July 15, 2024
SEO 분석의 핵심 채널은 구글과 네이버 입니다. 그 중 구글에서는 사이트로 들어오는 유저의 검색 키워드를 분석 할 수 있게 도와주는 구글서치콘솔(GSC)을 제공하고 있습니다. 이를 통해 어떤 키워드가 더 노출과 클릭이 잘 되고 있는지 어떤 키워드가 문제인지를 확인할 수 있습니다.
다만 구글서치콘솔의 기본 목적은 구글이 도메인의 정보를 수집해가는 사이트맵 관리용으로 출발하다 보니 키워드별 깊이있는 통계 분석을 하기는 어렵습니다.
이로 인해 구글서치콘솔의 다소 부족한 통계를 보완하여 더 효과적인 구글 SEO 분석에 도움을 주기 위해 대시보드를 구성하였습니다. 총 4개의 영역으로 구성되어 있으며 각 대시보드의 활용 방식은 아래와 같습니다. SEO 관리를 위해 분석하면 좋을 지표와 방식들에 집중해서 같이 살펴보시면 좋을 것 같습니다.
July 12, 2024
데이터를 구성하는 형식은 크게 Long format data와 Wide format data로 구분할 수 있습니다.
각 유형 별 특징 및 장단점에 대해 살펴보겠습니다.
Wide Format Data는 각 주제 또는 관찰단위가 단일 행으로 표시되는 구조입니다.
특징:
사용시 장점:
특징:
사용시 장점:
Wide Format 데이터를 태블로에 입력하면 학생Id는 차원에, 점수관련 항목은 측정값으로 구분됩니다.
이를 활용해 하나의 테이블을 생성하기 위해서는 점수관련 항목을 모두 선택해주어야합니다.
반면 Long Format 데이터를 태블로에 입력하면 학생Id와 시험 항목은 차원에, 점수는 측정값으로 구분됩니다. 이를 활용해 하나의 테이블을 생성하기 위해서는 열에 시험 차원을, 행에 학생 Id차원을 올려놓은 후 점수 값을 표에 입력하면 됩니다.
다음은 해당 데이터들을 활용해 그래프를 생성해보겠습니다.
먼저 Wide Format 데이터의 경우 국어시험, 수학시험, 영어시험은 각각 다른 차원에 존재하는 데이터이므로 이를 하나로 합친 차트를 구현하는 것은 불가능합니다.
반면 Long Format 데이터의 경우, 시험이라는 하나의 차원을 기준으로 점수라는 측정값이 적재되어 있기때문에 해당 데이터를 이용해서는 하나의 차트 내에서 3가지 항목을 구분하여 구현할 수 있습니다.
→ 따라서 Tableau를 활용하여 시각화를 구현할 때에는 Long Format형식의 데이터를 사용하는 것이 더욱더 다양한 시각화가 가능합니다.
July 10, 2024
리텐션(Retention)은 고객이나 사용자가 특정 기간 동안 어떤 제품이나 서비스에 계속 관여하거나 이용하는 비율을 말합니다. 즉, 얼마나 많은 사용자가 시간이 지남에 따라 제품이나 서비스를 계속 사용하는지를 나타내는 지표입니다. 높은 리텐션율은 고객 충성도가 높고, 제품이나 서비스에 대한 만족도가 높음을 의미합니다.
리텐션을 지속적으로 측정하고 관리하는 것이 중요한 이유는 여러가지가 있습니다. 리텐션은 단순히 고객이 제품이나 서비스를 계속 사용하는 것을 넘어서 기업의 지속가능성과 직접적으로 연결되는 핵심 지표입니다. 리텐션이 중요한 이유를 좀 더 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.
리텐션을 측정하는 기준에는 다양한 방법이 존재합니다. 그 중 Amplitude에서 확인할 수 있는 리텐션의 종류인 ‘N-day Retention’과 ‘Unbounded Retention’에 대해 좀 더 자세히 알아보려고 합니다.
N-day Retention은 사용자가 처음 제품이나 서비스를 이용한 후 특정 일수(N일) 후에도 계속 이용하는지를 측정하는 방법입니다. 예를 들어, 7-day Retention은 사용자가 서비스를 처음 이용한 후 7일째 되는 날에도 서비스를 이용하는 비율을 의미합니다. 해당 리텐션은 초기 사용자 참여, 온보딩, 새로운 기능, 단기 마케팅 캠페인 분석을 위해 사용됩니다.
Unbounded Retention은 특정 기간 동안 사용자가 최소 한 번이라도 제품이나 서비스를 이용했는지를 측정하는 방법입니다. 이 방법은 시간이 지나도 사용자가 이탈하지 않고 계속해서 제품을 사용했는지의 여부만을 고려합니다. 해당 리텐션은 장기적인 참여, 고객 충성도, 반복 구매, 주기적인 콘텐츠 업데이트 분석을 위해 사용됩니다.
리텐션 차트는 시간에 따른 사용자의 이탈 및 유지 패턴을 시각적으로 표현한 그래프입니다. 이 차트는 특정 기간 동안 사용자 그룹의 리텐션율 변화를 보여줍니다. 리텐션 차트를 통해 크게 행 기준 분석과 열 기준 분석을 수행할 수 있습니다.
리텐션 커브는 시간에 따른 리텐션율의 변화를 나타낸 것입니다. 이 커브는 초기 사용자 참여 이후 리텐션율의 감소 패턴을 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다.
리텐션 커브는 감소형태에 따라 유형를 크게 3가지로 나눌 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 사용자 참여가 감소되는 패턴의 커브입니다. 이는 가장 흔히 보이는 커브의 형태로, 초기참여 이후 사용자의 관심이 감소됨을 의미합니다.
초기 감소 후 리텐션율이 안정적으로 유지되는 패턴의 커브입니다. 이는 사용자들이 제품이나 서비스에 익숙해지고 일정수준의 참여를 계속해서 유지함을 나타냅니다.
리텐션 감소 후 시간이 지남에 따라 다시 증가하는 패턴의 커브입니다. 이는 매우 긍정적인 상황으로, 사용자들이 초기 이탈후 일정시간이 지나 다시 제품이나 서비스에 관심을 가지기 시작함을 의미합니다.
July 10, 2024
이번 글에서는 Udemy교육 플랫폼에 대한 분석과 해당 분석을 바탕으로한 대시보드를 그려보려고 합니다. 교육관련 비즈니스나 지식 기반 서비스 운영하는 경우 해당 분석과 대시보드가 참고가 될 수 있을 것입니다.
Kaggle에 올라와 있는 Udemy 데이터를 활용하여 분석을 진행하였습니다. 혹시 데이터가 필요한 분들은 아래 링크를 참고해주세요.
Udemy는 글로벌 교육 커머스 플랫폼 입니다. 마케팅이나 데이터 분석 뿐 아니라 개발, 라이프스타일, 비즈니스 등 다양한 분야의 강의들이 판매되고 있습니다. 가격이 그렇게 부담되지 않기 때문에 기회가 되신 다면 한번 들어보시면 좋을듯합니다. 다양한 국가 언어를 제공해 주지만 한글 비율은 높은편은 압니다. 다만 대부분 자막을 제공해주기 때문에 어렵지 않게 양질의 자료들을 보실 수 있습니다.
국내에서 Udemy와 비슷한 비즈니스 모델로는 패스트캠퍼스, 클래스 101, 인프런 같은 서비스가 있습니다.
지식 기반 상품을 판매하는 이러한 비즈니스 모델의 특징은 커머스와 크게 다르지 않습니다. 다양한 주제(카테고리 & 브랜드)의 강의(상품)가 있고 고객이 원하는 강의가 있다면 개별 강의를 구매하는 방식으로 구매 여정이 이루어져 있습니다.
일반 상품과 다르게 무형의 상품이다보니 체험 형식의 무료 과정이 활발하게 활용되는 편입니다. 강좌 개설도 자유롭게 할 수 있으며, 강좌에 대한 홍보도 직접 진행할 수 있다보니 스마트스토어에 상품을 직접올려서 판매하는 오픈마켓의 방식과 거의 유사합니다.
해당 분석의 목표는 강좌를 만드는 강의자와 Udemy에서 강좌를 서포트하는 매니저가 사용 할 수 있는 분석과 대시보드 제작을 목적으로 진행하려고합니다. 이를 통해 주요 인기 카테고리와 상위 강좌로 올라가기 위한 조건이나 기준들을 살펴보도록 하겠습니다.
데이터 세트는 총 12개 항목(컬럼)으로 이루어져 있습니다.
데이터 수는 3682개로 이루어져 있습니다.
EDA를 통해 기본적으로 데이터의 모양을 살펴보고, 데이터 특징을 파악하며 데이터 퀄리티를 높이는 작업을 합니다.
EDA 진행 전 필수적으로 확인해야하는 단계가 데이터 퀄리티 확인 단계입니다. 이는 '데이터 클리닝' 이라고도 부르는 단계로 데이터 결측치, 데이터 중복, 이상치를 확인하는 단계 입니다. 실제로 해당 Raw 데이터는 결측치가 있는 데이터로 적절한 결측치 처리가 필요하였습니다. 이번 데이터는 결측치가 6개 row에서 발견되어 해당 row를 제거하는 방식으로 진행하였습니다. 만약 결측치가 많다면 보간 방식으로 데이터를 적절하게 채워 분석을 진행할 수 있습니다.
EDA를 통해 몇가지 특징을 확인할 수 있었습니다.
앞서 진행한 EDA 과정을 통해 분석 대시보드는 주요 지표를 보여주는 Overview와 주요 지표를 드릴다운해서 볼 수 있는 개별 영역으로 나누어서 구성하였습니다.
각 화면별 자세한 구성은 아래와 같습니다.
개요 대시보드의 구성은 대부분 유사하게 구성합니다.
주요 KPI와 해당 KPI의 시간별 퍼포먼스를 볼 수 있는 영역을 기본으로 구성합니다. 이외에 주요 지표 구성 요소를 배치하여 가볍게 드릴 다운 해서 볼 수 있는 구성을 합니다.
시간에따른 KPI 성과 영역은 선택 측정항목 기능을 활용하여 측정항목을 자유롭게 변경하며 분석하거나 기간 단위를 일 -> 주 -> 월 로 변경하면서 트렌드를 다양하게 확인할 수 있게 구성하였습니다.
커머스로 비유하면 교육 산업에서 구독자는 구매자와 동일합니다. 다만 서비스하는 교육과정이 많다보니 적정한 기준으로 교육과정을 나누어 과정 별 특징을 확인하면 분석 편의성을 높일 수 있습니다.
가장 간단한 그룹화 방법 중 하나는 파레토 법칙을 이용하는 방식입니다. 아래 그림과 같이 가장 많은 교육과정 or 상위 10% 기준을 확인한다면 새롭게 강의를 런칭하는 신규 강사의 입장에서 바라봐야할 목표 지표를 세울 수 있습니다.
교육 산업의 특징 중 하나는 무료 강의를 통해 플랫폼에 대한 인지를 높이는 전략을 가져가는 것입니다. Udemy 또한 평균 10% 내외의 무료 강의 비율을 보이고 있습니다. 강의 수는 10% 내 외이지만 실제 해당 무료 과정을 통해 플랫폼 경험을 하는 유저 수는 30% 이상 될 정도로 무료 과정은 중요한 역할을 하고 있습니다.
상품을 구매하는데 있어 중요한 항목 중 하나는 누군가의 추천입니다. 공급자는 대부분 상품의 좋은 점을 강조하기 때문에 다른 유사 상품과의 차이가 두드러지지 않습니다. 특히나 비슷한 주제의 강의라면 커리큘럼과 실습방식 외 나머지 강의 요소를 상세페이지에 표현하기 어렵습니다. 강의 전달 방식이나 강의자의 톤, 발성, 논리정연한 강의력 등 실제 강의를 들은 수강생의 생생한 후기는 많은 경우 구매 전환에 매우 큰 영향을 줍니다. 실제로 리뷰와 수강생의 상관도가 높은 것으로 확인되며 상위 5% 강의의 리뷰율은 다른 하위 강의 대비 2배 가까이 높은것을 알 수 있습니다.
카테고리 또는 레벨, 유무료 별 평균 리뷰율을 알았다면 특정 강의의 매출을 높이는 데 있어 하나의 기준이 될 수 있습니다. 평균 대비 리뷰율이 낮다면 단기적으로 리뷰를 높이는 이벤트를 열거나 리뷰가 낮은 부분을 피드백하며 강의 자체의 개선에 활용하는 방식을 가져갈 수 있습니다.
어떤 카테고리가 현재 인기 있는지 알 수 있습니다. 카테고리에 상관없이 Beginner or All level이 개설 과정수도 많고 매출 비율도 높습니다. 레벨이 올라갈수록 타겟 가능한 사람을 찾는 것도 어렵고 해당 타겟의 구매 전환도 낮은편입니다. 실제로 강사의 입장에서도 레벨이 높아질수록 강의 준비 과정 난이도가 높아지기 때문에 낮은 레벨을 더 선호하는 편입니다.
카테고리 & 레벨 별로 현재 비어있는 과정을 보면서 전략적으로 강의를 개설할 수 있습니다.
앞서 파레토 법칙에 따라 구독자수 기준 상위 5%, 10%, 20%, 50%, 기타 그룹으로 계급을 나누었습니다. 그리고 상위 그룹과 리뷰의 상관도가 높은 것을 알 수 있었습니다. 즉, 상위 그룹에 올라가기 위해서는 필수적으로 수강생 리뷰가 쌓이고 구매 선순환이 이루어지는 시간이 필요합니다. 따라서 계급별 평균 개설 시간을 보면서 상위 계급에 올라가기 위해 얼마 만큼의 기간이 필요한지 대략적으로 가늠할 수 있습니다.
또한 계급별 주요 지표간 상관도를 보면서 어떤 지표를 우선으로 해서 강의를 만들지 전략적으로 접근할 수 있습니다. 실제 계급 구독수와 강의수 & 강의시간의 상관도가 높은것을 알 수 있습니다.
반대로 구독자수와 강의가격은 생각보다 높은 상관도를 보이지 않습니다. 충분히 유용한 강의수와 시간을 보유하고 있다면 강의 가격은 구매 결정에 상대적으로 낮은 영향력을 보입니다.
