다. 그 단계에서 마찰이 있는 경우가 종종 있기 때문에 해외에서도 그로스 해킹이라는 것이 앞단까지 다 설계하는건데 프로덕트 팀에 마케터가 포함이 돼서 진행하는 것이 맞다라고 하는 아티클도 있다.
Activation (활성화)
랜딩페이지에서 소구점을 정했다면, Activation의 경우 우리의 회원이 되는 것. 가장 포인트라고 볼 수 있다.
넷플릭스에서는 회원가입을 해서 멤버십을 구매해서 뭐라도 시청을 해야 의미가 있는 활성화된 유저인 것이다. 멤버십 끊는 순간 이탈한 유저가 되는 것이다. 바로 회원가입이 앞쪽 온보딩 단계에 나와있는 프로덕트들도 많다. 넷플릭스나 스포티파이의 경우 랜딩페이지에 들어갔을 때 유저가 좋아하는 콘텐츠나 음악이 있어야 AHA 모먼트가 있는 것이다. 특성에 따라 어떤 프로덕트는 ‘이런 프로덕트다’ 하고 설명해주는 단계도 있을 것이다.
온보딩 단계에서는 행동경제학에서 배웠던 요소들을 넣을 수도 있다. 희소성, 즉각성, 디폴트, 소셜 프루프 상대성 등의 요소를 넣을 수 있지만 또 스텝이 너무 길면 안된다.
예전에는 회원가입이 되어야 DB를 비즈니스에 활용할 수 있었기 때문에 회원 가입을 앞단에 위치시키는 경우가 많았다. 하지만 지금은 뒤쪽에 배치가 되어 있다. 틱톡이나 유투브의 경우 회원 가입 안하고 들어가도 바로 영상 시청이 가능하다. 에이블리의 경우도 예전에는 가입을 해야 옷 구경하고 장바구니에 담고 이런 게 가능했는데 지금은 회원가입을 안해도 기본 기능은 사용이 가능하고 이후 기능을 사용하려면 회원가입을 하게끔 하는 방식이다. 아마 이러한 방식이 전환율이 잘 나오기 때문일 것이다.
AARRR 피드백
Acqisition의 경우 축을 설정해서 Value Proposition 별로 점수를 매겨보는 것도 좋은 방법이다.
예를 들어, 돈을 벌 수 있다, 법적으로 보호해서 큰 돈 날리지 마라, 변리사 쓰면 비싼데 우리는 싸다, 짧게 걸린다 등으로 나눠볼 수 있다. 축을 정해서 테이블 형태로 하면 좀 더 아이데이션하기 좋을 수 있다.
주변에 100억원 이상씩 광고비를 써본 분들이 공통적으로 돈과 데드라인이 강력한 클릭율을 발생시킨다고 한다. 아직도 50만원 내고 변리사에게 맡기세요? 이런 문구처럼 숫자가 직접적으로 보여질 때 일단 다음 단계로 넘어가는 확률이 높다고 한다.
유저에게 무언가를 행동하게끔 유도하는 것은 타임이 길어지면 길어질수록 힘을 잃는 경우가 꽤 있다. 따라서 출원을 하도록 하거나 출원 가능성을 알려주는 것은 앞단계인 온보딩에 하는 것이 좋다.
Acquisition 단계에서 사용했던 소구점들이 이어지는 것이 좋다. 랜딩 페이지나 온보딩에서 동일한 문구, 비슷한 톤의 문구들이 Activation에도 이어지는 것이 전환율을 높이는 데 도움이 된다.
MVP(최소기능제품)로 테스트를 하려고 할 때, 4개 정도 소구점, Value proposition을 정해서 패턴을 파악해보는 것도 우선순위를 조정하는데 도움이 된다. 예를 들어, 저렴하다, 절차를 줄인다, 정확한 기간을 알 수 있다, 제출하면 퍼센티지를 알 수 있다. 등의 Value proposition을 구분하여 진행하는 것이 좋다.
유저가 절차대로 하지 않더라도 미리 제품의 핵심 가치를 경험하게 하는 것, 상상하게 하는 것이 포인트이다. 인테리어 플랫폼의 무료 견적서 받아보기도 같은 맥락이다.
Retention (고객 유지)
토스 이승건 대표의 carrying capacity 영상을 보면 리텐션을 굉장히 중요하게 생각한다. 실제 프로덕트를 다루는 집단에서는 매우 중요하게 생각하는데 그 이유는 유저 대부분이 이탈하기 때문이다.
Acquisition, Activation의 경우 유저가 전환되는 모먼트를 말하는거라면 Retention의 경우 Activation의 단계가 계속 유지되고 있는가를 보는 것이다. 어떻게 보면 Activation 순간을 기간으로 늘려놓은 것이라고 할 수 있다. Retention Curve라고 불리는 그래프는 처음에 많은 비중으로 이탈을 하고 시간이 지날수록 선형적으로 이탈하는 모습을 그린다.
이 때, 마케팅 활동하지 않아도 계속 사용하는 유저가 있는데 이 유저들에 의해서 어느정도 수평선을 그리면서 그래프가 이어진다. 여기서 정성적이든 정량적이든 수단과 방법을 가리지 않고 프로덕트를 좋아해주는 집단의 특성을 잘 찾아낼 수 있다면 거의 확정적으로 성과를 낼 수 있다.
