[Growth Hacking] AARRR(1) - 고객 유치(Acquisition)

1. 고객 유치 (Acquisition)

# 고객 유치(Acquisition) 기본 개념

고객 유치는 사용자를 우리 서비스로 데려오는 것과 관련된 활동을 의미

고객 유치 과정의 핵심은 고객 유치에 기여(Attribution)한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것

 

고객 유치 과정에서 성장 지표를 어떻게 측정하는가?

 

관점 1) 무료(Organic) vs 유료(Paid)

- Organic : 자발적으로 우리 서비스를 찾아온 고객

- Paid : 마케팅 활동을 통해 우리 서비스를 찾아온 고객

→ Organic 유입을 늘리자 !

 

관점 2) 식별(Identified) vs 미식별(Unknown)

- Identified : 페이스북 광고, 친구 초대, 네이버 검색, 제휴 마케팅 등을 통해 들어온 고객

- Unknown : 어떻게 들어왔는지 알 수 없는 고객

→ Unknown 유입을 줄이자 !

 

어떻게 하면 사용자의 유입 채널을 최대한 누락 없이 정확하게 추적하고
각 채널별 성과를 정확히 판단할 수 있을까?

 

 

# 고객 획득 비용 (Customer Acquisition Cost, CAC)

: 한 명의 사용자를 데려오기 위해 지출하는 평균 비용

 

CAC 지표를 활용하는 것의 핵심 !

어느 채널에 얼마의 기간 동안 어떤 캠페인으로 얼마의 예산을 집행할 것인가

→  채널별, 날짜별, 캠페인별, 광고별, 데이터를 쪼개서 보는 것

 

따라서 각 경로를 통한 유입을 정확하게 추적할 필요 있음

웹 : UTM 파라미터 / 앱 : 어트리뷰션 

 

 

# UTM 파라미터

온라인에서 유입 경로를 확인하기 위해 가장 널리 사용되는 기능

유입된 트래픽이 어느 경로를 통해 들어왔는지 출처를 확인할 수 있도록 URL 뒤에 추가된 파라미터

 

UTM 파라미터 구조

https://class101.net?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=blog_event&utm_term=interest&utm_content=imagedco2

- utm_source : 어디에서 왔는지

- utm_medium : 어떤 유형의 링크인지

- utm_campaign : 어떤 캠페인을 통해서 왔는지

- utm_term : 어떤 키워드로 검색해서 왔는지

- utm_content : 어떤 내용을 보고 왔는지

 

 

# 모바일 앱 어트리뷰션(Attribution)

사용자가 앱을 설치하고 사용하는데 어떤 채널이 기여했는지를 식별하여 모바일 앱의 마케팅 성과 판단

대표적인 어트리뷰션 서비스 : Appsflyer, Adjust, Branch, Airbridge 등

 

어트리뷰션 서비스는 클릭을 통해 앱스토어로 이동한 사용자 & 스토어에서 앱을 설치하고 실행한 사용자를

기술적으로 매핑하여, 어떤 클릭이 앱 설치와 가입에 더 많이 기여했는지 확인

 

1) 어트리뷰션 윈도우 (Attribution Window) = 룩백 윈도우

: 기여 이벤트가 발생한 이후 얼마만큼의 기간 동안 발생한 전환에 대해 어트리뷰션을 인정할 것인가

(기여 이벤트 : 앱을 설치하게 하는 데 영향을 미친 이벤트)

 ex) 페이스북 광고 클릭에 대한 어트리뷰션 윈도우가 7일이라면,

페이스북 광고 클릭 후 6일이 지난 뒤 앱 설치 →  페이스북 광고 성과로 인정

페이스북 광고 클릭 후 8일이 지난 뒤 앱 설치 →  페이스북 광고 성과로 인정 X

 

2) 어트리뷰션 유형

클릭-스루 (클릭을 통해 발생하는 기여) vs 뷰-스루 (뷰를 통해 발생하는 기여)

일반적으로 클릭-스루 어트리뷰션 윈도우(7일) > 뷰-스루 어트리뷰션 윈도우(1일)

출처 : Airbridge

 

3) 어트리뷰션 모델 (Attribution Model)

2개 이상의 기여 이벤트가 발생했을 때, 각 채널의 기여도를 어떻게 판단할 것인가?

여러 개의 어트리뷰션 접점이 발생하는 경우, 기여도에 대한 판단을 내릴 수 있게 하는 일종의 기준 필요

→ 이를 어트리뷰션 모델이라고 함

 

어트리뷰션 모델 종류

- First Click : 첫 번째 채널의 성과를 100% 인정

- Last Click : 마지막 채널의 성과를 100% 인정

- Linear : 모든 채널에 동일한 가중치 부여

- Time Decay : 모든 채널의 기여도 인정하지만, 최근 채널일수록 높은 가중치 부여

- U-Shape : 첫 번째와 마지막 채널에 높은 가중치 부여

 

어트리뷰션을 잘 활용하기 위해서는 각 채널의 특성을 잘 이해하고 있어야 함

 

 

# 고객 유치(Acquisition) 정리

고객 유치 성과 개선의 시작은 유입 채널을 최대한 누락 없이 측정하는 것

UTM 파라미터나 어트리뷰션 파라미터가 없는 유입은 '미식별(Unknown)' 트래픽으로 판단하고

최대한 해당 비율을 줄이기 위해 노력

 

고객 유치 과정에서 필요한 것은 숲과 나무를 함께 바라보는 것

우리 서비스의 핵심 가치가 무엇인지, 고객들은 어떤 특성을 가지고 있는지,

어떻게 이들을 찾고 유지할 수 있는지에 대해 고민

또한 어트리뷰션을 모든 조건에서 완벽하게 측정하는 것은 불가능

→ 숫자 하나하나에 연연하기 보다는 한걸음 물러서서 넓은 시야를 가지고 데이터 들여다보기

 

우리가 데이터를 통해 확인하려고 하는 것은
눈 앞에 있는 지표 몇 개가 아니라 '고객'에 대한 폭넓은 이해 !

 

 

 

 

출처 : 그로스 해킹 (양승화)

 

그로스 해킹

그로스 해킹에 대한 실용적인 지침서! 성장하는 서비스를 만들기 위해서는 필요한 데이터를 정의하고, 수집하고, 분석 환경을 구축하고, 실험하고, 서비스에 반영하는 일련의 과정이 잘 갖춰져야 합니다. 또한 성장을 위한 효율적인 조직 구조와 문화를 만들어야 합니다. 그로스 해킹은 엄청난 리소스나 시스템이 갖춰져야만 시작할 수 있는 것은 아닙니다. 작은 스타트업이라고 하더라도 환경이나 여건에 맞춰 작은 것부터 하나씩 준비해 나갈 수 있습니다.

저자

양승화

출판

위키북스

출판일

2021.01.14