해당 글에서 예시로 활용한 데이터는 과거의 데이터다보니 앞서 도출한 인사이트가 현재 강의 환경과 맞지 않을 수 있습니다. 다만, 분석 과정과 주요 지표 표현 방식 등은 충분히 유효합니다. 앞서 서두에 설명 한 것 처럼 지식 기반 비즈니스가 아닌 일반 커머스 비지니스에서도 해당 분석 흐름과 대시보드 구성을 참고해서 활용해보시면 좋을 것 같습니다.
July 8, 2024
블로그를 하다보니 SEO에 대한 키워드 최적화와 분석을 많이 하고 있습니다.
그 중 최근 많이 활용하는 분석 방법 중 하나는 풍선 차트를 활용한 키워드 분석입니다.
풍선(버블) 차트는 여러개의 측정기준을 두고 분석할 수 있다보니, SEO 같이 단일 키워드 별로 다양한 측정기준 간 비교를 해야하는 경우 유용합니다.
아래는 풍선차트로 분석하는 SEO 예시입니다.
X축 : 클릭율(CTR)
Y축 : 노출 순위(Average position)
풍선크기 : 노출(Impression)
풍선색상 : 기기 카테고리(Device Category)
1. 날짜 필터SEO는 즉각적인 효과 분석보단 장기간에 걸친 데이터 분석이 필요합니다. 기간별 키워드 지표의 변화를 확인할 수 있습니다.
2. 검색어(Query)관리해야하는 키워드가 수 백개를 넘어갑니다. 관리 할 키워드가 많은 경우 노출이나 클릭 기준으로 키워드 필터를 걸어서 관리하면 편합니다.
3. 기기서비스의 특성에 따라 PC, MO 중 검색 선호 기기가 다른 경우가 많습니다.
4. 국가글로벌 서비스의 경우 국가별로 반응하는 키워드와 키워드별 지표 트렌드가 달라질 수 있습니다.
5. 최소노출량롱테일 키워드는 노출량이 적지만 키워드의 양이 많습니다. 따라서 최소 노출량 필터를 두어서 분석 편의성을 높일 수 있습니다.
6. 축 평균값각 축의 평균값 선을 두어서 평균값 기준 키워드 그룹을 4분면으로 나누어 관리할 수 있습니다.
7. Y축 역방향Y축은 평균 게재순위 입니다. 기본적으로 1에 가까울 수록 좋은 키워드 그룹이기 때문에 Y축 방향을 반전 시켜 1이 위쪽으로 배치될 수 있게 하면 분석 편의성을 가질 수 있습니다.
8. 로그 스케일키워드간 지표의 차이가 크게 발생하는 경우 로그 스케일을 사용하면 차트에 분포되어 있는 검색어를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
👉 관련 대시보드 : https://lnkd.in/gQQ9_8r7
분석은 축 평균 기준으로 4개 분면으로 키워드 그룹을 나누어 전략을 다르게 가져갈 수 있습니다.
1️사분면 : 노출순위가 높고, CTR도 우수한 유효 키워드 그룹
2️사분면 : 노출순위가 낮고, CTR은 높은 잠재 우수 키워드
3️사분면 : 노출순위도 낮고, CTR도 낮은 문제 키워드 그룹
4️사분면 : 노출순위가 높지만, CTR은 낮은 관리 필요 그룹
👉 자세한 SEO 분석 전략 : https://lnkd.in/gJDbrBzp
July 4, 2024
태그 설치를 끝낸 후 GA4 대시보드에서 데이터가 잘 수집되는 것을 확인했다면 이제 데이터 시각화 기능인 루커 대시보드와 연동하여 나만의 대시보드를 만들 수 있다.
GA4의 유입 데이터와 내부 데이터를 연동하여 한 화면에서 비즈니스 데이터를 확인할 수 있기 때문에 데이터 기반 인사이트를 용이하게 확인할 수 있다. 내 웹사이트에 어떤 경로로 들어왔는지, 어느 페이지에서 이탈률이 높은지, *스크롤은 몇 % 내리는지, 어느 광고 매체에서 구매 전환 혹은 매출이 많이 일어나는지 한 화면에서 확인이 가능하다.
그리고 루커 대시보드는 gmail 계정만 있으면 관련 담당자와 쉽게 공유할 수 있으므로 타 부서와 긴밀하게 매출과 비즈니스 KPI를 관리할 수 있다는 장점이 있다.
루커 대시보드에서 차트를 구현할 때 연동하는 데이터 세트를 ‘데이터 소스’라고 한다. 데이터 소스는 루커 스튜디오의 커넥터를 클릭하여 쉽게 연동이 가능한데, 루커는 무려 1,000개 이상의 다양한 데이터 소스를 간편하게 연동할 수 있도록 지원하고 있다. (연동 가능한 데이터 소스 종류 확인하기)
만약 내가 기존에 적재하고 있던 구글 시트 보고서의 데이터와 GA4 데이터를 기반으로 대시보드를 만들고자 한다면 구글시트와 GA4 계정을 커넥터에 연결해서 확인할 수 있다.
구글 시트 보고서와 GA4 데이터를 연결해야 하기문에 커넥터에서 ‘Google 애널리틱스’와 Google Sheet를 클릭하여 연동을 시작한다. 구글 시트는 워크시트별로 연동이 가능하고 GA4는 해당 계정에 대해 권한이 있어야 연동이 가능하다. 다만 이때 각 열의 헤더(제목)이 있어야 하고 헤더는 중복되면 안된다.
루커 스튜디오는 ‘보기’모드와 ‘수정’모드가 있다. 보기 모드는 편집자 권한이 없는 사람이 대시보드가 보이는 형태를 확인할 수 있고 편집자 모드가 있을 경우 ‘수정’모드에서 각 차트와 대시보드 스타일에 대한 요소들을 생성 및 수정할 수 있다.
수정 모드에서는 가장 우측 데이터, 속성, 필터 표시줄 이모티콘을 클릭함으로써 각 기능에 대한 툴바를 숨김 처리할 수 있다.
(상단 좌측부터 순서대로 설명)
[✔︎ 가장 많이 쓰는 차트 예시]
(1) 막대그래프 및 열 차트 (링크)
(2) 선 차트 및 콤보 차트 (링크)
(3) 스코어카드 (링크)
1개의 측정항목에 대한 요약 수치를 표시할 수 있다. 전자상거래 대시보드에서는 총매출, 구매 수, 광고소진액, 신규 유저, MAU, DAU에 대한 수치를 증감률과 함께 확인할 수 있다.
(4) 시계열 (링크)
시간의 흐름에 따라 데이터가 어떻게 변화되는지 확인할 수 있다. 전자상거래 대시보드에서는 일별 구매수, 세션별 일별 구매자 수, 일별 광고비 등을 확인할 수 있다.
(5) 원형 차트 (링크)
값 비율 차이가 큰 데이터를 비교할 때 많이 쓰는 차트로 전자상거래 대시보드에서는 광고비 비중, 채널별 비중을 확인할 수 있다.
(6) 트리맵 차트 (링크)
값이 큰 데이터 항목일수록 색상이 진하고 크기가 크게 표시되는 차트로 계층별로 정리하여 비교할 수 있다는 장점이 있다.
(7) 피벗 테이블
루커 시보드에서 데이터를 연결하고 어떤 차트를 구현할 수 있는지 파악이 완료되었다면 실제로 내가 활용할 대시보드의 목차를 기획해야 한다. 대시보드를 이용하는 사용자가 누군지 파악해야 하고 가능하면 사용자 관점에서 보기 편리하도록 대시보드를 구성해야 한다. 즉, 사용자가 무엇을 알고 싶어 하는지를 파악해야 한다.
가장 좋은 방법은 파악한 사용자들과 함께 회의를 통해 목차를 구성하고 아웃라인을 작성하는 것이지만 그것이 어렵다면 목차라도 함께 작성해야 한다. 사용자가 대시보드를 보고 의미를 쉽게 파악하지 못하거나, 알고 싶은 데이터가 대시보드에 반영되어 있지 않다면 지금까지 노력을 기울여 만든 대시보드의 활용성을 떨어지기 때문에 이 부분을 가장 중점적으로 생각해야 한다.
이커머스 서비스에서 가장 기본적으로 파악해야 하는 그래프를 바탕으로 대시보드 목차를 생각해 보면 다음과 같다.
GA4, 루커 스튜디오와 같이 구글 플랫폼을 활용할 때 많이 들어볼 수 있는 측정항목과 측정 기준의 개념을 이해하고 가는 것이 좋다.
Dimensions (측정기준)
Metrics (측정항목)
예를 들어 위 그림처럼 매체별 광고 성과에 대한 피벗 테이블 차트를 구현하고 대시보드에 추가하려고 한다면 어떻게 해야 할까?
피벗 테이블을 추가하고 수식을 걸지 않은 광고비, 노출, 클릭, 구매, 구매금액까지는 데이터 소스에서 추출하여 측정항목을 선택하여 그대로 차트에 넣으면 된다. 단, CPC, CTR, ROAS의 경우 수식 계산이 필요한데 계산된 필드로 만들어서 측정항목으로 추가할 수 있다.
계산된 필드 생성을 클릭하면 필드 생성 창이 뜨는데, 원하는 측정항목 이름으로 필드 이름을 적은 후 수식에 루커 스튜디오 함수 목록을 참고하여 수식을 입력한다.
[✔︎ 많이 쓰는 함수식]
(1) CPC
SUM(광고비) / SUM(클릭수)
(2) CTR
SUM(클릭) / SUM(노출)
(3) ROAS
SUM(구매금액) / SUM(광고비)
(4) CPI
SUM(광고비) / SUM(설치수)
(5) CPA (구매)
SUM(광고비) / SUM(구매이벤트수)
* 루커스튜디오 함수 목록 (링크)
이렇게 맞춤으로 생성한 계산된 필드는 데이터 툴바에서 파란색으로 필드명이 보이게 된다. 대시보드 화면에 추가한 차트를 클릭하여 해당 차트의 측정항목에 필드명을 가져온다.
속성 툴바에서는 설정과 스타일 탭 두 가지가 있는데 설정 탭에서는 차트에 들어가는 측정항목에 대한 추가/삭제, 필터, 정렬을 설정할 수 있고 스타일 툴바에서는 차트 색, 소수점, 글꼴, 데이터 없음 표시 종류 등 디자인과 관련한 항목을 설정할 수 있다.
(1) 소수점 변경하는 방법
(2) 색상 변경하는 방법
(3) 데이터 누락 서식 지정하는 방법
지금까지 루커 대시보드를 구현하는 방법에 대해 데이터 연결부터, 시각화 구성, 루커 대시보드 구현하는 방법까지 설명하였는데 루커 대시보드를 직접 구현해 보는 데 도움이 되었으면 좋겠다. 예시 대시보드를 참고하여 우리 서비스만의 대시보드를 만드는 것도 좋은 연습이 될 것 같다. 실제 우리 데이터를 연결해 보고 다양한 시각화를 시도해 보며 경험을 쌓는 데 좋은 시작이 될 것이라고 믿는다.
*궁금한 점이나 추가적인 도움이 필요하다면 언제든지 문의해 주세요! 여러분의 데이터 시각화 여정에 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다😊
July 3, 2024
본업이 그로스마케터이므로... '그로스마케팅'와 관련된 포스팅을 지속적으로 작성하고 있는데요. 관련 키워드로 '패션마케팅'이 검색량이 높아 무신사, 29CM, W컨셉을 사례로 준비해 보았습니다. (좀 더 알아보니 패션마케팅은 대학교 학과가 있어 입시생들의 검색량이 높은 키워드인 듯은 하네요.)
무신사의 브랜드마케터 채용 공고를 먼저 보겠습니다.
cf. https://brunch.co.kr/@marketer-emje/13
퍼포먼스마케팅에서 배너 광고를 운영할 때 그 소재로 브랜드가 강조될 수 있고, 프로모션이 강조될 수도 있고, 인플루언서가 강조될 수도 있고 메인 콘셉트를 무엇으로 하느냐에 따라서 소재 베리에이션은 다채로울 수 있는데요. 예시와 함께 보겠습니다.
페이스북 광고 라이브러리에서 'WConcept'을 검색했을 때 결과 중 일부를 가져왔는데요.
W컨셉에서 W컨셉 페이지로 랜딩 시키는 것은 당연한데, W컨셉에 입점해있는 '브랜드'들이 광고의 랜딩을 랜딩을 W컨셉으로 보내네요!
소규모 브랜드라면 개별 웹사이트를 관리, 운영하는 것보다 수수료를 감안하더라도 의류 플랫폼(W컨셉 등)에서의 매출을 높이는 것이 더 낫다고 판단했다고 추측할 수 있습니다.
신규 가입과 앱 첫 구매의 내용이 담겼다는 것은 해당 광고의 세팅이 '리타겟팅'이 아닐 것이라 추측할 수 있습니다. 아마 성별만 '남성'으로 지정하고 오픈 타겟으로 열지 않았을까 싶네요. 디타겟팅(=타겟에서 제외하는 것)으로 이미 회원인 분들과 앱이 있는 분들을 타겟에서 제외하고요.
해당 업무는 일반적인 퍼포먼스마케터/그로스마케터가 진행하기보다는 무신사의 예시처럼 '인플루언서 마케터'의 직무가 따로 있는 경우가 많습니다.
인스타그래머라면 피드, 스토리의 이미지/워딩 그리고 유튜버라면 유튜브 구성안과 기획안을 검토하면서 논의를 이어가게 됩니다. 일정, 비용, 스토리라인, 강조되어야 하는 점, 해시태그 등을 이야기하고요.
하단 예시처럼 유상 광고 소재(인스타그램 광고 소재)로 인플루언서의 이미지를 활용하는 경우 추가 협의가 필요합니다.
새로운 회원들을 어느 정도 유치했다면, 그 회원들을 계속해서 유지하는 것이 관건이겠죠. 리텐션(=재방문율/재구매율)이 그 지표가 되는데요. 리텐션의 기본으로 여겨지는 것 중 하나가 멤버십입니다.
W컨셉은 5개의 멤버십 등급을 가지고 있고, 그 기준으로는 누적 구매액과 함께 구매'수량'을 같이 보고 있습니다. 해석해 보자면 딱 한 개의 상품만 샀는데 - 그 상품이 100만 원짜리였다 -라고 했을 때 한 번에 VIP로 가는 것을 방지하기 위함이라고 볼 수 있습니다. 한 번 들어와서 비싼 것 한 개 산 사람보다, 여러 번 들어와서 중고가를 여러 개 산 사람이 더 충성도가 높다고 판단하는 것이겠죠?
