데이터 위클리 페이퍼 8 - AARRR, 코호트와 세그먼트, RFM

AARRR 프레임워크(취득, 활성화, 유지, 수익 창출, 추천)와 리텐션 개념을 설명해 주세요. Funnel 분석과의 연관성을 설명해 주세요

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AARRR 프레임워크는 스타트업이나 제품 개발 과정에서 사용자 경험을 분석하고 최적화하는 데 사용되는 모델로, 다섯 단계로 구성됩니다.

• 취득 (Acquisition) : 사용자가 제품이나 서비스를 처음 접하고, 이를 통해 유입되는 단계
  • 목표 : 새로운 사용자를 끌어들이기 위한 마케팅 전략의 효율성을 평가
  • 지표 : 방문자 수, 등록 사용자 수, 클릭률, 전환율 등
• 활성화 (Activation) : 사용자가 제품을 사용하여 긍정적인 첫 경험을 느끼는 단계
  • 목표 : 사용자에게 가치 있는 첫 경험을 제공하여 제품에 대한 긍정적인 인식을 형성
  • 지표 : 첫 사용 후 일정 기간 동안의 활동, 계정 설정 완료율, 첫 구매 등
• 유지 (Retention) : 사용자가 지속적으로 제품을 사용하는 단계
  • 목표 : 사용자가 제품을 지속적으로 사용하게 하여 충성 고객으로 만드는 것
  • 지표 : 재방문율, 일/주/월간 활성 사용자 수(DAU, WAU, MAU), 이탈률 등
• 수익 창출 (Revenue) : 사용자가 제품이나 서비스에 대해 비용을 지불하는 단계
  • 목표 : 사용자로부터 직접적인 매출을 발생시키는 것
  • 지표 : 결제 사용자 수, 평균 구매 금액, 고객 평생 가치(LTV) 등
• 추천 (Referral) : 사용자가 제품을 다른 사람에게 추천하는 과정
  • 목표 : 기존 사용자가 새로운 사용자를 자연스럽게 끌어들이도록 하는 것
  • 지표 : 추천율, 바이럴 계수(K-factor), NPS(Net Promoter Score) 등

리텐션(Retention)은 사용자가 제품이나 서비스를 지속적으로 사용하는지를 나타내는 지표를 나타냅니다. 이는 사용자가 제품에 만족하고 계속해서 사용할 의사가 있는지를 보여주는 중요한 지표입니다. 높은 리텐션율은 제품의 품질과 사용자 만족도를 반영하며, 장기적인 성공을 위해 필수적입니다. 사용자가 초기 경험에서 긍정적인 피드백을 느끼면, 지속적으로 제품을 사용할 가능성이 높아집니다.

Funnel 분석은 사용자가 제품을 사용하는 과정에서 각 단계별로 얼마나 많은 사용자가 이탈하고 있는지를 분석하는 방법입니다. AARRR 프레임워크는 Funnel 분석의 한 형태로 볼 수 있습니다. 각 단계(취득, 활성화, 유지, 수익 창출, 추천)는 Funnel의 각 단계에 해당하며, 각 단계에서 사용자가 어떻게 행동하는지를 분석하여 개선점을 찾는 데 도움을 줍니다.

• 예시
  • 취득 : 웹사이트 방문자 수가 많지만, 활성화 단계에서 계정을 만드는 사용자가 적다면, 계정 생성 과정이 복잡하거나 매력적이지 않을 수 있다
  • 유지 : 많은 사용자가 첫 주에 제품을 사용하지만, 그 이후에 사용이 급격히 감소한다면, 유지 단계에서 문제를 해결해야 함
  • 수익 창출 : 많은 활성 사용자가 있지만, 실제 결제하는 사용자가 적다면, 결제 과정이나 가격 정책에 문제가 있을 수 있다

코호트와 세그먼트의 차이점은 무엇인가요?

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• 코호트(Cohort) : 특정 기준에 따라 그룹화된 사용자 집단으로, 보통 시간적인 요소(예: 특정 월에 가입한 사용자)로 묶입니다. 코호트 분석은 시간이 지나면서 사용자 행동의 변화를 분석하는 데 유용합니다
  • 예시 : 2023년 1월에 가입한 사용자 그룹의 첫 6개월 동안의 유지율 분석
• 세그먼트(Segment): 특정 특성(예: 지역, 연령, 구매 이력 등)에 따라 나눈 사용자 집단입니다. 세그먼트 분석은 사용자의 특성에 따른 행동을 이해하고, 맞춤형 마케팅 전략을 개발하는 데 유리합니다.
  • 예시: 25-34세 연령대 사용자 그룹의 구매 패턴 분석
• 차이점 요약 : 코호트는 시간과 사건 중심, 세그먼트는 특정 속성 중심으로 사용자 그룹을 분석
  • 코호트 : 시간 또는 특정 이벤트 등 시간 경과에 따른 행동 변화를 분석하고 사례로는 유지율 분석, 이벤트 후 행동 변화 분석 등
  • 세그먼트 : 인구통계학적, 행동적, 심리학적 속성 등 현재 행동 패턴과 특성을 분석하고 사례로는 마케팅 타겟팅, 사용자 특성 분석 등

RFM 분석(Recency, Frequency, Monetary value)이란 무엇이며, 이를 통해 고객을 어떻게 세분화할 수 있는지 설명해 주세요. 각 요소의 중요성을 설명해 주세요

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RFM 분석은 고객의 행동을 평가하고 세분화하기 위한 마케팅 방법으로, 세 가지 주요 지표를 사용합니다. 예를 들면, 최근에 구매했지만 빈도가 낮은 고객에게는 재구매를 유도하는 프로모션을 제공할 수 있습니다. 각 요소는 고객의 행동을 이해하고, 마케팅 효과를 극대화하는데 중요한 역할을 합니다.

• Recency(최근성): 고객이 마지막으로 구매한 시점과 현재 시점 사이의 시간. 최근에 구매한 고객일수록 재구매 가능성이 높다
• Frequency(빈도): 고객이 일정 기간 내에 구매한 횟수. 자주 구매하는 고객은 충성도가 높을 가능성이 크고 지속적인 수익을 창출한다

• Monetary value(금액): 고객이 일정 기간 내에 지출한 총 금액. 많은 금액을 지출한 고객은 중요 고객으로 분류되고 특별한 혜택을 제공할 필요가 있다

• RFM 기준 고객 특징
  • 우수 고객 (Champions) : 높은 R, F, M 점수를 가진 고객들. 특별 혜택이나 VIP 프로그램 제공
  • 충성 고객 (Loyal Customers) : 중간 또는 높은 R, 높은 F, 중간 또는 높은 M 점수를 가진 고객들. 정기 할인이나 특별 이벤트 초대
  • 이탈 위험 고객 (At Risk Customers) : 낮은 R, 중간 또는 높은 F, 중간 또는 높은 M 점수를 가진 고객들. 재참여 유도나 특별 할인 제공
  • 신규 고객 (New Customers): 높은 R, 낮은 F, 낮은 M 점수를 가진 고객들. 추가 구매 유도나 환영 혜택 제공
  • 잠재 고객 (Potential Loyalists) : 높은 R, 중간 F, 중간 M 점수를 가진 고객들. 충성도 프로그램 초대나 구매 유도