인사이트 - Growth

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GROWTH

1. 웍스아웃: 프로모션 대시보드

July 18, 2024

0. 개념설명

프로모션 분석이란?

프로모션 분석은 마케팅 캠페인의 일환으로 진행된 다양한 프로모션 활동들의 효과를 평가하고 측정하는 과정입니다. 이 과정을 통해 기업은 프로모션 활동이 소비자의 구매 결정, 브랜드 인식, 시장 점유율 등에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 프로모션 분석을 위해 판매 데이터, 소비자 행동 데이터, 온라인 트래픽 데이터 등 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있습니다.

프로모션 분석의 필요성

프로모션 분석은 기업이 자원을 효율적으로 배분하고, 마케팅 목표를 달성하기 위해 필수적인 과정입니다. 이를 통해 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 효과적인 프로모션 전략 수립: 어떤 프로모션이 고객의 구매를 유도하고, 브랜드 인지도를 높이는 데 효과적인지 파악할 수 있습니다.
  • ROI 최적화: 프로모션에 대한 투자 대비 수익률(ROI)을 측정하고, 마케팅 예산을 더 효과적인 프로모션에 집중할 수 있습니다.
  • 시장 이해도 향상: 소비자 반응을 분석함으로써 시장의 현재 요구와 트렌드를 더 잘 이해할 수 있습니다.
  • 경쟁력 강화: 경쟁사 대비 우위를 점할 수 있는 마케팅 전략을 개발하고 실행할 수 있습니다.

개별 프로모션 분석 vs 통합 프로모션 분석

  • 개별 프로모션 분석
    • 특징
      • 한 번에 하나의 프로모션 활동만 평가합니다.
      • 구체적인 프로모션의 성공 여부와 직접적인 효과를 분석합니다.
    • 장점
      • 간단하고 명확한 결과 제공
      • 특정 프로모션의 직접적인 효과를 빠르게 평가 가능
    • 단점
      • 다른 마케팅 활동과의 상호작용을 고려하지 않음
      • 장기적인 효과나 전체적인 마케팅 전략과의 연계성 부족
  • 통합 프로모션 분석
    • 특징
      • 여러 프로모션 활동을 함께 분석하여 전체적인 마케팅 전략의 효과를 평가합니다.
      • 프로모션 간의 상호작용 및 시너지 효과를 고려합니다.
    • 장점
      • 전략적인 의사결정 지원
      • 장기적인 브랜드 가치와 고객 관계를 고려한 분석
      • 장기적인 효과나 전체적인 마케팅 전략과의 상호작용 이해 가능

개별 프로모션 분석과 통합 프로모션 분석을 함께 분석해야 하는 이유

개별 프로모션 분석과 통합 프로모션 분석을 함께 수행함으로써, 보다 정교하고 효과적인 마케팅 전략을 개발할 수 있으며, 이는 최종적으로 기업의 성장과 수익성 향상에 기여하게 됩니다.

1. 전체적인 마케팅 전략의 효율성 평가

개별 프로모션 분석을 통해 특정 프로모션의 성공 여부를 파악할 수 있지만, 통합 프로모션 분석을 함께 수행하면 여러 프로모션 간의 상호작용과 그 영향을 이해할 수 있습니다. 이는 전체 마케팅 전략의 효율성을 평가하는 데 중요합니다.

2. 다채널 프로모션 전략의 최적화

현대 마케팅은 다양한 채널을 통해 이루어집니다. 개별 프로모션 분석과 통합 분석을 병행함으로써, 각 채널의 성과를 정확히 파악하고, 채널 간 시너지를 극대화하는 전략을 수립할 수 있습니다.

3. 고객 행동의 종합적 이해

고객은 다양한 프로모션에 노출되며, 이러한 노출이 고객의 구매 결정에 복합적으로 작용합니다. 개별 프로모션 분석과 통합 분석을 결합함으로써, 고객 행동의 더 깊은 이해를 도모할 수 있습니다.

4. 마케팅 자원의 효율적 배분

통합 프로모션 분석을 통해 얻은 인사이트는 마케팅 자원의 효율적인 배분을 가능하게 합니다. 각 프로모션의 효과를 개별적으로뿐만 아니라 전체적인 관점에서 평가함으로써, 예산을 더 효과적인 프로모션에 집중할 수 있습니다.

5. 장기적 마케팅 전략 수립

개별 프로모션의 성공은 단기적인 성과에 초점을 맞출 수 있지만, 통합 프로모션 분석은 장기적인 관점에서 마케팅 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다. 다양한 프로모션의 장기적인 영향력과 지속 가능성을 평가할 수 있습니다.

6. 경쟁 우위 확보

통합 프로모션 분석을 통해 시장 내 경쟁 상황과 자사의 위치를 종합적으로 이해하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있는 전략을 수립할 수 있습니다. 이는 경쟁사 대비 우위를 점하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 진행배경

고객사 상황 및 해당 대시보드를 제작하게된 이유

고객사에서는 프로모션 분석 진행 시 앰플리튜드를 통한 단일 프로모션 위주의 분석만을 진행했었습니다.

단일 프로모션 분석 진행 예시

앞서 언급했듯이 단일 프로모션 분석만 진행하게 된다면 결과적으로 장기적인 효과나 전체적인 마케팅 전략과의 연계성이 부족해지는 문제가 있습니다.

이러한 문제를 해결하기위해 프로모션을 통합적으로 확인하는 것에 대한 필요성이 대두되었습니다. 먼저, 통합 프로모션 분석을 위해 1차적으로 앰플리튜드를 통해 얻은 개별 프로모션별 데이터를 스프레드시트에서 취합해 프로모션들끼리 비교하며 인사이트를 도출했습니다.

프로모션 통합 분석 시트 예시

하지만 시트를 통해 프로모션을 비교 분석하는 것에는 크게 2가지 정도의 한계가 있었습니다.첫째, 프로모션이 진행될 때마다 데이터를 확인하고, 직접 시트에 옮기는 작업을 해야 하기 때문에 자동화가 어렵다는 점입니다.둘째, 시트에 텍스트로만 적혀있다보니 해당 데이터가 무엇을 의미하는지 직관적으로 인지하기가 어렵다는 점입니다.이러한 한계를 극복하기 위해 고안한 것이 전체 프로모션을 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 구현하는 것이었습니다.

2. 진행과정

대시보드는 태블로(Tableau)를 사용하여 구현했습니다.

태블로(Tableau) 로고

태블로는 데이터를 분석하고 시각적으로 표시할 수 있는 비즈니스 인텔리전스(BI)툴입니다. 태블로를 통해 대시보드를 제작했을 때의 장점은 다음과 같습니다.

1. 여러 raw 데이터 통합: 태블로는 스프레드시트, 데이터베이스, 클라우드 서비스 및 빅데이터 플랫폼과 같은 다양한 데이터 원본들을 원활하게 통합됩니다. 이러한 통합을 통해 다양한 소스의 데이터를 연결 가능하게 하여 데이터 사일로를 해결하고 포괄적인 분석을 가능하게 합니다.데이터 사일로(Data Silo*)**란? 서로 분리되어 기업의 다른 부서에서 액세스할 수 없는 데이터 스토리지 및 관리 시스템을 의미하며, 이는 전사관점의 의사결정을 방해하고, 비효율성이 증가시킵니다.

  • 예시: Excel 스프레드시트에 저장된 판매 데이터와 SQL 데이터베이스에 저장된 고객 데이터가 있다고 가정합니다. Tableau는 두 원본에 동시에 연결할 수 있으므로 데이터를 혼합하고 시각화하여 판매와 고객 인구 통계 간의 관계에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2. 실시간 데이터 시각화: 태블로는 라이브 데이터베이스 및 스트리밍 데이터를 비롯한 다양한 데이터 원본에 연결하여 실시간으로 데이터 업데이트할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 변경되는 데이터를 빠르게 모니터링하고 분석하여 빠른 의사 결정을 위한 시기적절한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

3. 다양한 시각화 옵션: 태블로는 막대 차트, 선 차트, 산점도, 지도 등을 포함하여 다양한 시각화 옵션을 제공합니다. 정보를 효과적으로 전달하기 위해 데이터에 가장 적합한 시각화 유형을 선택할 수 있습니다.

4. 대화형 대시보드: Tableau를 사용하면 사용자가 직접 데이터를 탐색하고 상호 작용할 수 있는 고도의 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다. 사용자는 세부 정보를 드릴다운하고, 데이터를 필터링하고, 임시 분석을 수행하여 데이터 탐색의 깊이를 향상할 수 있습니다.

2-1. 대시보드 스케치

통합 프로모션 분석을 위해 정의한 스케치입니다. 해당 스케치는 피그마(Figma)를 통해 작업했습니다. 스케치를 피그마로 제작한 이유는 여러가지가 있는데, 그 중 가장 중요한 이유는 피그마가 다양한 디자인 도구와 기능을 제공하기 때문에 원하는 디자인을 쉽고 효율적으로 제작할 수 있기 때문이었습니다.

웍스아웃 프로모션 분석 대시보드

스케치 대시보드를 기준으로 필요한 데이터를 정리해보면 데이터는 크게 3가지로 분류할 수 있습니다.

1. 프로모션 데이터

2. 매출 데이터

3. CRM 데이터

프로모션명, 진행일자, 분류, 컨셉 등 프로모션 진행 관련 기본 정보 및 프로모션 관련 아이템 정보가 프로모션 데이터에 해당하며, 각 프로모션에 관련된 실제 결제 정보가 매출 데이터에 해당합니다. 마지막으로 유저들에게 발송된 메시지의 발송일 및 캠페인명, 발송수 등이 CRM 데이터에 해당합니다.

웍스아웃 프로모션 분석 대시보드 - 프로모션 및 매출 정보 확인

2-2. 필요 데이터 정의 및 추출

필요 데이터 정의 및 추출

필요 데이터 정의

다음으로 앞서 정리한 데이터를 좀 더 구체적으로 정리합니다. 각 항목별 필요한 정보가 정확히 무엇인지, 해당 데이터는 형태로 관리되어야 하는지를 비롯해 각 데이터를 연결하기 위해 어떤 컬럼을 키값으로 사용해야 하는지 등을 파악하여 정리합니다.

필요 데이터 정의 및 분류 예시

이때 테이블 색상에 차이를 두어 각 데이터가 어떤 소스에서 관리되는지 직관적으로 파악할 수 있도록 합니다.

데이터 테이블 색상 차이 설명

데이터 추출 요청 및 추출

필요 데이터 정의를 완료했다면, 데이터 추출을 위해 해당 데이터에 대해 알맞은 형태로 적재를 요청하는 단계가 필요합니다. 효율적인 작업을 위해 원하는 이벤트 및 세부 항목(*이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티, 적재형식, 적재기준일, 요청사유 등) 관련 내용을 최대한 상세하게 기입합니다.

데이터 추출 요청 예시

원하는 이벤트 및 세부 항목을 작성한 다음에 해당 내용을 정확히 어떤 형태로 적재되기 원하는지를 보여주는 샘플을 함께 작성합니다.

이벤트 데이터 샘플링 예시

2-3. 데이터 연결

Amplitude → Bigquery → Tableau

이제 데이터 연결을 진행해야 합니다. 해당 프로젝트에는 구글 스프레드시트, 엑셀 파일, 구글 클라우드(빅쿼리)의 소스가 사용되었습니다. 저는 그 중 ‘구글 클라우드’에 초점을 맞추어 데이터 연결과정에 대해 설명하려고 합니다.

앰플리튜드에서 태블로로의 데이터 전송

구글 클라우드를 사용한 이유는 무엇일까요? 그 이유는 앰플리튜드(Amplitude)에 있는 매출 데이터를 연결하기 위함입니다. 앰플리튜드는 그 자체로 사용성이 높이며, 매출 데이터를 비롯하여 많은 데이터를 손쉽게 확인할 수 있는 툴입니다.

하지만 지금과 같이 더 많은 내용을 확인하기 위해서는 다른 로데이터와 결합을 해서 데이터를 확인하는 과정이 필요합니다. 이 때, 앰플리튜드에서 태블로로 데이터를 바로 전달할 수는 없습니다.

앰플리튜드에서 태블로로의 데이터 전송 시 필요사항

태블로로 데이터를 전송하기 위해서는 앰플리튜드의 로데이터를 가공하여 알맞은 형태로 테이블을 가공해주는 선행작업이 필요합니다. 앰플리튜드와 연동이 가능할 뿐만아니라 태블로와의 연동도 가능해야 하며 무엇보다 앰플리튜드로부터 전달받은 로데이터를 가공할 수 있는 플랫폼이여야합니다.

이 작업을 수행할 수 있는 플랫폼은 무엇일까요? 저희는 이러한 요건을 모두 고려할 때 해당 작업을 수행하기에 가장 적합한 것이 Google BigQuery라고 판단했고, 이를 활용하기로 했습니다.

앰플리튜드에서 태블로로의 데이터 전송 시 필요한 구글 빅쿼리

앰플리튜드는 기본적으로 빅쿼리로 데이터를 바로 내보내는 기능을 제공합니다. 우선 해당 기능을 활용해 앰플리튜드 데이터를 빅쿼리에 내보내는 작업을 진행했습니다.

앰플리튜드에서 빅쿼리로 데이터 전송

해당 방법을 통해 데이터를 받아올 경우, 이벤트 프로퍼티가 분리된 표 형식으로 넘어오는게 아니라 json이라는 괄호 안에 키와 값형태로 구성돼 있는 포맷(*”{”~”}”)으로 데이터가 불러와지는 문제가 발생했습니다.

태블로는 표 형태의 데이터 프레임을 인식하므로, 태블로에 데이터를 연결하기 위해서는 앰플리튜드  로데이터를 전처리하는 과정이 필요했습니다.

이벤트 프로퍼티 전처리 전 모습

해당 데이터를 전처리하기 위해서는 로데이터의 형태를 파악해야 했습니다. 데이터를 확인한 결과, 텍소노미에 따라 로데이터의 구조가 다를 수 있음을 확인했습니다.

구매 이벤트의 경우 아이템 수량이 1개일 경우에는 값으로, 2개 이상일 경우에는 배열로 이벤트 프로퍼티 데이터가 들어오는 구조였습니다.

  • 아이템 수량=1인 경우
{"item_brand":"DEUS EX MACHINA",
"item_category":"JAJL",
"item_id":"148968",
"item_name":"ORTIZ GARAGEJACKET",
"item_price":"198000",
"order_id":"20240310105120687",
"total_order_items_quantity":1
…}
  • 아이템 수량=2 이상인 경우
{"item_brand":["DEUS EX MACHINA","DEUS EX MACHINA"],
"item_category":["LFOT","반팔 셔츠"],
"item_id":["157250","157263"],
"item_name":["DEUS X FUEL TRAVEL COMB","DEUS X FUEL CUSTOM SHIRT"],
"item_price":[18000,113000],
"total_order_items_quantity":2}

따라서 데이터 전처리를 위해서는 각 케이스별로 다른 전처리과정을 거쳐야했습니다. 아이템 수량이 1개일경우는 JSON의 값을 파싱하는 처리를 하고, 2개 이상일 경우에는 JSON의 배열을 파싱하는 처리를 진행했습니다.

해당 내용을 처리하는 쿼리문 다음과 같습니다. 케이스별로 결과 테이블이 도출되면, 두 테이블을 유니온하여 한 테이블로 합치는 작업을 진행했습니다.

  • 아이템 수량=1인 경우
SELECT event_time, user_id,
      JSON_VALUE(event_properties, '$.order_id') as order_id, 
      JSON_VALUE(event_properties, '$.item_category') as item_category, 
      JSON_VALUE(event_properties, '$.item_brand') as item_brand, 
      JSON_VALUE(event_properties, '$.item_name') as item_name, 
      JSON_VALUE(event_properties, '$.item_id') as item_id,
      JSON_VALUE(event_properties, '$.item_price') as item_price
FROM amplitude_test.EVENTS_353961
WHERE event_type='total_items_order_completed'
      AND JSON_VALUE(event_properties,'$.total_order_items_quantity')='1';
  • 아이템 수량=2 이상인 경우
WITH item_details AS (
  SELECT event_time, user_id,
    JSON_VALUE(event_properties,'$.order_id') AS order_id,
    ARRAY(
      SELECT AS STRUCT 
        item_category, item_name, item_id, item_price, item_brand
      FROM 
        UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_id')) AS item_id WITH OFFSET AS pos
        JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_category')) AS item_category WITH OFFSET AS pos_cat ON pos = pos_cat
        JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_brand')) AS item_brand WITH OFFSET AS pos_br ON pos = pos_br
        JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_name')) AS item_name WITH OFFSET AS pos_name ON pos = pos_name
        JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_price')) AS item_price WITH OFFSET AS pos_price ON pos = pos_price
    ) AS items
  FROM amplitude_test.EVENTS_353961
  WHERE JSON_VALUE(event_properties,'$.total_order_items_quantity')!='1'
)
  • 두 CASE 합치기
WITH single_item_orders AS (
  SELECT event_time, user_id,
    JSON_VALUE(event_properties, '$.order_id') AS order_id, 
    JSON_VALUE(event_properties, '$.item_category') AS item_category, 
    JSON_VALUE(event_properties, '$.item_brand') AS item_brand, 
    JSON_VALUE(event_properties, '$.item_name') AS item_name, 
    JSON_VALUE(event_properties, '$.item_id') AS item_id,
    JSON_VALUE(event_properties, '$.item_price') AS item_price
  FROM amplitude_test.EVENTS_353961
  WHERE event_type='total_items_order_completed'
    AND JSON_VALUE(event_properties,'$.total_order_items_quantity')='1'
),
multi_item_orders AS (
  SELECT event_time, user_id,
    JSON_VALUE(event_properties,'$.order_id') AS order_id,
    item.item_category, item.item_brand, item.item_name, item.item_id, item.item_price
  FROM amplitude_test.EVENTS_353961,
    UNNEST(
      ARRAY(
        SELECT AS STRUCT 
          item_category, item_name, item_id, item_price, item_brand
        FROM 
          UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_id')) AS item_id WITH OFFSET AS pos
          JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_category')) AS item_category WITH OFFSET AS pos_cat ON pos = pos_cat
          JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_brand')) AS item_brand WITH OFFSET AS pos_br ON pos = pos_br
          JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_name')) AS item_name WITH OFFSET AS pos_name ON pos = pos_name
          JOIN UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(event_properties,'$.item_price')) AS item_price WITH OFFSET AS pos_price ON pos = pos_price
      )
    ) AS item
  WHERE 
    JSON_VALUE(event_properties,'$.total_order_items_quantity')!='1'
)

-- 아이템 수량= 1인 경우의 결과와 아이템 수량= 2 이상인 경우의 결과를 합치기
SELECT *
FROM single_item_orders
UNION ALL
SELECT * 
FROM multi_item_orders;

해당 작업을 완료한 결과는 다음과 같습니다.

쿼리 결과 화면

UNNEST()함수를 포함한 단계를 거쳐 데이터 전처리를 진행할 경우 JSON을 데이터 프레임 형태, 즉 테이블 형식으로 바꾸는 것은 가능했습니다.

좀 더 직관적으로 UNNEST()함수를 이해하기 위해 예시를 들어보겠습니다. name이라는 컬럼은 값이지만, preferred langauge는 배열일 경우 빅쿼리는 테이블을 왼쪽처럼 인식합니다. 즉 값으로 구성된 행에 배열로 구성된 행을 묶어두는 구조인데요, 이 묶어둔다라는 것을 nest된 상태라고 하고, 값을 배열에 맞춰서 풀어주는 행위를 unnest라고 합니다.

 unnest 적용 화면 예시

하지만 UNNEST()함수를 사용할 경우 단점이 있었습니다.이 함수는 배열 내 각 요소를 별도의 행으로 확장하는 기능을 제공하기 때문에 비정규화된 데이터나 중첩된 데이터 구조를 다룰 때 필수적입니다. 그러나 비용관리의 관점에서 주의가 필요하다는 단점이 있습니다. UNNEST() 함수는 배열 내의 각 요소를 별도의 행으로 확장하기 때문에 배열에 많은 요소가 포함되어 있을 경우, 결과 데이터 세트의 크기가 급격히 증가할 수 있습니다. 이는 쿼리 처리 시간을 늘리고 처리해야 할 데이터 양이 증가함으로써 비용이 증가하는 원인이 될 수 있으며, 처리한 데이터 양에 따라 비용이 청구되는 빅쿼리에서는 쿼리 비용의 증가로 이어질 수 있습니다.

실제 프로젝트를 진행하면서 해당 쿼리문을 사용해 약 한달 간 매 시간마다 업데이트 되도록 쿼리를 돌려본 데이터 업데이트를 진행한  결과, 총 8GB를 사용해 월 40만원 가량의 비용이 소진되었습니다. 따라서 비용 효율성 측면을 고려해 전처리를 클라우드 SQL구문이 아닌 파이썬 코드로 처리하도록 우회했습니다.

앰플리튜드의 데이터를 빅쿼리로 바로 내보내는 것이 아니라 앰플리튜드 서버를 호출하여 데이터를 받아오는 방식으로, 빅쿼리에서 로우 데이터를 쌓은 후 이를 전처리하는 방식 대신 전처리를 완료한 후 가공된 데이터를 빅쿼리에 쌓는 방식으로 변경했습니다.

Amplitude → Google Cloud Storage → Bigquery → Tableau

즉, 기존 Amplitude → Bigquery → Tableau의 단계에서 데이터 전처리를 위해 Google Cloud Storage를 추가한 Amplitude → Google Cloud Storage → Bigquery → Tableau 단계로 진행됩니다.

데이터 전처리 과정 도식화

이 작업을 위해서는 우선 앰플리튜드와 Google Cloude Storage를 연결하는 작업을 진행해주어야 합니다. 먼저 Cloud Storage에서 고객사 프로젝트 관련 Bucket을 생성합니다.

Cloud Storage Bucket 생성 화면
Cloud Storage Bucket 세부 설정 화면

다음으로 IAM 및 관리자 → 서비스 계정을 클릭하여 새로운 서비스 계정을 생성합니다.

서비스 계정 생성 화면

서비스 계정을 생성한 후, 해당 서비스 계정에 해당하는 이메일을 확인합니다.

서비스 계정 이메일 확인

키 → 키 추가를 클릭하여 키를 생성합니다.

키 생성 화면
JSON 유형 키 생성 화면

IAM 및 관리자 → 역할을 클릭하여 새로운 역할을 생성합니다.  Send Amplitude Event Data to Google Cloud Storage(문서링크)를 참고해서 역할에 다음 5개의 권한을 부여해줍니다.

  • storage.buckets.get
  • storage.objects.get
  • storage.objects.create
  • storage.objects.delete
  • storage.objects.list

새로운 역할 생성 및 권한 부여 화면

앞서 생성한 버킷으로 돌아가서 권한을 클릭한 후 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

버킷 액세스 권한 부여

서비스 계정에서 추가한 새로운 계정에 해당하는 이메일을 입력한 후, 역할을 지정해줍니다.이때 역할은 1.저장소 기존 버킷 소유자와 2.역할 만들기를 통해 생성한 역할, 총 2개를 부여해줍니다.

새로운 계정 역할 부여 화면

해당 작업까지 완료했으면 앰플리튜드에서 Google Cloude Storage를 연결하는 작업을 진행해주어야 합니다. 앰플리튜드  Data → Destination에서 Google Cloud Storage를 클한 후 GCS로 보낼 데이터를 선택합니다.

앰플리튜드에서 Google Cloud Storage로 데이터 전송

서비스 계정 생성에서 생성한 JSON키 파일을 Service Account Key에 업로드 한 후, 하단의 Bucket Name에 구글 GCS에서 생성한 버킷 이름을 입력해줍니다.

JSON키 파일 업로드 화면

해당 과정을 성공적으로 마치면 Google Cloud Storage Bucket에 데이터가 들어옵니다.

 Google Cloud Storage Bucket 화면

연동이 완료되면 다음과 같이 생성됩니다.

*merged ID 된 데이터 : -000000/ , raw 데이터: 000000/ → 우리가 사용하게될 데이터는 000000/ (raw 데이터)
  • 압축된 아카이브 JSON 파일로 매 시간 내보내지고 시간 당 하나 이상의 파일로 시간별로 분할
    • 파일명
projectID_yyyy-MM-dd_H#partitionInteger.json.gz

{ "server_received_time": "UTC ISO-8601 timestamp", "app": int, "device_carrier": string, "$schema": int, "city": string, "user_id": string, "uuid": "UUID", "event_time": "UTC ISO-8601 timestamp", "platform": string, "os_version": string, "amplitude_id": long, "processed_time": "UTC ISO-8601 timestamp", "user_creation_time": "UTC ISO-8601 timestamp", "version_name": string, "ip_address": string, "paying": boolean, "dma": string, "group_properties": dict, "user_properties": dict, "client_upload_time": "UTC ISO-8601 timestamp", "$insert_id": string, "event_type": string, "library": string, "amplitude_attribution_ids": string, "device_type": string, "device_manufacturer": string, "start_version": string, "location_lng": float, "server_upload_time": "UTC ISO-8601 timestamp", "event_id": int, "location_lat": float, "os_name": string, "amplitude_event_type": string, "device_brand": string, "groups": dict, "event_properties": dict, "data": dict, "device_id": string, "language": string, "device_model": string, "country": string, "region": string, "is_attribution_event": bool, "adid": string, "session_id": long, "device_family": string, "sample_rate": null, "idfa": string, "client_event_time": "UTC ISO-8601 timestamp" }

앰플리튜드는 export API라는 서비스를 제공하므로 이 API를 호출하여 데이터를 불러올 수 있습니다. 파이썬의 request모듈로 API요청을 보내는 함수를 구현하고, 다음으로 데이터 전처리 모듈은 pandas모듈을 활용하여 JSON 포맷을 테이블 형식의 데이터 프레임으로 전처리했습니다. 1차 시도당시 빅쿼리로 진행했던 조건문을 프로그래밍 언어로 대체한 것입니다. 마지막으로 빅쿼리 클라이언트 라이브러리를 설치하여 전처리한 테이블을 빅쿼리로 업로드하는 함수를 구현했습니다.

내용을 요약하면 다음과 같습니다.

1. 앰플리튜드

  • 앰플리튜드가 GCS 버킷에 접근하여 이벤트 데이터를 전송합니다.

2. GCS

  • 앰플리튜드 이벤트 데이터는 GCS의 객체로 생성됩니다. 이때 객체 트리는 “버킷>폴더>시간대(yyyy-mm-dd_h)#순번’으로 네이밍되어 적재됩니다. (*e.g: 353961_353961_2023-06-25_1#0)

3. GCF

ㅤ: 버킷에 객체가 생성될 때마다 객체 데이터를 전처리한 후, 빅쿼리에 로드하는 함수 구현

3-1. 트리거
: GCS에 객체가 생성될때마다 호출합니다.

‘(Amplitude → Google Cloud Storage)’와 ‘(Google Cloud Storage) → Bigquery)’를 Google Cloud Functions로 연결하고자 트리거를 “Google Cloud Storage에 앰플리튜드 파일(객체)가 생성될 때”로 정의했습니다.

트리거 진입함수는 main()으로 설정합니다. 이때 트리거 대상 객체의 파일명을 확인하기 위해 data json 객체를 로드하여 메타 데이터를 확인합니다.

3-2. gcs_read()
: 트리거 수신 위치의 버킷 객체를 참조하여 읽어들입니다.

  • gcs_read()로 트리거 대상 객체의 파일을 읽어오고 빅쿼리의 index가 되어 줄 부분을 파싱합니다.
    • index_prefix : projectID_yyyy-MM-dd_H#partitionInteger.json.gz 파일명에서 ‘yyyy-MM-dd_H#partitionInteger’을 가져와 정수형으로 변환한 뒤 값을 할당합니다.
  • json_objects : 버킷에 저장돼 있던 압축된 아카이브 JSON 파일을 압축해제한 뒤, 데이터프레임으로 변환하기 위해 줄바꿈되어 있는 부분을 기준 삼아 데이터를 분리합니다.

3-3. json_make_dataframe()
: json객체를 total_items_order_completed, item_order_completed 각각의 데이터프레임(df1, df2)으로 변환합니다.

3-4. join_dataframes()
: df1, df2를 index 컬럼 기준으로 조인하여 joined_df라는 데이터프레임을 생성합니다.

3-5. append_to_bigquery()
: joined_df 데이터프레임에 맞는 스키마를 정의하여 빅쿼리에 로드합니다.

해당 작업을 완료하면, 최종적으로 빅쿼리에 데이터가 정상적으로 저장되며, 태블로에 연결해서 시각화할 수 있습니다.

빅쿼리 데이터 태블로 연결 화면

3. 대시보드 체크포인트

3-1. 가장 중점적으로 고민한 부분

통합 프로모션 대시보드이므로 프로모션 간의 비교가 가능하도록 하는 것이 최우선순위 목표였습니다. 하지만 통합 프로모션 대시보드 내에서 개별 프로모션의 성과 및 관련 내용도 바로 파악이 가능하도록 대시보드를 구성하고자 했습니다.

