Growth Hacking - 인프런 그로스해킹 3

출처 - (인프런) 그로스해킹 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법

Growth Hacking 2 포스팅에서 다룬 내용

• 지표 관리 방법
• AARRR 중 Acquisition

Activation

• 앞 단계인 Acquisition을 통해 데려온 사용자가 우리 서비스의 핵심 가치를 경험했는가?
• 사용자의 서비스 경험을 단계별로 도식화 (Funnel)
  • 단계별 전환율 측정 및 분석

제가 느꼈을 때, 강의 전반적으로 계속 강조하고 있는 부분은 측정 기준을 어떻게 정했는지? 그리고 데이터를 의미있는 그룹으로 쪼개서 분석하고 있는지? 입니다. 저 또한 분석 실무를 하면서 중요하다고 느꼈던 부분입니다.

Funnel 분석

• Cohort에 따른 차이와 그 원인을 파악하는 게 핵심
• 마지막에 conversion한 사용자와 그렇지 않은 사용자를 가지고 앞 단계의 action data를 살펴보고 이탈 원인을 유추

Retention

• 서비스를 경험한 사용자가 플랫폼에 남아있는가? (잔존 or 이탈)
• Activation 과정을 통해 서비스에 대한 긍정적인 느낌을 계속 경험시켜주는 것
• Funnel 분석과 마찬가지로 Cohort를 쪼개서 차이를 보는 게 핵심

Retention을 계산하는 여러가지 방법이 있고, 각 방법마다 장점, 단점이 있습니다. 문득 여러 회사 채용 공고에서 본 AARRR에 대한 높은 이해 문구가 떠올랐는데 이 문구가 의미하는 바가 단순히 AARRR이 이런거고 이런 지표들을 봐요~ 이게 아니라 지표가 의미하는 바를 알고 단계별로 각 서비스에 맞는 지표를 정의하고 관리하는 일련의 업무들을 잘 할 수 있는 사람일 거라고 생각합니다.

Retention 개선하기

• 시점에 따른 접근
  • 초기에 떨어지는 속도 늦추기
  • 오랜 기간 유지시키기
• 리텐션은 장기간 관찰해야 하는 지표
  • 어떤 action (금전적인 혜택을 주는 프로모션과 같은..) 으로 일시적인 상승은 가능할 수 있으나 장기적인 관점에서 유지하고 늘릴 수 있는 방법을 고민해야 함
• 서비스 카테고리마다 권장되는 리텐션 수준이 다름
  • 목표 리텐션 수준 잘 정의하기

Revenue

• 사업의 성패를 가르는 건 어떤 BM을 가지고 있으며 그게 잘 동작하는지?
• 아무리 사용자가 서비스에 대한 평가를 잘 해줘도 이 평가가 매출에 반영되지 않으면 의미가 없음

ARPU, ARPPU, ASP 등 수익성을 보는 다양한 지표들이 있으며 마찬가지로 각 지표들의 기준을 서비스에 맞게 잘 정의하는 것이 중요합니다.

LTV (Lifetime Value)

• 한 명의 고객이 진입부터 이탈까지 전체 활동기간 동안 누적해서 발생시키는 기대수익
• 현실에서는 LTV 계산 공식에 맞는 인자들을 넣기 어려움
  • 차선으로 LTR (Lifetime Revenue) 사용가능
  • 계산이 어려운 Cost 말고 고객이 lifetime으로 결제한 매출의 평균 합계액 계산

Referral

• Organic 유입의 한 단계. 기존 사용자의 추천, 입소문을 통한 사용자 확대
• Viral Coefficient
  • User * invation rate * invitations sent per user * conversion rate / User
• Viral Coefficient가 말해주지 않는 것
  • 초대 주기
  • Saturate 수준
    • target하는 시장에서 얼마나 saturate 되었는지에 대한 정보 없음
    • 초대 받을 수 있는 사람은 한정적
  • 전반적인 User 경험

다른 단계보다 중요도가 상대적으로 떨어지는 느낌이고 좋은 제품, 서비스가 우선!

다음 포스팅에서는 강의 마지막 내용인 지표 활용에 대한 내용을 정리하겠습니다.