고객 이탈 파악을 위한 사용자 분석 로드맵 'AARRR'

AARRR은 스타트업과 마케팅에서 고객의 여정을 분석하고 최적화하기 위해 사용되는 프레임 워크로 현재 운영하고 있는 서비스의 상태를 가늠할 수 있습니다.

 

약자를 풀어본다면 Acquisition(획득)- Activation(활성화)- Retention(재방문)- Revenue(수익)- Referral(소개)으로 고객이 서비스를 발견하고 이용하고 전환되고 구매하고 다른 사람에게 추천을 하기까지의 모든 여정을 탐색해 보는 것입니다.

그래서 AARRR은 시기별로 진행 상황을 정리해보고 고객 이탈률(Churn Rate)을 파악할 때 많이 사용됩니다.

시기별 방법에 대해 알아보겠습니다. 

출처 : WISETRACKER

1. Acquisition(획득)

- 어떻게 우리 제품을 처음 접하게 되는가?

- 고객 획득 비용(CAC), 일간 활성 유저(DAU), 월간 활성 유저(MAU), 앱설치수, 실행수 등

 

사용자 획득 단계에서는 우리 서비스를 어떻게 처음 접하게 되었는가를 판단합니다. 따라서 마케팅 tool을 잘 다룰 수 있다면 유리합니다. 그러나 툴을 잘 다루지 못하더라도 중요한 것은 수집된 고객 데이터를 어떻게 관리할 수 있는가 인 것 같습니다. 데이터를 수집하고 관리하는 데에는 다양한 방법이 있겠지만 Looker Studio와 같은 데이터 시각화 툴을 활용할 수 있다면 더욱 좋을 것 같습니다.

2. Activation(활성화)

- 사용자가 처음으로 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가?

- 페이지 뷰(PV), 체류 시간(DT), 아하 모먼트 등

 

활성화 단계를 통해 사용자가 우리 서비스에 가치를 느끼고 계속 참여를 하는가를 판단합니다. 고객이 우리 서비스를 이용하며 회원가입까지 하였는지로 첫 경험을 분석할 수 있고, 어떤 요소에 흥미를 느끼며 활성화 되었는지 행동을 분석합니다. 이를 통해 사용자를 어떤 부분에서 첫인상을 사로잡을 수 있을지 파악할 수 있습니다.

3. Retention(재방문)

- 제품/서비스의 재사용률은 어떠한가?

- 코호트 분석, 리텐션율, 이탈률 등

 

첫 이용 후 꾸준히 올 만한 서비스를 제공하였는가를 판단합니다. 코호트 분석이나 활동 로그 분석 등을 통해 사용자의 재방문 패턴을 분석할 수 있습니다. 뿐만 아니라 이메일을 통한 뉴스레터나 리마인더 등이 재방문에 어떤 영향을 끼치는가도 탐색 지표로 활용할 수 있습니다.

4. Revenue(수익)

- 최종 목적(매출)으로 연결되고 있는가?

- 고객 생애 가치(LTV), 결제 유저(PU), 유저 당 평균 수익(ARPU) 등

 

정말 돈이 되는 서비스를 만들고 있는가를 판단합니다. 사용자가 특히 어느 부분에 돈을 쓰는지, 얼마나 자주 구매를 하는지 등을 파악하고 고객 한 명당 발생하는 평균 수익을 분석하여 우리 서비스가 얼만큼의 돈을 벌어다 줄 수 있는지 가치를 체크할 수 있습니다.

5. Referral(소개)

- 사용자가 자발적 바이럴, 공유를 일으키고 있는가?

- SNS 공유 횟수, 언급 댓글 수, 래퍼럴 트래픽 등

* 래퍼럴 트래픽(Referral Traffic) : 다양한 다른 채널에서 웹사이트로 유입된 트래픽

 

정말 좋은 서비스는 광고에 심혈을 기울이지 않고 입소문만 타도 크게 성장하기도 합니다. VoC분석이 등장한 이유도 후기를 분석하고 평가하여 자연스러운 입소문을 탈 수 있는지 파악하기 위해서 인 것 같습니다. 간단하게는 회원가입 시 추천인 등록을 통해 파악할 수 있으며, NPS(Net Promoter Score) 조사를 통해 사용자의 고객 만족도를 측정하여 서비스 추천 의향을 분석할 수도 있습니다.

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AARRR분석은 해적의 "ARRR!!" 소리를 연상시켜 해적 지표라고 불리기도 한다고 합니다. 해적이 목표를 향해 선원들을 이끌고 가는 모습과 비슷한 것도 같습니다. 

퍼널 분석을 보다 스타트업 혹은 신규 프로덕트에 맞게 develop한 프레임 워크인만큼 서비스의 현주소를 파악하여 더 좋은 방향으로 서비스를 성장시키기 위해 활용하면 좋을 것 같습니다.