프로모션 리스트 부분에서 프로모션 성과들을 직관적으로 비교해서 확인할 수 있도록 했으며, sales summary내의 각 KPI의 프로모션 평균값을 제공하여 프로모션의 평균값과의 비교가능하게함으로써 프로모션 간의 비교 분석이 가능하도록 대시보드를 구성했습니다. 또한 프로모션 리스트에서 개별 프로모션 클릭 시 해당 프로모션에 해당하는 내용으로 필터링이되어 표현되게함으로써 개별 프로모션의 성과 역시 파악할 수 있도록 대시보드를 구성했습니다.

3-2. 대시보드 구현 시 발생했던 문제점 및 이를 해결하기 위한 과정

데이터를 태블로로 넘긴 후 ERP 기준 매출 데이터와 정합성을 확인하는 과정에서 매출액의 약 0.2%의 차이가 발생함을 확인했습니다. 이는 최종 매출액에서 반품 및 교환 비용을 고려하지 못했기 때문에 발생한 결과였습니다.

따라서 앰플리튜드의 반품 및 교환관련 이벤트인 return_completed의 return_paid_shipping(교환 및 환불금액)관련 항목을 추가하여 해당 금액을 반영해줌으로써 데이터 정합성을 맞췄습니다.

대시보드 구현시 발생했던 문제점 및 이를 해결하기 위한 과정

3-3. 가장 어려웠던 부분

해당 대시보드를 사용하는 고객사는 프로모션의 분류를 크게 할인과 쿠폰 2가지로 구분하고 있습니다.

즉, 1차적으로 가격을 낮춰 세일가에 제품을 구매하는 ‘할인’ 프로모션과 쿠폰을 소지하고 있는 고객이 쿠폰을 직접 사용해서 제품을 구매하는 ‘쿠폰’ 프로모션이 존재합니다. 이때 쿠폰 프로모션의 경우 총 매출 관련 항목과 쿠폰 매출 관련 항목으로 구분해서 성과를 확인할 수 있지만, 할인 프로모션의 경우 쿠폰 관련값이 존재하지 않으므로 쿠폰 매출 관련 성과는 확인이 불가능합니다. 따라서 성과를 확인함에 있어서 쿠폰 프로모션의 경우에는 쿠폰 매출 관련 항목을 확인해야 하고, 할인 프로모션의 경우에는 총 매출 관련 항목을 확인해야 합니다.

이를 적용했을 때 Sales Summary를 확인함에 있어서 결제상품수, 결제건수, 구매고객수의 경우 할인 프로모션의 경우에는 총 매출액 관련 항목으로, 쿠폰 프로모션의 경우에는 쿠폰 매출액 관련 항목으로 구분해서 표현해주어야 합니다.

Sales Summary 스코어 카드

이를 위해 케이스를 나누고, 쿠폰 아이디가 존재할 경우 쿠폰 프로모션으로 판단해서 쿠폰 매출 관련으로 카운트 하고, 쿠폰 아이디가 존재하지 않을 경우 할인 프로모션으로 판단해서 총 매출 관련항목으로 카운트할 수 있도록 계산된 필드를 생성합니다.

SQL
-- 결제상품수 예시
{FIXED [Promotion name1],[Classification],[Coupon Id]: 
    SUM(IF [Classification]='쿠폰' and ([# COUPON ID_1]= [Coupon Id] 
		    OR [# COUPON ID_2]= [Coupon Id] OR [# COUPON ID_3]= [Coupon Id]) 
        THEN 1
        ELSEIF [Classification]='할인' THEN 1
    END)}

4. 대시보드 템플릿

최종적으로 제작된 통합 프로모션 대시보드는 다음과 같습니다.

 통합 프로모션 대시보드 예시

4-1. 대시보드 템플릿 설명

📊 통합프로모션 대시보드 설명
1. 분류(쿠폰/할인) 및 테마 필터
- 해당 필터를 클릭하여 1. 프로모션 리스트에서 프로모션을 확인할 수 있습니다.
- 필터가 동작함에 따라 2. 세일 요약 내의 프로모션 평균이 변동됩니다.

2. 3. 아이템 디테일 내 브랜드별, 카테고리별, 상품별 막대그래프를 클릭하여 상세 판매현황을 확인할 수 있습니다.
- 클릭했던 막대그래프를 재클릭하시면 클릭을 해제하실 수 있습니다.

3. 5. CRM 정보에 표기되는 CRM 리스트 기준은 다음과 같습니다.
1) 전송건수: 10,000건 이상
2) Campaign Category: RAF, NTC(라플 및 공지) 제외
3) App: WO (칼하트윕 제외)

4-2. 해당 템플릿을 사용하는 방법

대시보드 우측 상단의 i표시를 클릭하면, 대시보드에 대한 설명을 확인할 수 있습니다. 프로모션의 분류가 할인일 경우, 1. Promotion List 에 쿠폰 판매건 및 쿠폰 판매액은 0건, 0원으로 표시됩니다. 2. Sales 의 결제 상품수, 결제 건수, 구매고객수의 경우, 프로모션 분류가 쿠폰일 경우에는 쿠폰 판매에 관련된 내용으로, 프로모션 분류가 할인일 경우에는 총 판매액에 관련된 내용으로 표시됩니다.

대시보드 작동예시를 좀 더 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.

1. Promotion List

    프로모션 명을 클릭해서 해당 프로모션에 해당하는 2.sales, 3. Item detail, 4. Sale Trend, 5 CRM Info 를 확인할 수 있습니다.
대시보드 작동예시 - 프로모션 리스트

Promotion List 우측 분류 및 테마 필터를 클릭하여 해당하는 프로모션을 확인할 수 있습니다.

대시보드 작동예시 - 필터 확인

2.Sales(sales summary)

해당 프로모션의 총 매출액, 쿠폰 매출액, 결제 상품수, 결제 건수, 구매고객수 및 각 항목에 해당하는 일평균 액수를 확인할 수 있습니다.

Promotion List 우측 분류 및 테마 필터 적용 시, 2.sales KPI의 프로모션 평균이 필터에 해당하는 프로모션의 평균으로 변경됩니다.
대시보드 작동예시 -  프로모션 평균 확인

3. Item datail

좌측의 브랜드별, 카테고리별, 상품별 차트를 클릭해 각 항목에 해당하는 상품의 일자별 판매 현황을 확인할 수 있습니다.

  • 클릭한 항목을 재클릭하면 원본으로 돌아갈 수 있습니다.
대시보드 작동예시 - 상품 세부사항 확인

  • 예시) 상품별 차트에서  Top1 상품 클릭
대시보드 작동예시 - TOP 1 상품 확인

우측 막대그래프에 마우스를 오버하면, 각 일자별 총 매출 및 쿠폰 매출, 총 매출 대비 쿠폰 매출 비율을 확인할 수 있습니다.

대시보드 작동예시 - 쿠폰 및 매출 상관관계 확인

4. Sale Trend & 5.CRM Info

4. Sale Trend에서 프로모션 기간 동안의 총 매출 및 쿠폰 매출, 해당 기간 동안 CRM이 발송된 날짜에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.

대시보드 작동예시 - 매출 트렌드 확인

5.CRM Info에서 해당 CRM에 대한 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

  • CRM 기준
    1. 전송건수: 10,000건 이상
    2. Campaign Category: RAF, NTC(라플 및 공지) 제외
    3. App: WO (칼하트윕 제외)
대시보드 작동예시 - CRM 현황 및 정보 확인
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GROWTH

MMP(AppsFlyer), GA4, Braze 데이터를 활용해 시각화할 때 반드시 고려해야 할 사항 (1)

July 17, 2024

업무 시간을 데이터 수집과 데이터 전처리에 시간을 쓰는 마케터와 데이터 수집 자동화된 환경에서 성과 분석과 기획에 더 많은 시간을 쓰는 마케터 누가 더 많이 성장할까요?

답은 알고 계실 거에요. 당연히 성과 분석과 기획에 더 많은 시간을 쏟는 마케터가 장기적으로 많은 성장을 하겠죠

회사 내에서 GA4, MMP(AppsFlyer), Braze를 사용하고 있는데 엑셀로 데이터 수집해서 가공하는 시간을 대부분을 사용하고 있다면.. 하루 빨리 마케팅 데이터 수집 자동화하고 BI 구축을 시도해보세요.

관련 주제는 내용이 많기도 해서 3개로 나눠서 발행할 예정입니다.

  1. Third Party 데이터 수집 자동화
  2. 수집된 데이터 전처리하기
  3. 시각화 하기

이번 편에서는 MMP(AppsFlyer), GA4, Braze 데이터 수집을 자동화 시키는 프로세스를 설명해보려고 합니다.

데이터 적재하기

데이터를 적재하고 시각화까지의 프로세스를 간단하게 도식화하면 아래와 같습니다.

데이터 적재와 시각화까지의 프로세스 도식화

브레이즈 currents 적재하기

브레이즈 currents 는 유저의 engagement 이벤트의 실시간 데이터 스트림입니다. 이 데이터를 Avro 파일로 제공해서 BI 및 분석 할 수 있게 지원을 해주는 장점이 있습니다. 단점은 가격이..

브레이즈 어드민에서 아래처럼 어떤 데이터를 보낼지 선택해서 어디에 저장할지  S3, Cloud Storage, Azure Blob Storage 중 선택해서 적재를 시작합니다. (가이드 링크)

브레이즈 커런츠 currents 적재 화면

예를 들어 Amazon S3 적재를 시작하게 되면 아래처럼 이벤트 별로 폴더가 생성되어 분리 적재됩니다.

브레이즈 Currents 는 At-least-once delivery 정책으로 1시간 단위로 데이터를 적재합니다.

그래서 중복된 이벤트가 가끔 스토리지 버킷에 저장될 수 있습니다. 그래서 DW에 적재할 때 고유 식별자 필드(id) 를 사용해 이벤트 중복을 제거할 수 있습니다.

Amazon S3 이벤트별 폴더 생성 및 분리 적재

각 폴더 안에는  Avro 파일(각 파일의 Schema는 동일한 형태)이 들어 있는데 이 파일 내에는 이벤트를 구분하는 필드가 없습니다.

일단 여기서 필요한 이벤트 데이터들을 지정해서 합쳐야 되는데 여기서 문제가 있습니다.

그래서 파일 안에 어떤 이벤트의 파일인지 지정해줘야 합니다.

아래와 같이 Avro 파일 명을 확인하여 event_type 필드의 key 값을 추가 필요합니다.

# 파일명 event_type 필드의 key 값(예시)
1 users.messages.email.Open.avro email_open
2 users.messages.email.Click.avro email_click
3 users.messages.email.Delivery.avro email_delivery
4 users.messages.pushnotification.Send.avro push_send
5 users.messages.pushnotification.Open.avro push_open
6 users.messages.inappmessage.Click.avro inappmessage_click
7 users.messages.inappmessage.Impression.avro inappmessage_impression

  • 추후에 전처리시 currents 데이터 필드에는 시간 관련된 필드가 Time 필드인데 UTC 기준이라 원하는 시간대로 전처리시 맞추면 됩니다.
브레이즈 데이터 적재 완료 예시 화면

  • 여기까지 브레이즈 데이터 적재까지는 완성 되었습니다.

MMP(앱스플라이어)

💡 앱스플라이어 데이터는 내부에서 기준을 잡아주셔야 됩니다. 소개 드리는 방식은 skan 중복이 어느정도 발생할 수 있으나 현재까지는 이 방식이 최선입니다. 앱스플라이어측에서 개선을 해주신다고 들었기 때문에 기대가 됩니다.

앱 데이터를 측정하는 앱스플라이어도 마찬가지로 데일리 리포트를 만드려면 OS별, UA, RT(리타겟팅)별로 csv 파일을 12번 클릭해서 받아 정리해야 되지만 API 를 활용하면 충분히 자동화 할 수 있습니다.

 

pull api rawdata 예시
pull api rawdata 예시

다만 앱스플라이어 데이터를 어떻게 볼지 기준에 대한 합의를 유관 부서와 먼저 하시는 걸 권장드리고 대행사에게도 우리 기준으로 맞춰 달라고 요청을 해야 되겠죠?

이런 기준으로 데이터를 쌓고 있었는데 데이터를 집계하는 기준이 서로 차이가 있다면 .. 다시 작업해야 되는 불상사가 생길 수 있습니다.

이게 무슨 말이냐면 앱스플라이어 Media Source 중 SRN 매체들의 경우 개인정보 보호 이슈로 rawdata에 포함되지 않아서 집약형 데이터를 활용합니다.(가이드 링크)

그래서 SRN 매체를 사용 중이시라면 집약형 데이터를 활용해서 집계를 해야 하는데 집약형 데이터는 LTV 데이터라서 조회 시점마다 Total Revenue 값이 달라집니다. (관련글 보러가기 링크)

  • 예시
    • re-engagement window 컬럼에서 “lifetime”이라는 값은 평생 생애 가치를 의미하므로, 조회 시점마다 데이터가 달라질 수 있습니다.
re-engagement window 컬럼

1/1 데이터를 1/7일에 조회했을 때랑 1/14일에 조회했을 때의 total revenue가 달라진다는 의미입니다. 이러게 되면 가장 최근에 조회한 일자일 수록 ROAS가 높게 나오겠죠?

또한 skan 리포트도 마찬가지로 SRN 매체 광고를 운영 중에 있다면 해당 리포트도 받아야겠죠? 이것도 마찬가지로 조회시점마다 성과 숫자가 달라질 수 있습니다

앱스플라이어 데이터 자동화 수집을 위해선 크게  3가지 api 가 필요하고 세부적으로는 인스톨과 인앱이벤트 데이터를 가져와야 합니다. (추후에 앱스플라이어 데이터를 전처리하는 방법에 대해서 포스팅 해보겠습니다.)

  • Raw data Pull API
    • organic
      • install
      • in-app events
    • non-organic
      • install
      • in-app events
  • Aggregate Pull API
    • User Acquisition
    • Retargeting
  • SKAN AGGREGATED PERFORMANCE REPORT API

GA4 데이터

GA4 빅쿼리는 실무에서 쓰고 있는 조직이 있나 싶을 정도로 ..  사용하기가 좀 꺼려집니다. 원시 데이터라서 데이터 가공의 자유도가 엄청나게 높지만.. 집계를 하는 입장에서는 굉장히 머리 아픕니다. 정합성을 어디다가 맞춰야 되는지..

빅쿼리에서의 GA4 데이터 활용 현실 게시물

그래서 광고 데이터 성과를 집계할 때는 특별한 이유가 없다면 GA4 API 데이터를 소싱하는 게 정합성 의심의 여지가 없기 때문에 무조건 낫다고 봅니다.

GA4 데이터를 소싱할 때 진짜 진짜 주의해야 할 점이 바로 샘플링입니다.

샘플링 진짜 …. 데이터량이 많으면 더 심해집니다.

샘플링 분석 화면

GA4 API 를 14일치만 호출해도 샘플링된 양이 상당합니다.

GA4 API 14일치 호출 화면

GA4 Query Explorer 에서도 조회해도 어드민이랑 큰 차이가 있어서 구글 측에 문의를 해보니 여기도 데이터 조회 일자 범위가 넓으면 샘플링이 적용된다고 합니다.  추후에 해당 이슈 해소하겠다고 합니다.

GA4 Query Explorer 조회 화면

일단 우리는 샘플링 되지 않을 정도의 날짜 범위로 api 를 호출해서 적재를 하는 것이 좋습니다.

이번 편은 마케팅 데이터 수집 자동화에 대해서 알아보았고 다음 편에서는 인사이트 도출을 위한 데이터 전처리 방법에 대해서 알아보겠습니다!

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빅쿼리에서의 GA4 데이터 활용 현실: 기회와 간과된 문제점

July 16, 2024

GA4 데이터를 빅쿼리로 보내면 뭐든 다 해결될 것 같은 이야기들이 많지만 실상은 그렇지 못합니다. GA4 인터페이스와 차이가 많고 많은 데이터 용량으로 ETL 과정으로 생각보다 리소스가 많이 듭니다. 그럼에도 불구하고 빅쿼리를 쓰는 이유가 뭘까요?

GA4 빅쿼리네 데이터 Export 하는 기능
GA4 빅쿼리네 데이터 Export 하는 기능

GA4 데이터를 빅쿼리로 활용하면 좋은점

  • 데이터 샘플링(GA4 인터페이스에서의 데이터는 샘플링이 되어있습니다)
  • 일부 측정항목과 측정기준은 시스템에서 허용하지 않아서 결합해서 보기 힘듬
  • 데이터가 너무 많아서 상품 이름 같은 많은 측정 기준들이 (기타)라는 명칭으로 숨겨짐
  • 유저 아이디별로 추출 할 수 없고 집계된 계산만 추출 가능
  • 데이터 카디널리티
    • GA4 보고서를 보면 분석 범위에 행이 많으면 데이터 카디널리티 발생
    • 이로 인해서 동일한 차원을 사용하는 표준 보고서와 다른 값이 나올 수 있음

데이터 카디널리티란?
카디널리티는 측정 기준 고유값의 개수.
하나의 측정기준에 얼마나 많은 고유값이 있는지를 의미함
예를 들어, 성별 측정기준은 남성, 여성으로 두 가지 값만 가지고 있으므로 카디널리티가 낮음, 반면 마케팅 데이터를 기준으로 캠페인차원(utm_campaign) 을 기준으로 측정기준을 가져가면 카디널리티가 높은 것

GA4 데이터를 빅쿼리로 사용한다면 판도라의 상자를 여는것

[GA4] Compare Analytics reports and data exported to BigQuery (링크)

구글 ga4 biguery discrepancy 검색 결과 페이지

GA4 빅쿼리 데이터를 가공하다보면 어? 뭐지? 하는 현상들이 있는데 대표적인 하나의 케이스를 공유해볼까합니다. 바로! 빅쿼리에 저장되는 GA4 데이터에는 구글 관련 트래픽에 가장 큰 문제가 있다는 것입니다ㅜㅜ

gclid 파라미터(구글 애즈 캠페인으로 들어온 트래픽이라는 의미)가 있는 세션이 시작 되었을 때 빅쿼리는 utm_medium, utm_campaign 파라미터를 (organic)으로 기록해버립니다

다시 말하면 구글 애즈로 들어왔다는 데이터라고 식별은 되지만 캠페인 명이 증발해버리는 현상입니다.

소스 = google
매체 = Organic
캠페인 = (Organic)

빅쿼리 RAWDATA에 구글 캠페인 명이 없는 모습
빅쿼리 RAWDATA에 구글 캠페인 명이 없음

with events as (
      select
        cast(event_date as date format 'YYYYMMDD') as date,
        concat(user_pseudo_id, (select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id')) as session_id,
        user_pseudo_id,
        (select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id') as session_start,
        if(
              (select value.string_value from unnest(event_params) where key in ('campaign_id', 'campaign', 'source', 'medium', 'term', 'content', 'gclid', 'dclid', 'srsltid') and value.string_value is not null limit 1) is not null,
              (
                select as struct
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'campaign_id') as manual_campaign_id,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'campaign') as manual_campaign_name,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'source') as manual_source,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'medium') as manual_medium,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'term') as manual_term,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'content') as manual_content,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'gclid') as gclid,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'dclid') as dclid,
                  (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'srsltid') as srsltid
              ),
              null
              ) as collected_traffic_source,
        event_timestamp,
        stream_id,
        (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'device_category') device_category,
        event_name,
        ecommerce.purchase_revenue_in_usd  as purchase_revenue_in_usd,
        case 
          when event_name = 'purchase'
          then 1 else 0 end AS purchase

      from
        `테이블명`
      where
         _TABLE_SUFFIX >= '20231001' AND _TABLE_SUFFIX <= '20231001'
        and (select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'source') = 'google'
)

select * from events
order by session_id 

이 현상을 해결하려면 UTM 파라미터를 자동 태깅(gclid)를 대신해서 사용하거나 URL에 커스텀 파라미터를 붙여서 해결할 수 있긴 합니다.

  • Page Referrer 에 담긴 gclid 를 모아서 빅쿼리의 데이터를 수정해줘야 됩니다.
  • 여기서 한가지 조건이 있는데
    • 유저가 세션안에서 2개의 페이지 뷰 이벤트를 가지고 있어야 합니다.
    • 왜냐하면 사용자가 광고 클릭 후 랜딩 페이지에 도착하고 이후 추가 페이지를 탐색할 경우, 첫 번째 페이지(랜딩 페이지)에서의 referrer에 gclid가 포함되어 기록될 가능성이 높기 때문입니다.
  • 따라서 GA4 Custom Dimensions 을 통해서 ga_session_id, gclid 를 구글 태그매니저(GTM)로 잡는 방법을 사용하면 됩니다.
  • 이렇게 셋팅을 했다면 GA4 API 를 통해서 sessionCampaignName, sessionSourceMedium, customEvent:ga_session_id, customEvent:gclid 를 구글 스프레드시트나 빅쿼리에 테이블을 만들거나 혹은 GCF(Google Cloud Function)을 활용해서 빅쿼리 테이블 만들어서 GA4 빅쿼리 테이블과 JOIN 을통해 이런 현상을 해결 해볼 수 있습니다.

결론!

유저 레벨 분석이 아닌 마케팅 성과를 집계하기 위한 목적으로 GA4 데이터를 활용하고자 한다면 Bigquery Export 보다는 Google Analytics Data API 를 활용해서 일별로 내부 DataWarehouse에 저장하는 방식이 더 효율적일 것 같습니다.

참고로  Google Analytics Data API 를 활용한다면 집계된 데이터를 받아오기 때문에 Total Users 와 같은 유니크한 집계값 (Count Distinct)를 해야되는 지표는 제외하고 이벤트 단위의 지표만 활용해야합니다. 이유는 아래와 같습니다.

4명의 유저가 2024-01-01 ~ 2024-01-03 에 방문했습니다.(로우 데이터)

유저 방문 데이터 예시

일별 Total User 를 집계해보면

유저 방문 데이터 일별 집계

전체 기간의 Total User 를 집계해보면

유저 방문 데이터 전체 기간 총 방문자 집계

일별, 기간별 집계 했을 때 유니크 사용자수는 완전히 다릅니다. (DAU, MAU 개념과 동일)일별 테이블을 다 더해서 집계를 해서 사용하시면 쓸모없는 지표가 되어버리기 때문입니다.

그래도 유저레벨 단위로 혹은 GA4 인터페이스에서 처리 못하는 방식의 데이터 가공이 필요하다면 위의 케이스를 반드시 고려해서 빅쿼리를 사용하시는 걸 권장드립니다.

Reference

Why your BigQuery results don't (exactly) match with Google Analytics reports (GA4)

Google 애널리틱스 4 Data API 개요

원본 포스팅 링크

빅쿼리에서의 GA4 데이터 활용 현실: 기회와 간과된 문제점

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GROWTH

Wide Format vs Long Format

July 12, 2024

Wide Format vs Long Format 비교 예시


데이터를 구성하는 형식은 크게 Long format data와 Wide format data로 구분할 수 있습니다.
각 유형 별 특징 및 장단점에 대해 살펴보겠습니다.

Wide Format Data

Wide Format Data는 각 주제 또는 관찰단위가 단일 행으로 표시되는 구조입니다.

Wide Format Data 예시

특징:

  • 넓은 형식 데이터에서는 각 행이 하나의 관측 단위를 나타내고, 각 열이 다른 변수를 나타냅니다.
  • 한 관측 단위에 대한 모든 정보가 하나의 행에 포함되어 있어 데이터의 구조가 직관적이고 이해하기 쉽습니다.

사용시 장점:

  • 넓은 형식 데이터는 변수 간의 비교가 주된 목적일 때 유용합니다.
  • 단일 변수 또는 몇 개의 변수를 이용한 간단한 시각화를 생성할 때, 또는 피벗 테이블과 같은 요약 통계를 제공할 때 넓은 형식이 유리합니다.

Long Format Data

Long Format Data 예시

특징:

  • 긴 형식 데이터에서는 각 행이 하나의 관측치에 대한 하나의 변수를 나타냅니다.
  • 일반적으로 "키(key)"와 "값(value)"의 쌍으로 구성되며, 하나의 열은 "키"를 나타내고 다른 열은 해당 "키"의 "값"을 나타냅니다.

사용시 장점:

  • 긴 형식 데이터는 다변량 분석, 시계열 데이터 분석, 혹은 여러 변수 간의 관계를 분석할 때 유용합니다.
  • Tableau와 같은 BI 도구에서 긴 형식 데이터를 사용하면, 다양한 변수를 하나의 차트에 동적으로 표시하고, 필터링하며, 그룹화하기가 쉽습니다.

참고) Wide Format & Long Format In Tableau

Wide Format 데이터를 태블로에 입력하면 학생Id는 차원에, 점수관련 항목은 측정값으로 구분됩니다.
이를 활용해 하나의 테이블을 생성하기 위해서는 점수관련 항목을 모두 선택해주어야합니다.

 Wide Format & Long Format In Tableau 태블로

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.

Long Format data in Tableau 태블로

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.

Wide Format data in Tableau 태블로

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.

Tableau 태블로 Long data Chart

→ 따라서 Tableau를 활용하여 시각화를 구현할 때에는 Long Format형식의 데이터를 사용하는 것이 더욱더 다양한 시각화가 가능합니다.

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리텐션(Retention)이란?

July 10, 2024

1. 리텐션(Retention)이란?

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.

리텐션이 중요한 이유

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.

  • 비용 효율성
    : 신규 고객을 유치하는 것보다 기존 고객을 유지하는 것이 훨씬 더 적은 비용이 사용됩니다. Harvard Business Review에 따르면 신규 고객 한 명을 확보하는 것이 기존 고객 유지에 비해 5~25배의 비용이 든다고 합니다. 따라서 리텐션을 높이면, 마케팅 및 영업 비용을 절감하고, 장기적으로는 더 높은 수익성으로 이어질 수 있습니다.
  • 수익성 증가
    : 리텐션이 높은 고객은 브랜드에 대한 충성도가 높고, 시간이 지남에 따라 더 많은 제품을 구매하거나 서비스를 이용할 가능성이 높습니다. 이는 평균 거래 규모의 증가, 구매 빈도의 상승, 즉, 총 수익 증가로 이어집니다.

2. 리텐션 측정기준

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.


앰플리튜드 리텐션 차트 화면
‘N-day Retention’과 ‘Unbounded Retention’

2-1. N-day Retention

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.

2-2. Unbounded Retention

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.

3. 리텐션 차트&리텐션 커브

3-1. 리텐션 차트란?

앰플리튜드 리텐션 - 코호트 차트


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.

앰플리튜드 리텐션 - 코호트 차트 열기준과 행기준 설명
코호트 차트 열 기준 분석
  • 단일 시점에서 코호트 그룹을 비교합니다. 이 방법은 서로 다른 코호트끼리의 비교를 가능하게하여 그룹간의 성과를 측정할 수 있습니다.

코호트 차트 행 기준 분석
  • 일정기간 동안 코호트 그룹을 추적하여 유지율이 어떻게 변하는지 관찰하는 작업으로 장기적인 관점에서 사용자 행동의 추세와 패턴을 이해하는데 도움이 됩니다.

3-2. 리텐션 커브란?

앰플리튜드 리텐션 커브


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.

리텐션 커브 3가지 유형

3-2-1. Declining Curves

시간이 지남에 따라 사용자 참여가 감소되는 패턴의 커브입니다. 이는 가장 흔히 보이는 커브의 형태로, 초기참여 이후 사용자의 관심이 감소됨을 의미합니다.

  • 특징
    • 사용자가 꾸준히 제품을 떠나고 있으며 이는 사용자 만족도나 참여도에 지속적인 문제가 있음을 나타냅니다.
    • 제품이 장기간 사용자를 유지하지 못하고 지속적인 가치를 제공하지 못하는 문제가 있음을 시사합니다.

3-2-2. Flattening Curves

초기 감소 후 리텐션율이 안정적으로 유지되는 패턴의 커브입니다. 이는 사용자들이 제품이나 서비스에 익숙해지고 일정수준의 참여를 계속해서 유지함을 나타냅니다.

  • 특징
    • 초기 감소 후 특정 시점부터 곡선이 평평해 지는데, 이는 나머지 사용자 사이에서 안정적인 유지율을 나타내는 것을 시사합니다.

3-2-3. Smiling Curves

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.

  • 특징
    • 초기 감소 이후 특정 시점부터 곡선이 상승하기 시작하여 시간이 지남에 따라 사용자가 다시 돌아오거나 참여도가 향상됨을 나타냅니다.
      • 사용자는 처음에는 떠날 수 있지만 제품의 가치를 깨닫거나 업데이트나 재참여 캠페인과 같은 특정 개입으로 인해 다시 돌아올 수 있습니다.

원본 포스팅 링크

리텐션(Retention)이란?

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GROWTH

혼자서 GA4 연동하고 루커스튜디오 대시보드 만들기-3

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.

