Data Analysis - AARRR(4) Revenue

4. Revenue : BM의 정의와 제대로 작동하는지에 대한 지표. 매출

• 전사적인 관점에서 업무를 해나가야할 필요가 있음
• Revenue 관련 지표
  • ARPU (Average Revenue Per User) : Revenue/User
    • 전반적 상황을 보는데 유용함
    • 하지만, User와 Revenue의 구분이 어려움
    • 일반적으로 Monthly기준으로 정의
      • ex. MAU, ARPDAU,...
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User) : Revenue/Paying User
  • ASP (Average Selling Price) : Revenue/ 판매횟수
  • Lifetime Value(유저생애가치) : User의 진입~ 이탈까지 전체활동기간동안 누적 발생되는 기대수익
    • CLV = (M-c)/(1-r+i) - AC
      • M: 1인당 평균 매출// c: 1인당 평균 비용 // r : 고객 유지 비율 // i: 할인율 // AC : 고객 획득비용
    • Lifetime Value = ARPU / Churn
      • Churn : 고객 이탈비율
    • 하지만, 현실에서 이러한 계산을하는 경우는 거의 없음
    • 대안?
      • LTR (Lifetime Revenue)의 활용
        • 비용의 계산이 어려우니 매출에 계산만을 지수로 활용
        • 고객의 수는 이탈하는 여부를 판정하지않고 쭉 같은 숫자를 유지
        • CAC, LTR, ROAS를 비교하면서 생각
• Revenue의 형태
  • 아이템별 매출의 합계
  • 스토어별 매출의 합계
  • 회원별 매출의 합계
  • ...
  • in 구독 서비스,
    • MRR(Monthly Recurring Revenue)
      • Base MRR(전월 MRR) + New MRR - Churn MRR + upgrade/downgrade MRR
• 핵심사용자와 고래
  • 고래 : 많은 금액을 발생시켜주는 고객
  • 서비스의 영향력이 크기때문에, Operating 측면과 Revenue측면에서 가장 우선적으로 고려해야함
• RFM 분석
  • 기준을 정해서 점수로 평가
  • Recency : 얼마나 최근에 결제했는지
  • Frequency : 얼마나 자주 결제했는지
  • Monetary : 얼마나 많은 금액을 결제했는지
  • 점수의 Total 점수로 Group을 나눠서 User를 Segement
    • User별로 다른 프로모션을 진행