Data Analysis - AARRR(1) 지표와 Acquisition

AARRR

• 지표란?
  • 로그를 특정 기준에 따라 요약한 수치
  • 상황과, 목표 및 의사결정의 척도가 됨
• 지표 관리 방향/방법
  • 효율적 지표 관리 (about AARRR)
    • User Lifecycle을 기반으로 stage를 구분
    • funnel형태로 이뤄져 나가야함
    • 지표로부터 태스크를 관리해야함.

- Task-based
    - 팀별 담당하는 Task를 기반으로 수치를 관리
    - 중요도의 판단이 어려움
    - Task의 누락이 발생가능성이 있음
    - 제품/서비스 관점의 최적화는 아님

- AARRR에 대한 유의점
    - 단계별 모니터링이 중요한것이 아님
    - Activation & Retention을 우선적으로 고려하고 나머지 지표를 관리해야함
    - 단계별 문제 정의와 지표를 선별하고 측정해야함
    - 개선이 필요한 목표지표를 선정하고 실험을통해 단계적 개선해야함

1. (AARRR) Acquisition : 사용자를 찾아오게 하는 고찰

• 사용자 구분
  • 어떤 채널로 고객유입이 되었는가?(인스타광고, 구글 검색, ...)
  • Organic vs Unknown
    • 자발적인 고객과, 소스를 알 수 없는 고객
    • 자주 혼동하는 포인트
    • 실사례에서는, Indentified와 Unknown의 관계로 생각하는 경우도 존재
  • 사용자의 유입채널을 정확히 파악하고,
  • 어떻게하면 성과를 정확히 판단할 수 있을지에 대한 고민이 필요
• CAC(Customer Acquisition Cost)* n < LTV(lifetime Value)
  • BM이 과연 지속가능한지에 대한 판단이 필요함
  • 또한, CAC와 LTV중 어떤 지표가 상대적으로 컨트롤하기 용이한가
  • CAC : 유저 획득 비용
    • 세분화가 필요함
    • ex) 어떠한 매체로, 어떤 캠페인으로, 어느 시기에 진행할지 고민이 필요함

In WEB

• UTM parameter(Urchin Tracking Module)
  • 현 Google Analytics
  • 어느 경로로 들어왔는지 바로 확인 가능하도록 하는 파라미터
  • utm을 붙여서 광고집행하면 이러한 조회가 가능함.(URL뒤에 붙음)

In Mobile App

• App이 실행되는 순간, User의 유입과정을 유추
• Web가 차이가 나는 이유?
  • app store 설치과정에서 URL에 붙어있는 Parameter는 유실됨.
• Attribution
  • 중간을 이어주는 서비스로 구현 (AppsFlyer, adjust, branch, kochava 등)
  • Attribution window <=> look back window (~기간, 기준)
    • ex. 광고를 클릭하고, 설치하고 실행하는데까지 걸린 시간
    • Click Through vs View Through
      • Click을 하지 않고 view만 있는데, 이를 Attribution window로 설정해야할지
  • Attribution Model
    • 어떠한 touchpoint를 기준으로 윈도우로 삼을것인가!
    • last click, time decay, linear, Position-based, First click 등 다양한 기준으로 설정할 수 있음
  • case study
    • 클릭 vs 뷰
      • 채널 특징에 따라 중요도의 차이가 존재함(동영상 vs 어그로성 팝업)
    • ROAS가 높을수록 좋은가?
      1) 광고 플랫폼에서의 ROAS를 Return이 아닌 Sales를 고려

        - 예를들어 채널1과 2가 500만원의 광고비로, 매출을 5000만원을 얻었지만 순이익의 차이가 있어도 플랫폼에서는 이를 명확하게 인지하지 못함

      2) 또한, 광고비에따른 매출의 증감 패턴이 Linear하지 않음
      3) 여러 매체에서 광고 집행시에는 중복집계 가능성이 있음
      4) 매출이 광고의 효과인지?
      5) 이 외에도 여러 포인트들의 가능성이 존재함Attribution에서 발생할 수 있는 Issue
• 딥링크
  • 디퍼드 딥링크 - ex. 카톡으로 보낸 링크로 설치시, 앱 설치가 안되어있어서 설치화면으로 이동됨
  • UX측면에서 유리함
  • Attribution 성과 측정에 유리함
• Organic Acquisition인지 판단의 방향 혼재
  • SEO(Search Engine Optimization), ASO(Appstore Optimization)
    • 검색어 및 핵심 키워드의 선별
      • APP > "SensorTower > Appstore 최적화" 를 통한 Optimizing
      • WEB >
        "Blackkiwi"
    • 메타데이터 입력
• 대부분 Last click의 attribution 세팅을 가지고있음. Attribution Model을 어떤걸로 설정?
• Raw Data레벨로 확인하고 분석해야할 필요가 있음
  • 요약데이터가 아니라 RawData까지 접근해야함
• 단순히 툴만을 사용하는 것이 아니라, 의사결정까지의 맥락을 이해해야함. (ROAS 예시 참조)

Acquisition Summary

• 핵심 채널을 잘 관리해야함
• 채널(ex. 페이스북, 인스타그램, ...)의 최적화와 확장이 필요함
• 정확한 트래킹
• 어트리뷰션툴에 대한 다양한 활용