💡 * 이커머스에서는 보통 상세페이지의 스크롤을 파악하여 어디 콘텐츠 소구점에서 유저의 이탈이 많이 일어나는지 확인할 수 있다. 스크롤(scroll) 이벤트는 구글 GTM에서 추적할 수 있도록 지원하고 있어 쉽게 확인이 가능하다. gtag를 (기본 GA4 태그)를 설치하면 자동 태그로 GA4 대시보드에서도 확인이 가능하나 정확하지 않아 가급적이면 GTM을 통해 스크롤 태그를 설치할 것을 권장한다.

그리고 루커 대시보드는 gmail 계정만 있으면 관련 담당자와 쉽게 공유할 수 있으므로 타 부서와 긴밀하게 매출과 비즈니스 KPI를 관리할 수 있다는 장점이 있다.

1. 루커 대시보드와 데이터 연동하기

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.

1-1. 우선, 루커 스튜디오 홈페이지에 접속하여 빈 보고서를 클릭한다. (링크)

루커 스튜디오 빈 보고서 클릭

1-2. 나의 데이터를 확인한 후 커텍트를 클릭하여 루커 스튜디오와 연결한다.

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 스튜디오와 구글애널리틱스, 구글 시트 연동

1-3. 루커 스튜디오 기본 화면 이해하기

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.

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보기모드
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수정모드

수정 모드에서는 가장 우측 데이터, 속성, 필터 표시줄 이모티콘을 클릭함으로써 각 기능에 대한 툴바를 숨김 처리할 수 있다.

루커스튜디오 대시보드 수정모드

(상단 좌측부터 순서대로 설명)

  • 데이터 추가
    • 데이터 소스 추가
  • 차트 추가

[✔︎ 가장 많이 쓰는 차트 예시]

(1) 막대그래프 및 열 차트 (링크)

막대그래프 및 열 차트 예시

(2) 선 차트 및 콤보 차트 (링크)

선 차트 및 콤보 차트 예시

(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.

 스코어카드 예시

(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.

시계열 차트 예시

(5) 원형 차트 (링크)

값 비율 차이가 큰 데이터를 비교할 때 많이 쓰는 차트로 전자상거래 대시보드에서는 광고비 비중, 채널별 비중을 확인할 수 있다.

원형 차트 예시

(6) 트리맵 차트 (링크)

값이 큰 데이터 항목일수록 색상이 진하고 크기가 크게 표시되는 차트로 계층별로 정리하여 비교할 수 있다는 장점이 있다.

트리맵 차트 예시

(7) 피벗 테이블

피벗 테이블 예시
  • 컨트롤 추가
    • 차트 필터 추가
      • 날짜, 검색, 드롭 다운, 체크박스 필터 기능 추가 가능
  • 링크, 이미지, 도형 이모티콘
    • 링크, 이미지, 도형 삽입 가능

2. 루커 대시보드 내용 기획하기

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.

💡 대시보드 목차 예시
  • Overview
    • DAU
    • WAU
    • MAU
    • 구매자 수, 구매 수, 구매 전환 금액
    • 구매자 수 비교
    • 광고 성과 요약
  • Advertisement
    • 광고 예산
    • 광고 성과
  • Channel Analysis
    • 채널별 매출
    • 채널별 매출 비중
    • 채널별 매출 건수 비중
    • 채널별 객단가
    • 채널별 건단가
  • Creative Analysis
    • 소재별 성과
  • Product Analysis
    • 상품별 매출
    • 장바구니 조회 대비 매출이 높은 상품
    • 상세조회 대비 매출이 높은 상품
    • 채널별 상위 상품
  • User Analysis (GA4)
    • 인구통계학 정보

3. 차트 구현하기

3-1. 측정기준, 측정항목 이해하기

GA4, 루커 스튜디오와 같이 구글 플랫폼을 활용할 때 많이 들어볼 수 있는 측정항목과 측정 기준의 개념을 이해하고 가는 것이 좋다.

측정기준, 측정항목 구분 이미지

Dimensions (측정기준)

  • 값 (Value)

Metrics (측정항목)

  • 숫자
  • 계산된 필드(계산 수식) 적용이 가능하다.
    • e.g. CPC (계산된 필드): SUM(지출금액)/SUM(클릭)

3-2. 계산된 필드 생성하고 차트 만들기

 매체별 광고 성과에 대한 피벗 테이블 차트

예를 들어 위 그림처럼 매체별 광고 성과에 대한 피벗 테이블 차트를 구현하고 대시보드에 추가하려고 한다면 어떻게 해야 할까?

루커 스튜디오 대시보드 차트 추가 - 피봇 테이블

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.

루커 스튜디오 대시보드 계산된 필드 추가

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)

루커 스튜디오 대시보드 계산된 필드 구현

이렇게 맞춤으로 생성한 계산된 필드는 데이터 툴바에서 파란색으로 필드명이 보이게 된다. 대시보드 화면에 추가한 차트를 클릭하여 해당 차트의 측정항목에 필드명을 가져온다.

4. 스타일 다듬기

루커 스튜디오 대시보드 스타일 편집

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

  • 소수점 정밀도를 클릭하여 구매 금액 데이터가 USD인 경우 소수점 2자리 또는 정수로 임의로 설정할 수 있다.
루커 스튜디오 대시보드 소수점 정밀도 설정

(2) 색상 변경하는 방법

  • 측정항목 왼쪽에서부터 측정항목 1번에 해당하며 측정항목 1번 > 히트맵 설정 > 원하는 색상을 적용하면 테이블 내에서 색상이 지정된다.
루커 스튜디오 대시보드 색상 변경

(3) 데이터 누락 서식 지정하는 방법

  • 데이터가 없을 경우 0, - , 공백, null 등 어떻게 누락을 표현할 것인지에 대해 설정할 수 있다.
루커 스튜디오 대시보드 데이터 누락 서식 지정

📊 완성 예시 대시보드 (링크 클릭🔽)

💡 대시보드 참고사항
  • 데이터는 목업 데이터와 GA4 데모 계정 데이터를 사용하였습니다.
  • 목업 데이터는 카페24, 스마트 스토어 데이터로 KRW를 사용하고 GA4 데모 계정은 미국 통화 USD를 사용하고 있으므로 통화가 불일치합니다.
  • GA4 데모 계정의 데이터 용량의 문제로 24년 3월 혹은 4월의 데이터만 활용하여 대시보드를 구현하였습니다. 날짜 필터는 유효하지 않습니다.

5. 결론

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.

참고문헌

*궁금한 점이나 추가적인 도움이 필요하다면 언제든지 문의해 주세요! 여러분의 데이터 시각화 여정에 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다😊

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GROWTH

패션 플랫폼의 그로스마케팅 (무신사/29CM/W컨셉)

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.)

그럼에도 불구하고 의류는 생활에 밀접하게 맞닿아있는 산업이라 이해가 한결 쉬울 것 같으니, 그로스마케팅의 개념을 패션 플랫폼의 사례로 소개 해 볼게요. 1. Acquisition과 2. Retention의 관점으로 접근해보겠습니다.


1. Acquisition: 유입/가입 캠페인

무신사의 브랜드마케터 채용 공고를 먼저 보겠습니다.

무신사의 브랜드마케터 채용 공고
브랜드 마케터에게 필요한 직무 요건 중 하나로 User Acquisition을 이끌어낼 수 있는 콘텐츠 기획 이 있네요. User Acquisition 즉 사용자 획득에서는 지난 글에서도 다뤘는데요. 대다수의 웹/앱 서비스는 사용자가 획득(=유입, 가입, 구매) 되어야 활성화될 수 있는 구조이기 때문에 비즈니스 초반에 마케팅에서 가장 중요한 요소 로 손 꼽힙니다.

cf. https://brunch.co.kr/@marketer-emje/13

cf. https://brunch.co.kr/@marketer-emje/13

User Acquisition을 이끌어내기 위해서 여러 마케팅 방법론이 존재하겠지만, 무신사의 브랜드마케터 채용 공고에 있는 '콘텐츠 기획'은 아마 퍼포먼스마케팅, 배너 광고의 소재 기획일 가능성 이 높아 보입니다.

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.


(1) 퍼포먼스마케팅: 배너 광고

페이스북 광고 라이브러리에서 'WConcept'을 검색했을 때 결과 중 일부를 가져왔는데요.

� 여기서 두 광고의 차이점이 보이시나요?

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� 광고를 클릭하면 랜딩은 모두 Wconcpet 페이지로 연결되지만, 해당 광고를 게재한 '주체'가 다릅니다.

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.


(2) 첫 구매 프로모션

첫 구매 혜택 (=신규 가입 시 10% 할인 쿠폰, 앱 첫 구매 15% 할인 쿠폰)은 소재와 워딩에서 공통적으로 강조 되기도 합니다. 즉 메인 소재는 남성 카테고리의 시즌오프이지만, 전환율을 올리기 위해 혜택을 수치화할 수 있는 부분을 담기도 합니다.

29CM의 메타 광고 라이브러리

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.


(3) 인플루언서 마케팅

최근 인플루언서와 협업하는 마케팅 또한 빠질 수 없는 업무인데요. 플랫폼/브랜드의 아이덴티티와 정합성이 높은 인플루언서(주로 인스타그래머, 유투버)를 찾고 그분들과 혹은 그들의 소속사(MCN)와 컨택해서 브랜디드 콘텐츠(BDC) 혹은 PPL을 협의 합니다.

해당 업무는 일반적인 퍼포먼스마케터/그로스마케터가 진행하기보다는 무신사의 예시처럼 '인플루언서 마케터'의 직무가 따로 있는 경우가 많습니다.

무신사의 인플루언서 마케터 채용 공고
무신사의 인플루언서 마케터 채용 공고

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.

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2. Retention: 재방문/재구매 캠페인

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.


(4) 멤버십

커머스/플랫폼의 경우 누적 구매액에 따라 주는 혜택이 점점 더 커지고 그 효용을 체감한 사용자들은 해당 커머스/플랫폼을 지속적으로 사용하게 되는데요. 이것은 락인(lock-in)효과 라고도 합니다. 구매할수록 혜택이 커지니, 다른 플랫폼을 이용할 필요 없이 해당 플랫폼에 대한 충성도가 높아지는 것이죠.

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.

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(5) 프로모션

마케팅과 뗄레야 뗄 수 없는 것이 '프로모션' 입니다. 위에서 Acquisition을 다룰 때도, 신규 가입/앱 설치 혜택이 존재했고, 인플루언서와 협업할 때도 최저가나 가격/쿠폰 할인은 거의 필수입니다. Retention에서도 마찬가지로, 멤버에서도 혜택이 강조됩니다. 여기서 혜택이란 주로 '상품 할인' 혹은 '할인 쿠폰'인데요.

무신사스탠다드(무신사의 PB브랜드)의 마케팅 팀장 채용 공고에도 '중요 이벤트와 프로모션 지원을 통해' 라는 워딩을 통해 마케팅과 연계된 프로모션의 중요성을 인지할 수 있습니다.

‍무신사스탠다드(무신사의 PB브랜드)의 마케팅 팀장 채용 공고

일반적으로 정가 대비 판가에 미리 적용되어 있는 것을 '상품 할인' 이라고 볼 수 있고, 이후 주문서에서 추가로 붇는 할인들은 '할인 쿠폰'입니다. 이 할인 쿠폰은 개별 상품/브랜드에만 적용될 때와 장바구니 전체에 적용되는 경우로 나눠볼 수 있고요.

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.

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상품 할인과 쿠폰(상품 쿠폰, 장바구니 쿠폰)

W컨셉의 장바구니/카테고리 쿠폰
W컨셉의 장바구니/카테고리 쿠폰


(5-1) 프로모션: 정기(Always-on), 비정기(Ad-hoc)

프로모션은 정기적으로 진행되고 있는 캠페인과 팝업으로 운영되는 캠페인으로 구분할 수 있는데요. 정기적으로 진행되는 캠페인은 올웨이즈온(Always-on) 캠페인, 특정 기간 동안만 일시적으로 진행되는 캠페인은 팝업/애드훅(pop-up, Ad-hoc)이라는 명칭을 자주 사용 합니다.

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)

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(6) CRM 마케팅

CRM 마케팅은 Customenr Relatinship Management의 약자로, 고객 관계 관리 마케팅인데요. 간단히는 문자/카톡/앱푸시/이메일 등으로 계속해서 사용자에게 메시지를 보내며 상호 작용을 꾀하는 것 입니다. (a.k.a 우리는 쿠폰을 보낼게 너는 들어와서 쿠폰을 써줘!)

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?

29CM 그로스 마케터 직무 요건

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.

  • 고객 커뮤니케이션 > 고객 관계 관리를 위한 커뮤니케이션 (메시지를 보내는 것!)
  • 타겟 > 누구에게 보낼 것인지?
  • 채널 > 어떤 채널로 보낼 것인지? 앱푸시/카톡/문자/이메일/팝업 배너 등
  • 메시지 > 어떤 워딩으로 보낼 것인지? 할인율을 강조할 것인지? 쿠폰의 유효기간을 강조할 것인지? 등

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.

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그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM)

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패션 플랫폼의 그로스마케팅 (무신사/29CM/W컨셉)

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구글애널리틱스(GA4)와 앰플리튜드의 차이

July 1, 2024

구글 애널리틱스 vs 앰플리튜드 비교 요약

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.

구글 애널리틱스와 앰플리튜드

Google Analytics(구글애널리틱스) vs Amplitude(앰플리튜드)
구글 애널리틱스와 앰플리튜드의 비교 표 이미지


마케터가 하는 일

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?

  • 발란: 퍼포먼스 마케터 (DA, 5년 이상)
  • 아이디어스: 퍼포먼스 마케터 인턴 (체험형 6개월)
  • 사람인: 데이터 애널리스트 (사업기획팀)

� 마케팅을 잘하기 위해서는 성과 측정도 잘해야 하기 때문입니다.

발란의 퍼포먼스마케터 직무
발란의 퍼포먼스마케터 직무

백패커의 마케팅 인턴 채용 공고
백패커의 마케팅 인턴 채용 공고

사람인의 데이터 분석가(Data Analyst) 채용 공고
사람인의 데이터 분석가(Data Analyst) 채용 공고


어트리뷰션 Attribution? 애널리틱스 Analytics?

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?

고객 전환까지의 채널 여정
그래서 누가(=어떤 광고 매체가) 잘했는데? 결정적 기여가 누구 건데?

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?

� 기여 모델에 따라 다릅니다!

  • First touch Attribution: 첫 번째 접점을 만들어 낸 광고 매체에게 기여/성과를 인정하는 것
  • Last touch Attribution: 마지막 접점을 만들어 낸 광고 매체에게 기여/성과를 인정하는 것
    *First와 Last는 한 개 매체만 인정해 주기 때문에 Single-touch라고도 합니다.
  • Multi touch Attribution: 접점을 만들어 낸 여러 매체들에게 가중치를 주어 기여/성과를 인정하는 것

Single-touch attribution models

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.

광고 성과에 '기여'한 정도를 '분석'하기에 Attribution과 Analytics가 쓰입니다.


'전환'이 어디서 일어나는데?

여기서 또 하나 짚어야 할 것이 있습니다. 그 광고, 클릭하면 어디로 가나요? 클릭해서 이동한 페이지에서 보통 전환이 일어날 테니까요.

광고 클릭하면 당연히 웹페이지로... 아니지 요즘은 앱스토어로...
아니지 요즘은 앱 안의 페이지가 열리던데?

  • 웹(Web) 랜딩(*Landing = 착륙, 이동)            
    우리에게 가장 친숙한 웹페이지로 랜딩 되는 것이 일반적입니다.
  • 앱(App) 랜딩
    최근에는 앱 설치를 유도하며 앱스토어 페이지로 랜딩 되거나 앱이 설치되어 있다면 앱 내의 특정 페이지로 랜딩 되기도 합니다.
  • 웹투앱 (Web to App) 
    혹은 웹으로 먼저 랜딩 시킨 후에 여러 혜택을 소구하여 앱을 설치하게끔 하기도 합니다.


웹에서 앱으로, Web to App에서 사라지는 데이터

마케팅 캠페인이 '웹'에 치중되어 있을 때는 구글애널리틱스의 시대였습니다. 그렇지만 '앱'이 뜨기 시작하고 앱마케팅이 활성화되면서 구글애널리틱스 또한 한계에 부딪힙니다.

� 웹 랜딩 후 앱 설치를 한 유저 데이터에 광고 매체의 소스값이 적혀있던 utm이 유실되기 때문입니다

구글애널리틱스, 앰플리튜드, 미디어의 Attribution 비교 1

웹으로 랜딩 된 후 구매라는 전환 행동이 일어날 때 구글 애널리틱스는 Last touch 기여 설정에 의해서, 해당 전환의 성과는 '페이스북'에게 있다고 측정했습니다.

구글애널리틱스, 앰플리튜드, 미디어의 Attribution 비교 2

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.

구글 나이키 검색 결과 페이지 - utm 소스


그래서 쓰는 MMP와 PA

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.

MMP와 PA 역할 및 솔루션

GA는 Web 위주의 유입 성과 분석툴,
Amplitude는 App 위주의 사용자 행동 분석툴

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!

유저의 웹 to 앱 여정과 마테크 솔루션

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구글애널리틱스(GA4)와 앰플리튜드의 차이

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앰플리튜드(Amplitude) Segment Chart

June 28, 2024

프로덕트 분석/성과 분석 툴

그로스마케팅의 기본은 분석입니다. 분석 툴, 주로 Analytics라고 많이 이야기하죠. Google Analytics가 대표적이고요. 이외 Product Analytics라고 했을 때 Mixpanel(믹스패널), Amplitude(앰플리튜드) 등의 솔루션이 있습니다.

Google Analytics(구글애널리틱스), Mixpanel(믹스패널), Amplitude(앰플리튜드) 로고


프로덕트 분석이 뭔가요?

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.

전체 고객 여정(User Journey) 예시

(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.

  • Why do users convert or dropoff? (사용자가 전환하거나 이탈하는 이유는 무엇일까요?)

  • Which featurees predict likelihood to buy? 구매 가능성을 예측하는 기능은 무엇인가요?
    *커머스라면 대개 상품/브랜드 찜하기, 장바구니에 상품 담기가 그 기능입니다.

  • What is the cross-device user journey? 크로스 디바이스 유저의 여정은 무엇인가요?
    보통 Web to App으로 Mobile/Web에서 프로덕트를 경험하다가 App을 설치하고 App으로 넘어갑니다.
    *대개 여기서 데이터가 유실됩니다.

  • How did our launch impact monetization? 출시가 수익 창출에 어떤 영향을 미쳤나요?

  • Who are our highest value customers? 우리의 최고 가치 고객은 누구입니까?
    *가치가 가장 높은 고객군의 특성을 알아야, 그 고객군과 유사한 고객들을 더 데려올 수 있고 혹은 기존 고객들이 그 고객과 유사한 행동을 하게끔 유도해야합니다.

  • How likely is churn within user cohorts?사용자 집단 내에서 이탈할 가능성은 얼마나 되나요?
    *이탈 지점과 시점을 알고 있어야 이를 방지하거나 개선할 수 있습니다.


커머스의 필수 지표: 매출, 주문수, 건단가, 객단가

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)


앰플리튜드(Amplitude)의 Segment Chart 만들기: 매출, 주문수, 객단가, 건단가

*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.

1️. 매출 차트 그리기

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.

앰플리튜드로 구현한 매출 차트
앰플리튜드로 구현한 매출 차트

매출은 'order_total'이라는 이벤트 프로퍼티의 값(value)를 더한 것이기에
… measured as Sum of Property Value로 설정합니다.

2️. 주문수 차트 그리기

주문수는 쉽습니다! ...measured as Sum of Property Value를 Event Property로 바꿔주면 됩니다.

매출이 구매 이벤트의 금액의 총합이었다면, 주문수는 이벤트가 발생한 수이기 때문입니다.

앰플리튜드에서 구현한 주문수 차트 (+grouped by order_total)
앰플리튜드에서 구현한 주문수 차트 (+grouped by order_total)

Event Totals로 바꿨는데 그래프가 조금 이상하죠? order_total이라는 주문금액값이 grouped by 필터로 걸려있어서 그렇습니다. 금액값 별로 어떻게 구성되어져있는지 보여주는 거죠. 해당 필터를 지워주면 됩니다.

앰플리튜드로 구현한 주문수 그래프
앰플리튜드로 구현한 주문수 그래프

3️. 객단가 차트 그리기

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.

앰플리튜드 객단가 차트 그리기

4️. 건단가 차트 그리기

건단가는 매출/주문수입니다. 그러므로 주문완료 이벤트의 속성값, 주문액 평균을 확인하면 됩니다. ...measured as Average of Property Value로 설정해줍니다.

앰플리튜드 건단가 차트 그리기

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.


앰플리튜드 대시보드 예시

대시보드 한 판에 차트들을 모을 수 있습니다. 매출도, 구매전환율도, 상품수도 여러 필터로 쪼개보면서 프로덕트의 현황을 확인할 수 있습니다.

앰플리튜드 대시보드 예시


분석 내용 공유하기

앰플리튜드 차트로 확인한 데이터들은 구글 스프레드시트로 이전 성과들과 비교하거나, 노션으로 정리하거나, 간단하게는 슬랙으로 정리하여 공유합니다.

분석 내용 공유 예시

참 쉽죠...?

그로스마케터가프로모션/쿠폰 분석을 하는 과정 중에 앰플리튜드로 세그먼트 차트 (커머스에 꼭 필요한 매출, 주문수, 건단가, 객단가) 그리는 법을 알아보았습니다! 감사합니다.

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앰플리튜드(Amplitude) Segment Chart

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그로스마케팅과 AARRR : Acquisition 획득

June 26, 2024

그로스해킹과 그로스마케팅

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.

그로스마케팅과 AARRR

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

그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM) 링크


AARRR의 1단계: Acquisition 획득

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.

 UA 마케팅 (User Acquisition Marketing) - 넷마블, 브랜디, 야나두, 컬리 표지

UA 마케팅이란? 사용자 획득 마케팅!

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.

잡코리아 UA마케팅 검색 결과 페이지


UA 마케팅이란, User Acquisition: 사용자 획득

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.

사람들을 끌어당기는 User Acquisition
사람들을 끌어당기는 User Acquisition


주요 광고 매체와 성과 분석 툴/솔루션

사용자를 획득하고자 하는 UA 마케팅에서는 주로 어떤 광고 매체를 활용할까요? 힌트는 UA마케팅을 검색했을 시 나오는 퍼포먼스마케터의 채용 공고에 있습니다!

1. 넷마블의 UA마케팅 담당자 채용 공고

넷마블의 UA마케팅 담당자 채용 공고

· 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.

2️. 브랜디의 퍼포먼스마케터 채용 공고

브랜디의 퍼포먼스마케터 채용 공고

· 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.

3️. 야나두(야핏)의 퍼포먼스 마케터 채용 공고

야나두(야핏)의 퍼포먼스 마케터 채용 공고

· 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?


광고 매체로의 메타(Meta), 네이버(Naver), 구글(Google), 카카오 (Kakao)

메타(Meta)

  • 인스타그램/페이스북 광고로 배너 광고의 가장 대표적인 매체입니다.
  • 페이스북 광고 관리자에서 캠페인 - 광고 세트 - 광고 소재 의 위계로 이미지/영상 광고를 세팅하여 운영할 수 있습니다.
  • 페이스북 광고 라이브러리에서는 키워드를 검색하여 유관 광고 소재를 참조할 수 있습니다.
페이스북 광고 관리자 페이지
페이스북 광고 관리자
페이스북 광고 라이브러리 페이지
페이스북 광고 라이브러리

네이버 배너 광고 (GFA) 및 검색 광고 (파워링크, 쇼핑 검색)

  • 네이버는 배너 광고와 검색 광고를 모두 가지고 있습니다.
  • 배너 광고는 네이버 메인이나 웹툰, 기사 등을 볼 때 주로 뜨는 광고이고요.
  • 검색 광고는 특정 키워드 검색 시 상위에 노출되는 '파워링크' 영역과 '쇼핑검색' 영역 등에 노출됩니다.

Image 1 Image 2
네이버의 배너광고와 검색광고 노출 화면

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네이버 검색광고/디스플레이 광고(배너광고) 관리자

카카오비즈니스 (카카오 광고 관리자) 페이지
카카오비즈니스 (카카오 광고 관리자)


KPI와 지표

'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.

지표 설계가 어려운 이유

지표를 AARRR 프레임워크에 맞추어 구분하고 확인할 수도 있습니다.

Acquisition 관련 대표 지표들

  • CTR: Click-Through Rate, 클릭률
  • CPM : Cost per mille 노출 1,000회당 비용
  • CPC: Cost per Click 클릭당 비용
  • CPI: Cost per Install 설치당 비용
  • CPE: Cost per Engagement 실행당 비용
  • CPA 액션당 비용

액션을 무엇으로 설정해두었느냐에 따라 달라집니다.

  • CPS: Cost Per Sales 구매 전환당 비용
  • PV
    Page View 페이지뷰 (=조회수)
  • 세션당 단가
    한 명의 세션을 만들어내는 데에 드는 비용 (유입당 비용, CPC와 다르게 보는 이유는 클릭하고 유입되기 전에 이탈할 수 있기 때문입니다.)
  • 세션 시간
    오래 체류할수록 좋겠죠?
  • 세션당 페이지뷰
    한 번 들어와서(=유입되어서) 여러 페이지를 볼 수록 좋겠죠?
  • CAC 가입당 비용 (Customer Acquisition Cost)
  • DAU/WAU/MAU
  • Daily/Weekly/Monthly Active User 일간/주간/월간 활성 사용자수
  • New/Return 새로 들어온 사용자/다시 돌아온 사용자

지표를 관리하는 프레임워크 : AARRR


UA 마케팅 사례: 유입/가입/첫구매/앱설치 캠페인

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.

  • 컬리, 무신사, 지그재그 모두 신규 고객이라면/가입하면/처음이라면 > 1만원 할인, 990원 상품 등으로 혜택을 제공하고 있으며
  • 29CM의 경우 앱에서만 사용할 수 있는 쿠폰을 제공하여 앱 설치를 유도합니다.

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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

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그로스마케팅과 AARRR:Acquisition 획득

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그로스마케팅 앰플리튜드(Amplitude) 부트캠프

June 24, 2024

그로스마케팅이란?

그로스마케팅은 그로스해킹(Growth Hacking) 기법을 기반으로 Growth, 성장을 위해 마케팅하는 것입니다.

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.

즉 그로스해킹과 그로스마케팅의 근간은 사용자와 데이터입니다.

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.

앰플리튜드 누가 쓰냐구요? 오늘의집도, 올리브영도, 무신사도 씁니다.

오늘의집에서 확인할 수 있는 앰플리튜드 이벤트(Event)
오늘의집에서 확인할 수 있는 앰플리튜드 이벤트(Event)

오늘의집에 모바일 버전으로 유입되어 제가 한 행동들 (프로모션 Viewed > 콘텐츠 Viewed > 프로모션 Viewed )이 수집되는 것을 확인할 수 있습니다.

이렇게 PC/Web이든 Mobile/Web이든 App이든, 어떤 플랫폼에서든 사용자가 한 행동을 수집하여 분석할 수 있습니다. 사용자 행동 분석은 그로스해킹, 그로스마케팅의 기본이니까요.

그로스마케팅 툴, 앰플리튜드(Amplitude)를 배우고자

그로스마케터, 개발자, 서비스기획자, 퍼포먼스마케터, CRM마케터 등 다양한 직무의 실무자들이 모입니다.

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 부트캠프 1기 현장 모습
 앰플리튜드 부트캠프 1기 설문 응답 시트

사용자를 이해하고 분석하여 그로스(Growth)를 도모합니다.

앰플리튜드(Amplitude)를 학습하고, 도입하고, 활용하고자 하는 이유는 대다수 유저 분석을 위함입니다. 그렇다면 유저 분석은 어떻게 할 수 있는 것일까요?

 앰플리튜드 부트캠프 1기 세션 모습
 앰플리튜드 부트캠프 1기 응답 시트 내 유저 분석 검색 결과
유저 분석의 필요성을 모두가 알고 있습니다.


이벤트(Event)와 프로퍼티(Property)를 수집하여 현황을 분석합니다.

(1) 사용자의 행동(Event)만 수집하면 구매수가 늘어난 현상에 대해 발견할 수 있습니다. '구매'를 Event로 수집했을 때입니다.

이벤트 예시

(2) 사용자의 행동(Event)에 행동과 관련된 추가 속성값(Property)를 수집하면

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.

이벤트 및 프로퍼티 예시

(3) 사용자의 행동(Event)에 행동과 관련된 추가 속성값(Property) 그리고 사용자와 관련된 속성값(User Property)를 수집하면 가장 자세하게 현황을 분석할 수 있습니다.

이벤트 및 프로퍼티 예시 2

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.


서비스 내 주요 이벤트(유입, 조회, 가입, 구매 등) 분석하고 마케팅하기

이벤트와 이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티 등의 설계가 완료되면 (이를 총칭하여 택소노미, taxonomy를 설계한다고 합니다.) 차트를 구성하여 주요 지표들의 수치를 확인할 수 있습니다.

