Data Analysis - AARRR(2) Activation

2. Activation : 사용자가 서비스/제품의 핵심가치를 경험했는가

• 사용자 경험의 Funnel에서 각 단계별 전환율(ex.이탈율)을 측정/분석
  (Download에서 Onboarding의 끝까지)

• Funnel 분석의 요소
  1) 핵심가치에 대한 Stage의 정의

    - 사용자의 입장과 회사의 입장을 일치시키는 작업 필요(UX기반)

  2) Stage별 전환율을 어떤 기준으로 측정하는지

    - 결제패턴 예시
        - 하나의 제품만을 여러번 보고 결제가 1회 이뤄진 경우
        - 여러 제품을 보고 그 중 일부 결제가 이루어진 경우
        - Conversion Rate를 과연 뭘로해야할까?
            - User기준?
            - View기준?
            - Product기준?
            - **답이 없는 문제임!!**

  3) Cohort별로 보는지

    - Funnel마다의 전환율을 확인하기 위해서, User/Browser/Mobile/세션/event 등을 기준으로 Cohort를 만들어서 분석
        - ex. Mobile vs PC 고객을 따로 분석
        - Event(action)와 시점을 기준으로 cohort를 만드는 경우가 많음

• Funnel 분석의 의의

  • Stage별 Conversion의 확인
  • Conversion과 유관한 선행지표를 발굴할 수 있음

• 이탈 원인 분석

  • 인터뷰, 설문, 데이터분석
  • Raw Data를 기반으로 Conversion User와 그렇지 않은 User의 분석을 통해 역순으로 확인 가능

• Funnel Summary

  • Conversion을 통해 Global Optimization이 중요
  • Stage를 명확하게 정의해야함
    • 불필요한 Stage를 통해 지표를 발굴했을때 과연 의의가 있을까?
  • Home Try On : Funnel을 역순으로 진행한 Service들이 존재
    • ex> Warby Parker : 안경을 배송하고, 마음에 들면 결제처리 아니면 반송
  • Cohort별 차이가 발생하는 원인을 파악해야함

• Funnel 개선

  • 개인화 : ML, DL이나 Rule 기반 추천 시스템
  • UI/UX : UI의 Redesign을 통해 개선될 수 있는지 검증(ex. AB Test)
  • 사용자 유도
    • 다음 Funnel로 이동할 수 있도록 유도 하는것
      • ex) 타겟팅을 기반으로한 푸시, 이메일, 인앱 메시지 등등