29CM의 경우 동일한 워딩에 여러 브랜드X상품 이미지를 활용하기 위해 조금 포괄적인 내용을 광고 워딩으로 썼는데요. 29CM의 아이덴티티 + 매월 멤버십 쿠폰 ~15% 혜택을 강조합니다. 여기엔 신규 회원 가입이나 앱 설치 쿠폰이 없는 것을 보아 신규를 대상으로만 하는 광고가 아님을 알 수 있고요.
무신사스탠다드(무신사의 PB브랜드)의 마케팅 팀장 채용 공고에도 '중요 이벤트와 프로모션 지원을 통해' 라는 워딩을 통해 마케팅과 연계된 프로모션의 중요성을 인지할 수 있습니다.
상품 할인과 쿠폰 할인(상품 쿠폰, 장바구니 쿠폰)의 구분은 커머스에서 혜택을 설계할 때나 손익을 계산할 떄 때 그리고 심지어 프로덕트 애널리틱스에서 이벤트/프로퍼티의 택소노미를 설계할 때도 아주 중요한 요소입니다.
앱 설치 쿠폰 및 가입 혜택 프로모션은 Always-on 올웨이즈온 캠페인에 속하고, 홀리데이 프로모션은 팝업/애드훅 캠페인으로 볼 수 있겠죠? (와 쉽다!)
보통 앱 설치, 가입의 경우 장기적인 관점의 KPI 달성을 위해 진행되는 캠페인으로 일간/주간/월간 성과를 지속적으로 모니터링하고요. 팝업/애드훅 캠페인의 경우 정해진 기간 동안 최대 매출 등의 목표치를 달성하는 것이 중요합니다. (무신사의 무진장세일이 매년 역대급 매출을 갱신한다고 하죠...? 그렇지만 무진장 정도면 이제는 정규 캠페인이라고도 볼 수 있겠네요)
CRM 수단으로는 앱 중심의 서비스인 경우 앱푸시, 카카오톡을 위주로 사용하고 웹의 경우 배너/팝업 또한 CRM의 일환으로 볼 수 있겠습니다. 문자 및 이메일은 조금 더 전통적인 수단이겠죠?
CRM 마케팅은 CRM 마케터 직무로도 많이 채용하지만, 그로스마케터의 수행 업무에 수반되는 경우도 꽤 있습니다. 29CM의 그로스 마케터 채용 공고를 보면 '고객 커뮤니케이션 타겟 / 채널 / 메시지 테스트 및 운영' 이라는 워딩을 볼 수 있는데요. 하단처럼 쪼개서 생각할 수 있고, 결국 CRM 마케팅에 대한 내용이라는 것을 알 수 있습니다.
CRM 마케팅이 최근 뜨는 이유는 개인 정보 보호 트렌드 때문인데요. 과거 퍼포먼스마케팅에서는 정교한 타겟팅을 위해 사용자가 웹 내에서 행동했던 것들을 추적하는 (cookie, 쿠키! 한 번쯤은 지워보셨죠?) 것이 중요했는데 이 쿠키 정보의 제공이 중단되면서 일반적인 퍼포먼스마케팅의 효율이 낮아지며 비용이 높아진 것도 일부 원인이 있고요.
상대적으로 CRM은 이미 보유한 회원 모수를 대상으로 메시지를 보내기에, 신규 사용자를 획득하는 것보다 효율이 높고(=비용이 낮고) 운영에 필요한 실 비용이 메시지 발송 비용 정도로 상대적으로 비용이 낮기 때문도 있습니다. CRM마케팅은 기회가 된다면 다음에 좀 더 자세하게 풀어보도록 할게요!
이렇게 패션 플랫폼의 그로스 마케팅 (ft. 무신사, 29CM, W컨셉)을 광고 소재와 채용 공고, 프로덕트를 통해서 Acquisition과 Retention 위주로 알아봤습니다.
[다른 글 보러 가기]
그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM)
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그로스마케팅이란? 콘텐츠도 퍼포먼스도 UIUX개선도!
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그로스마케팅과 AARRR:Acquisition 획득
https://brunch.co.kr/@marketer-emje/13
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
July 2, 2024
블로그나 서비스를 운영하다 보면 내 게시물이나 제품이 자연스럽게 Google 또는 Naver 검색 결과에 노출되길 기대하게 됩니다.
이러한 관점에서 접근하는 방법이 Search Engine Optimization(SEO)입니다.
Google과 Naver 모두 자체 검색 엔진에서 노출되는 다양한 방법과 데이터를 제공합니다. 이는 각각 Google Search Console과 Naver Webmaster Tools입니다.
그 중 Google에서 제공하는 Google Search Console은 키워드 노출, 클릭 수, 순위 등 유용한 정보를 제공하지만, 여전히 복잡한 정보를 얻기에는 어려움이 있습니다.
저 또한 블로그를 운영하면서 Google Search Console을 자주 방문하고 관찰하지만, 이러한 점이 아쉬워 복잡한 데이터를 확인할 수 있는 대시보드를 만들었습니다.
1️. 좌측 하단의 구글서치콘솔 변경 시 내 데이터를 확인할 수 있습니다.
2️. 노출도에 따른 키워드 그룹을 두어서 그룹간 관리가 용이합니다.
3️. 새롭게 등장하는 키워드를 파악할 수 있습니다.
4️. 기간, 기기, 국가에 따라 다양한 지표 변화를 빠르게 확인할 수 있습니다.
July 1, 2024
구글 애널리틱스와 앰플리튜드의 기능, 추적 방식, 분석 항목, 의의와 장단점, 담당자를 비교하자면 하단과 같습니다. 해당 내용의 이해를 위해 차근히 퍼포먼스마케터, 그로스마케터의 직무 요건에서부터 왜 애널리틱스가 중요한지(GA든 Amplitude든) 알아보도록 하겠습니다.
마케터로 생각하는 직무는 주로 퍼포먼스 마케터일 것입니다. 퍼포먼스마케터, 소위 퍼포마는 브랜드나 대행사(에이전시)에서 마케팅 전략을 수립하고 미디어믹스를 짜고 (매체 별/광고 상품 별로 얼마나 쓸 건지를 짜는 것) 이후 해당 미디어믹스에 따라 광고를 집행한 후에 광고 성과를 관리합니다.
그렇다면 퍼포마의 채용 공고를 분석해 보겠습니다. 퍼포먼스 마케터의 직무 요건 및 우대 사항에는 Google Analytics와 Amplitude가 꽤 자주 등장합니다. 심지어 데이터 분석가 직무에도 있네요. 왜일까요?
한 건의 전환이 일어나기까지, 한 명의 사용자에게 노출되는 광고는 수도 없이 많습니다. 마케팅을 열심히 할수록 그렇습니다. 사용자가 1) 인스타그램 광고도 볼 거고, 2) 유튜브 콘텐츠를 봤을 수도 있고, 3) 카카오 배너 광고를 봤을 수도 있고, 4) 네이버 검색 광고를 봤을 수도 있습니다. 이렇게 수많은 광고 매체를 거쳐, 한 건의 전환이 일어났을 때 가장 중요한 질문은 무엇일까요?
다수의 광고 매체들은 다 자기가 기여를 했다고 말합니다. 그래서 광고 관리자로만 광고 성과를 보면 과도하게 성과가 집계될 수밖에 없고, 중복 집계될 수밖에 없는 것입니다.
일주일 안에 저 광고 매체들에 다 노출되었던 사용자가 전환을 했다고 가정해 볼까요? 그렇다면 기여 기간은 7일인 것이고 (광고 매체의 성과를 인정해 주는 기간) 노출된 매체는 4개, 그중 유상(Paid) 광고 매체 3개입니다. (유튜브 콘텐츠는 자사의 브랜딩이었다고 하면요.)
그럼 그중 누가 이 전환의 성과를 가져갈까요?
이렇게 광고 성과의 기여값을 보다 정확하게 측정하기 위해서 Attribution Tool(어트리뷰션툴), Analytics(애널리틱스)가 존재합니다. Web Analytics로 가장 유명한 것이 구글 애널리틱스인 것이고요.
글의 초반 앰플리튜드 vs 구글애널리틱스 비교표에서 언급했었죠. 구글 애널리틱스는 이처럼 광고 매체들의 전환값의 기여도를 측정하여 마케팅을 효율화하는 것을 목적으로 많이 활용합니다.
여기서 또 하나 짚어야 할 것이 있습니다. 그 광고, 클릭하면 어디로 가나요? 클릭해서 이동한 페이지에서 보통 전환이 일어날 테니까요.
마케팅 캠페인이 '웹'에 치중되어 있을 때는 구글애널리틱스의 시대였습니다. 그렇지만 '앱'이 뜨기 시작하고 앱마케팅이 활성화되면서 구글애널리틱스 또한 한계에 부딪힙니다.
웹으로 랜딩 된 후 구매라는 전환 행동이 일어날 때 구글 애널리틱스는 Last touch 기여 설정에 의해서, 해당 전환의 성과는 '페이스북'에게 있다고 측정했습니다.
그런데 웹 랜딩 이후 앱 설치가 진행되고 앱에서 구매가 일어나면 어떻게 될까요? 사용자의 흔적을 파악할 수 있던 utm (광고 매체의 소스값)이 유실되며 광고 매체의 성과를 잡지 못하고, organic (자연 유입)으로 측정하게 됩니다.
cf. 여기서 utm의 광고 매체 소스값이란...?
구글에 나이키를 검색하면 '스폰서' 광고로 나이키가 뜹니다. 이걸 클릭하면 url이 이렇게 나옵니다.
https://www.nike.com/kr?utm_source=Google&utm_medium=PS&utm_campaign=365DIGITAL_Google_SA_Keyword_Main_PC&cp=72646825390.... > utm_source=Google이라고 알려줍니다. (소스값) utm_medium=PS라고 알려줍니다. (매체) 이 두 개의 조합을 광고 매체의 소스값이라고 합니다.
그래서 앱 마케팅이 중요해질수록 MMP와 PA의 인지도 또한 높아질 수밖에 없습니다. MMP는 Mobile Measurement Partners로 앱스토어에 SDK를 붙여 앱 설치 성과를 측정해 주는 솔루션을 말하고, PA(Product Analytics)는 이러한 MMP들을 연동하여 앱 설치 성과를 분석할 수 있도록 도와줍니다.
서비스가 Web 위주인 경우 구글애널리틱스만 사용해도 충분합니다. 다만 App 위주인 경우 App 설치 성과를 분석하는 MMP (Appsflyer, Adjust, Airbridge 등)와 Web to App을 추적하고, App 내 사용자 행동을 분석하는 PA(Amplitude, Mixpanel 등)가 필요합니다!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
July 1, 2024
GA4는 유저가 수행한 행동 기반의 분석을 할 수 있게 도와주는 솔루션입니다. 기존의 세션 기반으로 획득관점의 유저분석을 목표로 했던 UA의 단점을 보완하는 업데이트였습니다. 다만, 기본적으로 제공하는 대시보드가 UA 대비 친절하지 않다보니 GA4로 넘어가는 많은 마케터분들과 분석가분들이 어려워하는 경우가 많았습니다.
이러한 단점을 보완하기위해 GA4의 데이터 + UA의 UI를 합친 루커스튜디오 대시보드를 만들었습니다.
퍼포먼스 마케팅을 처음 시작했을 때, Google Analytics(GA)는 제가 처음 접한 주요 도구 중 하나였습니다. 처음에는 기능이 많아 어색하고 어려웠지만, UA는 곧 필수적인 도구가 되었습니다. 잘 구성된 메뉴와 사용자 인터페이스(UI) 덕분에 쉽게 탐색하고 데이터를 분석할 수 있었습니다.
UA는 사용자, 획득, 행동, 전환의 네 가지 주요 영역으로 주제가 나뉘어 있어 분석이 매우 간단했습니다. 이러한 구조 덕분에 메뉴 순서에 따라 데이터를 분석함으로써 비즈니스 현상을 이해하기가 쉬웠습니다.
GA4는 UA의 획득 관점에 초점을 맞춘 세션 기반 분석에서 행동 기반 분석 방식으로 데이터 구조를 크게 변경하였습니다. 이러한 변화는 UA의 데이터 단점을 보완했습니다. 그러나 GA4의 메뉴가 UA처럼 주제별로 명확하게 구분되어 있지 않다는 점은 다소 아쉬웠습니다.
두 가지 장점을 결합한 대시보드이러한 문제를 극복하기 위해 UA의 분석 섹션과 GA4의 이벤트 수준 분석을 결합한 대시보드를 만들었습니다. 이 대시보드는 UA의 익숙한 UI를 유지하면서 GA4의 고급 분석 기능을 활용합니다.
June 28, 2024
그로스마케팅의 기본은 분석입니다. 분석 툴, 주로 Analytics라고 많이 이야기하죠. Google Analytics가 대표적이고요. 이외 Product Analytics라고 했을 때 Mixpanel(믹스패널), Amplitude(앰플리튜드) 등의 솔루션이 있습니다.
프로덕트 분석은 사용자들이 디지털 프로덕트를 쓰는 방식을 이해해보는 것입니다. 사용자의 행동 데이터를 분석하고, 전환 기회를 파악하고, 사용자의 평생 가치(LTV: Long Time Value)를 높이는 경험을 만들어 사용자를 비즈니스의 핵심으로 만듭니다.
프로덕트 분석을 통해 사용자의 실시간 참여 및 행동 데이터를 추적, 시각화, 분석하여 전체 고객 여정(User Journey)을 최적화할 수 있습니다. 사용자의 라이프사이클 모든 단계를 데이터로 확인하여 디지털 경험을 개선하고, 충성도를 확보하고, 비즈니스 성과로 연결하도록 지원합니다.
(사용자 여정 예시) 광고를 클릭하고 ~ 계정을 생성하고(Onboarding Process라고 함) ~ 가입하고 ~ 기능 A를 경험하고 ~ 모바일로 로그인하고 ~ 첫구매를 하고 ~ 기능 B를 경험하고 ~ 기능 C를 경험하고 ~ 앱푸시를 받고 ~ 구독할 것 같은데 ~ A/B 테스트를 경험하고 ~ 파워 유저가 되고 ~ 남에게 추천하고...
위와 같은 사용자 여정 중에서 하기 질문에 앰플리튜드를 통해서 답할 수 있습니다.
프로덕트 분석이라고 하면 거창해 보이지만 실전은 생각보다 단순합니다. 커머스에서 가장 중요한 지표가 무엇일까요? 바로 매출/주문수/객단가/건단가입니다.