회원가입수_연령별

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?

연령별 회원가입 수

회원가입수_연령별 주문수_신규/기존유저

주문완료(Event:order_completed)수를 유저 상태(User Status: New or not)로 나눠볼 수도 있습니다.

신규와 기존 주문데이터 영역차트

(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.

29CM 데이터 분석을 기반한 CRM마케팅 예시

혹은 (2) 비중이 높은 기존 유저의 구매수를 더 장려하기 위해서 기존 유저들이 선호하는 브랜드의 신상품 런칭 소식을 알려주는 CRM 마케팅을 진행할 수도 있겠고요.

도미노피자 카카오톡 알림톡 CRM 마케팅 예시

앰플리튜드가 그로스마케팅의 정답일 수는 없습니다.

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.

마테크 솔루션 분류 이미지
 앰플리튜드 부트캠프 1기 표지

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/

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그로스마케팅 앰플리튜드(Amplitude) 부트캠프

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그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM)

June 21, 2024

그로스마케팅이란?

그로스해킹(Growth Hacking)에서 파생된 마케팅 방법론입니다.

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!

채용 플랫폼 원티드 내 '그로스' 검색 결과 페이지
https://www.wanted.co.kr/search?query=그로스&tab=position

그로스마케팅이랑 AARRR 프레임워크가 무슨 상관인가요?

업무의 우선 순위를 파악하기 위해 프레임워크가 필요합니다.

그로스마케팅을 한다고 할 때, 성장을 위해 어떤 일을 먼저 해야할까요?

AARRR 프레임워크가 필요한 순간

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?

  • 나랑 친한 팀 사람의 업무 요청
  • 매출에 기여를 많이할 것 같은 기획 구현 요청
  • 사용자에게 영향을 줄 것 같은 기능 개선 요청
  • 개발팀 상반기 KPI와 맞물려있는 요청

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.

AARRR 퍼널이란?

마케팅에서 사용자의 여정을 단계별로 구분한 것입니다.

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.

  • Acquisition: 획득
  • Activation: 활성화
  • Retention: 유지 (재방문, 재구매)
  • Revenue: 매출 (혹은 전환)
  • Referral: 추천

그로스마케팅과 AARRR 프레임워크

29CM를 예시로 AARRR 퍼널을 적용해보겠습니다.

29CM 로고

  • (Acquitision) 29CM에 들어갑니다. 가입도 합니다.
  • (Activation) 이굿위크 기획전도 구경하고 상품 상세페이지도 봅니다. 마음에 드는 브랜드를 찾아서 좋아요도 합니다. 그리고 안 사고 나옵니다. (이탈)
  • (Retention) 다시 29CM에 들어갑니다. 할인하는 상품들도 더 찾아보고 상품 좋아요도 누르고 이번엔 장바구니에 상품을 담습니다.
  • (Revenue) 구매합니다.
  • (Referral) 29CM가 마음에 들어서 친구한테도 추천하고, 상품 후기도 작성합니다.

위와 같은 AARRR 단계 사이 사이에 마케팅들이 있습니다.


1. Acquisition: 획득 (ex. 트래픽 캠페인)

획득은 말 그대로 사용자를 서비스로 데려오는 것을 말합니다.

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!)

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2. Activation 활성화 (콘텐츠, CRM 캠페인)

활성화는 사용자가 서비스 내에서 보다 적극적으로 활동할 수 있도록 유도하는 것 입니다.

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!

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3. Retention 유지 (CRM 캠페인, 리타겟팅 캠페인)

유지는 사용자가 서비스를 계속! 이용할 수 있도록 하는 것입니다.

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!

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4. Revenue 수익화(매출, 전환)

수익화는 사용자로 하여금 서비스의 목표 행동을 하게끔 만드는 것입니다.

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.

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5. Referral 추천

추천은 말 그대로 사용자가 서비스/상품을 추천하는 것입니다.

카톡으로 친구에게 상품을 추천하기도 하고, 서비스 내에서 후기 작성을 독려하기도 합니다. 작성된 후기는 아직 상품을 사지 않은 사용자들에게 좋은 추천 콘텐츠가 되기 때문입니다.

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AARRR 프레임워크 활용하기

마케터의 입장에서 AARRR 퍼널 업무에 적용하기

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.

  • e.g. 최근 7일 가입자수가 전주 대비 줄었네?

핵심 주요 지표를 선정하고 현황을 확인합니다.

  • e.g. 광고 매체 별 가입수와 가입당 비용을 확인해보자.

측정 지표의 의미를 이해합니다.

  • e.g. 가입자수는 GA 기준으로 측정하고, 가입당 비용용은 광고관리자에 들어간 예산으로 적용하자.

목표 수준을 정하고 실험을 통해 개선합니다.

  • e.g. 가입당 비용(CAC)를 GA 기준으로 20,000원 이하가 되게끔 목표를 정하자. 현재 운영 중인 광고 매체 중 카카오는 CAC가 40,000원이라 너무 높고, 유튜브가 30,000원이네. 카카오는 끄자. 상대적으로 효율이 괜찮은 유튜브 광고 소재와 세팅에 변화를 줘서 가입당 비용을 낮춰보자!

AARRR 퍼널은 단계일 뿐, 순서는 아닙니다.

사용자는 AARRR을 단계별로 거치지 않습니다.

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.

Customer Lifecycle / Conversion Behavior

우리 회사는 어떤 단계의 AARRR이 가장 중요할까요? 리텐션은 나날이 감소하는데 획득에만 치중하고 있는 것은 아닐까요?

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그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM)

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그로스마케팅이란? 콘텐츠도 퍼포먼스도 UIUX 개선도!

June 20, 2024

그로스마케팅이란? 비즈니스의 성장을 위한 마케팅

Growth Marketing이란 '성장'에 초점을 맞춘 마케팅입니다.

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.

그로스마케팅의 목표와 수단의 예시

예시 1. 브랜드 인지도 향상을 위한 콘텐츠 마케팅

  • 목표: 브랜드 인지도 향상
  • 수단: 브랜드/콘텐츠 마케팅

세부 업무 1. 자사 SNS 관리

  • 인스타그램 피드 기획 및 제작
  • 유튜브 콘텐츠 기획 및 촬영, 편집
  • 블로그 콘텐츠 기획 및 작성

마티니 인스타그램 피드 기획 및 제작 예시
인스타그램 피드 기획 및 제작 예시

예시 2. 장바구니 담기 > 결제 페이지 전환율 개선

  • 목표: 결제 전환율 개선
  • 수단: UIUX 개선

세부 업무 2. 장바구니 페이지 UIUX 요소 변경

  • 장바구니 할인율 표기
  • 최대 할인 혜택 표기 방식 변경

UIUX 개선안 예시
UIUX 개선안 예시

예시 3. 트래픽 캠페인

  • 목표: 유입수 증대
  • 수단: 퍼포먼스마케팅

세부 업무 3. 인스타그램 광고용 소재 기획 및 제작, 세팅 및 효율 관리

  • 페이스북/인스타그램 광고 소재 기획
  • 소재 제작
  • 세팅 및 효율 관리

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퍼포먼스 광고 소재 기획안 예시

퍼포먼스 광고 제작안 예시 (1)
퍼포먼스 광고 제작안 예시 (1)

퍼포먼스 광고 제작안 예시 (2)
퍼포먼스 광고 제작안 예시 (2)

퍼포먼스마케팅에 대해 더 알고 싶다면?

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/9

퍼포먼스마케팅에 대해 더 알고 싶다면?


그로스마케팅의 퍼널 분석과 A/B 테스트

Growth Marketing은 목표한 '성장'을 판단할 수 있는 지표를 정확히 설정하고 효과를 검증하는 것이 필요합니다.

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.

앰플리튜드(Amplitude)의 퍼널(Funnel) 차트 예시
앰플리튜드(Amplitude)의 퍼널(Funnel) 차트

UIUX 개선안 제안 커뮤니케이션 예시
UIUX 개선안 제안 예

A/B 테스트 운영

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.

핵클(Heckle) 메인 페이지


그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅

두 마케팅 방법론의 가장 큰 공통점은 '숫자'로 대변되는 데이터를 근거로 한다는 것입니다.

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.

진짜 그로스마케팅은 어려운 것이 당연합니다.

그로스마케팅은 여러 직무와 업무 범위가 겹칩니다.

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.

그로스 해킹 정의

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그로스마케팅이란? 콘텐츠도 퍼포먼스도 UIUX 개선도!

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퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 것!

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.

일상에서 쉽게 만나볼 수 있는 마케팅

마케팅은 모든 곳에 있습니다. 출근 길, 지하철에서 본 스크린도어 광고도 마케팅이고요. 인스타그램 스토리를 넘기다보면 나오는 브랜드의 블랙프라이데이 할인 광고도 마케팅이죠.

지하철 스크린도어 옥외광고 (OOH)
지하철 스크린도어 옥외광고 (OOH)

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.

퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 마케팅!

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.

포인트는 광고를 봤다는 것을 증명할 수 있는가?입니다.

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.

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인스타그램 스토리 광고

결론적으로 퍼포먼스 마케팅은 성과를 측정할 수 있는 마케팅을 말하며, 외부에 있는 사용자를 내부의 서비스로 유입시킬 때 주로 사용됩니다.

커머스를 예시로 들면 유입~가입~첫구매 혹은 유입~재구매를 위한 UA Marketing과 Retargeting Markteting이 있습니다.

  • User Acquisition은 사용자 획득으로 외부에 존재하는 유저들을 서비스 내부로 데려오는 것이고,
  • Retargeting은 유입된적 있지만 다시 떠나있는 이들을 다시 한 번 타겟팅하여 서비스 내부로 또 데려오는 것입니다.
외부에 있는 사람들을 내부(서비스)로 데려오는 것
외부에 있는 사람들을 내부(서비스)로 데려오는 것!

퍼포먼스마케팅의 배너 광고와 검색 광고

퍼포마에서 활용하는 광고는 크게 1) 배너 광고와 2) 검색 광고로 나눌 수 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.

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카카오와 네이버의 배너 광고
유튜브의 홈 화면의 배너 광고
유튜브의 배너 광고

퍼포먼스마케팅의 주요 지표

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.

  • 목표 (1)  브랜드 인지도 향상
  • 세부 목표: 최대한 많은 사람들에게 보여지게 하기
  • 주요 지표: 도달수, 노출수

  • 목표 (2) 웹사이트의 유입 증대
  • 세부 목표:  최대한 많은 사람들이 들어오게 하기
  • 주요 지표: 클릭수, 유입수 트래픽 캠페인

  • 목표 (3) 커머스 매출 증대
  • 세부 목표: 최대한 많은 주문 발생시키기
  • 주요 지표: 결제수

페이스북 광고 관리자 화면 (결과: 구매, 등록 완료, 조회 등)
페이스북 광고 관리자 화면 (결과: 구매, 등록 완료, 조회 등)

2) 검색 광고는 배너 광고보다는 고관여자에게 광고 콘텐츠가 노출됩니다. 보통 배너 광고를 통해 상품을 인지하고 이후에 그 상품군이 필요할 때 키워드를 검색하여 구매하기 때문이죠.

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.

  • 네이버 검색 광고: 파워링크, 쇼핑검색 등
  • 구글 검색 광고
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퍼포먼스마케팅 구글 검색페이지

퍼포먼스마케팅에서 주의할 점!

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.

ROAS 200% vs ROAS 1000%

여기서 ROAS 1000%의 광고가 무조건 좋은 소재라고 판단할 수 없습니다. 기간과 비용 등 다른 수치들을 함께 봐야죠.

  • 최근 7일 간 100만원의 마케팅 비용을 집행하여 ROAS 1000%가 나왔다면 매출은 1,000만원일 것입니다.
  • 어제 1일 간 1,000만원의 비용을 써서 ROAS 200%가 나왔다면 매출은 2,000만원일 것입니다.

마케팅은 비용을 많이 쓸수록 난이도가 높아지므로 ROAS 수치만으로 판단할 수는 없습니다.

퍼포먼스마케팅도 그로스마케팅도 중요한 것은 데이터

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.

Data-driven Marketing

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.

데이터 파이프라인에서의 퍼포먼스마케팅 매체의 순서
데이터 파이프라인에서의 퍼포먼스마케팅 매체의 순서
데이터 파이프라인 구축 예시 이미지
데이터 파이프라인 구축

데이터파이프라인 구축을 지원하는

풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

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원본 포스팅 링크

퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 것!

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GROWTH

그로스 마케팅과 그로스해킹은 뭐가 다를까?

June 18, 2024

그로스마케팅이란?

(1) 그로스(Growth, 성장)를 위한 마케팅(Marketing)

(2) 그로스해킹(Growth Hacking)에서 파생된 마케팅(Marketing)

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.)

상향 그래프 이미지
우리는 상향하는 그래프를 원하죠.. (마케팅이든 주식이든)

어쩌다 그로스 마케터

그로스 마케터? 그로스 매니저? 그로스 컨설턴트,,. 여하튼 그냥 그로스 뭐시기...

전 지금이야 그로스마케터이지만 그전에는 그냥 마케터였고요. 매출을 올릴 수 있는 모든 활동이 마케팅이라고 생각했고요. 실제로 18년도 글을 보니 다양한 일을 한다고 써뒀네요.

17년도의 사회 초년생 엠제의 일
17년도의 사회 초년생 엠제의 일

지금 와서 보니 신생 브랜드의 브랜드 마케터라고 볼 수 있겠습니다.

  • 채널 관리 > 온라인 유통 채널 관리
  • 콘텐츠 기획 (제품, 광고, 브랜딩) > 자사 채널(owned media:인스타, 블로그)와 상품페이지 기획

크게는 MD와 콘텐츠 마케터, 그리고 광고 운영도 했으므로 퍼포먼스 마케터의 업무가 섞여있던 것으로...

(CS도 하고 재고 관리도 한 것은 안 비밀~)

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.

구글에 그로스마케팅을 검색하면?

그로스 마케팅(Growth Marketing)이란?

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

그로스 마케팅 구글 검색
그로스 마케팅 구글 검색 결과 페이지

이외 광고 영역을 살펴보고 그 주체나 설명을 보면, 그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅의 연관성도 엿볼 수 있네요.

  • 몰로코: 퍼포먼스마케팅 매체, 즉 유상 광고를 운영할 수 있는 매체사입니다.
  • orm-imc.co.kr: 퍼포먼스마케팅을 운영하는 대행사 같네요!
  • 크몽: 마케터들을 연결해 주는 플랫폼입니다. 보통 개인이 많겠죠?
  • 패스트캠퍼스: 마케팅을 온라인으로 학습하도록 강의를 판매하는 플랫폼입니다.

그럼 그로스해킹은 뭔데요?

Growth Hacking: 성장을 위해 모든 수단을 동원하는 것입니다.

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/

https://gopractice.io/skills/growth_hacking/

비즈니스 프로세스의 변화: 선형에서 원형으로

양승화(전 마이리얼트립 그로스 실장, 현 딜라이트룸 Data Analyst) 님의 '그로스해킹' 책에서 언급된 내용들을 일부 차용합니다. *양승화 님의 브런치 https://brunch.co.kr/@leoyang99

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.

과거 선형 형태의 비즈니스 프로세스
과거의 비즈니스 프로세스는 한 방향으로 향하는 선형이었습니다.

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.

여기서 중요한 점은 사용자의 반응을 확인하는 것입니다.

예약구매, 클릭, 후기 등으로 소비자들의 피드백을 반영, 개선점을 보완하여 상품을 재생산하거나 서비스를 재배포하며 원형의 프로세스를 구성하죠.

사이클 형태의 현재 비즈니스 프로세스
현재 비즈니스 프로세스는 원형에 가깝습니다.

그로스해킹/그로스마케팅의 스프린트(실험)

애자일하게 스프린트 하나 해 보자!

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!

그로스 나타내는 사이클 이미지
그로스 스프린트: 문제 정의 > 가설 수립 > 실험 운영 > 결과 도출... (반복)

개념만 얘기하면 모호하니 사례를 말씀드릴게요. 커머스 쿠폰 마케팅 관련 그로스 스프린트 제안 건인데요.

  • (문제 정의) 쿠폰에 의한 매출 비중이 너무 높다! + 데이터 확인
  • (가설 수립) 쿠폰을 써서 구매하면 재구매율이 낮다? + 데이터 확인
  • (실험 운영) 쿠폰을 안 써서 구매했던 사람들에게도 쿠폰을 줘 보자.
  • (결과 도출) 쿠폰을 줬더니 더 많이 객단가가 상승하네?
그로스 해킹: 쿠폰 스프린트 예시
그로스 해킹: 쿠폰 스프린트 예시

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.

그로스해킹 대표 사례

그로스해킹은 결국 제품/서비스에 어떤 부분에서 사용자의 반응을 통해 문제를 인지했을 때 모든 수단을 총동원해서 이를 개선하는 방식이라고 볼 수 있습니다.

제품의 기획-생산-판매 외에 우리에게 더 친숙하고 유명한 서비스들의 사례를 들어볼게요.

에어비앤비의 그로스해킹 사례

  • 에어비앤비는 숙소 사진의 퀄리티가 올라갈 때 예약률 또한 올라가는 사용자의 반응을 확인하여, 호스트와 포토그래퍼를 매칭하는 프로그램을 도입합니다.
에어비엔비 페이지 이미지
https://medium.com/@etch.ai
https://medium.com/@etch.ai

드롭박스의 그로스해킹 사례

  • 드롭박스는 친구 추천 시, 양쪽에게 베핏을 줘서 빠른 성장을 달성합니다. 초대받은 친구가 가입하면 500MB 저장용량을 줬고 이를 통해 280만 명의 신규 회원을 얻습니다.
드롭박스의 그로스해킹 사례

그로스해킹과 그로스마케팅의 상관관계

그로스마케팅은 그로스해킹에 속하는 개념으로, 그로스를 위해 해야 하는 여러 업무 중 '마케팅'이 주가 될 때 그로스마케팅이라 볼 수 있습니다.

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!

마켓컬리와 무신사의 친구 초대 / 친구 추천 (그로스마케팅, 바이럴마케팅)
마켓컬리와 무신사의 친구 초대 / 친구 추천 (그로스마케팅, 바이럴마케팅)
마켓컬리와 무신사의 친구 초대 / 친구 추천 (그로스마케팅, 바이럴마케팅)

그로스마케팅을 위해 필요한 직무들

그로스해킹, 그로스마케팅은 혼자 하기 어렵습니다.

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.

그로스해킹이란...

크로스펑셔널한 직군의 팀원들이 모여서

핵심지표를 중심으로 실험(스프린트)을 통해 배우고

이를 빠르게 반복하며 제품/서비스를 성장(Growth!)시키는 것

그로스해킹 설명 표지

그로스해킹, AARRR, 지표, 스프린트...

낯설지만 가까운 그런 단어들 하나씩 알아가기!

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!

그로스 해킹 목차 표지

풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

원본 포스팅 링크

그로스 마케팅과 그로스해킹은 뭐가 다를까?

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앰플리튜드(Amplitude), 왜 쓰는 걸까?

June 17, 2024

왜 유니콘 스타트업에서는 앰플리튜드를 쓰는 그로스마케터를 구할까?

앰플리튜드란?

웹/앱 서비스 내에서 사용자들의 행동을 분석할 수 있는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics), 서비스 분석 툴입니다.

앰플리튜드(Amplitude) 웹사이트 메인 페이지

마테크 솔루션 중에 프로덕트 애널리틱스, 그 중에 앰플리튜드

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.

2022 마테크 솔루션 Landscape
마테크 툴은 엄청나게 많다....

주요 마테크 솔루션 소개 이미지
주요 툴들은 또 이렇게 나눌 수 있습니다.

구글 애널리틱스보다 '앱'에 좀 더 특화된 솔루션!

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.

구글애널리틱스(Google Analytics4) 보고서 화면
구글애널리틱스(Google Analytics4) 보고서 화면

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.)

  • 오가닉 채널(Organic)은 자연적인 방식으로, 네이버나 구글에 키워드를 직접 검색해서 들어온 경우
  • 페이드 채널(Paid)는 퍼포먼스마케팅와 연계된 방식으로, 페이스북/인스타그램 광고나 네이버 검색 광고를 클릭해서 들어온 경우
  • 추천(Referral)은 링크를 타고 들어오는 경우 등

앰플리튜드 (Amplitude)와 구글애널리틱스(Google Analytics4) 비교표
앰플리튜드가 왜 필요한가요? 앱 분석을 위해 필요합니다.

앰플리튜드는 유입 이후 웹/앱 서비스 내에서의 사용자 여정(User Journey)을 행동(Event)을 기반으로 세부적으로 확인할 수 있습니다.

  • Q1. 사용자가 우리 서비스에 유입된 이후에 직후에 가장 많이 한 행동은 무엇일까?
  • A1. SALE을 눌러볼까, 상품을 검색해볼까, 가입을 할까, 혜택을 볼까?
  • Q2. A 브랜드에서 구매 완료 행동을 N개월에 걸쳐 X회 이상 한 유저들의 특성은 무엇일까?

앰플리튜드의 퍼널(Funnel) 차트
앰플리튜드의 퍼널(Funnel) 차트

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.

앰플리튜드는 전환된 사용자들의 행동을 세부적으로 분석하여, 여러 번 방문/전환한 충성 사용자들을 코호트화 할 수 있습니다.

(*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.)

앰플리튜드(Amplitude), 개인에게는 왜 필요한가요?

스타트업 쪽에서 데이터 분석 역량을 요하는 직군에게는 우대 사항 혹은 자격 요건이 됩니다. 오늘 기준 원티드에서 찾아본 채용 공고인데요.

여기어때에서 Growth Marketer(그로스 마케터)를 채용하는 공고에 주요 업무로 데이터 분석과 그로스 전략 수립이, 자격 요건에 마케팅 툴 [MMP(Appsflyer, Adjust), Amplitude, Braze, GA 등]에 대한 내용이 기재된 것을 확인할 수 있습니다.

채널톡의 마케팅 매니저 채용 공고 내에도 우대사항으로 세일즈포스(아마 태블로겠죠?), 앰플리튜드 등 데이터 솔루션을 통한 성과 측정이 언급됩니다.

여기어때 컴퍼니 그로스 마케터 채용공고
채널톡 마케팅 매니저 채용공고

결국 더 좋은 앱을 만들어 (수익을 높이고자) 쓰는 솔루션입니다.

왜 앱 데이터를 분석해야 할까요? 더 좋은 앱을 만들기 위해서겠죠. 앱 데이터는 무엇으로 구성될까요? 사용자들의 정보와 행동에 의해서 앱 데이터가 쌓입니다.

즉 사용자의 행동을 분석할수록 더 나은 프로덕트/서비스를 만들 가능성이 높아집니다.

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.

앰플리튜드(Amplitude), 회사에게는 왜 필요한가요?

앰플리튜드를 사용하면

여러 종류의 데이터를 한 번에 보여주는 대시보드의 형태를 쉽게 쓸 수 있게 됩니다.

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.

대시보드 한 판에 여러 지표 보기

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.

다양한 구성원 간의 데이터 드리븐 의사결정

마지막으로 데이터의 연동이 빠르다는 것 또한 장점입니다. 어제의 매출 데이터도, 오늘 오전의 유입 데이터도 바로 확인할 수 있습니다.

데이터의 빠른 업데이트

앰플리튜드 누가 쓰나요?

마케터와 서비스기획자(PM/PO), 데이터 분석가(Data Analyst), UIUX 디자이너 등 여러 직군에서 활용할 수 있습니다.

언제, 어디에 쓰나요?

전체 구성원들이 함께 확인할 수 있는 KPI 대시보드

마케터가 사용하는 마케팅 대시보드

서비스기획자(PM)이 사용하는 프로덕트 대시보드

디자이너가 사용하는 디자인 대시보드 등이 있습니다.

앰플리튜드의 마케팅 대시보드 샘플
앰플리튜드의 마케팅 대시보드 샘플
앰플리튜드의 이커머스 KPI 대시보드 샘플
앰플리튜드의 이커머스 KPI 대시보드 샘플
앰플리튜드의 콘텐츠 대시보드 샘플
앰플리튜드의 콘텐츠 대시보드 샘플
앰플리튜드의 프로덕트 대시보드 샘플
앰플리튜드의 프로덕트 대시보드 샘플

앰플리튜드 어떻게 쓰나요?

무료 버전이나 구독 모델을 사용해볼 수 있습니다.

앰플리튜드의 플랜 비교표

https://amplitude.com/pricing

앰플리튜드 정규 도입은 한국 공식 리셀러인 AB180/CJ맥소노미를 통해 진행할 수 있습니다. 이후 기획자들의 택소노미 설계와 개발자들의 구현을 통해 도입이 완료됩니다.

앰플리튜드의 존재가 당연해집니다.

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

목적 조직에서의 DA가 하는 일

앰플리튜드 본사? 리셀러? 컨설팅펌?

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!

원본 포스팅 링크

앰플리튜드(Amplitude), 왜 쓰는 걸까?

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태블로 대시보드, 왜 구축하는 걸까?

June 14, 2024

01. 데이터드리븐이 도대체 뭐길래

왜 다들 데이터드리븐을 이야기할까요?

데이터드리븐의 중요성을 논하기 전에, 어제 회의를 떠올려 보면... 회의 때 다들 어떤 이야기를 하고 계신가요?

(As-is) 모호한, 정성적인 이야기들
  • 가입 과정이 복잡해서 회원 수가 정체된 것 같아요.
  • 이번에 리뉴얼한 UI가 사용성이 좀 떨어지는 것 같아요.
  • 새로 나온 상품이 별로라서 매출이 떨어진 것 같아요.
  • 평균 체류시간이 지난주 대비 낮아진 것 같아요.

(To-be) 구체적인, 정량적인 이야기들
  • 가입 과정 중 핸드폰 번호 인증에서 이탈률이 다른 영역 대비 10%p 높아요.
  • UI 개선을 위해 A/B 테스트를 7일 간 운영했는데 개선안의 구매 전환율이 1% p 높았어요.
  • 새로 나온 상품의 클릭률이 기존 상품보다 5%p 낮네요.
  • 평균 체류시간이 지난주 대비 3%p 전월 대비 13%p 감소했네요.

눈치채셨나요?

같은 상황(가입 과정, UI, 상품 매출, 체류시간)에 대해서 이야기하고 있는데 숫자가 더해진 것만으로 내용이 구체적이 되었습니다.

As-is의 상황은 상황 설명과 추측으로만 이루어져 특정 팀을 탓하는 것처럼 들리기도 하네요. (마케팅팀, UIUX팀, 상품팀, 프로덕트팀...에게 잘못을 전가하는 느낌이 묘하게 들죠.) 이에 반해 To-be의 상황은 상황 설명에 숫자가 붙고 비교군이 명확해지면서 문제를 정확히 직시하게 해줍니다.

(To-be) 구체적인, 정량적인 이야기들 > 바로 적용해볼 수 있는 실행방안 도출하기
  • 가입 과정 중 핸드폰 번호 인증에서 이탈률이 다른 영역 대비 10%p 높아요.

✅ 카카오로 간편 가입하면 핸드폰 인증은 필요 없으니, UI에서 카카오를 좀 더 강조한 A/B 테스트해보시죠!

  • UI 개선을 위해 A/B 테스트를 7일 간 운영했는데 개선안의 구매 전환율이 1% p 높았어요.

✅ 개선안 내에서 어떤 영역의 클릭률이 가장 높고 어느 영역에서 이탈하는지 추가 분석해볼까요?

  • 새로 나온 상품의 클릭률이 기존 상품보다 5%p 낮네요.

✅ 클릭률이 높은 상품들의 썸네일들을 모아서 다른 점이 있는지 인사이트 찾고, 이미지 A/B 테스트 운영해보죠!

  • 평균 체류시간이 지난주 대비 3%p 전월 대비 13%p 감소했네요.

✅ 신규 캠페인에 의해서 유입 채널별 비중이 달라졌는지 확인해보고 사용자 특성 및 체류시간 점검해보죠.

CRM 마케터와 PM의 분석
상황을 데이터로 분석하면 어떤 행동을 해야할지 명확해져요!

숫자와 비교군이 더해졌을때 데이터드리븐이 가능해집니다!

구성원 별로 한 상황에 대해 여러 측면의 추측을 하는 것이 아닌, 동일한 시야를 가질 수 있게 되어 의견 교환이 훨씬 원활하고 빠르게 같은 결론에 도달할 수 있죠. 결국 데이터드리븐은 내 머릿속 드리븐이 아닌, 팀장님 머릿속 드리븐도 아닌, 사장님 머릿속 드리븐(....!)도 아닌

우리 모두가 합의할 수 있는 '데이터'를 기반으로 의사결정을 한다는 데에 그 핵심이 있습니다.

데이터드리븐의 중요성은 인지했다면 그 다음은 무엇일까요?

데이터드리븐 의사결정과 그것이 가능해지는 환경을 구축하는 것이겠죠.

