[그로스해킹] AARRR (2)

[그로스해킹] AARRR (1)

* 본 게시글은 다음 인프런 강의를 수강하고 정리한 내용들입니다. 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 강의 - 인프런 데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바

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* 본 게시글은 다음 인프런 강의를 수강하고 정리한 내용들입니다.

그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 강의 - 인프런

데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바탕으로, 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 서비스를 성장시키는 것. 그로스해킹의 기본을 다루는 101 강의입니다., 🌱 데이터와 실험을

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Acquisition-2 : 모바일앱 Attribution

웹과 달리 앱은 앱스토어로 이동해서 설치하는 과정에서 URL에 붙어있는 parameter가 유실되므로 다른 방식으로 기여도를 측정해야 함
앱에서의 기여도 측정 ⇒ Attribution

Attribution

유저가 앱을 설치하고 실행하고 사용하는데 어떤 채널이 기여했는가
모바일앱의 마케팅 성과를 판단하기 위해서 활용되는 개념
UTM parameter와 달리 아직 표준화 되어 있지 않으며 , Attribution을 측정하는 서비스에 맞는 어트리뷰션 기준이 있음

App의 경우 각 단계가 parameter로 이어지지 않음. 따라서 클릭과 액션을 이어주는 AppsFlyer, adjust 등과 같은 서비스가 생겨남.

몇가지 알아야 하는 Attribution 개념

1. 어트리뷰션 윈도우
2. Click through / View through
3. 어트리뷰션 모델

어트리뷰션 윈도우 (룩백 윈도우)
- 어느 기간동안의 어트리뷰션을 인정할 것인가?

광고를 클릭하고 앱을 설치 및 실행한 경우, 광고를 본 시점이 얼마나 지날 때까지를 어트리뷰션이 유효하다고 볼 것인가?

2. Click through 와 View through

어떤 행동을 어트리뷰션으로 인정할 것인가?
Click through: 광고를 클릭한 것 / View through: 광고를 본 것

어트리뷰션 윈도우 내에서 광고를 통해 앱을 설치 및 실행했는데, 광고를 보기만 하고(클릭x) 앱을 설치한 것과 광고를 클릭한 후 앱을 설치한 것 중 어떤 것을 어트리뷰션으로 인정할 것인가?

3. 어트리뷰션 모델

여러 건의 어트리뷰션 터치포인트가 있는 경우, 터치포인트간의 관계를 어떻게 고려해 종합적인 판단을 할 것인가

n개의 광고를 보았는데(=어트리뷰션 포인트가 n가지), 어떤 광고는 보기만 하고 어떤 광고는 클릭한 후 앱을 설치 및 실행한 경우, 어느 채널에 어트리뷰션 할 것인가?(=어떤 채널에 기여도가 있다고 판단할 것인가?)

4. 어트리뷰션 구현 방식

서비스마다 구현 방식이 다름
Install referrer, Device ID mapping, Fingerprinting…

그렇다면 복잡한 경우에는 어떤 것을 Attribution 해야하는가?

⇒ 답이 있는 것이 아니기 때문에 기준을 설정해야 한다.

1. 어트리뷰션 윈도우

2. Click through / View through

→ Click 과 View 각각에 따라서 , 서로 다른 어트리뷰션 윈도우를 정의할 수 있다

→ 매체별로도 각각 다른 기준을 적용할 수 있다 (ex. 클릭은 10일, view는 3일)

3. 어트리뷰션 모델

→ 23%의 사용자는 여러개의 터치포인트를 찍고 유입되므로 어떤 터치포인트에 어트리뷰션 할지에 대한 여러가지 방법 존재

쉽게 할 수 있는 오해

무조건 클릭은 뷰보다 좋다? ❌
- 채널 나름
- 노출 크기, 지면, 알고리즘, 사용자층이 모두 제각각이므로 모든 매체에 일괄적인 룰을 적용하는 것은 위험
- 성과가 어떠한지는 굉장히 종합적인 판단이 필요한 질문임
→ 채널의 특성을 파악한 후, 클릭과 뷰를 어떻게 인정할 것인지 세심하게 정해야 함
결국 중요한 것은 ROAS이므로, ROAS가 높을수록 좋다? ❌
ROAS (Return on Ads Spending) = 광고로 인한 매출액 / 광고비
- ROAS 에서의 Return 은 무슨 의미일까 ? ⇒ Profit
- 하지만 현실적으로 대부분의 광고 플랫폼에서 Return ⇒ Sales

→ ROAS 계산 시 주의!

