안녕하세요. 광고 컨설팅 6팀 강윤혜입니다.

그로스 해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법

이란 책을 바탕으로 그로스 해킹의 개념과 AARRR에 대해 설명드리겠습니다.

드롭 박스, 로그미인 등의 초기 성장을 이끈 션 앨리스가 처음 사용했고 단어를 그대로 해석하면 성장하는 ‘해킹’을 의미한다.

성장하는 해킹이란 무엇일까?

서비스나 시장 상황에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품/서비스를 지속적으로 개선하는 것을 의미한다.

제품/서비스를 개선하기 위해서는

‘제품과 시장의 적합성을 확인하여 제품/서비스에 그로스 해킹을 적용할 수 있나. 혹은 그 가치가 있는가’

에서 출발한다.

제품과 시장 적합성에서 확인해야 할 것은 유지율과 전환율, 순수 추천 지수이다. 유지율이란 사용자들이 제품/서비스를 꾸준히 이용하는지를 보여주는 지표다. 이상적인 유지율은 그래프의 기울기가 완만해지면서 안정적으로 유지되는 모양이다. 이때 카테고리 별로 평균 유지율, 측정 기준이 다르기 때문에 단순한 수치로 유지율이 좋다, 나쁘다라고 설명하긴 힘들다. 전환율이란 다음 단계로 넘어가는 사용자의 비율을 뜻한다. 제품/서비스를 어떻게 알게 되었는지에 따라 전환율 차이가 있다. 순수 추천 지수는 비추천부터 적극적인 추천 그룹의 비율을 통해 서비스의 성공 여부를 예측할 수 있는 지표이다. 이 3가지 개념을 통해 알 수 있는 것은 고객의 목소리와 행동 패턴을 통해 제품/서비스에 대한 경험, 맥락을 깊이 이해해야 제품과 시장 적합성을 파악할 수 있고 이를 그로스 해킹에 활용할 수 있다는 것이다.

팀 별로 지표를 관리하는 것이 아니라 전체 서비스 관점에서 고객의 제품/서비스 이용 흐름에 따라 지표를 관리해야하는 것이 효율적이다. 이때 등장한 것이 AARRR로 유치(Acquisition), 활성화(Activation), 리텐션(Retention), 수익(Revenue), 추천(Referral)이라는 5개의 카테고리 안에서 지표를 관리하는 방법이다.

유치(Acquisition)는 사용자의 유입을 누락없이 추적하고 각 채널의 성과를 판단하는 것이다. 채널 성과의 기준은 고객 획득 비용, UTM 파라미터, 모바일 앱 어트리뷰션이다. 이때, 성과를 판단한 후에 무작정 채널을 확장하는 것이 아니라 기존 채널의 최적화가 우선이라는 것을 잊어서는 안된다.

활성화(Activation)는 퍼널 분석을 활용하여 서비스/제품의 핵심 가치를 사용하게 만드는 것이다. 퍼널 분석은 유입부터 전환까지의 단계를 분석하여 핵심 가치를 경험하는 순간을 파악하는 것이다, 효과적인 퍼널 분석을 할 때 전환율 측정은 필수적인데 간단하지 않다. 기준에 따라 전환율이 달라지기 때문이다. 공통점이 있는 사용자 그룹을 코호트라고 하는데 코호트 별로 퍼널을 분석하면 단계 별로 유의미한 지표를 발견할 수 있다. 전환율을 높이기 위해 개인화, UI/UX 개선, CRM을 활용해야 한다. 다시 말해, 활성화는 퍼널 분석을 통해 소비자가 핵심가치에 도달했는지 확인하는 단계이다.

리텐션(Retention)은 활성화 단계를 통해 핵심 가치를 지속적으로 경험하게 하고 이를 측정할 수 있는 지표를 만들어 관리하는 것을 말한다. 클래식, 범위, 롤링 리텐션이 있다. 클래식 리텐션은 특정일에 이벤트를 발생시킨 유저 비율을, 범위 리텐션은 일정 기간에 이벤트를 발생시킨 유저 비율을 계산하는 방식이다. 롤링 리텐션은 특정일을 떠난 유저를 계산한다. 초기 리텐션이 떨어지는 속도 줄이기, 안정화 이후 기울기 완만하게 유지하기를 통해 리텐션을 개선할 수 있다. 장기적인 활동을 통해 점진적으로 개선해야 한다.

수익(Revenue)은 사업에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있다. 수익을 계산할 수 있는 방법은 여러가지인데 사용자 당 매출인 ARPU와 결제자 한 명이 평균적으로 발생시키는 매출인 ARPPU, 고객 한 명의 진입부터 이탈까지 누적된 수익인 LTV가 있다. LTR은 고객 한 명에게 기대하는 매출로 일반적으로 가입 시점을 기준으로 코호트를 분류, 관리한다. 평균을 기준으로 하여 방향성을 설정하는 것이 아니라 여러 기준으로 그룹화하고 그룹에 맞는 운영, 전략을 수립해야 한다.

추천(Referral)은 기존 사용자의 추천이나 입소문을 통한 유입을 뜻한다. 초대, 보상, 온보딩 프로세스를 통해 진행된다. 중요한 지표인 바이럴 계수로 추천이 얼마나 잘 활용되는지 확인할 수 있다. 서비스 완성도가 높은 상태에서 진행되어야 효과가 있고 신규 고객 확보 및 활동을 통한 데이터 활용에 용이하다.