02. 데이터를 잘 보기 위해서는?

보통은 엑셀, 구글 스프레드시트, PPT등으로 데이터를 봅니다. 엑셀/스프레드 시트의 단점은 숫자의 나열이기에 표를 해석하기가 쉽지 않다는 것이고 (물론 엑셀로 그래프를 구현할 수 있지만요!) 엑셀/시트를 raw data로 그래프를 그려 PPT에 얹으면 보기는 좋아지만 수작업이 필요하다는 것이 단점입니다.

특히 마케터들은 다수의 광고 매체와 MMP, 내부 DB의 데이터를 함께 봐야하므로 아무리 pivot을 돌린다고 해도 재가공해야하는 rawdata가 꽤나 많고 일간/주간 성과를 정리하는 것이 결국 시간을 왕창 잡아먹는 업무가 되죠.

엑셀/스프레드 시트 피봇 테이블 예시
돌려 돌려 pivot table~!~!~!

그래서 태블로로 대시보드를 구축합니다.

결국 대시보드의 가장 좋은 점은 '자동화' 입니다. 직접 다운로드 받던 데이터들은 API로 호출해서 받아내고, 직접 정제하던 데이터들 또한 미리 정의해둔 데이터 스키마에 의해 분류되어 적재됩니다. 그래프, 필터, 전일/전주/전월 추이 등 형식을 미리 정해두면 데이터가 자동 업데이트되며 값은 채워집니다.

Marketing Dashboard 예시
Data pipeline 예시

Marketing Dashboard 예시
Marketing Dashboard 예시

03. 대시보드를 구축하는 4단계

태블로 대시보드를 제작하기 위해는 4단계의 프로세스가 필요합니다.

환경 점검 > 데이터 수집 > 데이터 저장 > 데이터 시각화인데요.

자세한 내용은 다음 번 글에서 다뤄보도록 하겠습니다!

대시보드를 구축하는 4단계
태블로 대시보드 구축을 위한 4단계

원본 포스팅 링크

태블로 대시보드, 왜 구축하는 걸까?

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이벤트 택소노미 완벽 설계하기(2) (ft.네이버 시리즈)

May 31, 2024

이벤트 택소노미 초기 설계 시, 어디에서부터, 무엇을, 어떻게 시작해야 할지 막막한 어려움을 조금이나마 해소해 드리고자, 밀리의 서재 · 버거킹 · 무신사 · 한샘 · 웍스아웃 · 발란 · KFC · 두나무 · 오늘의 집 등의 고객사들과 실제 프로젝트를 진행하며 얻은 인사이트를 공유드립니다.

2편에서는 <비용 최적화된 이벤트 택소노미를 설계하는 방법>을 상세히 다룹니다.

*보안상의 이유로 자료는 <네이버 시리즈>로 대체하였으며, 실제 데이터와는 무관한 자료임을 참고 부탁드립니다.

지난 글에서는 앞선 세 가지 단계를 통해 이벤트 택소노미의 정의와 설계 전 필독 유의사항을 살펴보았습니다.

이벤트 택소노미의 정의와 설계 전 필독 유의사항

본 글에서는 비용 최적화된 이벤트 택소노미를 설계하는 방법과 담당자 간 커뮤니케이션 단계를 다룰 예정입니다. 이벤트와 프로퍼티를 설계하는 단계부터는 단순히 내용과 방법을 나열하기보다, 실제 설계 사례를 중심으로 풀어보려 합니다.

비용 최적화된 이벤트 택소노미를 설계하는 방법과 담당자 간 커뮤니케이션 단계

비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기

"이벤트 택소노미 설계 전 반드시 고려해야 할 필수 요소, 네이밍 컨벤션"
"1-2-3 퍼널에서 2 퍼널이 필요한가? Critical Path에 따른 필수 이벤트 설계하기"
"View 이벤트와 Click 이벤트를 동시에 추적해야 하는 경우"
"'구매(purchase)' 이벤트가 '무료'와 '유료'로 나뉘는 경우"
"개발자가 한 번에 알아보는 '이벤트 택소노미 시트'"
"전략에 녹일 수 없는 방대한 데이터는 묶음 처리"

4. 이벤트 & 프로퍼티 설계

많은 분들이 이벤트를 설계하고 난 다음 프로퍼티를 설계하는 순서로 이해하고 계시지만, 실제로 이벤트와 프로퍼티를 동시에 고려해야 하는 경우가 많습니다. 그러므로 본 글에서는 이벤트와 프로퍼티를 구분하지 않고 실제 현업에서 발생할 만한 택소노미 설계상 주요 이슈를 주제화하여 소개합니다.

이벤트 택소노미 설계 전 반드시 고려해야 할 필수 요소, 네이밍 컨벤션
네이밍 컨벤션(Naming Convention)이란? 하나 이상의 영어 단어로 구성된 식별자를 만들 때 가독성이 좋도록 한눈에 구분하기 위해 규정한 명명 규칙
이벤트 택소노미 설계 전 반드시 고려해야 할 필수 요소, 네이밍 컨벤션

이벤트 택소노미 설계 시 네이밍 컨벤셔닝은 선택이 아닌 필수입니다. 이벤트와 각 프로퍼티를 정의할 때는 명확하고 일관된 명명법을 사용해야 하며, 사용자 행동을 명확하고 구체적으로 표현해야 합니다. '어느 누가 보아도 유추할 수 있는' 규칙을 지정해야 추후 개발과 분석에 혼동이 없습니다. 네이밍 컨벤션의 정의와 종류를 참고하여 담당자 간 규칙을 합의할 수 있습니다. 다양한 방법이 있지만 저는 주로 스네이크 표기법을 통해 소문자와 언더바(_)를 조합하여 이벤트와 프로퍼티명을 정의합니다.

네이버 시리즈의 네이밍 컨벤션 적용 전후 비교 이미지

좌측의 네이밍 컨벤션을 적용하지 않은 경우 'first_login'이 '로그인 페이지 조회'인지, 페이지 내의 '로그인 버튼 클릭'인지 구별이 어렵습니다. 반면 우측의 네이밍 컨벤션을 적용한 경우 가장 앞단에 행동 조건(trigger)과 이벤트명, 그리고 추가 정보까지 규칙적으로 정의되어 있어 비교적 구별하기가 수월합니다.

** 스크롤 내리기 전 준비사항 **

본격적인 설계 과정을 정독하기 전 아래의 '구매 퍼널'에 본인만의 네이밍 컨벤션을 적용한 이벤트와 각 프로퍼티를 직접 정의해 보시길 바랍니다.

네이버 시리즈 구매 퍼널 예시
*네이버 시리즈 구매 퍼널 예시

ㅤ이벤트 택소노미를 설계하는 과정에서 중요한 것은 '생각하는 방법''반복된 경험'입니다. 다양한 설계 방안들을 반복하여 구상하다 보면 향후 좋은 방안들만 솎아낼 수 있는 경험치가 쌓여 나만의 노하우를 형성할 수 있습니다. 이미 설계된 택소노미를 먼저 접하게 되면 추후 스스로 생각을 떠올리기가 어렵습니다. 누군가의 '완성된 결과물' 보다, '완성하는 과정'을 함께하셨으면 합니다.

끊임없이 질문하고 끊임없이 생각하며 끊임없는 연결 고리를 찾아야 합니다.
- 어떻게 해야 분석에 특화된 택소노미를 설계할 수 있을까?
- 어떻게 해야 개발 편의적인 택소노미를 설계할 수 있을까?
- 어떻게 해야 지속적이고 확장 가능한 택소노미를 설계할 수 있을까?
- 어떻게 해야 모든 요구사항을 충족하되 깔끔한 택소노미를 설계할 수 있을까?
- 각 주요 퍼널들을 어떻게 분류하고 조합해야 비즈니스 KPI에 적합한 택소노미를 설계할 수 있을까?

1-2-3 퍼널에서 2 퍼널이 필요한가? Critical Path에 따른 필수 이벤트 설계하기

ㅤ네이밍 컨벤션을 정의하고 나면 전체 이벤트와 프로퍼티들을 설계해야 합니다. 이전에 정의했던 주요 이벤트를 기반으로 사용자의 여정을 그려봅니다. 이때 모든 이벤트는 중대한 경로(critical path)로 설계되어야 합니다. 즉 최종 전환 이벤트에 도달하는 퍼널이 반드시 필요한 이벤트로만 구성되어야 함을 의미합니다. 택소노미가 복잡해질수록 가독성이 떨어지고 이에 따라 보완 및 개선 작업이 까다로워질 수 있기 때문에 카테고리를 적절히 분류하는 것이 좋습니다. 아래 이미지는 '결제 완료' 카테고리를 기준으로 사용자가 자사 홈페이지에 진입하는 시점부터 결제를 완료하는 시점까지의 퍼널을 그린 예시입니다.

네이버 시리즈 구매 퍼널 간소화 전
*간소화 전


ㅤ 위 간소화 전 퍼널을 살펴보면 메인 페이지 내에 도서 상세 페이지까지 진입할 수 있는 경로가 다양합니다. 메인 페이지에서 개별 도서를 클릭하여 도서 상세 페이지로 곧바로 이동할 수도 있고, 'ㅇㅇ님이 좋아할 만한 작품', 혹은 '이번주 베스트셀러'와 같은 특정 카테고리 경로를 거친 후에 상세 페이지로 이동할 수도 있습니다. 그러나 이처럼 다양한 경우의 수를 각각의 이벤트로 설계하게 되면 효율성이 떨어지게 됩니다. 사용자가 메인 홈페이지에서 곧바로 개별 도서 클릭 시 'click_item_list'와 'click_item'의 클릭 이벤트가 동시 발생하게 되며, 이때 ‘click_item_list' 이벤트는 'null' 값으로만 채워지기 때문입니다.

ㅤ또한 도서 클릭 시 'click_item'과 'view_item'이 동시 발생하는 것을 볼 수 있는데, 마케터가 클릭 관련 성과를 분석하고자 하는 특정 페이지가 도서의 상세 페이지라면 그 외 페이지, 즉 메인 홈페이지에서 모든 클릭을 추적할 필요는 없습니다. 만일 모든 페이지의 이벤트를 조회와 클릭 이벤트로 동시 설계한다면 이벤트 발생 시마다 유사 이벤트가 중복 발생하므로 이 또한 매우 비효율적이게 됩니다. 모든 경로를 이벤트로 설계하기보다 프로퍼티를 이용하여 경로를 간소화하는 것이 비교적 효율적입니다. 아래 이미지는 '도서 카테고리(item_list)'와 '개별 도서(item)' 프로퍼티를 구분하여 이벤트를 간소화한 예시입니다.

네이버 시리즈 구매 퍼널 간소화 후
*간소화 후

위 간소화된 퍼널을 기반으로, '메인 홈페이지' 진입 > '베스트랭킹' 카테고리 클릭 > '특정 상품' 클릭의 상황을 가정한다면, 아래 이미지와 같이 'click_item_list', 'click_item' 이벤트 없이도 프로퍼티를 통해 중간 경로값을 얻을 수 있습니다.

필수 이벤트가 설계된 네이버 시리즈 구매 퍼널

View와 Click 이벤트가 동시에 추적해야 하는 경우

특정 프로모션 페이지 내에 '신작 첫 화 무료보기' 혹은 유료 광고의 '더 알아보기 버튼 클릭' 등 다양한 유입이 있을 수 있습니다. 이러한 경우 페이지 상의 유입 경로를 분석해야 하기 때문에 '조회'를 기준으로 추적합니다. 한편 클릭 혹은 스크롤 뎁스와 같이 특정 페이지에 한정하여 분석이 필요한 경우에는 페이지 내의 ‘액션‘을 기준으로 추적합니다.


View와 Click 이벤트가 동시에 추적해야 하는 경우 설명 이미지

ㅤ 네이버 시리즈의 도서 상세 페이지의 경우 view와 click이 동시에 필요합니다. 예를 들어 특정 도서의 상세 페이지 내에 '무료로 첫화보기' 혹은 '다음화 이어보기' 등의 버튼과 같이 결정적인 클릭 요소가 있는 동시에 신작 홍보 이벤트나 기간 한정 프로모션을 통한 유입 경로가 다양할 수 있습니다. 이러한 경우가 '조회'와 '클릭'을 동시 추적해야 하는 경우라고 볼 수 있습니다.

'구매(purchase)' 이벤트가 '무료'와 '유료'로 나뉘는 경우

ㅤ 지금까지 도서의 상세 페이지로 진입하여 충전과 구매가 이루어지는 단일 퍼널에 대해 살펴보았습니다. 그러나 일반적으로 단일 퍼널만으로 구성되는 경우는 드물며, 전환의 기준 또한 다양합니다. 도서 플랫폼의 경우 1화, 2화, 3화, ...로 이어지는 연재본이 있는 반면, 연재본의 묶음 단위인 단행본이 있습니다. 각각의 도서 유형 모두 '무료(혹은 미리보기)'의 개념이 있으며, 마케터는 무료와 유료 구매의 모든 경우를 분석하길 희망한다고 가정합니다. 이때 매우 다양한 경우의 수를 고려해 볼 수 있습니다.

  • 무료 회차를 열람하는 경우
  • 유료 회차를 열람하는 경우
  • 무료 회차를 열람한 후 유료 회차로 넘어가는 경우
  • 유료 회차를 열람한 후 상세 페이지에서 이전 페이지로 넘어가는 경우
  • 유료 회차를 열람한 후 상세 페이지에서 다음 페이지로 넘어가는 경우
  • 무료 회차를 열람한 후 다시 다른 무료 회차를 열람하는 경우

아래는 특정 도서의 상세 페이지에서 '무료' 전환과 '유료' 전환을 프로퍼티로 나눈 예시입니다. 사용자가 'click_episode'를 발생시킬 시 'item_preview'가 True(무료 회차)인 경우 즉시 도서 열람 페이지로, False(유료 회차)인 경우 구매 결정(click_purchase) 페이지로 이동하게 됩니다. 단, 유료 회차이지만 해당 회차를 이미 구매한 경우 무료 회차와 동일하게 즉시 열람 페이지로 이동합니다.

'구매(purchase)' 이벤트가 '무료'와 '유료'로 나뉘는 경우 설명 이미지

이처럼 프로퍼티를 잘 활용하면 택소노미의 설계를 간소화할 수 있습니다.

프로퍼티를 잘 적용시킨 네이버 시리즈의 택소노미 설계 로드맵

개발자가 한 번에 알아보는 '이벤트 택소노미 시트'

ㅤ마케터와 마찬가지로 개발자 역시 마케터와 설계자의 관점을 알지 못하기 때문에 개발자 편의적인 택소노미(Dev. Sheet)를 별도로 작성하여 전달하여야 하며, 이러한 세부 자료를 전달함과 동시에 충분한 구두 설명이 뒷받침되어야 합니다. 네이버 시리즈 웹/앱 내에서 사용자가 상호작용을 일으키면 개발자는 설계자가 요청한 정보(미리 정의해 둔 이벤트나 프로퍼티)들을 데이터 레이어 형태로 푸시해 줍니다. 그러면 우리는 디버깅을 통해 요청한 데이터가 올바르게 푸시되는지 실시간 로그로 확인할 수 있습니다. 데이터 레이어란 웹사이트에서 정보를 담고 있는 자바스크립트 배열입니다. 쉽게 말해, '데이터 송수신을 하기 위한 매개체'로, 백단에서 특정 이벤트 데이터를 푸시(push)하면 디버깅 시 프론트에서 확인 가능한 형태로 전달받는 식입니다. 일반적으로 속성(key)과 속성값(value)이 아래와 같은 형태로 구성되어 전달됩니다.

*빠른 이해를 돕기 위해 최소한의 단계로 표현한 점 참고 부탁드립니다.
이벤트 전송 과정의 예시
*이벤트 전송 과정의 예시
파이어베이스의 디버깅 예시
*파이어베이스의 디버깅 예시

이때, 클릭(click) 또는 조회(page_view)와 같은 일반적인 이벤트 외에 모든 In-web/app 이벤트의 하위 속성으로 호출되는 사용자 속성(user property)이나, 특정 데이터 타입(data type), 혹은 자료 구조(data structure hierarchy)가 통일되지 않고 다양할 경우 택소노미 설계 시 별도로  명시해 주는 것이 좋습니다.

(e.g. value 외 array 혹은 float 등 다양한 형태의 프로퍼티가 존재하는 경우)
프로퍼티 정보 입력 예시
*프로퍼티 정보 입력 예시

ㅤ 이전 글에서 언급했듯 이벤트 택소노미를 설계할 때는 마케팅 관점과 개발 관점을 별도로 이해하고 적용해야 합니다. 예를 들어, 마케터에게는 유저 플로우를 이해하는 데 초점을 맞춘 시각화된 자료(피그마 등)를 제공하되, 개발자에게는 데이터 로그를 이해하는 데 도움될 만한 정리된 자료를 제공합니다. 이때 시트의 유형은 이벤트 프로퍼티(Event Property)와 유저 프로퍼티(User Property) 두 가지로 분류됩니다.

Event Property란? 이벤트가 수집되는 시점의 이벤트에 대한 자세한 속성 정보
User Property란? 유저의 속성 정보로 서비스를 사용하는 각 개인의 특성을 반영하여 보다 세분화된 수준에서 유저 분석에 도움을 주는 정보
e.g.  "'2024-01-01' 일자에 '홍길동' 사용자가 '회원가입'을 완료했습니다."
- Event: '회원가입'
- Event Property: '2024-01-01'
- User Property: '홍길동'
개발팀 전달용 택소노미 시트(Event Property)
*개발팀 전달용 택소노미 시트(Event Property)
개발팀 전달용 택소노미 시트(User Property)
*개발팀 전달용 택소노미 시트(User Property)

각 시트 내에는 아래와 같은 항목들이 포함됩니다. 필수 항목은 아니며, 자사의 서비스 특성을 고려하여 필요한 항목으로 구성할 수 있습니다.

[Columns of Event Propery Sheet]

  • No: 행 번호
  • Label: 이벤트 카테고리
  • Event Name: 이벤트 이름
  • Trigger: 이벤트 조건(행동 조건)
  • Required: 필수 개발 여부
  • Importance: 우선 순위(중요도)
  • GA4 Event: GA4 전자상거래 이벤트
  • Event Property: 이벤트 프로퍼티 이름
  • Description: 프로퍼티 설명
  • Data Type: 데이터 유형
  • Value Type: 데이터 형태
  • Value Example: 데이터 예시
  • Analysis: 분석 방안
  • Note: 비고(기타 특이사항)

[Columns of User Propery Sheet]

  • No: 행 번호
  • Event Property: 이벤트 프로퍼티 이름
  • Value Type: 데이터 형태
  • Value Example: 데이터 예시
  • Analysis: 분석 방안
  • Note: 비고(기타 특이사항)

*제가 사용했던 택소노미 템플릿 양식은 아래 링크를 통해 다운받으실 수 있습니다. 이외에도 웹사이트 내에 다양한 템플릿이 존재하니 용도에 맞는 템플릿을 적절히 커스텀하여 사용하시길 바랍니다.

▶︎ Event Taxonomy Template (soyun)

ㅤ개발 지식이 부족하더라도, GA4 기반의 이벤트와 파라미터를 잘 정리해 놓은 자료를 참고하여 약간의 시간만 투자하면 주니어 마케터(혹은 엔지니어 등) 분들께서도 충분히 이와 같은 설계가 가능합니다. 또한 GA를 이용하는 경우가 아니라 하더라도 보편적으로 쓰이는 이벤트와 프로퍼티 (해당 페이지에서는 파라미터로 구분됩니다)의 예시를 살펴볼 수 있습니다.

전략에 녹일 수 없는 방대한 데이터는 묶음 처리

ㅤ택소노미 설계에 참여하는 담당자가 마케터와 개발자, 그리고 설계자 외에도 기획자나 상품 개발팀이 참여한다면 택소노미의 방향성이 현재와는 완전히 달라질 수 있습니다. 마케터가 아닌 기획자나 MD의 입장에서는 UI/UX상의 노출이나 클릭과 같은 단순 행동 추적을 넘어 특정 회차의 반응 정도가 중요할 수 있습니다. 그러나 연재본의 모든 회차를 추적하기란 비용상의 어려움이 있습니다. 아래 이미지와 같이 결정적인 지표의 경우 하나의 페이지를 추적하기 위한 다양한 프로퍼티가 존재하는데, 100화가 넘는 연재본이 무수히 존재하기 때문에 회차를 기준으로 실시간 추적하는 경우 서버 과부하로 비용이 과다하게 발생하여 관리상의 어려움이 있을 수 있습니다.

전략에 녹일 수 없는 방대한 데이터는 묶음 처리한 예시 이미지

위 예시에서 수시로 발생하는 이벤트 중 'click_charge_cookie_tried'와 'charge_cookie_completed'와 같이 프로퍼티 데이터의 양이 상당한 경우를 예로 들 수 있습니다. 퍼널을 간소화하거나 프로퍼티를 줄일 수도 없는 상황이라면 최소한 이벤트 발생 횟수를 감소시키는 방안이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 연재본을 10화씩 그룹으로 묶어 이벤트 발생횟수를 단축시킴으로써 서버상의 관리가 비교적 원활하게 이루어질 수 있도록 강제하는 방법이 있습니다.

e.g.) 변경 전 택소노미

- 연재 1회차당 1번 기록하는 경우

  • 연재본 100화의 이벤트 발생 수: 100회
  • 연재본 100화의 프로퍼티 적재 수: 150회
  • 연재 100화분의 총 데이터 적재 수: 250회

e.g.) 변경 후 택소노미

- 연재 10회차당 1번 기록하는 경우

  • 연재본 100화분의 이벤트 발생 수: 10회
  • 연재본 100화분의 프로퍼티 적재 수: 15회
  • 연재 100화분의 총 데이터 적재 수: 25회

5. 마케터 협의

ㅤ택소노미를 지속 수정 및 개선하기 위해 마케터와 정기적인 미팅을 진행합니다. 택소노미상의 모든 이벤트를 실제로 조합하고 분석하며 직접적으로 개입하는 당사자이자 결정권자이기 때문에, 설계의 전/중/후 모든 단계에서 끊임없는 QnA를 진행하게 됩니다. 설계 전 초기에 진행한 사전 인터뷰를 통해 이미 많은 정보를 얻었다고 생각할 수 있지만 더는 구체적일 수 없을 정도로 자세한 정보를 얻어야 합니다. 마케터의 관점을 정확히 파악해야 설계상의 번거로운 수정 작업을 최소화할 수 있습니다. 앞서 언급했듯 담당자 간 의견 차이는 매우 주관적이므로 지속적인 꼬리 질문을 통해 애매한 기준을 제거하는 것이 최선의 방법입니다.

ㅤ한 가지 좋은 예로, 담당자에게 Daily Check List를 실시간으로 공유하는 방법이 있습니다. 클라이언트 측에서는 택소노미상의 진행 상황과 상세 내용을 실시간으로 확인할 수 있고, 설계자 입장에서는 커뮤니케이션에 소요되는 시간을 절약할 수 있어 효율적입니다.

이벤트 택소노미 데일리 체크리스트
*Daily Check List

6. 개발자 협의

ㅤ1차 설계안에 대한 협의가 완료되었다면 백엔드에서 데이터 작업을 해 줄 개발팀과 협의를 해야 합니다. 이때 1차 설계안은 '대략적으로 설계'하여 이후 개발팀과의 미팅을 통해 택소노미를 구체화하는 것이 좋습니다. 개발자와의 협의 없이 마케터의 모든 요구사항을 즉시 반영하기 위해 한 번에 많은 에너지를 쏟게 되면, 이후 택소노미를 전면 수정하는 참사가 일어날 수 있기 때문입니다.

ㅤ 서비스마다 사용하는 분석 도구(analytics tool)와 데이터 구조가 저마다 상이하기 때문에 이를 먼저 파악해야 합니다. 일반적으로 타사(구글 애널리틱스, MMP 등) 애널리틱스를 사용하거나, 자사 자체 구축 애널리틱스를 사용하는 경우로 나뉘는데, 두 가지를 병용하는 경우도 다분합니다. 예를 들어, 자사 애널리틱스의 로그 이용 시 경로 추적에 한계가 있기 때문에 이에 최적화되어 있는 GA4와 병용하는 경우를 흔히 볼 수 있습니다. *GA4와 GTM을 사용한다면 [구글 애널리틱스] 데이터 레이어 (Data Layer) 총 정리 (1) 내용을 참고 바랍니다.

자사 자체 애널리틱스의 경우에는 개발상에 제약이 거의 없기 때문에 내부 개발 리소스만 충분하다면 설계와 분석이 매우 수월합니다. 단, 개발자에게 보다 명료한 자료를 제공해야 개발자와의 커뮤니케이션 오류를 최소화할 수 있습니다.

[택소노미 설계 시 사용 플랫폼]

다음 글에서는 QA를 통해 발생 가능한 개발상의 이슈와 이를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 공유드릴 예정입니다.

원본 포스팅 링크

https://brunch.co.kr/@soxxun/8

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GROWTH

이벤트 택소노미 완벽 설계하기(1) (ft.네이버 시리즈)

May 30, 2024

이벤트 택소노미 초기 설계 시, 어디에서부터, 무엇을, 어떻게 시작해야 할지 막막한 어려움을 조금이나마 해소해 드리고자, 밀리의 서재 · 버거킹 · 무신사 · 한샘 · 웍스아웃 · 발란 · KFC · 두나무 · 오늘의 집 등의 고객사들과 실제 프로젝트를 진행하며 얻은 인사이트를 공유드리게 되었습니다.

본 1편에서는 <이벤트 택소노미의 정의와 설계 전 필독 유의사항>에 대해 다룹니다.

*보안상의 이유로 자료는 <네이버 시리즈>로 대체하였으며, 실제 데이터와는 무관한 자료임을 참고 부탁드립니다.

이벤트 택소노미란?

ㅤ이벤트 택소노미는 크게 '이벤트 유형(Event Category)', '이벤트(Event)', '이벤트 속성(Property)'의 세 가지 항목으로 구성됩니다. '이벤트 카테고리'는 유저의 최종 행동 목적이며, '이벤트'는 이러한 목적을 달성하기 위한 주요 액션들의 묶음입니다. 그리고 각 이벤트 내에는 이벤트 발생 시 ‘추가적으로 수집하고 싶은 정보‘의 '속성'들로 구성됩니다. 이러한 이벤트와 프로퍼티를 특정 규칙에 따라 분류한 데이터 분류 체계를 ‘택소노미(Taxonomy)'라고 부릅니다. 즉, ‘이벤트 택소노미 설계'한다는 것은 자사 서비스 분석에 필요한 이벤트를 식별하고, 이벤트별로 어떤 속성이 들어가야 하는지 고민하여 데이터를 설계하는 작업을 의미합니다. 이를 통해 우리는 사용자의 행동 패턴을 이해하고, 그에 따른 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

이벤트 카테고리 분류 예시

  • 이벤트 유형(Event Category)
'이벤트 카테고리'란 이벤트의 유형을 정하기 위한 단위로, 유사한 이벤트를 하나로 묶어 관리할 때 유용한 요소입니다.
'이벤트 카테고리'는 주로 최종 전환 이벤트로 정의되어 전환까지의 하나의 퍼널을 총칭합니다.
예를 들어 이벤트 카테고리가 ‘회원가입’인 경우, 이벤트 카테고리 내에는 홈페이지에 접속하여 특정 서비스를 이용하고자 회원가입 버튼을 클릭하여 회원가입 완료 페이지까지 이어지는 퍼널이 포함됩니다.
즉 ’이벤트 카테고리‘ = ‘최종 전환 이벤트의 퍼널’이라고 생각하시면 이해가 수월합니다.
  • 이벤트(Event)
‘이벤트’란 사용자가 프로덕트를 사용하는 과정에서의 행동이나 그 결과로 발생하는 사건을 가리킵니다.
예를 들어, '로그인 버튼 클릭', ‘관심상품 추가', ‘장바구니 담기', ‘구매 완료' 등과 같은 일련의 사용자 행동이 이에 해당하며, 그 외에 ‘주문서 로딩 시간’, ‘서버 API 처리 시간’ 등도 이벤트로 볼 수 있습니다.
  • 속성(Property)
프로퍼티란, 웹 문서의 동적인 객체 속성을 의미합니다.
쉽게 말해, 사용자나 이벤트가 가진 동적인 특성을 의미하며 사용자 행동에 대한 세부 분석을 위해 이벤트와 함께 수집됩니다.
예를 들어, '회원가입일자', '회원가입 방법', '회원가입 페이지 유입 경로' 등의 속성값이 이에 해당합니다.
  • 이벤트(Event) vs. 속성(Property)
아래의 그림은 오프라인에서 우리의 행동을 온라인에서 발생하는 이벤트로 전환하여 표현했을 때 어떻게 정리할 수 있는지 보여주는 표입니다. 이를 통해 우리는 이벤트와 속성 간의 차이를 확인할 수 있습니다.