광고비가 줄어들면 , ROAS 는 거의 무조건 높아짐

광고비와 매출이 정비례하지 않기 때문
광고비가 적어지면 Targeting 알고리즘이 더 엄격해져 보다 적합한 사람들에게만 광고가 노출됨
반대로 광고비를 증액하면 ROAS는 거의 무조건 낮아짐
→ ROAS만 갖고 광고와 어트리뷰션의 성과를 판단하는 것은 적합하지 않음

여러 매체에 광고를 집행하는 경우, ROAS는 중복 집계될 수 있음
→ Attribution 효과를 정확히 나눠서 보기 어려움

웹은 UTM으로 심플하게 효과를 측정할 수 있지만 (찍고 들어오면 됨), 앱의 Attribution은 정답이 없는 문제이므로 많은 고민이 필요하다!

Acquisition-3 : Attribution 관련 이슈들

딥링크(Deep link), 디퍼드 딥링크 (Deferred deep link)

딥링크: 유저가 링크를 클릭했을 때, 앱을 실행하고 특정 화면(activity)로 이동하는 링크
디퍼드 딥링크: 딥링크의 실행을 앱 설치 이후로 지연
- 앱이 설치되지 않은 경우, 스토어로 이동해서 앱 설치 → 앱을 실행하면 바로 target activity 로 이동
딥링크의 가치
- 향상된 UX (앱을 사용하던 상황에서 바로 넘어옴)
→ 앱에서 제품이나 서비스를 판매하는 이커머스 브랜드의 경우, 유저가 거쳐야 하는 단계가 늘어날 때마다 전환율이 낮아짐
→ 딥링크는 앱 설치 전후로 유저를 인앱 스토어로 바로 유도할 수 있음
- 최적화된 메세지로 잔존율 상승
  → 딥링크는 설치 프로세스 중 각 상황에 맞는 정보를 전달할 수 있으므로 맞춤형 환영 메시지를 전달하거나 앱 온보딩 경험을 유저에 맞게 설정할 수 있음
  → 이러한 맞춤형 접근 방식은 장기적 관점에서 고객 인게이지먼트를 늘려 앱 설치 이후 고객 잔존률을 높임
- 딥링크에 의해 설치된 경우 어트리뷰션 성과를 정확히 측정할 수 있음 ⇒ 웹에서의 UTM parameter 와 유사
- Non Organic vs. Organic 은 Identified vs. Unknown 에 가까운데, 딥링크는 명확하게 Identified 된 채널임

+) 고객 인게이지먼트
- 기업이 고객과 직접적이고 의미 있는 관계를 구축하고 유지하기 위해 사용하는 모든 활동
여기서 인게이지먼트 즉, 참여는 콘텐츠 클릭, 좋아요, 공유 및 댓글에 이르기까지 모든 형태의 반응을 의미함
- 이메일, 블로그, 소셜 미디어, SMS 및 푸시 알림 등의 다양한 채널을 통해 고객에게 가치 있고 개인화된 콘텐츠를 전송하여 고객 참여를 높이는 것
- 행동을 장려하거나, 윤리적 공감을 구하거나, 맥락이 일치하거나, 편리성을 제공하거나, 감성을 자극하는 등 다양한 유형의 참여를 생각할 수 있음
- 브랜드 제품 또는 서비스에 대한 경험을 자연스럽게 유도하고, 고객의 참여를 통해 브랜드 충성도와 신뢰도를 향상시키는 효과가 있음
- 고객 참여를 효과적으로 구현하면 잠재고객은 브랜드가 자신을 이해한다고 느끼고 나아가 스스로 브랜드에 대한 소속감을 갖게 됨
→ 고객 인게이지먼트를 잘 수행하면 더 높은 유저 생애 가치(LTV)와 더 낮은 유저 획득 비용(CAC)를 갖게 되며, 장기적으로 비용 효율적인 비즈니스 성장을 이룩하게 됨

Organic Acquisition

사장님이 생각하는 organic acquisition → FREE (광고 없이 공짜로 들어온 사람)
마케터가 생각하는 organic acquisition → By Accident (우연히 들어온 사람)

