* ChatGPT를 활용한 독학 기록입니다.
AARRR 모델이란
주로 모바일 서비스나 스타트업에서 사용되는 데이터 분석 프레임워크로, 사용자의 행동을 5단계로 나누어 분석한다.
1. Acquisition (획득)
사용자가 처음으로 서비스에 유입되는 단계로, 사용자가 어떤 경로를 통해 서비스에 접근하는지를 분석한다.
- 트래픽 소스 분석 (ex. Google Analytics)
- 캠페인 성과 측정 (ex. Google Analytics - UTM 파라미터 추적)
- SEO 성과 분석 (ex. 키워드 순위, 유기적 트래픽 증가율)
2. Activation (활성화)
사용자가 서비스에 처음 방문했을 때 긍정적인 경험을 하는 단계로, 사용자가 얼마나 빨리 서비스를 이해하고 사용하기 시작하는지를 분석한다.
- 온보딩 과정 분석 (회원가입/ 첫 로그인 등 온보딩 과정의 완료율)
- 사용자 초기행동 분석 (주요 기능 사용 여부, 특정 페이지 방문 여부)
- 코호트 분석 (가입 시점에 따라 사용자 그룹을 나누어 초기 활성화 지표 비교)
무엇을 "긍정적인 경험을 했다"고 판단하는지에 대한 정의가 중요할 것이다. 이 단계에서 유저가 서비스에 안착되는 결정적인 순간인 Aha Moment(아하 모먼트)를 찾을 수 있다면, 팀이 목표로 삼을 핵심지표가 될 것이다. 일반적으로 특정 행동을 경험한 유저의 95% 이상이 리텐션 된다면 해당 경험을 아하 모먼트로 정의할 수 있다.
3. Retention (유지)
사용자가 서비스를 지속적으로 사용하는지를 분석하는 단계로, 사용자가 첫 방문 후 다시 돌아오는 빈도와 기간을 확인한다.
유지율을 높이는 것이 중요합니다.
- 코호트 분석 (가입 시점에 따라 각 사용자 그룹의 유지율 비교)
- 재방문 분석 (주기별 사용자의 방문율)
- 활성 사용자 분석 (ex. DAU, MAU)
4. Referral (추천)
사용자가 다른 사람에게 서비스를 추천하는지를 분석하는 단계로, 사용자가 주변에 공유 및 추천하는지의 여부와 이를 통해 새로운 사용자가 유입되는지를 파악한다.
- 추천 코드/ 공유 버튼 사용률 분석
- 바이럴 계수 (한 사용자가 몇 명의 새로운 사용자를 유입시키는지)
- 소셜미디어에서의 전파력 분석
5.Revenue (수익)
서비스가 어떻게 수익을 창출하는지를 분석하는 단계로, 사용자가 서비스의 성과 창출에 어떻게 기여하는지를 파악한다. 이때 구독/ 인앱 구매/ 광고 수익 등 각각의 비용 지불 방식별로 성과를 점검한다.
- LTV(Lifetime Value): 한 사용자가 서비스에서 평생 동안 발생시키는 평균 수익
- CAC(Customer Acquisition Cost): 한 명의 사용자를 획득하는 데 드는 평균 비용
- 그룹 간 비교(높은 수익을 창출하는 그룹과 그렇지 않은 그룹의 비율 및 특성 파악)
코멘트
이전에 서비스기획에 관심이 많았을 땐 1단계인 사용자 획득 단계에 주로 주목했는데, 프로덕트 운영 경험을 하고 나서부터는 그 이후의 2-5단계의 중요성을 알게 되었다. 사용자를 어떻게 유지 시킬지에 대한 고민이 사용자의 대거 획득에 앞서야 할 것이다.
결국 어떤 서비스를 성장 시키려면 이 1-5단계를 꾸준히 트래킹 해야할텐데, 서비스마다 각 단계별로 어떤 지표를 셋팅해서 보느냐가 중요할 것 같다. 여러 서비스의 데이터분석 사례가 더욱 궁금해진다.
더 알아볼 것
- 모든 서비스에 아하 모먼트가 존재할까? 또는 서비스의 성장단계에 따라 존재할 수도, 존재하지 않을 수도 있을까?
- Carrying Capacity
- 실제 서비스의 AARRR 분석 사례