이벤트(Event) vs. 속성(Property)

이벤트 택소노미 구축 프로세스 개요

이벤트 택소노미 구축 프로세스 개요

1. 택소노미의 목적 및 방향성 수립

이벤트 택소노미를 설계하기 위해서는 먼저 이벤트의 목적과 방향성을 분명히 해야 합니다. 단순히 데이터 분석을 위해 택소노미를 설계한다는 것보다는 보다 명확하고 구체적인 목적이어야 합니다.

2. 주요 지표(이벤트 카테고리) 설정

다음으로 첫 미팅 시 담당자와 진행될 질의사항을 사전에 작성하여 공유합니다. 첫 협업인 만큼 질문자의 의도가 명확히 전달되지 않거나 답변자의 답변 내용이 충분히 공유되기 어려울 수 있습니다.

3. 사용자 여정(User flow) 스케치

서비스의 주요 지표를 설정하고 나면 주요 지표로 도달하기까지의 대략적인 유저 플로우를 그립니다. 실제 사용자 입장으로 퍼널에 진입하여 최종 전환까지의 최소한의 경로를 그립니다.
사용자 여정(User flow) 스케치

4. 이벤트 & 프로퍼티 설계

유입부터 최종 전환까지 이어지는 단일 퍼널을 그렸다면, 각 단계별로 노드를 추가해 줍니다. 특히 반드시 선택해야 하는 옵션이 있는 단계일 경우 필수로 추가해 주어야 퍼널상의 누락을 방지할 수 있습니다.
이벤트 & 프로퍼티 설계

5. 마케터 협의

5-6번 프로세스의 경우 수차례 반복될 수 있습니다. 모든 담당자들과의 합의점이 반영된 택소노미를 설계하기까지란 많은 소통과 협의가 필요한 데다, 마케터의 요구사항을 운 좋게 완벽히 반영했다고 하더라도 기능상 점검과 동작 검증이 불가피하기 때문입니다.

6. 개발자 협의

마케터와 협의 하에 설계된 1차 택소노미를 바탕으로 개발자와 검토하는 단계입니다. 개발자에게 택소노미의 전반적인 프로세스를 설명하면 개발자는 애널리틱스를 토대로 구현 가능성을 판단합니다. 일반적으로 마케터와 함께 미팅에 참석해 개발상의 이슈를 파악하고 개선점을 논의합니다.

7. QA 테스트

QA 테스트는 서비스 론칭 전 전반적인 개발 프로세스를 점검하고 개발상의 이슈를 조기 발견하여 조치하는 단계로, 담당자와 최종 협의된 논리적 설계에 따라 데이터 로그가 올바르게 적재되는지 확인합니다. 이 단계에서 잔존된 오류 및 결함을 발견하게 되거나, 더욱 효율적인 방안을 제안할 수도 있기 때문에 놓치는 부분이 없는지 특히 유의하여야 서비스 론칭 이후의 이슈를 최소화할 수 있습니다.

*QA(Quality Assurance)란?
사전적 의미로 '품질보증'을 의미하며, 일정 기간을 두고 프로덕트의 기능 검증 및 품질 테스트를 의미합니다. 단순한 기능 동작 통합 테스트뿐만 아니라 프로덕트의 시작과 마무리까지 모든 과정을 함께 기획하고 품질을 저하시키는 결함 요소들을 찾아 전체적인 품질을 향상하는 데 주목적이 있습니다

8. 최종 수정

모든 설계 과정과 QA까지 마무리되었다면, 전반적으로 개선해야 할 작업이 있을지 최종적으로 점검합니다. 이후 광고를 운영할 수도 있고 신규 기능을 출시할 수도 있으며, 신규 서비스가 론칭할 수도 있습니다. 최종 수정을 마친 후의 액션에 따라 위 단계를 반복하거나 건너뛸 수도 있습니다.‍

본 글에서는 1번(이벤트 택소노미의 목적 및 방향성 수립)부터 3번(사용자 여정(User flow) 스케치)까지의 프로세스를 다룹니다.

4번(이벤트&프로퍼티 설계)부터의 프로세스가 궁금하시다면 아래 다음 글을 참고해 주세요.

▶︎ 다음 글 : 비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기

이벤트 택소노미 설계 전 필독 유의사항

1. 이벤트 택소노미의 목적 및 방향성 수립

ㅤ사실 이벤트 택소노미는 본격적으로 설계하는 당시보다, 설계하기 전 목적과 방향성을 분명히 하는 데 더 중점을 두어야 합니다. 목적과 방향성이 불분명한 상태로 설계를 시작하면 추후 수정이 잦아지고 설계가 복잡해지면서 혼동이 잦을 수 있기 때문입니다. 또한 복잡해진 설계를 해결하기 위해 수정을 지속 거치다 보면 택소노미 자체에 의미를 두게 되면서 정작 본연의 목적이 흐려질 수도 있습니다. 이벤트 택소노미는 데이터 분석을 위한 하나의 도구일 뿐이며, 택소노미를 설계하는 것 자체가 목적이 되어서는 안 됩니다. 마케팅 관점에서 분석이 용이해야 하고, 개발 관점에서 구현이 가능해야 하는 점을 기억해야 합니다.

마케팅 관점
*편의상 '마케팅'으로 총칭했으나, 실제로는 다양한 영역이 있을 수 있습니다. (e.g. 기획, 분석, 상품 개발 등)
마케터는 엔지니어가 택소노미를 설계하기 위해 필요한 정보가 무엇인지 알 수 없습니다.엔지니어 역시 마케터가 광고 운영 성과를 개선하기 위해 필요한 분석 항목이 무엇인지 알 수 없습니다.

ㅤ그러므로 최종 대시보드에서 데이터를 마주하게 될 관련 담당자들과 충분한 논의가 이루어져야 합니다. 네이버 시리즈의 경우 사용자가 회원가입 → 쿠키 충전 도서 구매 → 도서 열람의 퍼널이 매끄럽게 이어지도록 하는 것이 최종 목표라고 가정합니다. 여기에서 주요 이벤트는 각각 sign_up, charge_cookie, purchase_completed, view_episode가 될 수 있습니다. 이를 파악하기 위해서는 먼저 서비스에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 핵심은 양 당사자(사용자와 플랫폼)의 입장을 모두 고려하여 서비스를 이해해야 한다는 점입니다.

첫 미팅 전 웹사이트를 점검하며 어떤 애널리틱스를 사용하고 있는지 확인하고 해당 애널리틱스 구조에 맞게 주요 지표들을 스케치해야 합니다.

ㅤ통상적으로 '구매(purchase)'하는 행위를 최종 전환 기준으로 보기 마련이지만, 전환의 기준은 서비스마다 천차만별입니다. 네이버 시리즈의 경우 실제로 카드에서 결제 내역이 기록되는 시점은 도서를 구매하기 위해 쿠키를 '충전(charge_cookie)'하는 시점이기 때문에 설계자 입장에서는 '결제'를 중점으로 퍼널을 설계할 가능성이 다분합니다. 그러나 마케터 입장에서는 도서 플랫폼 특성상 충전을 하더라도 실제로 도서를 소비하는 행위, 즉 도서를 '구매'하고 '열람'하지 않는다면 의미가 없을 수 있습니다.

설계자 관점의 최종 퍼널 )
네이버 시리즈 퍼널

마케터 관점의 최종 퍼널 )
네이버 시리즈 이벤트 프로퍼티 설계 예시

ㅤ네이버 시리즈의 경우 ‘쿠키 충전, ‘도서 결제’ 후에도 실제로 전자책을 읽는 ‘소비’의 기준까지 있기 때문에 설계자는 어느 지점이 최종 전환의 기준인지, 2개 이상의 전환 기준이 있다면 우선순위는 어떻게 되는지 파악해야 합니다. 예를 들어, 네이버 시리즈의 사용자 입장에서는 '구매 완료(purchase_completed)' 이벤트가 중요할 수 있습니다. 결제가 완료되고 다운로드를 완료한 시점부터 서비스를 이용하고 있다는 인지를 하기 때문입니다. 반면 플랫폼 입장에서는 '도서 열람(view_episode)' 이벤트가 중요할 수 있습니다. 구매(purchase_completed)를 하더라도 실제로 상품(도서)을 소비(열람) 하지 않으면 ‘도서를 읽은 사람’이 아니라 단순히 ‘도서를 구매만 한 사람’이기 때문입니다. 그러나 이 두 경우 모두 동일하게 최종 구매 완료(purchase_completed) 이벤트로 카운트되기 때문에 플랫폼 입장에서는 purchase_completed 뿐만 아니라, 실제로 도서를 열람하는 view_episode까지의 퍼널이 필요합니다.

*도서 구독 플랫폼의 경우 도서를‘대여(혹은 소장)’하는 특정 횟수를 기준으로 출판사와 일정 비율 배분하여 정산하는 수익 구조라 다소 복잡한 부분이 있습니다. 만약 도서를 15회 대여 시 네이버 시리즈 측에서 80%의 수익을 창출할 수 있는 구조라고 가정했을 때, 충전을 하더라도 실제로 도서를 구매하고 열람하지 않으면 출판사 측과의 정산 기준을 충족하지 않기 때문에 충전 자체만으로는 의미가 없게 됩니다. 또한 구매 횟수를 기준으로 카운트되기 때문에, 한 사용자가 각종 도서를 15회 다운로드 하더라도 실제로 열람하지 않으면 출판사(혹은 작가) 입장에서의 판매 관점에서는 이 역시 의미가 없습니다.

ㅤ이렇듯 데이터를 바라보는 관점은 직무에 따라, 혹은 서비스 행태에 따라 모두 상이합니다. 따라서 가급적 제품이나 서비스에 대한 이해가 최우선 되어야 하고, 꼬리 질문을 통해 담당자 측으로부터 분석하고자 하는 지표에 대한 정보를 이끌어내어 이러한 간극을 좁혀나가는 것이 중요합니다.

개발 관점

ㅤ마케터와 충분한 논의가 되었다면 개발 관점에서는 실제로 추적 가능한 데이터인지, 혹은 표현 가능한 데이터 형태인지를 판단해야 합니다. (*개발 관점에서의 택소노미 설계 방안은 다음 글에서 상세히 다룰 예정입니다) 만일 마케터의 관점만을 중점으로 택소노미를 설계한다면 추후 설계안 전체를 뒤엎어야 할 수도 있습니다.

- 마케터: "A 데이터와 B 데이터가 필요합니다."

- 엔지니어: "A, B 데이터 기반으로 택소노미 설계 완료되었습니다."

- 개발자: "택소노미상의 로직은 구현이 불가합니다."

이례적인 경우이긴 하나, 위와 같은 상황이 닥치면 완전히 다른 형태의 택소노미를 처음부터 다시 설계해야 할 수도 있습니다. 따라서 택소노미를 설계하기 전 어떠한 분석 툴을 사용하고 있으며, 어떠한 지표들을 추적할 수 있는지에 대한 개발팀과의 커뮤니케이션 역시 매우 중요합니다.

2. 주요 지표(이벤트 카테고리) 설정

ㅤ이벤트 카테고리를 설정하기 위해 서비스의 유저 플로우를 상상하며 아이데이션을 진행합니다. 서비스에 대한 시장 조사를 통해 이용자의 특성을 고려하여 실제 사용자 관점에서 퍼널에 유입되어 보기도 합니다. 일반적인 주요 지표로는 '회원가입(sign_up)', 장바구니 담기(add_to_cart)', '구매(purchase)'가 있으며, 이는 서비스마다 매우 다양하게 분류될 수 있습니다. 네이버 시리즈의 경우 '쿠키 충전(charge_cookie), '도서 다운로드(download_book)', '도서 열람(view_book)'의 추가적인 주요 지표가 있을 수 있습니다. 각각의 주요 지표들은 2-3가지를 하나의 카테고리로 묶을 수도 있고, 각각의 퍼널로 분류할 수도 있습니다.

[이벤트 카테고리 분류 예시]

  • Case.1 ) 모두 각각의 퍼널로 분류
이벤트 카테고리 분류 예시 - 모두 각각의 퍼널로 분류

  • Case.2 ) 장바구니와 구매 퍼널 병합
이벤트 카테고리 분류 예시 - 장바구니와 구매 퍼널 병합

  • Case.3 ) 충전과 구매 퍼널 병합
이벤트 카테고리 분류 예시 - 충전과 구매 퍼널 병합

  • Case.4 ) 장바구니, 충전, 구매 퍼널 병합
이벤트 카테고리 분류 예시 - 장바구니, 충전, 구매 퍼널 병합

  • Case.5 ) 모든 퍼널 병합
이벤트 카테고리 분류 예시 - 모든 퍼널 병합

이외에도 매우 다양한 경우의 수가 존재합니다. 다만 다섯 번째 케이스와 같이 하나의 퍼널에 모든 주요 카테고리를 연결하여 설계하게 되면 택소노미의 가독성이 현저히 떨어질 수 있어 권장하지는 않습니다.

ㅤ첫 미팅 전 인터뷰 질문을 사전 공유하여 답변을 미리 생각할 수 있도록 하는 것도 좋은 방법입니다. 특히 이미 론칭된 기존 서비스의 경우 접속에 제한이 없기 때문에 정보를 습득하기 수월하지만, 론칭 전 신규 서비스의 경우 내부 보안 문제로 접속이 불가하여 미팅 전 사전 자료 조사가 어려운 경우 사전 인터뷰지를 작성하는 것은 더욱 유용합니다. 인터뷰 질문의 경우 앞서 미팅 전 가정했던 주요 지표들을 기반으로 작성한다거나, 홈페이지의 UI/UX상으로는 명확히 파악하기 어려운 사항들을 리스트업 하고, 론칭 전 서비스의 경우 자사의 기존(과거) 서비스를 참고하거나, 경쟁사의 레퍼런스를 참고하여 설문지를 작성하는 것도 하나의 방법입니다.

이때 각 질문들은 가능한 구체적으로 풀어 작성하는 것이 중요합니다.

[인터뷰 질문 유형 예시]

  • 유형 1 ) 자사 내부의 주요 지표
  • 유형 2 ) 지표별 데이터의 집계 기준
  • 유형 3 ) 데이터 분석의 성공/실패 사례
  • 유형 4) 기존(혹은 현재)의 최종 KPI
  • 유형 5) 서비스 특성
  • 유형 6 ) 서비스 기능
  • 유형 7 ) UI/UX상 주요한 부분
  • 유형 8 ) 사용자 분류 기준
  • 유형 9 ) 택소노미로부터 얻고 싶은 분석 데이터
  • 유형 10 ) 서비스 기능상의 추가 개발 계획 여부

사전 인터뷰 설문지 예시
*사전 인터뷰 설문지 예시

3. 사용자 여정(User flow) 스케치

ㅤ마케팅과 개발 모두의 관점에서 택소노미의 목적과 방향성을 분명히 하고 사전 자료 조사에 따라 인터뷰를 원활히 진행하여 택소노미의 뼈대를 완성했다면, 이제 설계에 돌입하여 주요 지표 사이 사이에 살을 붙여야 합니다. 예를 들어 '회원가입 완료(sign_up)'를 위해서는 회원가입 페이지에 진입하여 회원가입 시작을 클릭하고, 사용자 정보를 입력하여 최종적으로 회원가입 완료하기 버튼을 클릭하면 회원가입의 퍼널이 완성됩니다. 이러한 유저 플로우의 간략한 아키텍처를 스케치해 두면 추후 택소노미를 구체화하기가 훨씬 수월합니다.

사용자 여정(User flow) 스케치

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다음 글에서는 본격적으로 이벤트 택소노미를 설계하는 방법과 실제 플랫폼 서비스의 택소노미 설계 사례를 자세히 다루어 볼 예정입니다.

▶︎ 다음 글 : 비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기

[비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기]

"이벤트 택소노미 설계 전 반드시 고려해야 할 필수 요소, 네이밍 컨벤션"
"1-2-3 퍼널에서 2 퍼널이 필요한가? Critical Path에 따른 필수 이벤트 설계하기"
"View와 Click 이벤트가 동시에 추적해야 하는 경우"
"'구매(purchase)' 이벤트가 '무료'와 '유료'로 나뉘는 경우"
"개발자가 한 번에 알아보는 '이벤트 택소노미 시트'"
"전략에 녹일 수 없는 방대한 데이터는 묶음 처리"


원본 포스팅 링크

https://brunch.co.kr/@soxxun/7

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GROWTH

AARRR 프레임워크로 앰플리튜드 대시보드 만드는 방법

May 10, 2024

마티니는 최근 버거킹 코리아와 함께 Amplitude를 활용한 그로스 프로젝트를 진행하고 있습니다.

고객의 참여를 유도하고 장기적으로 수익 증대를 실현하는 그로스 마케팅의 첫 단추인 AARRR 퍼널 구현 사례를 공유하고자 합니다.

이 글에서는 AARRR 프레임워크의 정의부터 해당 프레임워크를 적용하여 어떻게 대시보드 목차를 구성하고 직접 구현하는지에 대한 플로우를 설명하였습니다. 차트 예시는 Amplitude의 데모 계정의 데이터를 활용하여 구현하였습니다.

1. AARRR은 무엇인가요🧐? 중요하게 생각해야 하나요?

‘그로스 해킹’이라는 단어를 처음으로 만들어낸 션 앨리슨은 비즈니스가 성장하기 위해서는 ‘좋은 제품을 사람들이 어떻게 사용하게 만들지’를 고민하는 것이 매우 중요한 시작점이라고 했습니다. 그는 비즈니스가 최대한으로 성장할 수 있는 방법을 계속해서 실험하여 그로스 해킹의 프레임워크가 있다고 주장했습니다.

실제로 이러한 프레임워크를 활용해서 Dropbox는 10명의 직원에서부터 지금은 10억 달러 (한화 1조원)이 넘는 초 대기업이 되었습니다.

그로스 분석의 목적 사이클

그로스 분석의 목적은 서비스별 지속 가능한 선순환의 비즈니스 사이클을 만드는 것입니다.

그럼, 이 사이클은 어떻게 찾아낼 수 있을까요? 지금까지 해왔던 대로의 ‘관습’은 새로운 소비자의 변화를 쫓아가기에 느리고, ‘감’은 불확실합니다. 이때 우리는 ‘데이터’를 활용하게 됩니다.

과학적으로 접근해서 이러한 사이클의 단서를 찾을 수 있습니다. 즉, 션 앨리스가 강조하는 ‘과학적 접근’의 ‘그로스 해킹 프레임워크’가 바로 ‘AARRR’입니다.

그로스 해킹 퍼널인 AARRR은 Acquisition(유입), Activation(활성화), Retention(리텐션), Revenue(매출), Referral(추천)의 5단계로 이루어져 있습니다.

AARRR 프레임워크
AARRR 프레임워크

버거킹 서비스에 대조해 보면 아래와 같은 질문들을 나열해 볼 수 있으며, 해당 질문들이 바로 각 단계별로 고려해야 하는 지표를 의미합니다.

📝 AARRR Funnel

(1) Acquisition (유입, 획득)

  • 고객들이 얼마나 버거킹 앱에 접속(설치, 방문, 가입) 하나요?
  • 어떤 고객들이 버거킹 앱에 접속하나요?
  • 어떻게 고객들이 버거킹 앱을 알게 되었을까요?
  • 고객들이 어떤 프로모션을 보고 앱에 접속하나요?

(2) Activation (활성화)

  • 고객들은 버거킹에서 첫 주문을 할 때 좋은 경험을 했나요?
    • 첫 주문 시 어떤 아이템을 구매하나요?
    • 첫 주문 시 어떤 쿠폰을 쓰나요?
    • 첫 주문 시 어떤 플랫폼을 많이 이용하나요?
    • 첫 주문 시 어디서 이탈을 많이 하나요?

(3) Retention (리텐션)

  • 우리 고객들의 리텐션은 어떻게 되나요? 급격하게 감소하나요? 완만한 평행선을 이루고 있나요?
  • 재구매 리텐션은 어떻게 되나요?
  • 재구매 주기는 어떻게 되나요?
  • 서비스 별로 리텐션이 다른가요?
  • 리텐션이 높은 고객들이 많이 하는 특정 행동이 있나요?

(4) Revenue (매출)

  • 앱 주문 고객과 일반 고객들의 매출은 어떻게 되나요?
  • 앱 주문 고객들이 어떤 상품 종류를 많이 구매하나요?
  • 매장별로 매출이 어떻게 다른가요?
  • 어떤 쿠폰을 구매할 때 가장 많이 쓰나요?
  • 주문을 많이 하는 고객들이 많이 하는 특정 행동이 있나요?
  • 앱 주문의 건단가는 어떻게 되나요?
  • 앱 주문의 객단가는 어떻게 되나요?
  • 주문자 당 구매 평균금액(ARPPU)는 어떻게 되나요?

(5) Referral (추천)

  • 바이럴 마케팅의 효과가 있나요? 유입이 있었나요?

그럼 우리는 위 질문에 대한 답을 어떻게 찾을 수 있을까요? Amplitude라는 프로덕트 분석 툴을 활용하여 AARRR 대시보드를 구현하여 확인할 수 있습니다.

📝 AARRR Funnel에 따른 대시보드 목차 구성

(1) Acquisition (유입, 획득)

  • DAU (Daily Active User, 일별 활성 유저)
  • MAU (Monthly Active User, 월별 활성 유저)
  • 회원가입
  • 설치

(2) Activation (활성화)

  • 첫 주문
    • 상품 항목(아이템)
    • 쿠폰, 프로모션
    • 플랫폼
  • 첫 주문 경로 (퍼널)

(3) Retention (리텐션)

  • 방문 리텐션
  • 구매 리텐션
  • 코호트별 리텐션 Engagement Matrix

(4) Revenue (매출)

  • 주문
    • 주문 건수
    • 신규 유저, 기존 유저의 주문 건수 비중
    • 주문 이벤트 Engagement Matrix
    • 주문 이벤트 Compass
  • 매출
    • 일별 매출
    • 상품 항목별 매출
    • 쿠폰별 매출
    • 플랫폼별 매출
  • 주문 수
  • 고객 수
  • 건단가
  • 객단가
  • ARPPU (주문자의 주문 평균 금액)

(5) Referral (추천)

  • 입소문 계수 (WOM, Word of Mouth)

2. Amplitude를 활용하여 AARRR 대시보드 구현하기

우선 서비스 특성에 맞춰 유저 코호트를 생성합니다. 예를 들면 앱 주문, 웹 주문과 같이 주문 채널, 주문 횟수, 연령대, 주문 금액대, 성별 등 특성을 기반하여 유저 코호트를 생성하고 코호트와 전체 유저별 차이를 확인합니다.

더불어 프로모션의 주기, 사용 주기를 바탕으로 각 차트의 기간을 정합니다. 최근 30일 자, 일자별 혹은 최근 90일, 월별 등의 날짜 옵션으로 정할 수 있습니다.

*Amplitude 차트는 목업 데이터를 활용하였습니다.

*각 항목별 주요 테이블 차트만 예시로 설명하였습니다.

(1) Acquisition (유입, 획득)

1️. DAU (Daily Active User, 일별 활성 유저)

앰플리튜드(Amplitude) DAU 확인 화면
  • Segmentation 차트를 활용하여 DAU, WAU, MAU 차트를 만들 수 있습니다.
  • Start Session, 메인 페이지 뷰 등 유입으로 인정하는 이벤트를 기준으로 잡습니다.
  • 대시보드에 내가 만든 DAU 차트를 추가하고 > Show summary matrics 를 클릭하면 현재 활성 유저 수, 증감률을 차트와 함께 대시보드에서 즉시 확인할 수 있습니다.
앰플리튜드(Amplitude) Show summary matrics 화면
앰플리튜드(Amplitude) 유입 획득 DAU 대시보드 스코어카드

📌  체크 포인트

  • DAU, MAU 평균, 최고치, 최저치
  • 프로모션 전후 증감률
  • 유저 코호트와 전체 유저 차이

2️. 회원가입

  • 회원가입률

3️. 설치

  • AppsFlyer, Airbridge와 같은 MMP와 Amplitude를 연동하면 Amplitude 대시보드에서 인스톨과 미디어 소스 값을 확인할 수 있습니다.
앰플리튜드(Amplitude) MMP 데이터 연동 대시보드 예시

📌  체크 포인트

  • 설치 평균, 최고치, 최저치
  • 프로모션 전후 증감률
  • utm 소스 별 설치 수

(2) Activation (활성화)

1️. 첫 구매 경로

앰플리튜드(Amplitude) 활성화(Activation) 차트 화면
  • 만약 구매 경로가 View Item DetailsAdd to CartCheckoutComplete Purchase 순이라고 가정했을 때, 첫 구매 경로를 구하기 위해서는 기준이 되는 이벤트에 Historical Count = 1 조건을 걸어 확인할 수 있습니다.
    • Historical Count란 (링크): 특정 이벤트를 N번 수행한 횟수를 기준으로 고객을 식별할 수 있는 필터링 조건입니다.
  • Measured as 조건으로 Completed within 5 days으로 확인하였습니다.
    시작 이벤트인 View Item Details에서 마지막 이벤트인 Complete Purchase까지 대부분의 유저가 5일 내에 전환을 완료했기 때문입니다. 이는 Time To Convert 측정을 통해 확인할 수 있습니다.
  • 만약 더 보수적으로 경로 전환율과 이탈률을 확인하고 싶을 경우 Measured as 조건을 1일 이내 등 제한을 걸어 확인이 가능합니다. 보수적인 조건, 전환 완료 시간 조건 등 두 가지의 조건을 각각 비교하여 확인할 수도 있습니다.
앰플리튜드(Amplitude) 활성화(Activation) 구매 과정 확인 차트

📌  체크 포인트

  • 각 퍼널 단계의 전환율과 이탈률
    • 유저 코호트별 비교 가능
  • 전환 소요 시간

(3) Retention (리텐션)

1️. 리텐션 Engagement Matrix

  • 방문 이벤트와 관련된 이벤트의 수와 빈도에 있어서 연관성을 가진 다른 행동(이벤트)를 확인할 수 있는 차트입니다.
  • A > B > C > D 순으로 사분면을 확인하여 방문과 관련된 중요 이벤트들을 확인할 수 있습니다.
  • x축은 빈도(얼마나 더 자주 한 행동인지)를 나타내며, y축은 수(얼마나 더 많은 유저가 한 행동인지)를 나타냅니다. 따라서 A면에 있는 이벤트는 평균보다 더 많은 유저가, 더 높은 빈도로 수행한 이벤트라는 것을 의미합니다.
  • App Push, In_App_Message Impression과 같은 분석과 관련도가 낮은 이벤트는 수동으로 체크박스 해지하여 필터링 적용할 수 있습니다.
앰플리튜드(Amplitude) 리텐션(Retention) 차트 화면

📌  체크 포인트

  • 리텐션 주기 (방문/주문)
  • 코호트별 리텐션
  • 코호트별 자주 방문하는 요소(이벤트) 찾기

(4) Revenue (매출)

1️. 주문 이벤트 Compass

앰플리튜드(Amplitude) 매출(Revenue) 차트 화면
  • 7일 이내 어떤 특정 이벤트가 선택한 코호트 그룹(위 그래프 내 ❷번, Users who complete purchase ≥ 1x)과 상관관계를 가지고 있는지 히트맵 형태로 확인할 수 있는 차트입니다.
  • 상관관계 지수에 따른 해석
    • Highly Predictive(예측성 높음): correlation ≥ 0.4
    • Moderately Predictive(중간 예측성): correlation ≥ 0.3
    • Slightly Predictive(약간 예측 가능): 0.3 > correlation ≥ 0.2
    • Not Predictive(예측되지 않음): correlation ≤ 0.2

2️. 건단가

앰플리튜드(Amplitude) 건단가 확인 차트
  • 매출이 발생하는 이벤트 (구매, 주문완료)의 매출 이벤트 프로퍼티($revenue: 주문금액)를 기준으로 건단가를 계산합니다. Measured as 에서 주문 금액의 평균값을 구해 건단가를 구할 수 있습니다.
  • 만약 총매출 추이에 대해서 확인하고 싶을 경우, Measured as에서 Average of Property Value 대신 Sum of Property Value로 선택하여 확인이 가능합니다.
    • Property Value는 상단 Event 영역에서 선택한 이벤트의 프로퍼티의 값을 뜻합니다.