매출=주문수X건단가, 매출=주문자수X객단가 개념으로, 결국 '매출'이 가장 중요한데요.
동일한 매출을 기준으로 주문수가 많아지면 건단가가 낮아지고, 건단가가 높아지면 주문수가 적어집니다. 아주 당연한 얘기지만, 이 내용이 무엇과 연관이 있을까요? 바로 물류비입니다.
건단가가 낮아서 주문수가 많아지면 택배 물량이 많아집니다. 물론 합배송이 가능하냐, 물류 체계가 자체 배송이냐 위탁 배송이냐, 물류 센터가 있느냐 등에 따라 상황은 다를 수 있겠지만 대개 커머스는 주문수와 건단가 중 굳이 택한다면, 건단가를 높이고 주문수를 줄이는 것이 좋습니다. (객단가는 유저수와 객단가를 둘 다 올리는 게 좋고요...ㅎㅎ)
*매출, 주문수, 객단가, 건단가 차트 모두 '주문 완료'/'구매 완료'/'결제 완료' 와 같은 이벤트와 '주문 금액'/'구매 금액'/'결제 금액'을 뜻하는 이벤트 프로퍼티가 필수입니다.
*여기서 이벤트와 프로퍼티는 모두 개별적으로 설정되는 것으로 통용되는 단어가 아님을 참조해주세요.
1. Segmentation by 에서 주문 완료 이벤트를 설정해줍니다.
해당 택소노미에서는 total_items_order_completed 가 주문 완료/결제 완료 이벤트입니다.
그리고 by order_total 이라는 이벤트 프로퍼티를 사용하여 값을 표현해줍니다.
2. ...performed by Any Users는 따로 설정하지 않아도 됩니다. (전체 유저의 매출을 보는 것이고, 특정 유저의 행동을 보고자 하는 것이 아니니까요.)
3. ...measured as 에서 'Properties'를 선택하고 Sum of Property Value를 설정합니다.
4. 일자까지 설정해주면 그래프가 구현됩니다!
5. 그래프 하단에는 데이터 테이블이 표 형식으로도 나오고, 이는 CSV로 다운로드 받을 수 있습니다.
주문수는 쉽습니다! ...measured as Sum of Property Value를 Event Property로 바꿔주면 됩니다.
매출이 구매 이벤트의 금액의 총합이었다면, 주문수는 이벤트가 발생한 수이기 때문입니다.
Event Totals로 바꿨는데 그래프가 조금 이상하죠? order_total이라는 주문금액값이 grouped by 필터로 걸려있어서 그렇습니다. 금액값 별로 어떻게 구성되어져있는지 보여주는 거죠. 해당 필터를 지워주면 됩니다.
객단가는 매출/주문자수입니다. 그러므로 매출=주문완료 이벤트(+order_total 프로퍼티)의 PROPSUM (PropertySUM)/주문완료 이벤트의 유니크(사용자수)로 수식을 만들어서 적용하면 됩니다. 즉 객단가는 PROPSUM/UNIQUES입니다.
객단가의 추이를 과거와 비교할 수도 있습니다. Comparing to date range ending _ 여기서 일자를 설정하여 두 개의 그래프로 구현되도록 할 수 있습니다. 과거 일자와 비교하면 그 시점의 유저가 **[Previous]**로 표시되고, 이후 시점의 유저가 All User로 표시됩니다.
건단가는 매출/주문수입니다. 그러므로 주문완료 이벤트의 속성값, 주문액 평균을 확인하면 됩니다. ...measured as Average of Property Value로 설정해줍니다.
건단가는 주로 프로모션을 진행할 때 부차적으로 확인합니다. 평상시 대비 프로모션 진행 시에 카테고리/브랜드/상품/장바구니 할인 쿠폰이 발급되어 건단가가 낮아지는 경우가 많기 때문입니다.
건단가/객단가는 대개 유사합니다. 다만 예외도 존재합니다. 리셀러가 커머스에 많은 경우, 상품을 대량하는 구매하므로 경우 주문수가 주문자수보다 월등히 많아 건단가는 낮고, 객단가는 높을 수 있습니다.
건단가/객단가는 시즈널리티를 탑니다. 특히 의류 커머스의 경우 S/S에는 반팔 티셔츠가 주가 되기에 객단/건단이 낮아지고, F/W에는 아우터 상품이 메인이 되면서 객단/건단이 높아집니다.
대시보드 한 판에 차트들을 모을 수 있습니다. 매출도, 구매전환율도, 상품수도 여러 필터로 쪼개보면서 프로덕트의 현황을 확인할 수 있습니다.
앰플리튜드 차트로 확인한 데이터들은 구글 스프레드시트로 이전 성과들과 비교하거나, 노션으로 정리하거나, 간단하게는 슬랙으로 정리하여 공유합니다.
그로스마케터가프로모션/쿠폰 분석을 하는 과정 중에 앰플리튜드로 세그먼트 차트 (커머스에 꼭 필요한 매출, 주문수, 건단가, 객단가) 그리는 법을 알아보았습니다! 감사합니다.
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 26, 2024
그로스해킹은 Growth와 Hacking의 조합, 그로스마케팅은 Growth와 Marketing의 조합으로 두 개념 다 '성장'을 위함이지만 해킹은 어떤 수단을 동원할지 한정짓지 않는 것이고 마케팅은 마케팅 측면에 집중한 것입니다.
AARRR 프레임워크가 왜 중요할까요? 그로스마케팅의 범위가 모든 마케팅을 포괄하는 만큼, 업무의 우선순위를 정해야 하기 때문입니다. 비즈니스의 특성, 규모, 성숙도에 따라 AARRR 중 현재 집중해야하는 단계를 파악하고 그 부분을 활성화하기 위한 마케팅 캠페인을 운영해야 합니다.
(1) A: Acquisition 획득
(2) A: Activation 활성화
(3) R: Retention 유지(리텐션)
(4) R: Revenue 수익화(매출)
(5) R: Referral 추천
▶️ AARRR 프레임워크 관련된 더 자세한 글은 여기서 확인해주세요.
https://brunch.co.kr/@marketer-emje/11
AARRR 프레임워크의 첫번째 약자인 Acquisition(획득)을 알아보겠습니다. 사용자 획득을 위한 마케팅을 UA 마케팅 (User Acquisition Marketing)이라고 자주 부르는데요. UA마케팅에서 사용하는 광고 매체, 성과 분석 툴, KPI(유입, 가입, 앱설치, 첫구매 등)에 따라 봐야하는 지표, 실제 사례 등을 공유해보겠습니다.
잡코리아에 'UA마케팅'을 검색했을 때의 결과페이지입니다. 넷마블, 크래프톤 등 유명 게임 회사가 좀 보이고, 이외 앱 중심의 커머스 회사인 브랜디도 있네요. UA 마케팅이란 단어를 게임 업계에서 많이 쓴다고는 하는데요, UA 마케터라는 포지션명은 잘 쓰지 않기 때문에 UA 마케팅을 하는 퍼포먼스마케터로 생각할 수 있겠습니다.
AARRR의 첫 단어인 만큼 '획득'은 마케팅 초기 단계로, 유저(사용자)가 서비스에 '획득'되게 만드는 것입니다. 여기서 획득은 서비스 내에서 정의하기 나름이지만 단순히 유입(Traffic, 트래픽)이 될 수도 있고 유입 이후의 가입(Signup, 등록/계정 생성) 혹은 앱 설치 (App Install) 혹은 첫구매 (1st Purchase)일 수도 있습니다. KPI가 무엇이냐에 따라 주의 깊게 봐야하는 지표 또한 달라집니다.
사용자를 획득하고자 하는 UA 마케팅에서는 주로 어떤 광고 매체를 활용할까요? 힌트는 UA마케팅을 검색했을 시 나오는 퍼포먼스마케터의 채용 공고에 있습니다!
· 글로벌 UA 매체 Self-serve: Google, Meta 등
Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.
· 마케팅 성과 분석 툴 활용 역량 (Singular, Appsflyer, Firebase, Gamesight, GA 등)
MMP(Mobile Measurement Partners)인 싱귤러와 앱스플라이어가 등장하네요.
· 1st Party Data 활용을 통한 광고 <> 내부 성과 분석
1st Party Data란 우리 서비스에 쌓이는 데이터를 기반으로, 자사 내부 데이터라고 할 수 있습니다. 이에 반대되는 개념이 3rd Party Data로 외부 데이터로, 광고 매체들의 데이터들을 예시로 들 수 있습니다.
· 광고 매체: 메타, 구글, 네이버 SA/DA, 카카오 등
DA는 Display Advertisement(Ads)로 배너 광고, SA는 Search Advertisement(Ads)로 검색 광고를 뜻합니다.
· 분석 트래킹 툴 활용 통한 데이터 분석 (Appsflyer, GA 등)
MMP(Mobile Measurement Partners)인 앱스플라이어가 등장하네요.
· User Acquisition - Activation 퍼널 단계에서 KPI 달성
그로스마케팅은 그로스(Growth)를 위해 무엇이든 하기에 AARRR 프레임워크의 모든 단계와 관련된 업무를 하지만 주로 퍼포먼스마케팅은 AARRR 중의 초기 단계인 Acquisition과 Activation 위주의 업무를 합니다.
· 주요 매체 (Google, NAver, Meta, Kakao) Self-Serve
(*Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.)
· 3rd + 1st Party 데이터 분석을 통한 UA 성과 관리
1st Party Data란 우리 서비스에 쌓이는 데이터를 기반으로, 자사 내부 데이터라고 할 수 있습니다. 이에 반대되는 개념이 3rd Party Data로 외부 데이터로, 광고 매체들의 데이터들을 예시로 들 수 있습니다.
보통의 광고 매체(3rd Party)에서는 자신의 매체를 기준으로 성과를 측정하기 때문에 내부 데이터(1st Party)와 수치가 맞지 않는 경우가 많습니다.
ex. 사용자가 3일 전 인스타 배너 광고를 보고 클릭해서 유입되었다가 이탈된 후 다시 네이버 검색 광고를 통해 오늘 유입되어 가입한 경우를 생각해봅시다. 기여기간이 7일이라고 할 때, 인스타그램 및 네이버 매체의 광고 관리자에서 해당 가입이 모두 각자의 성과라고 계수할 수 있습니다. 이렇게 되면 광고 관리자에서 확인된(3rd Party) 가입자 수치는 2명이고, 실제 내부 데이터(1st Party)에서는 1명이겠죠?
'지표'는 특정 현상을 나타내는 수치입니다. 쉽게 말하면 클릭률(CTR:Click-Through Rate)), 클릭당비용(CPC:Cost Per Click), CPM(노출당비용), CPI(설치당비용), PV(페이지뷰), CAC(가입당비용).. 이런 것들 인데요. 배너 광고 및 검색 광고의 효율을 판단할 때 지표들을 기준으로 성과가 좋다/나쁘다를 이야기할 수 있습니다.
지표를 AARRR 프레임워크에 맞추어 구분하고 확인할 수도 있습니다.
Acquisition 관련 대표 지표들
액션을 무엇으로 설정해두었느냐에 따라 달라집니다.
보통 유입/트래픽 캠페인은 일회성 모수인 경우가 많아 (즉 사용자가 서비스를 장기적으로 사용하지 않고 유입만 되었다가 이탈하는 경우) 커머스에서는 가입 및 첫구매를 독려하고, 앱의 중요도가 큰 경우는 앱설치까지 유도하는 경우가 많습니다.
그로스해킹과 그로스마케팅 그리고 그로스마케팅에서의 AARRR 프레임워크 개념을 넘어서 이제는 조금 더 구체적으로 Acquisition 단계의 UA마케팅에 대해서 다뤄봤습니다. 광고 매체나 성과 분석 툴의 경우는 다른 단계에서도 크게 달라지지 않지만 그만큼 중요한 내용이기에 계속 이야기하겠습니다!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 25, 2024
퍼포먼스 마케팅에서는 다양한 최적화 전략을 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 특히, 머신러닝이 주요하게 작용하는 상품들은 최적화를 무엇을 적용하느냐에 따라 성과 결과가 다르게 나타나는데요. 오늘은 매출 증대를 위한 최적화 2가지에 대해 얘기해보고자 합니다. 구매 최적화와 ROAS 최적화. 이 두 최적화는 매출 증대의 목적으로 운영되긴 하지만, 분명한 차이가 존재합니다. 간단하지만, 각 최적화별 정의와 차이점, 어떤 상황에 적용하는게 더 효과가 좋을지에 대해 작성해보고자 합니다.
구매 최적화는 구매 이벤트 최적화, 즉 광고 캠페인을 통해 직접적인 구매 전환을 최대화 하는 것을 목표로 하며, 주로 비용 효율 보다는 구매 자체에 집중합니다. 흔히 알고 있는 이벤트 최적화이며, 이벤트들 중 구매 이벤트 발생에 집중하여, 머신러닝 합니다.
ROAS 최적화는 광고 비용 대비 매출 최대화 하는 것을 목표로 하며, 효율적인 비용 관리와 최대 매출 포커싱하여 최적화 합니다.
ROAS는 위와 같이 계산하며, ROAS은 두 최적화 모두 산출 가능하지만, ROAS 최적화는 ROAS에 보다 집중하여 머신 학습이 진행되는 것을 의미합니다.
구매 최적화는 많은 구매 이벤트를 발생 시키는 것을 목적으로 머신러닝이 작동하여, 상대적으로 객단가가 낮은 상품 운영에 보다 적합하며, ROAS 최적화 대비 더 많은 유저들의 구매를 기대할 수 있습니다.
또한 높은 LTV가 기대되는 산업/제품군의 경우, 구매 최적화 활용이 긍정적입니다.
초기 CPA가 다소 높을 수 있지만, 산업/서비스 특성상 반복 구매를 통한 높은 수익 창출이 가능하여, 구매 최적화를 통해 구매를 이끌어 내는 것이 중요합니다.
ROAS 최적화는 광고비가 제한적이거나 특정 ROI 목표가 있을 때, 주로 적용합니다. 구매 금액에 포커싱하여 학습하여, 비교적 구매 객단가가 높거나, 한명의 유저가 다양한 상품을 구매할 수 있는 경우에 ROAS 최적화가 적합합니다.