Organic의 사례

1. Contents Marketing

많은 경우 지속가능하지 않지만, 한번 터졌을 때의 영향력은 독보적
실험 , 최적화 , 반복 을 통해 터지는 강도를 높이는 건 해볼만 함 (터지는 빈도를 높이기는 쉽지 않음)

2. SEO (Search Engine Optimization) / ASO (AppStore Optimization)

검색엔진 최적화: 구글, 네이버, 야후와 같은 검색엔진의 검색 결과 페이지에서의 상위 노출을 위한 최적화 작업
앱스토어 최적화: 구글 플레이스토어 혹은 애플 앱스토어와 같은 앱스토어 내에서의 자사 앱의 발견 가능성을 극대화하는 작업
더 많은 사용자에게 자사 웹사이트(앱)를 노출시키기 위해 사용자가 많이 검색하는 키워드를 기반으로 웹사이트(앱) 및 콘텐츠를 수정 및 개선하는 것

어트리뷰션 관련해서 고려해야 할 이슈들

1. 어트리뷰션 툴을 “쓰는 것”보다 어트리뷰션 틀을 “효과적으로 잘 쓰는 것”이 중요하다

UTM과 달리 Attribution에는 정답이 없으므로 나름의 주관과 철학이 필요함
룩백윈도우 , View through 에 대한 처리방안 , 어트리뷰션 모델 등을 꼼꼼하게 셋팅
페이스북 광고관리자와 어트리뷰션 툴 대시보드 결과가 전혀 다름 → 어떤 수치를 신뢰할 것인가?

2. 효과 크기 판단 : 과연 라스트 클릭 모델이 최선인가

어트리뷰션 툴의 기본세팅은 라스트클릭인 경우가 99%
심플하다는 장점이 있지만 , 과연 마지막 클릭이 모든 어트리뷰션을 가져가는 것이 맞을까?

3. Raw data 레벨로 확인하고 , 분석하는 과정이 반드시 필요함

어트리뷰션 데이터 = 설치와 가입이라는 초기 단계에 초점을 맞춘 데이터
어트리뷰션 데이터 + 서비스 데이터를 조합해서 봤을 때, 더 많은 인사이트를 얻을 수 있음
- 대부분의 어트리뷰션 툴에서는 가입에서 끝내지 않고 이후에 발생하는 주요 이벤트까지 트래킹하도록 하고 있음
- 특히 Revenue를 바탕으로 ROAS를 살펴볼 때, 단순히 N일 동안의 결제액을 보는 게 아니라 LTV를 보는 것이 훨씬 더 의미있음
주요 어트리뷰션 서비스들은 굉장히 편하게 raw data를 확인할 수 있도록 되어있음
- 쌓이는 raw data를 잘 활용해야 함

4. 나무를 보지 말고 숲을 봐야 함

어트리뷰션 서비스에서 제공하는 대시보드가 편리하지만, 그 숫자 이면에 있는 다양한 맥락정보를 읽어낼 수 없다면 위험한 의사결정을 하게 될 수 있음
- CAC 5000원, ROAS 200% 어떻게 해석할 것인가?
- ROAS 200%는 ROAS 150% 보다 언제나 좋은가?
본질적으로 완벽하게 측정할 수 없는 분야에 가깝고, 숫자 하나하나에 연연하기보다는 한걸음 물러서서 넓은 시야를 가지고 데이터를 들여다봐야 함
기술적인 진보가 계속해서 이루어지고 있는 영역이므로 트렌드에 대해서도 공부하고 이해할 필요가 있음

🙋🏻‍♀️ Acquisition 정리 : 효과적인 채널 찾기

- 사업이 실패하는 이유는 제대로 된 채널 하나를 확보하지 못하기 때문 (By Peter Thiel)
- 소수의 채널을 잘 관리하는 게 핵심
- 채널 찾기 → 최적화 → Saturate → 확장
- 채널은 계속 변화한다
- Organic 은 Unknown 의 다른 말일지도 모른다.
- 최대한 집요하게 트래킹 하는 것이 필요 채널의 성과를 어떻게 판단할 것인가?
- 어트리뷰션 툴 활용. 비싸지만, 본전을 뽑자!

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