Revenue와 Referral (AARRR퍼널 3탄)

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Activation과 Retention (AARRR퍼널 2탄)

 

 지난 시간에 Retention(재방문유도) 단계까지 알아보았다. 이번 시간에는 마지막으로 Revenue(수익성)와 Referral(추천) 단계에 대해 알아보겠다.

 

 

 

 Revenue는 수익성 단계로 '사용자가 얼마 만큼의 금액을 사용할 것인가'를 뜻한다. 결국 사업의 성패를 가르는 건 비즈니스 모델과 매출이기 때문에 굉장히 중요한 단계이다. 관련 지표로는 ARPU(인당 평균 결제액), ARPPU(구매자의 인당 평균 결제액), ASP(평균 판매 가격), Lifetime Value 등이 있다. ARPU, ARPPU 지표는 인당 가치를 종합적인 수치로 볼 수 있다는 장점이 있으나 기준이 없으면 다양하게 해석이 가능하기 때문에 집계 기간 등을 잘 설정해야 한다. 일반적으로는 한 달을 기준으로 집계하곤 한다. Lifetime Value는 '고객 생애 가치'로 가입부터 마지막에 이탈할 때까지 얼마의 금액을 사용하는지를 나타내는 평균값으로 쉽게 '(발생 매출 - 비용) X 유지율 - 유치 비용'으로 계산한다. 하지만 현실에서 비용, 유지율은 구하기도 어렵고 기간에 따라 너무 변동이 크기 때문에 Lifetime Revenue 지표를 많이 활용한다.

 

 Lifetime Revenue는 고객 생애 가치를 매출로만 구하는 지표이다. 특정 시기에 가입한 가입자가 전부 이탈할 때까지 월별로 매출을 집계한 다음 최초 가입자 수로 나누어 구할 수 있다. 이 지표의 절대값만으로 판단을 할 수는 없으며 CAC보다 큰지 작은지 비교해야 좋은 의사결정을 할 수 있다. LTR이 CAC보다 높은 것이 확인되었다면 얼마의 시간이 경과하는 시점에 높아지는지 즉, 'CAC payback period'를 계산하면 의사결정에 도움이 많이 된다.

 

 

 

 위에 설명한 종합 지표를 통해 현상 혹은 변화를 파악했다면 그 원인은 코호트 분석을 통해 인사이트를 찾을 수 있다. 총 결제금액은 '결제자 * ARPPU'와 같은데 결제자는 '활성화회원 * 결제전환율'로 쪼갤 수 있고, 활성화회원은 '가입자 * 잔존율'로 쪼갤 수 있다. 이렇게 계속 쪼개면 최종적으로 '총 결제금액 = 인스톨 수 * 가입 전환율 * 잔존율 * 결제비율 * ARPPU'로 귀결된다. 이 수치를 그려서 경과 월별 추이를 보면 우리 서비스가 잔존율이 낮은지, 결제비율이 낮은지, M+2월에 급격히 낮아지는지 등을 알 수 있다. 

 

 

 

 마지막으로 고객이 얼마나 최근에(recently), 얼마나 자주(frequency), 얼마나 많은 금액을 결제하는지에(monetary) 따라 세그먼트를 분류할 수 있는 RFM 분석이 있는데 이를 통해 우리 서비스 분석은 물론 마케팅 계획을 수립할 수 있어 효과적이다. (헤비 유저에게는 가격 할인 보다는 10+1, 떠나간 유저에게는 10+1 보다는 가격 할인)

 

 

 

 Referral은 추천 단계로 '사용자가 얼마나 다른 사용자를 데려오는가'를 뜻한다. 추천 계수(Viral Coefficient) 지표를 활용하는데 공식은 'user * invitaion rate * invitations sent per user * conversion rate/user' 으로 계산한다. 추천 계수가 1이 넘으면 서비스가 급격하게 성장할 수 있다. 다만 추천 계수는 '얼마의 주기가 걸렸는지' 기간을 포함하지 않고, 또 '초대 받은 사람이 긍정적인 경험을 했는지' 알 수 없다는 한계가 있다. Referral이 낮다면 이벤트를 강화하는 것보다 중요한 것은 먼저 좋은 제품/서비스를 만드는 것이다. 특히 대상이 많지 않기 때문에 NUX를 잘 설계한 이후에 적극적인 Referral을 해야 큰 효과를 볼 수 있다.