특히 게임 업종에서 고래 유저라는 용어를 사용하는데, 고래 유저란 일반 사용자에 비해 높은 구매력을 가지고 있으며, 한번의 결제로도 큰 금액을 소비하는 유저를 의미합니다. 장르별로 고래 유저의 비중은 다르지면, 평균적으로 1%미만, 구매 금액은 과반 내외를 차지합니다. 쇼핑 업종에서는 VVIP라고도 하는 이 고객들은 한번의 구매로도 높은 수익을 창출하여, ROAS 최적화는 이들을 타겟하여 머신 학습 진행하여 상대적으로 적은 광고 비용으로도 높은 매출을 기대할 수 있습니다.
정액제/구독형과 같은 서비스에는 ROAS 최적화 적용에 부적합 합니다.
물론 앞서 말한 상황별 예시가 100% 정답은 아닙니다. 게임 업종이라도, 구매 객단가가 낮은 편이거나, 매칭을 위한 많은 유저가 필요한 경우에는 구매 최적화 상품이 게임에는 더 적합할 수 있습니다. 예산의 여유가 있고, 가설을 테스트해보고자 한다면, 각 최적화별 A/B테스트도 하나의 방안입니다.
캠페인 성과에는 최적화 방식 뿐만 아니라, 타겟에게 소구할 메세지, 크리에이티브의 품질, 어떤 매체를 활용할지, 지면별 경쟁 상황, 시즈널리티 등 다양한 요소들이 작용합니다. 적합한 최적화를 선택하는 것은 성공적인 캠페인을 위한 하나의 옵션이지만, 각 특성을 고려하여 시행착오를 줄이고, 상황에 맞게 적용하여 우수한 성과를 거둘 수 있습니다.
June 24, 2024
성장을 위해 가장 필요한 정보는 무엇일까요? 사용자에 관한 것입니다. 누가 어떻게 사용했는지 알아야, 그 사람과 유사한 사람들을 더 불러올 것이고 (=유입) 어떻게 사용했는지 알아야 어디서 이탈했는지를 찾아 그 지점을 개선시킬 수 있을테니까요.
사용자 행동을 데이터로 남기고, 이를 분석하여 서비스 개선의 근거로 삼는 것이죠. 사용자의 행동을 이벤트(Event) 혹은 로그데이터 (Log data)라고 이야기하는데요. 이 로그데이터를 분석할 수 있는 툴/솔루션 중 하나가 앰플리튜드(Amplitude)입니다.
이렇게 PC/Web이든 Mobile/Web이든 App이든, 어떤 플랫폼에서든 사용자가 한 행동을 수집하여 분석할 수 있습니다. 사용자 행동 분석은 그로스해킹, 그로스마케팅의 기본이니까요.
앰플리튜드를 더 잘 사용하기 위해 마티니에서 개최한 앰플리튜드 부트캠프 1기에는 김과외, 당근마켓, 사람인, 잡코리아, 현대홈쇼핑, 비소나이, 타이어픽, CJ올리브영 등의 재직자 분들이 오셨었습니다. 마케터를 지망하는 취준생도, 이제 막 취업한 신입도 아닌 유니콘 스타트업의 연차가 있는 실무자들이 앰플리튜드를 배우기 위해서 모입니다.
앰플리튜드(Amplitude)를 학습하고, 도입하고, 활용하고자 하는 이유는 대다수 유저 분석을 위함입니다. 그렇다면 유저 분석은 어떻게 할 수 있는 것일까요?
좀 더 자세한 정황을 파악할 수 있습니다. '구매'라는 Event에 Event Property로 Brand_name이 추가로 수집되었을 때입니다. 구매수가 실제 증가한 브랜드는 'Nike'이고 'Vans'는 감소했다는 것을 알 수 있습니다. Nike의 반응도가 높으니 재고를 미리 확인해두면 좋겠죠? 현상을 분석하여 이후 상황에 적절한 대응을 취할 수 있습니다.
17일에서 18일의 구매수 증가에 기여한 구매 내역은 meta로 유입된 신규 유저의 Nike 구매입니다. (30건에서 70건으로, 200%이상 증가) organic으로 유입된 기존 유저의 Nike 구매는 이틀 간 동일했고, organic으로 유입된 기존 유저의 Vans 구매는 60건에서 40건으로 감소했네요.
즉 Nike의 구매수가 늘었다라는 분석이, meta 광고에 의해 유입된 신규 유저들의 Nike의 구매수가 늘었다. 라고 훨씬 자세해졌습니다.
구매수 100 > 120, 20%의 증가가 있었다라는 표면적인 확인에서 Nike 브랜드 증가가 일어났다는 조금 더 깊이있는 확인으로 어떤 경로에 의해 어떤 특성을 가진 유저에 의한 구매수 증가였는지까지 분석이 가능해진 것이죠.
분석이 깊이있을수록 전략과 실행방안도 구체성을 가집니다. 메타 광고에 의해 유입된 신규 유저들의 증가세가 확인되었으니, 해당 광고 매체를 활성화시키는 것이 좋겠죠. 어떤 광고 소재가 좋은 효율을 가져왔는지 분석하고 그 소재를 베리에이션하여 (다양한 버젼으로 만들어보는 것) 예산을 증액하여 광고를 운영해자는 실행 방안이 나오기 쉬워집니다.
이벤트와 이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티 등의 설계가 완료되면 (이를 총칭하여 택소노미, taxonomy를 설계한다고 합니다.) 차트를 구성하여 주요 지표들의 수치를 확인할 수 있습니다.
가입완료(Event:sign_up_completed)수를 나이(User Property:user_age)로 나눠볼 수도 있고요.
(예시) 데이터 분석을 기반한 퍼포먼스마케팅
가입 관련 데이터 분석을 했을 때, 서비스 내의 유입 대비 가입 전환율이 30대가 가장 높다면 퍼포먼스마케팅 광고의 타겟 대상을 30대로 집중해준다면 동일 비용 대비 좀 더 광고 효율이 높아지겠죠?
주문완료(Event:order_completed)수를 유저 상태(User Status: New or not)로 나눠볼 수도 있습니다.
(예시) 데이터 분석을 기반한 CRM마케팅
주문수의 유저 비중을 확인했을 때 절대적으로 기존 유저의 비중이 높기 때문에 두 가지 방안을 생각할 수 있겠는데요.
(1) 비중이 낮은 신규 유저의 구매 활성화를 위해서 신규 유저 타겟으로 추가 쿠폰을 발급하는 프로모션을 운영하고 이를 홍보하는 CRM 마케팅을 진행할 수 있겠습니다.
혹은 (2) 비중이 높은 기존 유저의 구매수를 더 장려하기 위해서 기존 유저들이 선호하는 브랜드의 신상품 런칭 소식을 알려주는 CRM 마케팅을 진행할 수도 있겠고요.
그로스해킹과 그로스마케팅에 쓰여지는 수많은 마테크 솔루션 중 하나일 뿐입니다. 앰플리튜드(Amplitude)는 프로덕트 애널리틱스로 (행동 분석 솔루션) 유용한 것인지, 만능인 것은 아닙니다. 솔루션의 사용이 성장을 보장해주지는 않습니다. 그러나 사용자를 더 잘 이해하는 것은 서비스의 개선 그리고 성장과 직결될 것입니다.
앰플리튜드 부트캠프는 현재 2회차까지 진행되었으며 (1회차 격주 2시간씩 2회 운영) 다음 일자는 24년 1월 정도로 예정되어 있습니다. 마티니의 링크드인이나 인스타그램을 통해 소식을 공유받으실 수 있습니다.
링크드인 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7103207584077139968
인스타그램 https://www.instagram.com/martinee_official/
홈페이지 https://martinee.io/
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 24, 2024
데이터를 다루다보니 링크드인 컨텐츠도 데이터로 관리하고 싶은 마음이 컸습니다.
링크드인에서 가장 많이 들어가는 항목이 통계 부분인데 들어갈때마다 아쉬운건 제공 되는 데이터가 너무 제한적이라는 것이었습니다.
링크드인이 제공해주지 않아서 직접만들어 봤습니다.
1️. 평균/누적 컨텐츠 노출, 참여도(좋아요, 댓글), 팔로워에 대해서 알 수 있습니다.
2️. 노출, 참여도, 팔로워에 긍정적인 컨텐츠 종류를 확인할 수 있습니다.
3️. 컨텐츠 개별 누적 지표와 계정 지표를 분리해서 볼 수 있습니다.
링크드인이 제공하는 API가 페이지 데이터다 보니 개인용 컨텐츠에 대한 통계를 자동화 하지 못한 게 아쉽긴 하지만 주기적으로 데이터를 다운받아서 스프레드시트에 올리기만 하면 자동으로 시각화에 업데이트가 되게 했습니다.
+ Social Selling Index (SSI)와 같은 지표를 추가하면 좋을 것 같아 점진적으로 추가할 계획입니다.
+ 각 콘텐츠 유형에 대한 레이블을 추가하여 분석을 다양화하려고 합니다.
+ 링크에서 썸네일 이미지 자동으로 가져올 수 있게 하는 방법 없을까요?! 고민중입니다.
June 21, 2024
그로스해킹은 말 그대로 성장(Growth)을 위해서 어떤 수단(Hacking)이든 동원하여 문제를 해결한다는 뜻입니다.
즉 그로스마케팅 또한 성장을 위해 하는 모든 마케팅이라 해석할 수 있습니다. 그로스마케팅의 세부 방법으로는 유입을 증가시키는 노출/트래픽 캠페인(퍼포먼스마케팅)이 될 수도 있고, 메인페이지의 배너 클릭률을 높이는 콘텐츠 제안이 될 수도 있고, 장바구니에서 결제 전환율을 높이는 UIUX 개선이 될 수도 있습니다. 이를 위해서는 사용자의 반응을 확인할 수 있는 데이터가 중요합니다.
최근 그로스마케팅의 중요성은 원티드의 채용 직무만 봐도 알 수 있습니다. '그로스'를 검색해보세요!
그로스마케팅을 한다고 할 때, 성장을 위해 어떤 일을 먼저 해야할까요?
대다수의 스타트업에서는 개발팀 인력이 소중합니다. 소위, 개발팀의 인풋이 부족하다고 많이들 이야기합니다. 마케팅팀에서도, 서비스기획팀에서, 디자인팀에서도, 상품팀에서도 개발팀에게 요청을 하기 때문이죠. 그렇다면 개발팀은 이들의 요청 중 누구의 업무를 먼저 해야 할까요?
정답은... 알 수 없습니다. 이 회사의 최우선순위 목표(OKR: Objective and Key Results)를 모르기 때문입니다. 목표를 정하기 위해서 AARRR Framework를 사용할 수 있습니다. AARRR의 단계 중 어느 단계를 목표로 해야할지 대략적으로 정해보는 것이죠. 우리 회사의 OKR이 '매출'이라면 2.의 업무가 우선이 되겠습니다.
마케팅을 할 때에도 이 단계에 맞춰 업무의 우선순위를 정해 일할 수 있습니다. 퍼널(Funnel)이라고도 부르는 이유는 깔대기 형태이기 때문입니다. 초반 사용자들은 많으나 단계를 거치며 사용자들의 이탈이 반복되어 마지막 지점에 남는 사용자는 급격히 적어집니다.
그냥 데려오기만 하는 (=유입시키는, 트래픽을 발생시키는) 것이 있고 데려와서 가입을 시키는 것 (=계정을 생성하는 것)을 포함하기도 합니다.
토스에서 진행하는 머니알림이 '트래픽'을 위한 경우가 많습니다. 토스의 앱푸시를 누르면 토스로 트래픽이 발생하고 (10원) 토스가 유도하는 외부 페이지로 랜딩되면 트래픽이 발생하니까요. (10원!) 이렇게 토스는 한 명의 사용자를 유입시키는 데에 20원이라는 가격을 책정하고 있는 것입니다. (물론 업체에게는 더 많이 받죠!)
29CM에 핸드폰으로 (앱을 깔지 않고) 들어가면 앱설치를 하라는 팝업이 뜹니다. 앱설치를 유도하여 이후 29CM를 더 자주 들어오기를 장려하는 것이죠.
이외 29LIVE 라는 기능을 콘텐츠로 소개하는데요. 이 때 혜택을 위해 '알림 신청'을 하게끔 합니다. 알림 신청을 해두면 앱푸시나 카카오 플러스친구로 메시지를 받게 되어 또 들어오게 되겠죠!
CRM으로 높은 할인율의 프로모션을 홍보하면서 다시 방문해달라고 유도합니다. 토스의 경우 만보기 같은 기능을 통해 사용자가 매일 매일 들어오게끔 하구요.
CRM 외에도 리타겟팅 캠페인은 퍼포먼스마케팅으로도 많이 활용됩니다. 그래서 한 번이라도 들어갔던 웹사이트의 광고가 나에게 계속 계속~~~ 뜨는 것이죠!
커머스라면 구매 전환이겠죠. 최종 목표인 만큼 이전 단계와도 밀접하게 연관되어 있습니다. 활성화(Activation)나 유지(Retention)에서도 방문으로 그치는 것이 아닌 구매 전환까지 일어날 수 있도록 혜택을 촘촘히 설계하는 것이죠.
보유한 쿠폰의 만료일이 얼마 안 남았다고 카카오톡으로 알림을 주는 CRM 캠페인도, 블랙프라이데이라고 인스타 스토리에도 광고가 엄청 뜨는데요. 이런 것이 바로 전환 캠페인이라고 할 수 있겠습니다.
카톡으로 친구에게 상품을 추천하기도 하고, 서비스 내에서 후기 작성을 독려하기도 합니다. 작성된 후기는 아직 상품을 사지 않은 사용자들에게 좋은 추천 콘텐츠가 되기 때문입니다.
위는 사용자 측면에서의 AARRR 프레임워크가 적용되는 상황이었다면, 마케터의 측면에서는 AARRR 관점에서 어떻게 업무해야할까요? 간단하게는 문제 정의와 현황 분석, 측정 지표 이해, 목표 수준 설정 및 개선안 실행으로 AARRR 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
단계별 문제를 확인합니다.
핵심 주요 지표를 선정하고 현황을 확인합니다.
측정 지표의 의미를 이해합니다.
목표 수준을 정하고 실험을 통해 개선합니다.
추천을 받고 유입된다면 Referral이 먼저, Acquisition이 후자가 되는 것이고요. 가입하지 않고 비회원으로 상품을 구매한 후에 상품이 마음에 들어 가입을 하고 다른 상품도 차차 둘러본다면, Revenue > Acquisition > Activation의 단계를 밟은 것으로 볼 수도 있습니다.
