AARRR 프레임워크 소개

AARRR은 그로스 해킹에서 중요한 분석 프레임워크로, 아래 다섯 가지 단계를 포함합니다.

 

1. Acquisition (획득): 사용자가 처음으로 서비스에 도달하는 방법 (광고, SEO, 소셜 미디어 등).
2. Activation (활성화): 사용자가 서비스의 가치를 처음으로 경험하는 단계.
3. Retention (유지): 사용자가 지속적으로 서비스를 이용하는지 여부.
4. Revenue (수익): 사용자로부터 직접적인 수익을 창출하는 단계.
5. Referral (추천): 사용자가 다른 사람에게 서비스를 추천하는 단계.

리텐션 분석 설명

 

1. Classic Retention
   • 설명: 특정 시점 이후 남아있는 초기 사용자의 비율을 측정하는 방법입니다. 주로 첫날, 첫주, 첫달 기준으로 계산하며, 사용자의 첫 경험이 중요합니다.
   • 예시: 이커머스 사이트에서 첫 구매 후 30일 내 재구매율을 측정하여, 첫 구매 경험이 얼마나 중요한지 평가합니다. 이를 통해 첫 구매 후 제공하는 쿠폰이나 이메일 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.
2. Rolling Retention
   • 설명: 특정일 후 남아있는 사용자 비율을 계산하는 방법으로, 일정 기간 동안의 지속적인 사용자 참여를 측정합니다.
   • 예시: 매달 15일 기준으로 지난 30일 동안 얼마나 많은 사용자가 사이트를 다시 방문했는지 추적합니다. 이를 통해 월별 프로모션의 효과를 평가하고, 지속적인 고객 참여를 유도할 수 있습니다.
3. Range Retention
   • 설명: 특정 기간 동안의 사용자 유지율을 측정하는 방법으로, 범위 내에서 사용자의 활동을 추적해 평균 유지율을 계산합니다.
   • 예시: 한 달 동안 매주 방문한 사용자의 비율을 추적하여, 월간 평균 유지율을 계산합니다. 이를 통해 주간 프로모션의 효과를 평가하고, 장기적인 사용자 참여를 높이는 전략을 수립할 수 있습니다.
4. Stickiness
   • 설명: Stickiness는 DAU(일간 활성 사용자 수)와 MAU(월간 활성 사용자 수) 지표를 통해 사용자 활동성을 평가하며, 서비스의 매력을 측정하는 지표입니다.
   • 예시: DAU를 MAU로 나누어 Stickiness 비율을 계산합니다. 예를 들어, DAU가 1000명이고 MAU가 5000명인 경우 Stickiness는 20%입니다. 이 지표를 통해 얼마나 많은 사용자가 지속적으로 서비스를 이용하는지 평가할 수 있습니다.
5. Retention Analysis
   • 설명: 리텐션 차트와 커브를 통해 사용자 유지 패턴을 분석합니다. 코호트 분석(특정 기준에 따른 사용자 그룹)을 통해 가입 시기별로 사용자 그룹을 나누어 리텐션을 개선하는 전략을 세웁니다.
   • 예시:  특정 프로모션 기간 동안 가입한 사용자 그룹의 재구매 패턴을 분석하여, 해당 프로모션의 효과를 평가합니다. 이를 통해 다음 프로모션을 계획할 때 참고할 수 있는 데이터를 제공합니다. 코호트 분석을 통해 각 프로모션의 장단점을 비교하여 최적의 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

실제 이커머스 업무에서의 적용

 

리텐션 분석을 통해 고객 유지 패턴을 이해하고 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, Classic Retention을 사용하여 첫 구매 후 30일 내 재구매율을 측정하고, Stickiness를 통해 일간 활성 사용자 비율을 평가함으로써 고객의 참여를 유도할 수 있습니다. 이를 통해 고객 유지를 극대화하고, 장기적인 수익을 창출할 수 있습니다.

 

• 고객 세분화: 리텐션 지표를 통해 다양한 고객 그룹을 세분화하고 각 그룹에 맞춤형 마케팅 전략 적용.
• 프로모션 효과 측정: 다양한 리텐션 분석 방법을 사용해 프로모션이 고객 유지에 미치는 영향을 평가.
• 재구매 유도: Classic Retention과 Rolling Retention을 활용해 첫 구매 후 재구매를 유도하는 캠페인 기획.
• 활동성 증가: Stickiness 분석으로 고객의 일간 및 월간 활동성을 평가하고, 고객의 서비스 이용 빈도를 높이기 위한 인센티브 제공.

가장 인상 깊은 내용

 

저는 리텐션 분석 중 Retention Analysis가 가장 인상 깊었습니다. 이는 리텐션 차트와 커브를 통해 사용자 유지 패턴을 분석하는 방법으로, 코호트 분석을 통해 특정 시기에 가입한 사용자 그룹의 행동을 추적하고 이해하는 데 중점을 둡니다. 이커머스에서 이를 활용하면 특정 시기에 가입한 고객의 재구매 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 고객 유지를 극대화하고, 장기적으로 높은 수익을 창출할 수 있습니다.