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마케팅

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Revenue 쪼개보기 in R 이번 글은 앞서 작성했던 https://dangdo.tistory.com/57 에서 사용한 데이터 + 추가 매출정보를 이용해 설명해보고자 합니다. 코호트 분석 입문(Cohort analysis in R) 코호트분석은 특정기간 특정집단의 행동패턴을 관찰하고 분석하기 위해 주로 사용됩니다. 비즈니스 환경에서는 주로 고객들의 리텐션 지표를 알아보기 위해 사용되는데요. R에서 코호트 분석 dangdo.tistory.com 위에 글을 먼저 읽고 오시면 아래에서 설명할 내용을 조금 더 이해하고 쉬우시리라 생각됩니다. 앞선 내용을 요약해보면, 우리는 3개의 컬럼으로 이루어진 데이터를 통해 코호트 분석을 해보았습니다. 해당 데이터는 특정기간(2019년 가입자)에 가입한 유저들의 가입일, 마지막 로그인 기간을 담고 있습..

코호트 분석 입문(Cohort analysis in R) 코호트분석은 특정기간 특정집단의 행동패턴을 관찰하고 분석하기 위해 주로 사용됩니다. 비즈니스 환경에서는 주로 고객들의 리텐션 지표를 알아보기 위해 사용되는데요. R에서 코호트 분석을 어떻게 사용해볼 수 있는지 알아보겠습니다. 저 같은 경우 인프런의 '그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법'의 수업자료를 사용했습니다. 데이터의 구조는 아래 표와 같이 생겼습니다. 제가 가진 데이터의 양은 10471개의 관측치를 보여주고 있습니다. 유저ID(PK) 가입일 마지막 로그인 1 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 2 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 3 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 4 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 위 3개의 컬럼을 가진 데이터를 통해 사용자의..

[AARRR] Activation Activation단계의 핵심은, Funnel에 대한 분석 전환율 측정방법 추천하는 전환율 측정방법은 상품을 본 이후 결제한 고객의 수/ 상품을 보기만 한 고객의 수(다시 말해 결제로 넘어가지 않은 사람) 방법을 추천 코호트를 나누어 보는게 중요. 고객을 다양한 세그먼트로 나누어서 보기. 예컨대 1)모바일과 pc에 따라 결제비율이 다른지? 2) 특정 액션을 했는지 여부 세그먼트를 나누는건 자유롭게 나누지만) 추천하는 방법 중 하나는 이벤트!!를 했는지 안했는지 여부 (ex. 퀵뷰 클릭) 이탈의 원인 밝히기 데이터분석과 인터뷰 정량데이터는 what은 알려주지만 why를 알아내기 힘든 반면 사용자 인터뷰를 진행하면 why를 알 수 있다. 일반적으로 코호트에 따른 전환율 비교하게 되지만 튜토리얼을 끝낸 유저와..

[AARRR] Acquisition Acquisition은 사용자를 우리 서비스로 데려오는 것 사용자 구분 1) 자발적으로 우리 서비스를 찾아오는 고객 (Organic) 2) 마케팅 활동으로 인해 우리 서비스를 찾아온 고객(Paid) -> 이렇게 나누어보는 것 추천하지 않음. 오가닉에 대한 구분이 쉽지않기 때문 추천하는 사용자 구분은 1) facebook 광고 보고온 고객 2) 친구초대를 통해 들어온 고객 3) 제휴 마케팅을 통해 들어온 고객 4) 네이버 검색을 통해 들어온 고객 5) 유튜브 동영상 광고를 보고 들어온 고객 6) 어떻게 들어왔는지 알 수 없는 고객(unknown) Organic과 Unknown을 혼동하지말자 Acquisition 관련 지표 유저획득지표 1) Signup - 가입회원 2) CAC(Customer Acquisi..

[AARRR] AARRR 개요 지표관리 방법 Task-based Task-based 기반으로 관리한다는 것은 팀기반으로 팀 내 중요한 KPI 관리하는 것을 의미. 이런식의 지표관리 단점 task->지표 무엇이 중요한지 판단하기 어려움. 전체 프로세스에서 누락된 task가 존재할 수 있음. 팀별로 관리되어, 서비스/프로덕트 관점에서 최적화되지 않음. 효율적인 지표관리 1) 회사 조직도에 따라 나뉘는게 아니라, 유저 라이프사이클을 기반으로 구분지어야함. 2) 유저가 들어오는 순간부터, 나가는 순간까지를 모두 포괄 3) 각 단계가 일종의 퍼널형태로 서로 유기적으로 엮여 있음. 4) 어떤 지표가 중요한지 먼저 정의하고, 그걸 관리하기 위해 업무를 결정. (지표->task) AARRR에 대한 오해 1 1) 각 단계별로 중요하게 봐야하는 지표들..

[AARRR] Referal 지표 Referral Organic 유입의 한단계. 기존 사용자의 추천, 입소문을 통한 사용자 확대 Viral Coefficient 사용자 * 기존 사용자의 초대 비율 * 평균 초대자 수 * 초대받은 유저의 가입률 -> Viral Coefficient이 말해주지 않는 것. 1. 주기 초대의 주기가 얼마나 빠른가? 에 대해서 고래하지 않음. 매월? 매년? 에 대해선 얘기하지 않음. 2. Saturate 수준 초대 하는 사람의 시선에서 본 숫자 초대 받을 수 있는 사람은 무한하지 않음. 전체 Target 시장에서 얼마나 Saturate 되었는지에 대한 정보없음. 우리의 서비스가 얼마나 우리의 타겟유저에게 도달했는지 알 수 없음. 3. 전반적인 유저 경험 초대받은 사람이 서비스 핵심가치를 경험하고, 만족했는지? 초..

[AARRR] Revenue 지표 사업의 성패를 가르는건 어떤 비즈니스 모델을 가지고 있으며, 그 모델이 실제로 작동하는지 가입자가 아무리 많아도 활성유저 수가 아무리 많아도 평점이 아무리 높아도 수익이 발생하지 않으면 다 꽝. Revenue관련 지표 ARPU(Average Revenue Per User) 인당 결재 평균 결재액 = 수입/유저 수 전반적인 사업 상황을 보는데 유용함. 결제자 비율이 높은지 결제자들이 평균적으로 어느 정도 결제하는지 하지만 유저와 수익에 대한 정의가 모호함. 누적 가입자 전체? 누적 결제자 전체? 이번 달 결제자? 누적 결제금액 전체? 이번 달 결제액? 오늘 결제액 따라서 일반적으로는 월매출/월 활성 유저 ARPDAU처럼 명시적으로 기간을 정의함 일매출/데일리 활성 유저 ARPPU(Average Revenu..

[AARRR] Retention 지표 Retention 지표는 크게 아래 3가지로 나뉨. classic retention range retention rolling retention classic retension(Day-N Retention) 특정일에 다시 돌아온(come back) 유저의 비율 각 날짜에 접속한 유저는 독립적으로 계산됨(반복적으로 들어왔는지 여부는 중요하지 않음) 그동안 쭉 안들어오다가 하필 설정한 날짜에 들어오면 컴백한 유저가 됨. 계산 = Day N에 서비스를 사용한 사람 수/ Day 0에 처음 서비스를 사용한 사람 수 예컨대 0일에 접속하고 1,2,3,4,5,6일동안 안들어오다가 설정한 7일 후에 접속하면 카운팅 됨. 0일에 접속하고 1,2,3,4,5,6 일동안 계속 접속했으나 설정한 7일에 접속안하면 카운팅 되지 ..

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