3️. 객단가

  • 객단가는 고객 1명의 평균 구매 금액을 의미합니다.
    일반적으로 객단가는 매출액 / 주문자수로 나누어 계산합니다. Amplitude에서는 주문 완료(구매) 이벤트를 통해 구할 수 있습니다.
  • 수식을 적용해야 하므로 Measured as 하단의 Formula를 클릭하여 수식을 적용해야 합니다.
앰플리튜드(Amplitude) 객단가 확인 차트
  • 적용 수식
앰플리튜드(Amplitude) 객단가 적용 수식 설명
  • A: Complete Purchase, B: Complete Purchase로 선택합니다. (주문 금액을 확인할 수 있는 주문 완료 이벤트를 클릭합니다.)
  • 매출액 = 주문 완료 이벤트의 주문 금액의 총합 = PROPSUM(A)
  • 주문자수 = 주문 완료 이벤트를 발생한 유니크(사용자) 수 = UNIQUES(B)
  • Formula = PROPSUM(A) / UNIQUES (B)

📌  체크 포인트

  • 매출
  • 카테고리별 매출
  • 주문 건수
  • 주문 고객 수
  • 객단가
  • 건단가
  • LTV
  • 주문 완료 이벤트에 영향을 끼치는 요소(이벤트) 찾기

(5) Referral (추천)

1️. 입소문 계수 (WOM, Word Of Mouth) (출처:Reforge)

  • Amplitude에서 쉽게 구현할 수 있는 바이럴 지표로 아래와 같이 계산할 수 있습니다.
입소문계수(WOM) 수식
  • New Organic Users, Non-Organic New Users 구하는 방법
    • MMP를 연동하여 UTM 값으로 앰플리튜드에서 확인이 쉽게 가능합니다.
    • Organic User: 주로 (none), direct, search domain 값으로 확인할 수 있습니다.
    • Non-Organic User: 광고 채널 값으로 확인할 수 있습니다.
  • WOM 구하는 방법
앰플리튜드(Amplitude) 입소문 계수 (WOM) 확인 차트
  • Events 설정 영역에서 A: New User (utm_source: (none), Direct), B: Any Active Event를 선택합니다.
  • Measured as에서 Formula를 클릭하고 아래 수식을 입력합니다.
    • UNIQUES(A) / (UNIQUES(B)-UNIQUES(A))
  • UNIQUES(A)
    • A는 utm_source가 (none), Direct로 들어온 신규 오가닉 유저라고 할 수 있습니다.
  • UNIQUES(B)
    • B는 앱 또는 플랫폼 내에서 일정 기간 동안 Active Event를 발동 시킨 유저의 유니크(사용자) 수를 뜻하므로 신규 유저(오가닉+논 오가닉)+복귀 유저의 합산 수를 의미합니다.
  • (UNIQUES(B)-UNIQUES(A))
    • (신규 유저(오가닉+논 오가닉)+복귀 유저)-(신규 오가닉 유저) = 신규 논 오가닉 유저+복귀 유저

3. 끝으로

Amplitude는 프로덕트를 이용하고 있는 고객을 이해할 수 있도록 도와주는 매우 유용한 분석 툴입니다. 하지만 동시에 처음 시작하기에 어려운 툴이기도 합니다. 어떠한 데이터 차트를 만들고 무슨 지표를 봐야 할지 결정하기란 쉽지 않기 때문입니다.

이때 그로스 해킹의 AARRR 프레임워크를 기반으로 질문들을 써 내려가다 보면 답을 얻기 위해 필요한 데이터와 지표가 눈에 보이기 시작할 것입니다. AARRR 대시보드를 통해 서비스의 성장을 확인하고 추가적으로 시도해 볼 만한 인사이트를 얻으시길 바랍니다.

4. 참고 자료

- AARRR: Come Aboard the Pirate Metrics Framework

- Engagement Matrix: discover what your users love (and don't love) about your product

- Reforge

- How to Calculate The Word of Mouth Coefficient in Amplitude

GROWTH_image_thumbnail
GROWTH

패션 커머스 앱 앱스토어최적화(ASO) 해보기

April 9, 2024

ASO가 뭐예요?🧐

웹 마케팅을 한 번이라도 접해본 사람이라면 SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화)라는 단어를 들어 본 적 있을 것이다.

내 웹 사이트가 검색 엔진에서 상위에 노출될 수 있도록 최적화하는 과정을 말한다. 앱도 마찬가지이다.

앱 스토어에서 내 앱의 이름 혹은 앱과 관련된 키워드를 입력하면
앱 순위를 올려 해당 키워드를 검색한 유저에게 내 앱을 잘 보이도록 최적화하는 과정을 앱스토어 최적화(App Store Optimization), ASO라고 한다.

앱 다운로드의 65% 이상이 앱 스토어 검색으로 발생하기 때문에
ASO는 최소한의 비용으로 최대의 오가닉 전환을 이끌어낼 수 있는 마케팅 전략이다.

ASO의 요소를 파악하고 꾸준히 개선하여 앱 설치 수를 증대시킬 수 있도록 해야 한다.

단, AOS의 구글 플레이 스토어와 iOS의 앱스토어는 알고리즘과 순위 요소를 결정하는 항목이 다르기 때문에 각각 분류하여 최적화를 진행해야 한다.

  • AOS: App name, Short description, Long description, Reviews 등
  • iOS: Title, Subtitle, Keyword Field, In-App Purchases, In-App Events, Reviews 등
 App Store, Play Store의 ASO TOP 3 Factor

App Store, Play Store의 ASO TOP 3 Factor

  • AOS
  1. App name
  2. Short Description
  3. Long Description
  • iOS
  1. Title
  2. Subtitle
  3. Keyword Field

EQL 앱 ASO 해보기 👚

할인도 많이 하고 유니크한 브랜드가 많아서 요즘 옷 구경할 때 애용하고 있는 EQL를 예시로 들어보려고 한다.

여담이지만 룩북 콘텐츠 읽는 재미도 쏠쏠하다,, 잡지 읽는 기분ㅎㅎ 팬심을 담아서 간단하게 ASO를 진행해 보았다. (AOS 기준)

1. 경쟁사 앱 파악하기

우선 AOS ASO를 하기 위해서 체크해야 하는 주요 요소는 제목, 간단한 설명, 긴 설명, 유저 리뷰 항목이 있다.

항목을 파악하고 난 뒤에는 경쟁사를 파악하여 경쟁사 ASO를 참고하는 것이 좋다.

ASO를 할 때는 경쟁사 앱을 파악하고 모니터링하는 것이 굉장히 중요한데,
경쟁사의 앱 순위와 키워드를 파악하여 내 앱의 인스톨로 유도하고 내 앱이 속해 있는 앱 마켓에서 어떤 포인트가 유저들의 클릭을 유발할 수 있는지 미리 알 수 있기 때문이다.

즉, 내 앱 마켓 카테고리에서 효과가 있는 키워드 세트를 발굴할 시간을 단축할 수 있다.

EQL를 최적화해야 할 때 참고해야 할 경쟁사는 어디일까?

1) 주 이용 고객의 인구통계 정보가 비슷한 앱

e.g. 2030 여성

igaworks의 marketing cloud 예시
igaworks의 marketing cloud 예시

2) 앱 카테고리가 비슷하고 해당 카테고리에서 상위 랭킹인 앱
e.g. AOS / 쇼핑 :
Temu, AliExpress, 올리브영, 쿠팡, Nike, 위메프, 무신사, SHEIN, SSG, KREAM, 에이블리, 포스티, 29cm 순

3) 서비스 지향점이 비슷한 서비스

e.g. EQL - MZ 세대 타깃, 엄선된 브랜드, 트렌디한 온라인 편집샵

(참고 기사1, 기사2, 기사3, 기사4, 인터뷰)

29cm - 브랜드 철학과 제품의 가치를 소개하는 온라인 셀렉트샵

무신사 - 고객에게 최상의 쇼핑을 제공하고 입점 브랜드의 성장을 지원, 브랜드 패션 플랫폼

4) EQL 이탈 고객의 주 유입 서비스

위 4가지 항목을 고려했을 때 EQL의 경쟁사는 크게 무신사, 29cm, Posty로 추려볼 수 있었다.

2. 키워드 추출하기

나의 앱과 경쟁사 앱을 참고해서 키워드 리스트를 만든다.

Apptweak, App Radar과 같은 ASO 솔루션 툴을 활용하거나 구글 트렌드, 키워드 플래너, 네이버 키워드 검색 도구 등
키워드 인사이트 툴을 살펴보고 내 앱에 관심을 가질 만한 유저들이 쓸 키워드 리스트를 뽑는 것이다.

주로 Apptweak라는 툴을 사용해서 키워드 리스트를 추출한다.

ASO 툴인 Apptweak 대시보드 예시
ASO 툴인 Apptweak 대시보드 예시

Apptweak에 경쟁사를 추가하면 경쟁사를 포함한 관련 카테고리 앱들이 사용하고 있는 키워드가 나열된다. 해당 키워드를 클릭해서 내 목록에 추가하면 키워드들의 전환 지표를 확인할 수 있다.

[참고] Apptweak - 우리 앱 키워드 목록을 생성하기 위한 팁 10가지 (링크)

Apptweak의 키워드 도구 대시보드 예시
Apptweak의 키워드 도구 대시보드 예시

전환 지표들이 좋은 키워드, 혹은 그럴 가능성이 높아 보이는 키워드를 뽑아 리스트를 만들고 해당 키워드를 조합하여 키워드 세트를 만든다.

e.g.

  1. 키워드 리스트 추출: EQL, 패션, 한섬 (한섬 > 더한섬닷컴 > 더한섬 순으로 설치 전환율이 좋음.), 패션, 쇼핑, 온라인 패션, 패션 브랜드, 할인, 셀렉트샵
  2. 키워드 세트 A: EQL, 한섬, 브랜드 패션 할인, 셀렉트샵

이렇게 추출한 주요 키워드 세트를 참고하여 제목, 설명 영역에 반복하여 활용하도록 한다.

2~6주간 해당 키워드 세트의 전환율을 확인하고 효율이 좋지 않다면 다른 키워드 세트를 조합하여 최적화한다.

3. 제목

제목은 AOS ASO에서 가중치를 가장 많이 갖는 영역으로 앱 이름을 포함해 서비스를 설명할 수 있는 주요 키워드 위주로 작성하는 것이 좋다.

현재 EQL는 심플하게 제목을 EQL 세 글자를 써서 활용하고 있다.

다른 경쟁사들의 현황을 확인하면 패션 관련된 키워드를 활용하여 15~20자 위주로 구성하고 있는 것을 확인할 수 있다.

  • EQL (EQL)
  • 온라인 패션 스토어 무신사 (무신사)
  • 29CM - 감도 깊은 취향 셀렉트샵 (29CM)
  • 포스티 - 브랜드 패션 할인 쇼핑 (포스티)

EQL의 뒷부분에 키워드 세트 A를 바탕으로 아래와 같이 키워드를 추가하고 글자 수를 늘려 볼 수 있다.

e.g. EQL - 한섬의 브랜드 패션 온라인 셀렉트샵

4. 간단한 설명

제목 다음으로 가중치를 가장 많이 갖는 영역으로
간단한 설명의 키워드는 검색 알고리즘에서 가중치가 높기 때문에 키워드를 추가하여 앱이 스토어 내에서 노출을 확장할 수 있도록 한다.

가능한 80자를 모두 사용하는 것이 좋다.

  • 한섬이 선보이는 신진 디자이너 편집샵 [20자] (EQL)
  • 브랜드 패션 쇼핑은 다 무신사랑 해! [20자] (무신사)
  • Guide to better choice 감도 깊은 취향 셀렉트샵 29CM [41자] (29CM)
  • 놀라운 가격, 하나만 사도 무료배송 [19자] (포스티)

5. 긴 설명

첫 문단인 처음 255자에 관심을 끌 수 있도록 작성해야 한다.

대부분의 사용자는 더보기를 눌러 전체 설명을 읽지 않을 확률이 크기 때문에 요점을 직접적으로 나타내는 것이 좋다.

현재 EQL는 EQL의 브랜딩 방향성을 설명하는 글로 첫 문단을 활용하고 있다.

EQL 앱 세부정보 화면
[About EQL]

WE ARE ALL EQL!

EQL은 EQUAL의 철자를 축약한 신조어로, 어떠한 편견이나 선입견 없이 자유롭게 표현할 수 있는 패션을 지지하는 편집숍입니다.
나를 규정짓기보다는 각자의 개성을 중심으로 한 자신만의 고유한 스타일로 재해석하는 우리를 기대합니다.



무신사와 포스티에서는 첫 문단을 ‘할인 쿠폰’, ‘정품 인증’, ‘무료배송’과 같은 구매자가 관심을 가질 만한 키워드를 첫 문단에 배치하고 있다.

무신사 앱 세부정보 화면
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긴 설명 항목에서 두 번째로 고려해야 할 것은 키워드 밀도이다.

키워드 밀도는 키워드 빈도라고도 하는데 이 수치는 기본적으로 전체 단어 수와 비교하여 웹페이지 내에서 특정 키워드의 수를 표시하는 숫자이다.

즉 “긴 설명에서 주요 키워드가 몇 번이나 반복 등장하느냐”를 뜻한다.

위에서 추출한 주요 키워드 세트의 키워드를 계속해서 반복 활용하는 것이 중요하다.

6. 유저 리뷰 항목

앱 평점 및 리뷰는 유저가 구글 플레이 스토어에서 앱 상품 페이지에 남길 수 있는 별 1~5개와 개별 댓글을 뜻한다.

구글 플레이 스토어에서는 리뷰에 작성된 키워드 또한 키워드 랭킹에 영향을 주는 요소이다.

앱 서비스와 연관성이 높고 긍정적인 리뷰가 달릴 수 있도록 유도 하는 것이 좋다.

키워드 랭킹과는 별개로 메인 페이지에서 보이는 리뷰와 평점은 설치수에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 지속적으로 리뷰를 관리하는 것이 좋다.

무신사, 29cm, Posty와 비교했을 때 EQL의 평점 4~5점은 19%, 1~2점 76%로 부정적 리뷰가 절반 이상을 차지한다.

리뷰 및 평점이 낮은데, 이 때는 리뷰를 확인하고 부정적 키워드를 확인한다.

[참고] Apptweak 데이터 기준으로 현재 평점 및 평가 수와 다를 수 있음.

앱 명 EQL 무신사 29CM Posty
평균 평점 1.88 4.63 4.39 4.72
평가 수 258 64,671 3,487 5,009

  • 부정적 리뷰의 반복 키워드
    • 느리고
      • 로딩 시간이 오래
      • 앱이 느려요
    • 로그인
      • 로그인이 풀려요
      • 로그인이 안되고
    • 필터
      • 뒤로가기 후 정렬 풀림
      • 상세 검색 풀림

위와 같이 보통 앱 기능구현에 대한 부정적 리뷰가 많았다.

정렬 풀림 문제는 최근 업데이트를 통해 해결한 것 같은데
이렇게 기능에 대한 부정적 리뷰는 ASO뿐만 아니라 오가닉 설치수에도 매우 부정적인 영향을 끼칠 수 있으므로 리뷰 API 등을 추가하여 리뷰를 독려하기보다 문제점을 파악한 뒤 해결책을 찾는 것이 우선이다.

반면에 유저들의 긍정적인 리뷰에 반복적으로 등장하는 입점 브랜드의 퀄리티는 패션 앱으로써 큰 장점이므로 위처럼 키워드 세트를 지속적으로 발굴하고 부정적인 리뷰를 참고하여 ASO 최적화 진행하면 오가닉 유저 수를 더 확충시킬 수 있을 것이다.

참고문서

Improved app quality and discovery on Google Play

프로답게 ASO하기: 앱 스토어 최적화 가이드


원본 포스팅 링크

https://salmonkiller.tistory.com/5

GROWTH_image_thumbnail
GROWTH

전문성을 바탕으로 서로의 분야에 대해 공감하고 의견 교환이 자유로운 ‘좋은 팀’을 만들고 싶어요.

March 25, 2024

마티니 Growth 팀은 고객사의 마케팅 스택, 데이터 분석환경 및 채널 유입 경로를 점검하며, 데이터 분석을 통한 인사이트로 비즈니스 성장을 위한 전략을 수립합니다.

Growth 팀에는 블랭크코퍼레이션 그로스 리더와 핏펫 퍼포먼스 마케팅 팀장, 매드업 AE를 맡았던 이재철 리더를 포함, 한국 신용 데이터, 윙잇, 버즈빌 등에서 경험을 쌓은 Growth 전문 인재들이 함께하고 있는데요,

Growth 팀의 시작부터 팀 빌딩과 프로젝트를 이끌고 있는 이재철님께, 마티니만의 특별한 점과 그로스 마케터의 커리어, Growth 팀의 일하는 방식과 성장의 지점에 대해 들어보는 시간을 가졌습니다.

  • 마티니와 Growth 팀만의 특별한 점
  • 마티니 Growth 팀의 문화와 일하는 방식,
  • Growth 팀과 함께하면 성장할 수밖에 없는 이유까지

마티니 Growth 팀 리더 재철님과의 이야기를 시작해보겠습니다.

마티니 Growth 팀 리더 이재철

Q. 안녕하세요 재철님. 간단히 자기 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 마티니 Growth 팀 이재철입니다. 마티니 Growth 팀의 리더를 맡아 팀을 리딩하며 고객사들과 비즈니스 성장을 함께하고 있습니다.

Q. 어떤 과정으로 마티니에 합류하게 되셨나요?

마티니에 함께하게 된 이유는 마티니 대표 선규님의 제안 때문이었는데요. 마티니에 오기 전 그로스 팀장으로 일하고 있었는데, 마티니의 비즈니스와 조직을 설계하는 단계에서 오너십을 가진 그로스 리더 자리를 제안받았습니다. 컨설팅사라면 그로스에 대한 전문적인 지식을 가지고 있는 상태에서 비즈니스가 처한 상황을 진단하고 솔루션을 제안해야 하기 때문에 스스로 부족한 점을 더 깊고 체계적으로 배우고 싶었는데, 선규님의 ‘공부를 할 수 있게 해 주겠다.’는 말에 합류를 결정했습니다. 그로스 업무를 하며 가장 필요한 건 많은 케이스를 보는 건데 마티니의 다양한 케이스와 데이터를 심도 있게 볼 수 있는 환경에서 고객사와 함께 성장할 수 있겠다고 생각했어요.

Q. 마티니의 시작부터 함께하며 마티니의 성장 과정도 함께하고 있으신데요, 빠르게 성장하는 마티니의 비결은 무엇인가요?

시장 상황과 마티니의 방향성이 잘 맞았다고 생각해요. 지금까지 시장에서 특히 스타트업 기업들의 주된 관심사는 유저 획득이었습니다. 퍼포먼스 마케팅 측면에 초점이 맞춰져 있었죠. 이제는 비즈니스의 가치를 측정하는 기준이 유저 볼륨과 시장의 파이를 넘어, 그 유저로 매출을 얼마나 내는 지로 화두가 바뀌었어요. 유저를 획득한 후 어떻게 우리 브랜드 안에 잘 머물게 할지, 어떻게 더 많은 매출을 낼 지에 대한 관점이 중요한데요. 프레임이 변화하고 있는 상황에서 마티니의 퍼포먼스마케팅, CRM,  Growth 팀이 유기적으로 일하는 비즈니스 모델이 시장을 선도적으로 이끌고 있다고 생각해요.

Q. 마티니에 합류하고 기억에 남는 에피소드가 있을까요?

마티니 그로스팀은 특별해야 한다는 생각이 있었어요. 처음 시작부터 남달랐으면 좋겠다는 생각에 합류하는 온보딩 과정에서 학습할 만한 것들을 많이 고민했어요. 두 달 동안 Growth 팀은 원맨 팀으로, 저 혼자 합류할 팀원들을 위해 온보딩 자료를 만드는데 온전히 고민했습니다. 보통 책 한 권 만들 때 10만 자 정도가 쓰인다는 데요, 제가 온보딩 자료에 15만 자를 썼더라고요. (웃음) 온보딩 프로세스는 총 day 1부터 day 10까지에요. 정말 교재처럼 이론도 있고, 실습 과제도 넣고, 지금도 계속 업데이트를 하고 있어요~~(처음 합류한 분들은 양이 너무 많아서 day 3때부터 힘들어하기 시작하시는데..).~~

Growth 팀은 공유회나 회고 등 함께 스터디 하고 성장하는 프로그램이 많은데요, 많을 때는 한 분이 하루에 4~5개 스터디를 했던 적도 있었어요. “수강신청 실패한 대학교 1학년이 된 것 같다.”는 말도 남겼는데요, (웃음) 이게 Growth 팀의 문화기도 해요. 데이터를 가지고 할 수 있는 모든 영역을 다뤄야 하는데, 다양한 영역들에 대한 기본 이해가 있다면 더 쉽게 그로스를 할 수 있어요. 그래서 혼자서는 할 수는 없고, 여러 영역들을 쪼개서 각자 공부한 것들을 나누고 있는데요. Growth 팀 내에 그로스 매니저, 데이터 분석가, 인테그레이션 엔지니어가 있는데 세 영역의 팀원들이 각자 배우고 있는 영역을 공부하고 나누면서 함께 성장하길 기대하고 있어요.

마티니 Growth 팀 온보딩 자료
스크롤을 아무리 내려도 끝나지 않는 Growth 팀 온보딩 자료

Q. 재철님이 어떻게 그로스 마케터로 커리어를 시작하게 되었는지도 궁금해요.

시작은 마케팅 대행사 경험을 거쳐 핏펫이라는 기업의 퍼포먼스 마케팅 담당을 맡았었던 때로 거슬러 올라가는데요. 당시 인원이 한 20명 정도 되는 곳이었는데, 비즈니스에서 전체 데이터에 대한 이해가 있는 곳이 퍼포먼스 마케팅 파트밖에 없었어요. 실제 광고를 집행하고 고객들에게 반응을 얻어서 얼마나 매출이 나오는지, 어떤 상품이 반응이 좋은 지 등 사업 전반의 흐름을 보여주는 게 퍼포먼스 마케팅으로부터 시작되다 보니 모든 비즈니스 구성원들이 저에게 미팅과 업무를 요청하러 왔었어요. 그러다 보니 담당은 퍼포먼스 마케팅이었지만 온/오프라인 유통, 커머스, MD, SCM, 상품기획 팀 등 모든 팀과 TF를 했고, 그 때는 당연히 저 밖에 전체 데이터를 모르다 보니 모든 팀과 업무를 진행하는게 맞다고 생각했는데, 돌이켜 보니 그 과정 자체가 지금 하고 있는 ‘그로스’더라고요. 그로스의 정의가 특별한 건 아니에요. 데이터를 가지고 비즈니스를 성장시킬 수 있는 모든 영역에서 모든 역량을 다 하는 거죠.

처음 퍼포먼스 마케팅을 했을 때에는 비즈니스의 앞 단에서 유저를 획득하는 것에만 관심을 가졌는데, 퍼포먼스 마케팅만으로는 비즈니스 성장이 안 되는 지점들이 있었어요. 왜 그런가 찾다 보니, 들어온 고객들에게 관심을 가지는 부분까지 고민해야겠다는 점을 깨달았어요. 어떤 유저인지에 따라서 그 이후 단계가 달라지니까요. 그렇게 영역을 넓히다 보니 모든 비즈니스 영역을 다루게 되었고, 스스로 ‘그로스가 재밌다.’ 깨닫는 순간이 있었어요. 획득된 유저가 우리 서비스에 무엇 때문에 진입하게 되었는지, 그게 상품인지, 브랜드인지, 배송 상태인지 등. 다양한 관점들을 아우르며 분석하는 것에 흥미를 느꼈고요.

Q. 끊임 없이 새로운 분야를 정복하는 매력이 클 것 같아요. 그로스 마케터는 어떤 역량을 가장 필요로 하나요?

다양한 것에 관심과 호기심을 가지는 것이 가장 중요한 부분이라 생각해요. 그로스 마케터가 해야 할 일은 현재 상황을 진단하고 가설을 세우는 것인데요. ‘이 상황이 왜 나왔을지?’ Why에 대한 물음을 가장 많이 던져야 해요. 비즈니스와 서비스가 안정적인 상황에서도 호기심을 가지고 상황을 다르게 해석하려고 뒤집어 보는 것 자체가 능력이라고 할 수 있어요.

Q. 배우고 공부할 게 정말 많은 그로스 분야인데, 마티니 Growth 팀은 어떤 방식으로 일하나요?

마티니 Growth 팀에서 제일 중요한 건 회고와 공부, 공유하는 문화에요. 매일 슬랙에서 오후 6시에 ‘데일리 회고 봇’이 메시지를 보내와요. ‘오늘은 어땠는지, 오늘을 점수로 표현하면 몇 점인지’ 등을 묻는 간단한 질문들인데요, 데이터를 노션으로 연동해 놔서 모든 팀원들이 모두의 ‘데일리 회고’를 볼 수 있어요. 저 같은 경우에는 팀원들과 1on1을 하기 전에 단서를 얻을 수 있고, 팀원들의 경우에는 각자 부족했던 것을 확인하고 소통이 원활해지기도 하고요.

매주 한 번씩 공유회도 하는데, 한 명씩 돌아가면서 그 주에 배웠던 것들이나 책, 아티클을 읽고 공유하는 시간이에요. 어떤 주제든 상관없이 30분~1시간 정도 진행하고, 각자의 방식으로 조금 덜 딱딱하게 운영하기 위해 카훗 등 퀴즈 방식으로 진행을 하기도 해요. 자기 순서가 몇 주 지나야 돌아오니까 부담이 덜하기도 하고, 개인과 Growth 팀의 성장을 위해 필요한 문화라는 점에 대해 모두가 공감하고 있어요.

회고봇에 작성한 재철님 회고
회고봇에 작성한 재철님의 회고
마티니 Growth 팀 회고 노트
모두가 볼 수 있는 회고 노트

마티니 Growth 팀 공유회 문화
Growth 팀의 공유회 문화

Q. 재철님이 마티니 Growth 팀을 맡게 되고 팀을 구성할 때도 중요하게 생각했던 점이 있으셨을 것 같아요.

기본적인 역량이나 경험을 안 볼 수는 없지만 우선순위는 오히려 낮았고요, 그로스는 배워야 할 영역이 너무도 많다 보니 러닝 커브가 있는지를 조금 더 봤어요. 다른 영역에 대해 열린 마음이 있는지, 호기심이 있는지요. 기존에 본인이 가지고 있던 건 사실 금방 고갈되거든요. 새로운 것을 더 빨리 받아들일 수 있는 사람이 필요했어요.

Growth 팀의 역할 차원에서 보면, 크게 세 가지의 직군의 팀원들이 필요하다고 생각했는데요. 데이터 파이프라인을 구축하고 마케팅 솔루션을 도입하는 데 필요한 엔지니어적 역량, 데이터 분석과 시각화에 특화된 분석가적 역량, 그리고 인사이트를 도출하고 전체적인 프로젝트를 담당하는 PM의 역량이에요. 각각 Integration Engineer, Data Analyst, Growth Manager라는 직무로 Growth 팀을 이루고 있어요.

마티니 Growth 팀 리더 이재철 인터뷰

Q. 마티니 Growth 팀에 합류하면 어떤 점에서 성장할 수 있을까요?

가장 큰 장점은 다양한 산업군의 고객사 데이터를 볼 수 있는 점이에요. 인하우스 마케터라면 본인이 맡은 회사의 데이터만 볼 수 있고, 퍼포먼스 마케팅 대행사면 서드파티로 들어오는 일부 데이터만 볼 수 있는데요, 마티니 Growth 팀은 고객사 전체의 데이터를 함께 보고 다양한 관점에서 다양한 영역에 있는 분들과 고민하고 있어요. 의사의 역량 중 가장 중요한 것이 임상 경험이라고 하잖아요? 그로스 마케터도 마찬가지에요. 그로스 마케터로 성장하려면 실제 회사의 데이터를 많이 보는 게 중요한데 마티니 Growth 팀은 다양한 케이스들을 접할 수 있어서 특별하다고 생각해요.

Q. 재철님이 마티니, 그리고 Growth 팀에서 꼭 이루고 싶은 것이 있을까요?

저는 Growth 팀 팀원들 모두 업계에서 찾는 마케터로 성장하면 좋겠고, 팀은 오래도록 건강함을 갖춘 ‘좋은 팀’이 되었으면 해요. 사실 ‘좋은 팀’은 하나의 정량/정성적 지표로 판단할 수 없다 보니 애매한 표현일 수 있는데요, ‘좋은 팀’이라 할 수 있는 신호 중 하나가 ‘누구든 자유롭게 의견 교환을 할 수 있는 분위기인가?’라고 생각해요. 의견을 자유롭게 내고, 건강한 피드백을 주고받는 관계가 형성되는 게 좋은 팀이라고 보는데, 건강한 피드백이 되려면 일단 배경 지식도 있어야 하고 서로의 분야에 대해 충분히 공감해야 하죠. 많은 케이스를 가지고 있으면서 서로를 배려하고 의견 교환이 자유로운 팀을 만들고 싶어요.

어제의 회고봇에 어떤 내용을 쓰셨냐는 질문에, 재철님은 스스로에게 3.5점을 주며, ‘업무가 바쁘다 보니 Growth 팀이 가져야 할 뚜렷한 방향성을 잊고 있었던 것 같다며, 잊고 있었던 점들을 다시 돌아보는 계기가 되는 하루였다.’는 말을 남기셨는데요.

다양한 분야에 대한 호기심과 성장하고 싶은 니즈를 가진, 마티니 Growth 팀의 문화에 공감하는 분들을 기다립니다.

👉 마티니 Growth 팀과 함께하고 싶다면?