AARRR 프레임워크를 발표한 Dave McClure도 활성화(Activation)와 유지(Retention) 이후 고객 유치(Acquisition)과 추천(Referral) 마지막으로 수익화(Revenue)의 순서를 추천하기도 했습니다. 회사의 상황에 따라 더 중요한 AARRR 단계가 있을 수 있습니다.
우리 회사는 어떤 단계의 AARRR이 가장 중요할까요? 리텐션은 나날이 감소하는데 획득에만 치중하고 있는 것은 아닐까요?
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 20, 2024
성장을 위해서 모든 수단을 총 동원하는 그로스 해킹에서 유래된 마케팅 방법론입니다. 성장의 목표는 매출, 앱설치수, 회원수, 리드 확보(B2B) 등이 될 수 있겠죠.
그로스마케팅의 수단은 다양합니다. 전환율 개선을 위해서는 UIUX 개선이 필요할 수도 있고, 사용자의 획득 및 유입을 위해서는 퍼포먼스마케팅이 그로스마케팅의 수단이 될 수도 있습니다.
세부 업무 1. 자사 SNS 관리
세부 업무 2. 장바구니 페이지 UIUX 요소 변경
세부 업무 3. 인스타그램 광고용 소재 기획 및 제작, 세팅 및 효율 관리
퍼포먼스마케팅에 대해 더 알고 싶다면?
https://brunch.co.kr/@marketer-emje/9
즉 정성적 감에 의존하기 보다는 내부 데이터를 분석하여 정량적인 근거를 기반으로 합니다. 일례로 퍼널(Funnel) 분석을 통해 사용자들이 이탈하는 구간을 찾아내고 A/B 테스트를 통해 개선안을 운영하여 수치를 개선시키고 성장을 만들어냅니다.
그로스 스프린트의 일환으로 UIUX 개선안을 적용할 시, 기존 UI와 성과를 비교할 수 있도록 A/B Test를 진행하는 것이 좋습니다. 마티니에서는 세 가지의 방안을 고객사에게 제안했습니다.
방안 1. 전후 비교하기: 1주씩 기존안/개선안 반복하며 2개월 간 운영
기존 장바구니>구매 전환율의 변동 폭이 주간/월간 기준으로도 큰 편임을 감안하였을 시, 기간을 길게 잡고 진행하는 것이 다른 변인을 감안할 수 있을 것으로 예상됩니다. 개발적 공수가 제일 적을 수 있습니다.
방안 2. 내부 개발
동일한 페이지(장바구니페이지/결제페이지)를 분기하여 기존안과 개선안, 두 개로 운영하는 것입니다. (cart_page vs. cart_page_test 및 order_page vs. order_page_test)
방안 3. 외부 tool 사용
Heckle (핵클) 링크
자체 개발보다는 개발 인풋이 적게 들어갈 것이라고 판단되나 SDK 연동은 필요합니다. 노출될 페이지를 개별 제작해야합니다. 핵클은 A/B 테스트 운영 시 필요한 개발 인풋과 분석 환경 인풋을 줄여주는 툴입니다.
메타 광고를 예시로 한다면 매출 증대를 목표로 하는 전환 캠페인에서는 광고 비용과 ROAS 등의 수치를 중요시할 것이고요. 그로스마케팅의 경우 리텐션(재방문율/재구매율)을 개선하고자 했을 때는 재방문수, 재구매수의 절대적인 수치와 전체 방문 중 재방문수의 비중, 전체 구매 중 재구매수의 비중 등 상대적인 수치를 봐야할 것입니다.
Growth Marketing이 '성장'을 위한 마케팅인 만큼 그리고 그 수단으로 여러 업무들과 범위가 겹치는 만큼 혼자서는 하기 어려운 것이 당연합니다.
UIUX 개선의 경우 서비스기획 부문과 겹치고, 퍼포마의 효율화를 위해서는 그 많은 광고 매체들을 커버해야하며, 콘텐츠 마케팅을 위해서 주요 키워드를 찾고 크리에이티브를 짜고, CRM 마케팅을 한다면 메세지를 수신할 타겟 대상을 세분화하고 메시지 구성을 짜고 보내는 시점을 정하고 혜택을 구성하는 등 해야할 일이 끝이 없겠죠.
그로스마케팅 부문에 컨설팅 회사가 존재하는 이유라고 생각합니다. 그로스를 경험한 인력들에게 레버리지를 시킬 수 있으니까요.
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 20, 2024
최근 새롭게 시작하는 IT 기반의 기업들 혹은 일반 제품들도 PMF 찾는 것을 중요 단계로 생각합니다.
PMF는 제품 - 시장 적합성으로 제품이 시장에서 매력적인 상품인지 찾는 단계를 의미합니다. 매력이라는 모호한 단어만큼 PMF는 명확한 순간을 정의하는 것은 쉽지는 않습니다. 많은 경우 유저들과 인터뷰를 통해서 단계의 달성을 가늠합니다. 충분한 PMF를 찾았다면 그 때부터 비즈니스 스케일업을 본격적으로 하게됩니다. 이렇게 하면 제품 개발과 제작에 들이는 리소스를 줄여서 제품 출시에 따른 위험성을 최소화할 수 있다는 장점을 가지고 있어 특히나 스타트업에서 각광받는 방식입니다.
우리가 흔히 아는 Canva, Notion, Figma 의 기업들의 인터뷰로 PMF 달성 소요기간을 확인해보니 대부분 1년~2년 이상의 시간이 걸렸다는 것을 알 수 있었습니다.
평소 PMF는 빠르게 시장을 찾는게 중요하다라고 생각했는데 유수의 기업들도 PMF를 찾는데 오랜기간이 걸렸다는게 너무나 놀라웠습니다. PMF의 기준이 높았을 수도 있고 기술 기반의 기업이다보니 더 많은 시간이 주어졌을 수 도 있습니다. 그럼에도 불구하고 좋은 제품으로 성장하기 위해서는 분명히 고객이 제품을 사랑하게 만들고, 지속적으로 제품을 사용하도록 유도하는데 충분한 시간과 고민이 필요하다는 것을 다시 생각하게 되었습니다.
얼마전부터 집으로 가는 길에 작은 건물이 지어 지고 있었습니다. 처음엔 공사를 하는 것 같은데도 한참동안이나 건물은 올라갈 기미가 보이지 않았습니다. 아마도 지반공사와 기초 공사만 이루어졌던것 같습니다. 그리고 기초공사가 마무리되니 체감은 하루에 한 층 씩 빠르게 집이 올라가면서 공사가 마무리 되었습니다. 건물을 만들때 가장 많은 시간을 투자하는 것은 외형적 모습이아닌 기초 공사 기간입니다.
제품의 기초공사가 PMF를 찾는 과정이라면 PMF를 찾는데 충분한 시간과 고민이 필요하지 않을까요? 그리고 그 시간이 결국 안정적 비즈니스를 찾는데 중요한 기준이 되지 않을까요?
빠르게 문제를 찾는 것과 견고한 기초를 만드는 것, 정답이 있기보다 상황에 따라 선택을 하는 문제라고 생각합니다. 다만, '빠름' 이라는게 언제나 정답처럼 생각한 저에게 좀 더 새로운 시각을 준 것 같습니다.
June 19, 2024
소위 퍼포마 라고도 부르는 퍼포먼스마케팅에 대해서 얘기해보려고 합니다. 마케팅이라는 개념이 워낙 넓어서인지 다소 모호하게 느껴질 때가 많은데요.
현직 그로스마케터의 입장에서 퍼포먼스마케팅의 개요와 사례에 대해 최대한 구체적으로 소개해보겠습니다. 퍼포먼스마케터를 준비하시는 취준생 분들 혹은 이미 마케터로 일하는 분들께도 도움이 되었으면 합니다.
마케팅은 모든 곳에 있습니다. 출근 길, 지하철에서 본 스크린도어 광고도 마케팅이고요. 인스타그램 스토리를 넘기다보면 나오는 브랜드의 블랙프라이데이 할인 광고도 마케팅이죠.
거실 방에 틀어져있던 TV에서 본 TV CF도 마케팅, 핸드폰으로 뉴스를 볼 때 옆에따라다니는 이미지들도 마케팅입니다. 엊그제 무심코 온라인 커뮤니티 글에서 읽었던 글이 마케팅일 수도 있을겁니다.
Performance Marketing이란 '성과'에 초점을 맞춘 마케팅입니다. 위에 예시로 들었던 마케팅들 중에서 성과를 명확히 알 수 있는 마케팅은 무엇일까요?
1) 지하철 스크린도어
2) 인스타그램 스토리
3) TV CF
4) 온라인 뉴스 배너 광고
5) 온라인 커뮤니티 글
몇 명에게 보여졌을까요? 그리고 몇 명이 진짜로 '봤을까요?' 그리고 몇 명이 그냥 본 것 외에 (수동적 차원) 다음 행동을 했을까요? (적극적 차원)
1) 스크린도어, 3) TV CF, 5) 커뮤니티 글의 경우 광고 노출 = 광고 조회라고 보기 애매합니다.
1)의 경우는 지나쳤을 뿐 진짜 보지는 않았을 수 있으니까요.
3) 또한 마찬가지입니다. 광고가 틀어져있었을 뿐 시청자는 자리를 비웠을 수도 있고요.
5)의 경우는 글 내에 다음 행동을 유도하는 장치가 있냐 없냐에 따라 달라질 수 있겠네요.
2) 인스타그램 스토리, 4) 뉴스 배너 광고는 광고 노출수, 다음 행동을 유도하는 영역의 클릭수, 이후 전환수와 전환율 등 성과로 볼 수 있는 다양한 수치를 확인할 수 있습니다.
즉 여기서는 2) 인스타그램 스토리와 4) 뉴스 배너 광고를 퍼포먼스마케팅이라고 볼 수 있겠네요.
인스타그램 스토리나 뉴스 배너 광고의 경우 증명할 수 있습니다. 그 브랜드나 상품에 흥미가 생겼을 때, '클릭'하게 되니까요. CTA (Call To Action)이라고 하는 행동 유도 장치 버튼을 통해서요.
커머스를 예시로 들면 유입~가입~첫구매 혹은 유입~재구매를 위한 UA Marketing과 Retargeting Markteting이 있습니다.
1) 배너 광고는 불특정 다수에게 광고 콘텐츠를 노출시키는 것을 것입니다. 물론 대상의 타겟팅을 정교화할 수 있지만 (성별, 연령대 등의 인구통계학적 특징 외에 주요 관심사, 기타 행동) 최근에는 오픈 타겟이라고 하여 다른 조건 없이 광고의 모수로 삼는 경우가 많습니다. (광고 매체들의 머신 러닝이 정교화되어 알아서 타겟팅을 해주기 때문입니다.)
배너 광고 매체로는 페이스북/인스타그램(메타), 구글/유튜브, 네이버, 카카오 등이 있습니다. 페이스북 피드 광고, 인스타그램 스토리 광고, 구글/네이버/카카오의 배너 광고들이 그 예시입니다.
배너 광고는 목표에 따라 중요하게 여기는 지표 또한 달라지는데요. 목표에 따른 캠페인으로는 브랜드 인지도 향상, 유입(=트래픽) 증대를 위한 트래픽 캠페인과 가입/앱설치/매출 증대 등을 위한 전환 캠페인이 있습니다. 주요 지표로는 도달수, 노출수, 노출당비용, 클릭수, 클릭율, 클릭당비용, 전환수, 전환당비용, 전환율 등을 통해 성과를 측정할 수 있습니다.
2) 검색 광고는 배너 광고보다는 고관여자에게 광고 콘텐츠가 노출됩니다. 보통 배너 광고를 통해 상품을 인지하고 이후에 그 상품군이 필요할 때 키워드를 검색하여 구매하기 때문이죠.
즉 검색을 했을 때는 구매 직전일 가능성이 높습니다. 검색을 하는 것 자체가 이미 구매 의도가 있다는 것이니까요. 그러므로 검색 광고는 배너 광고보다 대상 모수는 적고 경쟁도가 치열하여 비용이 높지만, 상대적으로 구매로 이어지는 전환율이 높습니다.
제일 조심해야하는 점은 '숫자'입니다. 가장 중요한 만큼 가장 위험할 수 있는데요. 성과 측정에 초점을 맞추기 때문에 숫자에 현혹되기 쉽기 때문입니다. ROAS: Return On Ad Spend, 광고 수익률 - 가 주요 지표로 여겨지는 만큼 이 숫자'만을' 보게될 때를 주의해야합니다.
여기서 ROAS 1000%의 광고가 무조건 좋은 소재라고 판단할 수 없습니다. 기간과 비용 등 다른 수치들을 함께 봐야죠.
마케팅은 비용을 많이 쓸수록 난이도가 높아지므로 ROAS 수치만으로 판단할 수는 없습니다.
퍼포먼스마케팅과 그로스마케팅의 가장 큰 공통점은 '숫자'로 대변되는 데이터를 근거로 한다는 것입니다. 메타 광고의 매출 증대를 목표 전환 캠페인에서는 광고 비용과 ROAS 등의 수치를 중요시할 것이고요.
그로스마케팅의 경우 리텐션(재방문율/재구매율)을 개선하고자 했을 때는 재방문수, 재구매수의 절대적인 수치와 전체 방문 중 재방문수의 비중, 전체 구매 중 재구매수의 비중 등 상대적인 수치를 봐야할 것입니다.
마케팅을 하는 경우는 크게 인하우스와 대행사(에이전시)로 나뉩니다. 인하우스에서 퍼포먼스마케터로 광고 매체를 직접 운영하거나 (self-serving이라고 많이들 표현합니다.) 대행사와 논의하며 일하는 경우가 있고요. 대행사에서 퍼포마를 한다면 여러 고객사들을 맡아서 다양한 광고매체를 경험할 수 있습니다.
보통 전자(인하우스)에서 퍼포먼스마케터로 일하는 경우 그로스마케터처럼 일하는 상황도 자주 발생합니다. 매출 성장에 필요한 모든 마케팅들을 도맡아서 하다보면 꼭 유상 광고 매체만 운영하는 것이 아닌, 인스타그램도 관리하고, 제휴 마케팅도 진행하고, 프로모션도 관리하고, 자사몰 상세페이지를 기획할 수도 있기 때문이죠.
데이터를 기반으로 한 의사결정과 마케팅을 하기 위해서 데이터 환경이 구축되어 있어야 합니다. 퍼포먼스마케팅에서 주로 다루는 광고 매체들의 성과의 명확한 분석을 위해서는 기여(Attribution)와 접점(Touchpoints)에 대한 결정과 설정이 필요하기 때문입니다.