이렇게 특정한 속성을 가진 집단을 코호트라고 한다.
Retention Curve에서 초반에 쭉 이탈했다가 유지되기 시작하는 수평선을 Retention Plateau라고 하는데 좋은 프로덕트는 이를 높게 유지한다. 페이스북은 74, 토스는 77라고 알려져 있다. (모바일 한정)
반면 대부분 모바일의 77%가 첫 3일 내에 대부분의 DAU를 잃는다. 수많은 대안들이 존재하기 때문에 대부분의 유저들은 3-7일 내에 해당 제품을 사용하지 않게 된다.
이러한 이유 때문에 프로덕트에 핵심적인 Value Proposition을 앞 단계에 보여주는 것이 좋다. 유투브 영상을 예로 들면, 전체 영상을 보여주기 전에 영상에서 가장 포인트가 될 만한 부분을 먼저 보여주면 이탈 방지에 효과적이다.
IT업계에서 DAU, MAU는 매일 혹은 매달 앱/ 웹에 방문한 유저이다.
VC에서 가장 중요하게 보는 지표
벤처투자사들이 30일 정도 기준으로 한 20~30% 언저리 나오면 좋아하는 편이다. 한국에서 투자 제일 잘하는 알토스라는 회사가 제일 많이 보는 지표가 Retention Curve이고, 리텐션이 잘 나오는 코호트를 잘 아는지 확인한다.
평균적으로 상당히 낮게 형성되는 편이고, 빨간색의 앱은 세계적으로 손꼽히는 프로덕트이다.
리텐션 율이 5% 향상된다면 기업 이익은 25% ~ 95% 증가한다. 재방문 고객들은 더 많이 구매하는 경향이 있다. 신규 고객을 획득할 때처럼 비용이 많이 들지 않기 때문에 이익률 개선에 기여하게 된다. 즉, CAC<LTV를 달성할 수 있도록 해준다.
Retention 향상 방법
만약 초록색 그래프에 해당하는 기업을 컨설팅 해준다고 가정해보자. 우선적으로 할 것은 온보딩 단계에서 이탈하지 않게 하는 것이 중요하다. 프로덕트를 통해서 한 번이라도 Value를 느낄 만한 AHA 모먼트가 있었다면 그래프가 올라간다.
하루나 3일 안에 한 번이라도 더 들어올 수 있을 만한 요소가 있는 것이 포인트이다. 우리가 주고 있는 Value를 느껴볼 수 있는 모먼트를 부여해준다면 Retention 할 확률이 올라간다. 현재 사용하고 있는 프로덕트가 3일 정도의 경험이 어떻게 설계되어 있는지 보면 좋다.
Retention을 관리하지 않은 상태에서 Acquisition에 비용을 투자하는 것은 한계가 있다. 밑빠진 독에 돈을 들이붓는 격이다.
Retention의 중요한 요인 Cohort (코호트)
리텐션을 올리기 위해서 중요한 요인이 코호트이다. 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 코호트라고 한다. 리텐션 구간에서 프로덕트를 지속적으로 활용하는 코호트를 찾는다면 향후 리텐션을 유지하기가 훨씬 수월해진다.
코호트를 찾는 방법은 우선 가설부터 출발한다. 예를 들어, 7일 동안 한 문제 이상 퀴즈를 푸는 특성을 가진 유저가 코호트이다. 라는 가설을 세운다. 그 다음에 7일 동안 한 문제도 풀지 않는 유저에게 노티를 보내 7일 동안 한 문제를 풀게 끔 유도한다. ‘오늘 하루에 몇 백 명의 사람들이 지금 공부를 하고 있습니다.’, ‘일주일에 하나씩 퀴즈를 푼 사람들은 영어 실력 몇% 올랐습니다.’ 등.
이러한 코호트를 많이 확보하는 것을 목표로 하여 시도하고, 이에 따라 리텐션이 향상된다면 확실한 코호트를 찾았다고 볼 수 있다. 이러한 실험을 통해서 리텐션을 높여주는 집단 코호트를 찾을 수 있다.
초기 리텐션이 굉장히 중요하다. 유저 이탈 대부분은 초기 단계에 일어난다. 제품에서 초반 가치를 느끼지 못하면, 지속적으로 이용하지 않고 이탈해버린다.
마무리
Acquisition, Activation 단계도 중요하지만 프로덕트의 성패를 좌우하는 것은 Retention 단계라는 것을 상기할 수 있었다. 아무리 온보딩을 잘 설계해서 고객을 많이 데리고 온다고 하더라도 프로덕트를 사용하는 단계에서 그만큼 이탈해버린다면 프로덕트는 실패하는 것이다. PM으로서 AARRR을 설계하게 된다면 Retention부터 어떻게 설계할 것인지를 많은 비중을 두고 고민할 필요가 있을 것이다. 유저가 이탈하지 않도록 프로덕트를 잘 만들어 놓는다면 이후에 고객을 대거 유입시킨다고 하더라도 이탈하는 유저가 많지 않고 큰 비즈니스 성과를 거둘 수 있을 것이다.