이를 위해 MMP(Mobile Measurement Partner)인 에어브릿지(Airbridge)나 앱스팔라이어(Appsflyer), 애드저스트(Ajdust)를 활용하는 것이고요. CRM 마케팅과의 연계 캠페인을 운영하기 위해서 브레이즈(Braze)와의 연동을 구현하기도 합니다.
그리고 결국 궁극적인 전환 성과를 판단하기 위해서 DB Data (User Data)를 연동하여 비교하기도 하죠. 데이터 분석의 깊이에 따라 사용자에 대한 이해도가 달라지는 만큼 데이터 파이프라인 구축은 중요합니다.
데이터파이프라인 구축을 지원하는
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 19, 2024
비즈니스와 관련된 다양한 영역에 관심이 있다보니 괜찮다 싶은 곳이 보이면 일단 구독을 하는 편입니다.
항상 모든 정보를 읽는건 아니지만 그래도 가끔 보내주는 정보들을 보면서 업계의 소식과 요즘의 트렌드를 따라가려 합니다. 국내 자료들도 많이 구독하지만 비중은 외국 아티클과 뉴스가 많습니다.
오늘 아침 제 메일에 쌓여있는 메일들이 모두 영어로된 글로 화면을 꽉 차는걸 보고 너무 했나 싶은 생각도 잠깐 했습니다. 이 기회에 제가 구독하고 괜찮다 싶은 뉴스레터를 한번 소개 시켜 드리겠습니다.
한 때 인마이백 컨텐츠가 유행했는데 비슷하게 '인마이메일' 컨텐츠 입니다 😀
- 주기 : 매일
- 유무료 : 부분 유료
- 주제 : 저의 관심사 기반으로 Medium 플랫폼에 올라온 데일리 컨텐츠
- 특징 : Medium은 이미 너무 유명한 블로그 플랫폼입니다. 국내에서도 29cm, 네이버, 직방, 당근 등 다양한 기업들의 테크 블로그들의 글들이 올라오는 곳입니다. Medium이 저의 관심기반으로 컨텐츠들을 추천해주다 보니 저는 기술 기반의 내용들이 많이 보이는 편입니다. Medium 블로그를 최초에 가입하면 관심사를 선택하게 되고, 관련 관심사 기반으로 유명 인플루언서를 팔로우하게 됩니다. 다른 곳들보다 상대적으로 양질의 글들이 많이 올라오다 보니 거의 매일 보는 뉴스레터입니다.
컨텐츠 중 일부는 유료 컨텐츠인데 연간 멤버십을 하게 되면 모두 볼 수 있습니다. 저는 유료로 전환해서 보고 있는데 만족하는 편입니다.
- 주기 : 매일
- 유무료 : 무료
- 주제 : 스타트업, 성장 전략, 제품 관리 및 기술 등 다양한 비즈니스 및 기술 관련 주제
- 특징 : Reforge는 연간 멤버십이 200만원이 넘을 정도로 고가의 지식 정보 플랫폼입니다. 그 중 일부는 아티클로 발행되고 뉴스레터를 통해서도 받아볼 수 있습니다. Reforge의 창업자는 Hubspot Growth 리드이자 다양한 스타트업 창업 경험이 있는 Brian Balfour입니다. 네트워크가 넓은 만큼 업계 전문가들의 인사이트를 포함하여 인터뷰를 통한 깊이 있는 정보들도 공유를 하고 있습니다. 각 호에는 최신 트렌드와 실제 사례 연구가 포함되어 있어 실무자들에게 유용한 정보를 제공하고 있습니다.
- 주기 : 주간
- 유무료 : 무료
- 주제 : 인바운드 마케팅, 세일즈 전략, 고객 서비스, CRM 소프트웨어 사용법
- 특징 : Hubspot이 CRM과 세일즈, 마케팅 오토메이션에 특화되어 있다보니 관련된 기술 트렌드와 성공 사례들을 공유해주고 있습니다. 특히 이메일, SEO와 같이 B2B 관련된 기술들의 트렌드를 확인하기에 좋습니다.
특히나 Hubspot은 다른 곳보다 템플릿을 정리해서 공유해주는 편이어서 실무적 활용도도 높은 편입니다. 지금 컨설팅 회사에서 B2B 업무를 처음 시작하면서 초반에 많은 정보를 얻었던 것 같습니다.
- 주기 : 주 2회 (화,금)
- 유무료 : 유료 구독은 월 15$로 좀 더 다양한 정보를 받습니다.
- 주제 : 주요 주제는 제품 개발, 성장 전략, 인력 관리 등입니다. 특히 스타트업 환경에서 제품 관리와 성장에 대한 깊이 있는 조언을 제공
- 특징 : Lenny의 뉴스레터는 이미 너무 유명한 뉴스레터입니다. 전세계 스타트업과 제품 성장에 관심이 있는 70만 명이 구독하고 있습니다. 제품 관리와 성장에 대한 구체적이고 실질적인 조언을 제공합니다.
예를 들어, "성공적인 피벗 리스트"나 "B2B SaaS 회사의 GTM 모션"과 같은 주제를 다루며, 독자들에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.레니 뉴스레터의 특징은 팟캐스트나 인터뷰 비율이 높다는 편입니다. 그리고 구독자들의 질문을 바탕으로 한 조언 형식으로 구성되어 있습니다.
Lenny는 독자들의 질문에 대한 답변을 통해 자신의 경험과 배운 점을 공유합니다.다른 어떤 뉴스레터보다 양과 질이 압도적입니다. 특히나 양이 상상이상으로 많기 때문에 날잡고 읽어야지 하다가 놓치는 경우가 많습니다. 이번 연휴에는 꼭 밀린 뉴스레터를 읽어봐야겠습니다.
- 주기 : 주 2회
- 유무료 여부 : 무료
- 주제 : 스타트업 성장 전략, 광고 캠페인, 제품 메시징, 마케팅 전략 등 입니다.
- 특징 : 주로 스타트업들이 사용할 수 있는 Growth 사례와 전략을 보내줍니다.
예를 들어, 광고 캠페인을 처음 시작하고 최적화하는 방법, 제품 메시징(LMF)을 개선하는 전략 등을 다룹니다.Growth 컨설팅을 비즈니스 모델로 하는 곳에서 발행하다 보니 실제로 그들의 컨설팅 경험들을 공유해줄 때가 많습니다. 허브스팟과 비슷하게 다양한 마케팅 주제에 대한 플레이북과 템플릿을 잘 공유해 줍니다.
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🙋 쓰다보니 내용이 엄청 길어지네요. 원래는 한번에 알려드리고 싶었는데 욕심이었습니다.
다음에 다시 2탄으로 돌아오겠습니다!
June 18, 2024
데이터 분석 관련 강의를 하게 되면 항상 하는 질문 입니다. '분석이 뭔가요?'
아마 이 글을 보는 많은 분들은 각자의 경험으로 답변들을 생각 하셨을 겁니다. 분석은 딱 떨어지는 정의가 아닌 일 하기 방식과 관련이 있다 보니 다양한 답변이 등장할 수 있고 그 답변이 모두 정답이 됩니다.
그러다 보니 분석을 처음 시작하는 사람들 혹은 이제 분석을 한지 얼마 안 된 분들은 분석이 막막하고 거창해 보입니다. 저 역시도 분석을 시작하고 한참 동안이나 분석을 멋진 무언가로 생각했습니다.
물론 데이터 사이언스와 같이 어려운 지식들을 가지는 예측이나 고급 통계적 지식을 활용하는 분석도 있지만 우리 일상적 비즈니스의 분석은 생각보다 어렵지 않습니다.
분석은 나눌 (분)에 쪼갤 (석) 한자로 구성되어 있습니다.간단한 풀이는 나누고 쪼개는 걸 분석이라 정의하고 있습니다.좀 더 덧붙이자면, 복잡한 내용을 이해하기 위해 대상을 이루는 요소로 나누어서 생각하는 것을 '분석'이라고 합니다.
얼마전 패스트 푸드 서비스의 앱 구매 활성화를 목적으로 분석을 진행하였습니다. 먼저 특정 시간대 별 매출 차이가 있는지 확인했습니다. 앱 매출은 점심, 저녁 시간에 활발해지는 것을 확인했습니다.
앱의 어떤 주문이 활성화되는지 확인해보니,배달 주문과 원격 주문 모두에서 점심 저녁 시간대 활발해지는 것을 확인했습니다. 배달과 원격 주문은 지역과 연령에 따라 주문 형태가 달라질 수 있을 것 같았습니다. 지역별로 나누어서 분석을 해보니, 배달 주문은 직장인들이 모여있는 여의도, 강남, 구로, 종로 일대에서 주문이 더 많았고, 원격주문은 학생들이 많은 대학가 지역에서 높았습니다. 거기에 시간을 기준으로 다시 나누어 보니,배달 주문과 원격주문이 상승하는 시간대가 다른 것을 확인했습니다. 직장인들이 대상이 되는 배달 주문은 11시 주문이 높았고 원격주문은 12시가 높아졌습니다. 직장인과 대학생들이 주문 패턴이 높다면 주말 / 주중으로 나누어 보면 또 다른 패턴이 나올 것 같습니다.주말은 베드타운 위주에서 주문이 높아지는 것을 확인하였습니다. 이제 나누어진 조건을 조합하여 우리 고객의 특성을 분류하고 거기에 맞는 CRM 전략을 세울 수 있었습니다.
전체 고객
= 배달 주문 고객 + 원격 주문 고객
= 지열별 주문 고객
= 시간대별 주문 고객
= 요일별 주문 고객
+날씨별 고객, 쿠폰별 고객, 상품별 고객, 프로모션별 고객, 단품/세트 고객, 가격대별 고객, 주문횟수별 고객
앞서의 예시와 더해서 나누어서 분석해 볼 조건들은 무수히 많습니다.
특별히 대단한 분석을 진행한 건 아닙니다. 그저 전체 고객이라는 복잡한 내용을 적절한 기준으로 나누어서 생각해보니 고객 특성을 이해할 수 있었습니다.
June 18, 2024
정답은 둘 다입니다. 기업의 성장을 위해 어떠한 수단이든 동원한다는 해킹(Hacking)의 개념 하에 그로스 마케팅이 속하기 때문입니다. '성장'이라는 말이 모호하게 느껴지지만, 결국 성장은 기업의 수익을 올리는 것이라 볼 수 있습니다. (매출, MAU, 회원수, 앱설치수 등 대다수의 지표가 결국은 수익화를 위함이죠.)
전 지금이야 그로스마케터이지만 그전에는 그냥 마케터였고요. 매출을 올릴 수 있는 모든 활동이 마케팅이라고 생각했고요. 실제로 18년도 글을 보니 다양한 일을 한다고 써뒀네요.
지금 와서 보니 신생 브랜드의 브랜드 마케터라고 볼 수 있겠습니다.
크게는 MD와 콘텐츠 마케터, 그리고 광고 운영도 했으므로 퍼포먼스 마케터의 업무가 섞여있던 것으로...
즉 저는 경험적으로는 그로스마케팅이 성장을 위해 무엇이든 하는 마케팅이라고 생각하는데요! ( MD가 M:뭐든지 D:다한다로 해석된다는 것처럼요.) 신기하게도 그로스마케팅이 뭔지 몰랐어도 열심히 성장에 집착하며 살다 보니 진짜 그로스마케터가 되었습니다.
성장(Growth)과 해킹이 결합된 단어, 그로스 해킹에서 비롯된 마케팅 방법으로서 고객의 반응에 따라 제품 및 서비스를 수정해 나가는 방식으로 시장이 원하는 제품, 고객이 원하는 커뮤니케이션 채널을 찾아가는 것을 의미합니다. 이렇게 나오네요!
https://www.google.com/search?q=그로스마케팅
이외 광고 영역을 살펴보고 그 주체나 설명을 보면, 그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅의 연관성도 엿볼 수 있네요.
그로스해킹이라는 개념은 Sean Ellis와 Andrew Chen에 의해 알려졌는데요. 전통적인 비즈니스(e.g. 제조업 등)에서 분리되어 있던 상품팀과 마케팅팀이 디지털 프로덕트(e.g. 페이스북과 같은 서비스)에서는 경계가 모호해졌고 프로덕트의 성장을 위해 이를 따로 구분하지 않은 그로스팀이 탄생합니다. (e.g. 2008년 페이스북의 그로스팀) 페이스북의 그로스팀이 이뤄낸 성과는 따로 다뤄 보도록 하겠습니다.
(참조) 페이스북 그로스팀의 탄생: 10억 명의 사용자를 확보하는 방법
https://gopractice.io/skills/growth_hacking/
위에서 '그로스'의 탄생이 전통적인 비즈니스에서 최근 디지털 프로덕트의 변화에 의한 것이라 언급했는데요. 그 부분을 비즈니스 프로세스로도 설명할 수 있겠습니다. 과거, 사업을 만드는 과정은 일방향에 가까웠습니다. 기획을 한 후, 그에 맞춰 생산을 하고, 판매를 했죠.
하지만 최근에는 선형이라고 보기 어렵습니다. 유통/판매 측면에서는 '크라우드펀딩'처럼 기획을 하고 판매를 한 뒤 수량에 맞춰 생산을 하는 경우도 있고요. 홈페이지에 썸네일을 여러 개 올려 클릭률을 확인한 후 반응이 제일 좋은 것으로 확정하는 것도 선형보다는 원형에 가깝다고 볼 수 있습니다.
예약구매, 클릭, 후기 등으로 소비자들의 피드백을 반영, 개선점을 보완하여 상품을 재생산하거나 서비스를 재배포하며 원형의 프로세스를 구성하죠.
애자일과 스프린트의 개념에 대해서 말하자면 또 하나의 글이 필요하겠지만, 실질적으로 그로스해킹/그로스마케팅 씬에서 해석되는 내용은 가볍고 빠르게 실험 하나 운영해 보자 - 에 가깝습니다. 이 그로스해킹 스프린트는 위의 원형 비즈니스 프로세스와도 매우 유사한데요.
문제를 정의하고 가설을 수립한 뒤 실험을 운영해서 결과를 도출하고 또 그 결과에서 문제를 정의하여... 계속해서 문제에서 개선점을 찾아 실험안을 운영하는 것이 그로스 스프린트입니다. 결국 모든 것은 맞닿아있죠!
개념만 얘기하면 모호하니 사례를 말씀드릴게요. 커머스 쿠폰 마케팅 관련 그로스 스프린트 제안 건인데요.
왼쪽의 앰플리튜드(Amplitude, Product Analytics)를 통해서 매출에 기여하고 있는 쿠폰 현황을 분석하고 오른쪽의 쿠폰을 통해 구매한 유저와 쿠폰 없이도 구매한 유저를 구분하여 재구매율을 확인해 보는 것입니다.
*하단의 예시 중에는 데이터 확인 부분에 속합니다.
제품의 기획-생산-판매 외에 우리에게 더 친숙하고 유명한 서비스들의 사례를 들어볼게요.
위의 그로스해킹의 대표적인 사례 중, 그로스마케팅에 가깝다고 할 수 있는 것이 바로 드롭박스의 '친구추천'입니다. 친구추천 꽤 자주 보고 계시지 않으신가요? '추천'이라는 기능을 활용하기 때문에 바이럴마케팅의 일환으로도 볼 수 있습니다. 마켓컬리에서도 무신사에서도 볼 수 있네요!
위에서 언급했던 스프린트 하나에도 필요한 직군이 5명이 필요합니다.
데이터를 보는 데이터 분석가, 서비스의 개선안을 기획하는 기획자, 이를 디자인해 주는 디자이너, 개발로 구현해 내는 개발자, 개선된 기능을 홍보해 주는 마케터까지... 최소 3개~5개의 직무가 협업하여하는 일이죠.
양승화 님의 그로스해킹 책에서는 그로스해킹을 이처럼 정의합니다.
크로스펑셔널한 직군의 팀원들이 모여서
핵심지표를 중심으로 실험(스프린트)을 통해 배우고
이를 빠르게 반복하며 제품/서비스를 성장(Growth!)시키는 것
그로스매니저/그로스컨설턴트로 재직하면서 양승화 님의 '그로스해킹'책을 정말 인상 깊게 읽었습니다. 이를 PPT 자료로 만들어 회사 내부적으로 공유회를 열기도 했고요. 앞으로 브런치에 책 내용에 회사(마티니)의 업무, 제 개인적인 경험을 녹여서 계속해서 글을 써보도록 할게요!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 17, 2024
지표에 관해 경험한 여러 이야기를 가져와 봤습니다.
인간의 욕심은 끝이 없습니다. 돈은 많이 벌고 싶지만 여유로워지고 싶고, 좋은 지위와 명예도 가지길 원합니다. 하지만 이 모든 것들을 한 번에 이룰 수 없습니다. 차근차근 하나씩 달성 계획을 세워야 합니다. 하물며 개인의 관점에서도 한 번에 할 수 없는데 더 복잡한 비즈니스에서 어떻게 모든 지표가 좋아지길 바랄 수 있을까요. 분명 모든 지표가 중요한 건 맞지만 비즈니스가 처한 상황과 목표에 따라 적절한 지표를 정하는 것이 필요합니다.
'고객들에게 만족을 주는 서비스 만들기'는 좋은 목표이지만 데이터화 하기 어려운 목표입니다. 만족이라는 기준은 매출이 될 수도 회원 수가 될 수도 트래픽이 될 수도 있습니다.
앞의 단계에서 비즈니스의 상황과 목표가 정해졌다면 목표들을 지표화 할 수 있습니다.
지표를 나누는 방법은 많지만 주로 '집계'와 '비율'로 표현할 수 있습니다.추가로 광고 비용에 대한 효과 관점의 '비용' 지표와 지표의 구성 요소로 나누는 '파생' 지표로 구분할 수 있습니다.
예를 들어
- 오늘 방문한 유저 수 : 집계
- 방문 유저 대비 구매 수 : 비율
- 오늘 방문한 유저의 획득 단가 : 비용
- 방문한 유저는 광고 유저와 자연 방문 유저로 구분 : 파생
역시나 상황에 따라 어떤 형태의 지표를 세우고 바라볼지 정해야 합니다.
서비스를 사용하는 사람도 서비스가 있는 세상도 매일 변화하는데 서비스라고 고정적일 수가 없습니다. 그렇기 때문에 데이터 분석과 지표는 닭과 달걀의 관계입니다. 데이터 분석은 지표의 변화로부터 상황을 이해하는 것이고, 데이터 분석의 결과로 우리 서비스에 적절한 지표의 기준들이 다시 수립되어야 합니다.
메타도 구글도 모두 목표 지표가 있습니다. 그렇다면 해당 지표를 우리 서비스에 가져온다면 좋은 지표가 될 수 있을까요?좀 더 이해를 편하게 하기 위해 축구팀의 지표는 골, 슈팅 성공율, 패스 성공율, 점유율 등이 있습니다. 이를 우리 서비스에 가지고 오면 되나요?축구팀과 메타 처럼 다른 서비스의 좋아 보이는 지표도 우리 서비스에 맞지 않을 수 있습니다. 우리 서비스에 맞는 지표를 찾아야 합니다. 토스가 MAU로 비즈니스 성장을 기사에서 표현했다고 하더라도, 우리도 MAU를 쓴다면 [린 분석]에서 얘기하는 허상 지표가 될 뿐입니다.
June 17, 2024
왜 유니콘 스타트업에서는 앰플리튜드를 쓰는 그로스마케터를 구할까?
웹/앱 서비스 내에서 사용자들의 행동을 분석할 수 있는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics), 서비스 분석 툴입니다.
앰플리튜드는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics)입니다. 단어가 영어일 뿐, 직역하면 서비스 분석 솔루션/툴입니다. 온라인 비즈니스, 서비스, 프로덕트, 마케팅 서비스들을 도와주는 기능들을 솔루션(Solution)/툴(Tool)이라고 많이 지칭합니다. 특히, 마케팅 쪽에서는 마테크 솔루션(Mar-tech Solution), 마테크 툴(Mar-tech Tool)이라고도 하죠.
가장 유명한 마테크 솔루션으로는 구글 애널리틱스(Google Analytics)가 있습니다. 무료인 만큼 대중성이 높고 자사몰이 있는 웹 서비스를 하신다면 들어보셨을 것입니다. 이전에는 앱이 약하다는 단점이 있었지만, 최근 GA4는 앱까지 커버합니다.
GA4가 앱까지 커버한다 해도 아직 앱 분석의 디테일은 앰플리튜드가 강합니다. 즉 GA는 웹(Web)>앱(App), Amplitude는 앱(App)>웹(Web)의 순으로 장점이 있습니다.
또한 구글애널리틱스는 사용자를 서비스 웹/앱에 들어오게 하는 유입에 초점이 맞춰져있습니다. 사용자 획득이라고 하여, UA(User Acquisition)으로도 이야기하는데요. 모든 서비스의 첫 시작이라고 할 수 있습니다.
유튜브를 구독하기 위해서, 무신사에서 상품을 사기 위해서, 밀리의 서재에서 책을 읽기 위해서는 결국 유튜브, 무신사, 밀리의 서재에 유입되어야 하니까요. 즉 목표가 되는 전환을 위해서는 유입이 필수 요건입니다.
일례로 구글애널리틱스는 사용자의 유입을 만들어내는 채널(Organic, Paid, Refferal)의 데이터를 세부적으로 확인할 수 있습니다. (물론 앰플리튜드로도 확인할 수 있습니다.)
UA 관점 (User Acquisition) 이후로 언급되는 것은 리텐션 (Retention)인데요. 첫 방문, 첫구매로 사용자의 행동이 끝난다면 서비스가 장기적으로 살아남기는 어렵겠죠? 이에 따라 두 번, 세 번 방문하고 또 전환되는 재방문과 재구매가 중요합니다.
(*코호트: 동일 특성을 가진 사용자의 집단화) 충성 사용자들의 코호트를 분석하여 특성을 파악하고 다른 사용자들이 충성 사용자가 될 수 있도록 유도할 수 있습니다.
즉, 구글 애널리틱스가 UA에 강점이 있는 솔루션이라면 앰플리튜드는 리텐션에 강점이 있는 솔루션이라고도 이야기할 수 있겠습니다. (물론 GA도 Retention을 볼 수 있고, 앰플리튜드도 UA를 볼 수 있습니다.)
스타트업 쪽에서 데이터 분석 역량을 요하는 직군에게는 우대 사항 혹은 자격 요건이 됩니다. 오늘 기준 원티드에서 찾아본 채용 공고인데요.
채널톡의 마케팅 매니저 채용 공고 내에도 우대사항으로 세일즈포스(아마 태블로겠죠?), 앰플리튜드 등 데이터 솔루션을 통한 성과 측정이 언급됩니다.
왜 앱 데이터를 분석해야 할까요? 더 좋은 앱을 만들기 위해서겠죠. 앱 데이터는 무엇으로 구성될까요? 사용자들의 정보와 행동에 의해서 앱 데이터가 쌓입니다.
사용자들이 불편을 느끼는 지점이 사용자들이 이탈하는 지점일테고, 불편을 개선하면 이탈률이 낮아지고 잔존율이 높아지며, 잔존율이 높아지면 전환의 대상이 되는 모수가 많아지기 때문입니다. 즉 더 많은 전환을 유도할 수 있게되어 서비스가 목표하는 KPI - 매출이나 회원수 등 - 을 달성할 수 있게됩니다.
앰플리튜드를 사용하면
대시보드는 여러 차트의 구성으로 이루어져있는데요.
예를 들어 UA 대시보드라고 하면, 첫방문수 추이(차트1), 가입수 추이(차트2), 첫구매수 추이(차트3), 첫방문을 광고 매체 별로 쪼갠 것(차트1-1) 등으로 구성될 수 있겠습니다.
이외 데이터에 대한 접근성을 높여서 회사 구성원들의 데이터 기반 의사 결정 (data-driven) 의사결정을 돕습니다. 데이터를 sql, python으로만 추출하는 경우 이 데이터 스킬셋이 있는 사람들만 데이터를 추출할 수 있는데요. Amplitude는 한 번 도입해두면 차트를 그리는 것이 훨씬 쉬워, 원하는 것을 보기도 쉽습니다.
마지막으로 데이터의 연동이 빠르다는 것 또한 장점입니다. 어제의 매출 데이터도, 오늘 오전의 유입 데이터도 바로 확인할 수 있습니다.
마케터와 서비스기획자(PM/PO), 데이터 분석가(Data Analyst), UIUX 디자이너 등 여러 직군에서 활용할 수 있습니다.
전체 구성원들이 함께 확인할 수 있는 KPI 대시보드
마케터가 사용하는 마케팅 대시보드
서비스기획자(PM)이 사용하는 프로덕트 대시보드
디자이너가 사용하는 디자인 대시보드 등이 있습니다.
무료 버전이나 구독 모델을 사용해볼 수 있습니다.
앰플리튜드 정규 도입은 한국 공식 리셀러인 AB180/CJ맥소노미를 통해 진행할 수 있습니다. 이후 기획자들의 택소노미 설계와 개발자들의 구현을 통해 도입이 완료됩니다.
앰플리튜드를 한 번 사용하면 없는 것을 상상하기 어렵습니다. 앰플리튜드의 효능을 체감하는 곳들은 많습니다. 29CM, 무신사, SSG, 올리브영 등 '앱'이 중요한 주요 커머스들은 많이들 사용합니다!
(참조) 29CM의 데이터 그로스팀의 데이터 분석가 분이 쓰신 글
앰플리튜드의 한국 공식 판권은 AB180과 CJMaxonomy(CJ맥소노미)가 가지고 있습니다. 제가 재직 중인 마티니아이오(martinee.io)는 컨설팅펌입니다.
마티니의 그로스팀은 Amplitude를 도입할 때 택소노미 설계를 도와주고 데이터 파이프라인을 구축을 지원하며, 대시보드의 기획과 제작을 돕습니다. 즉 앰플리튜드가 '참고서'라고 했을 때 이를 판매하는 서점은 AB180과 CJ맥소노라면, 마티니는 과외 선생님입니다. 어떤 식으로 과외가 진행되는지, 시연을 원하시는 분들은 연락주세요!
June 14, 2024
데이터 분석에 있어 좋은 지표를 수립하는 건 필수적입니다.
다만 문제는 봐야 할 지표가 많기 때문에 어떤 지표부터 봐야 할지 막막한 경우가 많습니다.상황에 적절한 지표를 세우기만 해도 비즈니스 분석 문제는 훨씬 간단해지고 쉬워집니다. 지표가 없다는 것은 고장 난 나침반으로 북쪽을 찾아간다는 것과 똑같습니다.
이러한 관점에서 AARRR 프레임워크는 하나의 가이드가 될 수 있습니다.AARRR은 서비스를 사용하는 유저의 행동 관점으로 나누어 비즈니스 상황을 점검할 수 있게 도와줍니다.
다만, AARRR에는 유입 관점의 광고 지표 단계가 없다 보니 Awareness(인지) 단계를 추가하여 A+AARRR 프레임워크로 각 단계별 주요하게 활용하는 지표, 그리고 지표들의 관계를 아래의 그림처럼 표현하였습니다.
페이드, 바이럴, 인플루언서 등 다양한 광고를 통해 유저는 서비스를 인지합니다. 고객은 인지에 대한 결과를 검색이나 클릭과 같은 행동으로 표현합니다.
- 광고비 + ROAS
- 노출 + CPM
- 클릭 + CTR, CPC, CVR
유저가 서비스에 들어오는 순간을 나타냅니다. 유저 획득 관점의 효과를 분석하기 위해 아래와 같은 지표들을 살펴볼 수 있습니다.
- 유저수 + DAU, MAU
- 앱 다운로드 + CPI
- 세션수 + 세션 시간
유저가 서비스를 탐색 하고 서비스를 이해하는 순간을 나타냅니다.
- 페이지뷰 + 이탈율, 종료율
- 회원가입 + 전환율
- 아이템뷰 + 전환율
비즈니스의 최종 목적인 매출을 달성하는 단계를 나타냅니다.구매에 영향을 주거나 비즈니스 건전성 지표들을 활용합니다.
- 거래수 + 거래유저
- 매출 + ARPU, LTV
유저가 서비스를 다시 사용하는 단계를 나타냅니다.상품의 가격이나 특성에 따라 방문이나 구매 주기가 달라질 수 있습니다.
- 리텐션율 + 방문리텐션, 구매리텐션
- 사용주기
서비스가 건강하게 성장하기 위해서는 바이럴을 통한 자연유저의 유입이 필수적입니다.바이럴이 잘 되고 있는지 혹은 친구 추천 등의 기능 성과를 판단할 수 있습니다.
- NPS
- WoM
- Viral coefficient