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GROWTH

그로스 마케터가 데이터를 분류하고 활용하는 법

February 28, 2024

비즈니스 환경에서 데이터 활용은 필수다. 전략적으로 활용해야 할 이유 역시 분명하다. 더 나은 의사결정, 인사이트 획득, 업무 효율 제고, 예측 가능성 향상 등 비즈니스 전 영역에서 데이터가 활용돼서다. 기업은 방대한 데이터를 수집한 후 분석한다. 분석된 데이터는 시장 동향, 트렌드, 고객 요구 등 경쟁력 강화를 위해 전략적으로 활용된다.

데이터는 의사결정 속도를 높이고, 결과에 가장 근접한 예측 값을 도출한다. 잠재적 가치를 이끌어 내고, 경쟁력을 한층 더 높이기 위한 핵심이다. 즉, 마케터에게 ‘데이터 활용’과 ‘데이터 분류 체계 정립’은 필수 불가결한 요소다.  

택소노미 설계 설명 이미지

체계적인 데이터 분류가 필요한 이유

체계화된 택소노미 설계 예시 이미지

데이터 분류 체계는 세 단계를 거친다. 먼저 데이터를 수집한다. 수집된 데이터를 체계적으로 정리 후 분류한다. 마지막으로 분류된 데이터의 규칙을 정의한다. ‘수집 – 분류(정리) – 정의’로 이어지는 것이 일반적이다.

이해를 돕기 위한 예를 들면 다음과 같다. 상품 혹은 브랜드를 분석한다. 이때 상품 옵션과 고객 구매 이력이 반드시 고려돼야 한다. 구매 분석 시엔 연속적인 고객 행동을 파악하기 위한 흐름의 이해가 필요하고, 기민한 분석을 위한 데이터 분류 체계가 정립돼 있어야 한다. 잘못된 데이터가 기반이라면, 나쁜 결과가 초래된다(Trash In Trash out).

데이터는 일종의 외현적 표상이다. 단순 수집만으로는 정확한 정보를 도출할 수 없다. 인사이트는 반드시 분석으로 표출된다. 분석된 데이터의 체계적인 분류도 필수다. 빅데이터 대홍수에 휩쓸리지 않고, 적절한 데이터를 선별해 정확하게 이해한 후 활용하기 위함이다. 전략적 활용을 위해선 방대한 양의 데이터를 체계적으로 정리하고 분류해야 하는 이유이기도 하다.

체계적으로 정의된 데이터는 효과적인 마케팅 전략으로 이어진다. 연령, 성별, 구매 이력 등으로 세분화된 데이터는 고객 별 최적화, 고객 별 맞춤형 캠페인 설계와 진행이 가능해서다.

데이터 정확성과 분석 결과 신뢰성은 비례한다. 많은 데이터를 보유하고 있다고 해서 문제가 쉽게 해결되지 않는다. 정확한 데이터만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출한다. 전문가를 고용하거나 고가의 분석 솔루션을 도입할지라도 데이터 분류 체계가 체계적이지 않으면 결코 좋은 결과를 얻을 수 없다. 전문가의 실력이 발휘될 수도 없고, 솔루션 효과를 입증할 수도 없다. 체계적인 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 전문가가 결국 더 큰 가치를 창출한다.

데이터를 전략적으로 활용하는 방법

택소노미 설계 정의 설명

데이터 분류 체계는 전략적 의사결정으로 이어진다. 산업군을 막론하고 데이터 분류 체계가 중요한 이유다. 초기 비즈니스와 스케일업을 앞둔 시점이 중요한 것처럼 데이터 분류 체계 시 ‘데이터 수집을 시작할 때’ 그리고 ‘더 큰 규모의 데이터를 수집해야 할 때’ 더욱 세심한 주의가 요구된다.

수집, 분류, 관리 모두 데이터 분류 체계에 속한다. 어떤 데이터를 어떻게 수집할지 정확한 계획을 세우는 것이 데이터 분류 체계를 만드는 첫 단계다. 온라인 쇼핑몰에 관한 데이터로 가정했을 때 고객의 클릭 패턴, 구매 이력, 검색 행동 등이 이에 해당한다. 고객 선호도와 행동 분석에 관한 정보가 핵심이다.  

수집 후 체계적으로 분류된 데이터는 퍼포먼스 마케팅, CRM, 제품 개발 등 비즈니스 전 영역에서 활용된다. 고객 선호도를 통해 행동을 예측하는 등 효과적인 전략 수립이 가능하다. 데이터 분류 체계는 전략적 의사결정을 가능하게 하는 중요 요소다.

분류와 더불어 체계적인 관리도 필요하다. 정확성과 보안 유지는 필수다. 정보 보호는 고객들의 신뢰로 직결된다. 데이터 분석 도구와 숙련된 기술은 인사이트의 가치를 높인다. 데이터 시각화 도구는 이해도를 높여 보다 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕는다.

데이터를 기반으로 한 의사결정 문화를 조직 내에 정착시키는 것도 매우 중요하다. 직원 개개인의 이해도를 높인 후 데이터를 기반으로 한 의사결정은 조직의 데이터 활용 능력으로 연결돼 기업 경쟁력을 높이는 자원이 된다. 다시 정리하면 기업에서 데이터 기반 의사소통이 필요한 이유는 직감에 의존한 결정을 피할 수 있고, 시장 트렌드를 미리 예측할 수 있어서다.

풍요의 시대다. 새로운 물건은 교체품이나 대체제로 필요한 경우가 대부분이다. 마케팅 시장도 마찬가지다. 새롭고 창의적인 캠페인이 넘쳐난다. 이러한 세상에서 데이터의 가치는 더욱 빛을 발한다. 틈새 시장을 공략하고, 새로운 땅을 개척하기 위해 ‘데이터 활용’은 필수다. 숫자와 그래프로 빼곡한 엑셀시트를 꼼꼼하게 살피며 정확한 이해가 필요한 이유다.

석유는 중요한 에너지원이지만 적절하게 활용하지 않으면 가치를 얻을 수 없다. 석유를 에너지로 전환하기 위한 과정을 거쳐야만 효용가치가 발휘된다. 석유가 전환 과정을 거쳐 에너지가 되듯 데이터는 체계적인 분류와 분석을 통해 인사이트로 전환된다. 즉, 데이터 분류 체계는 비즈니스 성공을 위한 기반인 셈이다.

원본 포스팅 링크

그로스 마케터가 데이터를 분류하고 활용하는 법

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[프로젝트 후기] 멤버십 및 RFM 분석

February 26, 2024

멤버십 및 RFM 분석 포스팅 썸네일

1. Membership 및 RFM 개념

1-1) Membership 개념 및 중요성

멤버십 시스템은 고객 충성도를 높이고, 장기적인 고객관계를 구축하는데 중요한 역할을 합니다.

멤버십 프로그램은 고객에게 해당 사이트(/브랜드)의 충성도를 높이는 데 도움을 주며, 고객들은 이를 바탕으로 특별한 혜택과 서비스를 받게 됩니다.
(e.g: 할인, 포인트 적립, 프로모션 대상선정 등)

그 중 특히 패션 e커머스의 경우 멤버십 시스템은 고객 충성도와 장기적인 관계 구축에 핵심적인 역할을 합니다. 패션 e커머스에서 멤버십 시스템은 다음과 같은 중요성을 지닙니다.

  • 등급별 혜택 제공: 멤버십 등급에 따라 다양한 혜택을 제공함으로써 고객의 충성도를 높이고, 장기적인 관계를 유지합니다. 이를 통해 고객의 재방문과 재구매를 유도하여 매출 증대에 기여합니다.
  • 고객 데이터 수집: 고객의 구매 이력, 선호도, 행동 패턴등의 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하여 매출 증대에 기여합니다.

1-2) RFM 개념 및 중요성

RFM 분석이란, 고객을 최근 구매 시점(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액(Monetary)을 기반으로 세분화하는 방법입니다.

RFM 분석은 고객이 얼마나 가치 있는 고객인지를 평가하는데 사용됩니다.

  • Recency (최근성): 고객이 마지막으로 구매한 시점이 언제인지?
    → 최근 구매한 고객일수록 다시 구매할 가능성이 높습니다.
  • Frequency (빈도): 특정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매하는지?
    → 빈번한 구매는 고객 충성도의 지표가 될 수 있습니다.
  • Monetary (금액): 고객이 소비한 총 금액이 얼마인지?
    → 구매 금액은 고객의 가치를 나타내는 지표가 될 수 있습니다.

RFM 분석을 통해 고객을 다양한 그룹으로 그룹화하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다.
(e.g: 최근에 자주 높은 금액을 지출하는 고객 : 보상 제공, 오랫동안 구매를 하지 않은 고객: 재방문/재구매 프로모션 제공)

이러한 고객 세분화는 마케팅의 효율성을 높이고 고객 만족도를 증가시키는데 도움을 줄 수 있습니다.

1-3) Membership 및 RFM을 함께 확인하는 이유

멤버십과 RFM 모두 고객의 행동과 고객의 가치를 이해하는데 중요한 분석 방법입니다.

그렇기 때문에 이 두 방법론을 함께 사용한다면, 보다 정밀한 고객 세분화가 가능하며 이를 통해 더욱 효과적인 고객 관리 및 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

2. 진행배경

2-1) 경쟁사 레퍼런스

  • 분석하고자 하는 커머스가 패션 e커머스임을 감안하여 패션 e커머스 대표 브랜드인 ‘무신사’, ‘29CM’, ‘W컨셉’을 경쟁사로 두고 레퍼런스를 서치했습니다.
무신사, 29CM, W컨셉의 등급점수 계산방법

1. 무신사(링크)

무신사 멤버십

등급 점수 계산 방법: 최근 5년간 누적 구매 금액 + 포인트

  • 누적 구매 금액
    • ‘상품 판매가-등급 할인-쿠폰 할인+결제 수수료’
  • 포인트
    • 오늘의 미션 수행 및 커뮤니티 활동을 통해 획득
      • 포인트를 적립금으로 전환해서 사용 가능하며, 적립금 전환 시 회원 등급이 낮아질 수 있음
        • 참고) 오늘의 미션
        • 참고) 무신사 커뮤니티 (링크)
무신사 포인트 적립 및 미션 수행 화면

  • 등급(8개)별 구간 및 혜택
무신사 등급별 구간 및 혜택

2. 29cm (링크)

29CM 멤버십 구간 및 혜택

등급 점수 계산 방법: 최근 6개월간 누적 구매 금액

  • 누적 구매 금액
    • 구매 확정된 상품 판매가의 합 (배송비 금액 제외)
  • 등급(4개)별 구간 및 혜택
29CM 등급표

3. W컨셉 (링크)

W컨셉 마이페이지 및 회원혜택

등급 점수 계산 방법: 최근 6개월간 누적 구매 상품건수 및 금액

  • 등급(6개)별 구간 및 혜택
W컨셉 등급별 구간 및 혜택

2-2) 고객사 현 상황

저희 회사에서 분석하고 있는 e커머스 패션 플랫폼은 현재 멤버십 설계가 되어있지 않습니다.

멤버십 설계 없이 필요에 따라 프로모션을 진행하며 고객들에게 동일하게 혜택을 제공하고 있습니다.

이렇게 계속해서 멤버십 설계없이 사이트를 운영할 경우 발생할 수 있는 문제점은 다음과 같습니다.

  1. 경쟁력 악화
    • 현재 무신사, 29CM, W컨셉으로 대표되는 많은 패션 플랫폼에서 다양한 멤버십 혜택을 제공하고 있습니다. 멤버십 프로그램이 없는 경우, 경쟁사 대비 경쟁력이 떨어질 수 있으며, 고객이 해당 플랫폼에 애착을 느끼지 못하고 이탈할 가능성이 증가합니다.
  2. 고객 충성도 감소
    • 멤버십 프로그램은 고객에게 특별한 혜택과 보상을 제공하여 충성도를 높여 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 역할을 합니다. 멤버십이 없으면 고객이 플랫폼에 충성도를 느끼기 어려워 재방문율과 재구매율이 감소할 수 있으며, 이는 장기적인 비즈니스 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

3. 진행과정

3-1) 주문 데이터 요청 및 검증

데이터가 고객사의 DB에 존재하기 때문에 자유로운 접근이 어려웠습니다.

따라서 RFM 분석을 시작하기 앞서, 필요한 데이터를 정의하고 해당 데이터를 고객사에 요청했습니다.

주문 데이터 요청 화면

그 후, 전달받은 데이터를 Amplitude(PA Tool)의 데이터와 비교하여 데이터의 정합성을 확인했습니다.

❓ PA Tool(Product Analytics tool)이란?
: 제품 분석 도구를 말하며, 제품이나 서비스의 사용자 행동 데이터를 수집, 분석하여 제품 개선,
사용자 경험 최적화, 전략 수립 등에 도움을 주는 소프트웨어를 말합니다.


  • 1차 정합성 검증 1차 정합성 검증 기준 DB데이터와 Amplitude 데이터의 유사성은 약 80%수준
데이터 1차 정합성 검증 화면

  • 최종 정합성 검증 : 최종 정합성 검증 기준 DB데이터와 Amplitude 데이터의 유사성은 약 93%수준
데이터 최종 정합성 검증 화면

3-2) 데이터 형식 변경: 주문 데이터 → 유저 데이터

정합성 확인을 진행한 최종 DB 데이터(주문 데이터)를 바탕으로 데이터 형식 변환을 진행했습니다.

RFM분석을 위해서는 고객 기준 데이터가 필요하기 때문에 user_id 기준으로 유저별 ‘Recency(최근 구매일자)’, ‘Frequency(주문빈도)’, ‘Monetary(누적 주문액)’을 계산했습니다.

데이터 형식 변경 화면

3-3) EDA (유저분포 확인)

그 후, 적절한 RFM scoring 기준을 확인하기 위해 유저 분포를 확인했습니다. 유저를 10%, 5%, 1% 기준으로 구분하고 항목별 분포를 확인했습니다.

EDA를 통한 유저 분포 확인

3-4) 이상치 제거

EDA에서 확인한 유저별 분포를 바탕으로 이상치를 제거했습니다.

전체 유저의 40%정도가 구매 이후 5개월 이상이 경과하였고, 70%정도가 구매횟수가 1회였기 때문에 Recency(최근 구매일자)와 Frequency(주문빈도)를 이상치 제거 기준으로
설정할 수 없다고 판단하였습니다. 따라서 최종 이상치 제거의 기준은 Monetary(누적 주문액)로 설정했습니다.

RFM 분석 초기에는 일반적인 이상치 제거 기준은 IQR(4분위수), 표준편차 등의 기준으로 이상치를 제거하고자 시도했으나,
해당 분석의 목적이 멤버십 설계를 고려한 RFM 분석이기 때문에 상위 유저가 중요하다는 점을 고려하여 이상치 제거의 기준을 ‘N만원 이상 유저’로 설정했습니다.

이상치 제거의 기준을 1) M기준 M1만원 이상, 2) M기준 M2만원 이상, 3) M기준 M3만원 이상으로 설정하고, 이상치의 갯수 및 비율을 확인했습니다.

option1. M이 M1만원 이상 유저수 n1명 (누적비율 0.17%)
option2. M이 M2만원 이상 유저수 n2명 (누적비율 0.09%)
option3. M이 M3만원 이상 유저수 n3명 (누적비율 0.05%)

해당 과정을 통해 최종적으로 이상치의 기준을 “option3”로 설정했습니다.

3-5) RFM

1. RFM Scoring

다음으로 각 R,F,M 항목별로 점수를 구해주었습니다. 점수를 산출하는 방식은 다양합니다. 해

당 분석에서는 작업시간 및 편의성 등의 여러 요건을 고려하여 엑셀을 통해 분석을 진행했습니다. 엑셀을 통한 RFM 산출 과정은 해당 블로그를 참고했습니다.
(출처: 엑셀을 활용한 RFM 고객가치 분석방법 (링크))

R과 M는 “비율(%)”을 기준으로, F는 전체 구매회원 중 약 80%가 1회 구매인 것을 고려하여 “구매횟수”를 기준으로 설정했습니다.

R Score, M Score을 계산하기 위한 비율(%)기준은 다음과 같습니다. 전체를 1~5까지로 구분한 후, 분모를 1~5까지 더한 값으로, 분자를 점수별 내림차순 기준 값(ex. 1일때 5, 2일때 4)으로 설정했습니다. 해당 방식으로 점수별 비율을 계산하면 다음과 같습니다.

RFM 스코어링 및 계산비율

F Score를 계산하기 위한 구매횟수 기준은 다음과 같습니다. 1,2,3,4,5회 이상으로 구분했습니다.

RFM 중 F 계산을 위한 구매 횟수 기준

예를 한 번 들어보겠습니다. 주문 데이터에 10명의 유저가 구매한 이력이 있다고 가정해봅시다.

고객의 주문 데이터 예시

앞서 이야기한 RFM scoring을 적용해보면 다음과 같이 계산됩니다.

  • R Score (비율(%) 기준)
예시 주문 데이터 기반 R 스코어

  • F Score (구매횟수 기준)
예시 주문 데이터 기반 F 스코어

  • M Score (비율(%) 기준)
예시 주문 데이터 기반 M 스코어

2. RFM Seg 매칭

RFM 점수가 산출되었다면, 각 점수별로 유저들을 세분화(User Segmenation)하는 과정이 필요합니다. RFM 분석 시 유저들을 세분화하는 여러가지 이유가 존재합니다.

먼저 유저를 세분화하므로써 각 그룹별 맞춤형 마케팅 전략을 개발하여 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다.

또한 이탈 위험 고객들을 파악하고 이들에게 재활성화 캠페인을 진행하므로써 적절한 위험 관리를 할 수 있습니다.

유저 세분화 그룹은 해당 사이트를 참고했습니다. (출처: RFM Segmentation (링크))

최종적으로 도출된 점수별 유저 세분화 그룹 및 각 그룹에 대한 특징은 아래와 같습니다.

RFM 세그멘트 매칭 화면

3-6) Membership

1. 가중치 계산

RFM score를 멤버십 구간 설정에 활용하기 위해 R,F,M 각 요소별 가중치를 계산했습니다. 가중치를 계산하는 이유는 고객의 가치를 보다 정확하게 평가하기 위해서입니다.

RFM의 각 요소는 고객의 충성도 및 구매 가능성을 반영합니다. 그러나 모든 요소가 모든 비즈니스에 동일한 중요도를 나타내지 않습니다.

예를 들어, 패션 커머스의 경우 트렌드가 빠르게 변함에 따라 고객의 최신 패션 트렌드에 대한 관심과 구매 의사를 파악하는 것이 중요하므로 R(최근 구매일자)이 상대적으로 높은
중요도를 갖습니다. 반면 럭셔리 상품을 취급하는 커머스의 경우 고객의 구매 금액이 매우 중요하므로 M(누적 주문액)이 상대적으로 높은 중요도를 갖습니다.

RFM 가중치 계산식

엑셀을 통해 가중치를 구하는 방법으로는 크게 2가지가 있습니다.

첫째, 매출 기여효과의 합계를 통한 가중치 구하기와 둘째, 매출 기여효과와 매출액의 상관관계를 통한 가중치 구하기가 이에 해당합니다.

1. 가중치1: 매출 기여효과의 합계를 통한 가중치를 구하는 방식은 구매 금액이 높을수록 더 높은 점수를 받는 방식으로, 매출액이 높을 경우, 즉 M의 점수가 높을경우 RFM 지수가 높게 나타납니다. 해당 방식은 업종 특성상 구매주기가 길거나, 구매 금액이 미치는 영향도가 큰 업종에서 유의미한 방식입니다.

2. 가중치2: 매출 기여효과와 매출액의 상관관계를 통한 가중치를 구하는 방식은 각 R/F/M Class별 기여효과 수치와 매출액의 상관계수를 구하여 그 값의 비중대로 가중치를 정하는 방식으로, 1번 방식과 달리 M 이외의 R과 F의 요소도 어느 정도 고려된다고 볼 수 있습니다.
해당 방식은 업종 특성상 반복 구매가 자주 일어나거나, 고객의 활동, 구매 스펙트럼이 넓은 업종에서 유의미한 방식입니다.


RFM 가중치 계산 실제 예시 화면

가중치1과 가중치2 기준 RFM 항목별 가중치를 확인한 후, 최종적으로 M(누적 구매액)의 비중이 높은 가중치1을 선택했습니다.

그 후, 가중치를 통해 도출된 최종 스코어를 기준으로 최종 스코어별 비율 및 R,F,M 분포(평균,최대,최소)를 확인했습니다.


최종 스코어별 비율 확인 화면

1차적으로 스코어별 분포를 확인하고, R보다는 F, R/F보다는 M의 중요도를 반영하는 방향으로 새로운 가중치를 생성했습니다.

그 후, 이를 바탕으로 도출된 스코어별 비율 및 R,F,M 분포를 재확인하는 과정을 거쳤습니다.


스코어별 RFM 분포 확인

이러한 과정을 거쳐 최종적으로 RFM의 가중치를 0.1:0.2:0.7으로 확정하였습니다.


최종 RFM 가중치 확정 단계 화면

2. 멤버십 기준 설계

멤버십은 RFM의 score을 기준으로 구간을 설정한 후, M(누적구매액)으로 기준을 변경해주었습니다.

  • RFM score 기준 구간설명
RFM 스코어 기준 구간설명 표
  • M(누적구매액) 기준 구간설명
누적 구매액 기준 구간설명 표

RFM score를 반영한 최종적은 멤버십 기준은 다음과 같습니다.

🪜 멤버십 기준 (*최근 6개월 1회 이상 구매 유저의 누적 구매액 기준)

· 이상치: M4만원 이상 (0.035%)

· VVIP: M3만원 이상 M4만원 미만 (1%)

· VIP: M2만원 이상 M3만원 미만 (7.4%)

· CREW: M1만원 이상 M2만원 미만 (29.3%)

· WOK: M1만원 미만 (62%)

· NEW/CHURN: 미구매

4. 결과

4.1) 멤버십 혜택 설계

매출 공식


매출을 증가시키기 위해서는 크게 두 가지 방법이 존재하는데, 주문수를 올리거나 즉, 주문빈도를 높이거나, 건단가를 높이는 방식이 이에 해당됩니다.

매출을 증가시키기 위해 각 멤버십별 유저들의 주문빈도 및 객단가를 높일 수 있도록 멤버십 설계를 바탕으로 구간별 특징을 파악하고, 멤버십 혜택을 설계했습니다.

먼저 Amplitude를 사용하여 각 구간 평균 주문수, 주문상품수, 객단가 및 건단가를 확인한 후, 이를 바탕으로 멤버십 구간별 특징을 파악했습니다.

앰플리튜드 평균 주문수, 주문상품수, 객단가 및 건단가 확인 대시보드

이를 바탕으로 기존에 진행한 쿠폰 프로모션의 성과를 바탕으로 쿠폰의 효율을 예측한 후,
쿠폰 할인율에 따른 매출 증분율과 마진율을 확인하고 멤버십 구간별 쿠폰 혜택을 설계했습니다.


멤버십 구간별 쿠폰 혜택 설계 화면

4.2) Membership/ RFM Dashboard

태블로(Tableau) 로고


태블로(Tableau)를 통해 멤버십과 RFM 세분화를 바탕으로 대시보드를 구현했습니다.

태블로(Tableau) 멤버십 및 RFM 대시보드 구현 모습

해당 대시보드를 통해 멤버십 관련 정보(1. 멤버십 분포, 2. 월별 멤버십 비율, 3. R(최근 주문일자), 4.F(주문빈도) 5.M(누적주문액)) 및
RFM 관련 정보(6.RFM Segment 분포, 7.월별 RFM 비율)을 확인할 수 있습니다.

좌측 상단의 멤버십 버튼 클릭시 각 멤버십 단계에 해당하는 유저들이 필터링되어 표출됩니다.

이를 통해 멤버십별 분포 및 해당 멤버십에 해당하는 유저들의 RFM 세그먼트를 손쉽게 확인할 수 있습니다.

  • 멤버십 VVIP 클릭
태블로(Tableau) 멤버십 및 RFM 대시보드

또한 좌측 상단의 필터를 통해 각 멤버십 및 RFM 세그먼트별 회원 수 및 매출액을 파악하고 이를 비교함으로써 종합적인 비즈니스 성과를 파악할 수 있습니다.


태블로(Tableau) 멤버십 및 RFM 대시보드 세그먼트별 비교

원본 포스팅 링크

[프로젝트 후기] 멤버십 및 RFM 분석

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GROWTH

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (4)

February 19, 2024

마지막 단계, '퍼널 완성하기'에서는 실제로 퍼널을 만드는 데 필요한 도구를 제공하며,

퍼널을 지속적으로 실험하고 개선해야 하는 필요성을 일러준다.

한 페이지의 헤드라인을 바꾸는 '작은 수정' 하나로 31.7%의 수익률을 얻는다면 믿겠는가?

"적절하게 활용된 하나의 퍼널이 있다면, 그 퍼널은 평생 노력한 것의 열 배보다도 더 가치가 있다."

'적절하게 활용된 하나의 퍼널'을 구축하는 과정이 결코 단조롭지 않을 것임을 명심해야 한다.

반드시 실패를 겪는다는 것을 염두에 두어라.

.

.

.

⌜마케팅 설계자⌟

퍼널 완성하기

클릭퍼널스로 퍼널 만들기

퍼널을 선택하기 전 판매하고자 하는 상품(혹은 서비스)의 값을 매기고 적절한 가치 사다리 단계에 배치하라.

그리고 선택한 퍼널을 시각화해 보아라. 그다음은 간단하다.

클릭퍼널스로 ‘후크, 스토리, 제안’이 깃든 맞춤형 퍼널을 만들고 연속극 시퀀스가 가능한 후속 퍼널을 기획하라.

이제 시장에서 실험하면 된다.

[Step.1]

당신의 퍼널을 스케치하라.

"돌출 주문서를 사용할까?"

"상향 판매를 몇 번이나 넣을까?"

"하향판매를 굳이 넣어야 할까?"

"각 페이지의 후크는 무엇일까?"

"스토리는 무엇일까?"

"제안은 무엇일까?"

"각각에 넣을 제안에 매길 가격은 얼마일까?"

해당 퍼널에 각 페이지와 단계를 스케치하여

당신이 가장 먼저 '무엇'을 하려고 하는지 시각적으로 인지해야 한다.

[Step.2]

클릭퍼널스로 당신만의 세일즈 퍼널을 만들어보아라.

클릭퍼널스는 기업가나 CEO가 직접 사용할 수 있을 정도로 사용자 편의적이다.

'퍼널 마법사(Funnel Wizard)'가 당신을 친절히 안내해 줄 것이다.

[Step.3]

'페이지 에디터'로 맞춤형 퍼널을 만들어보아라.

'페이지 에디터'의 기본적인 작동 원리와 페이지 구성의 원리만 파악하면

비전문가인 당신도 언제든 맞춤형 페이지를 꾸밀 수 있다.

[Step.4]

후크, 스토리, 제안을 퍼널에 심어보아라.

당신이 떠올린 아이디어를 또 다른 누군가도 떠올린다.

그럴듯한 브랜딩과 화려한 디자인에 힘을 쏟기 전에,

방문자와의 연결성을 강화할 수 있는 진정성을 보여라.

[Step.5]

후속 퍼널을 만들어보아라.

퍼널을 스케치 하는 동시에 후속 퍼널의 계획도 포함해야 한다.

초기 퍼널이 후속 퍼널의 가치 사다리로 이어지는 매개체 역할을 하는 데 중요하다.

"잠재고객에게 이메일을 보낼 때 이 캐릭터에 어떤 매력적인 요소를 덧붙여야 할까?"

"'연속극 시퀀스'에서는 무슨 말을 해야 할까?"

"'사인필드 이메일'에서는 어떤 유형의 메시지를 담아서 보내야 할까?"

[Step.6]

이제 당신의 퍼널을 시장에서 실행하라.

몇 년 전만 해도 '적절한 퍼널' 하나를 구축하려면 전문가들로 구성된 팀이 두세 달 동안 매달려야 했다.

고민은 실행을 늦출 뿐이다. 당신의 퍼널을 시장에서 실험해 보고, 수정을 거쳐 '적절한 퍼널'을 완성하라.

퍼널 포개기

연속적인 퍼널 사이에 후속 퍼널을 ‘다음 단계’로 포개라.

고객이 겪고 있는 문제를 ‘지금 바로’ 해결할 수 있는 매력적인 대안을 끊임없이 제시해야 한다.

퍼널 포개기 프로세스 이미지

다음 이미지는 '퍼널 포개기'의 예시이다.

퍼널 포개기 예시

퍼널 수정하기

첫 퍼널에 실패했다고 낙심하지 마라.

성공적인 실험을 위해 다만 악퍼널에서 구해진 것뿐이다.

초반 목표는 퍼널 내의 제품 가격 총액의 손익분기점으로 설정하고 손해를 본다 한들 개의치 말아라.

테스트가 끝나면 퍼널 평가 지표의 수치로 퍼널의 건전성을 평가하라.

당신의 퍼널이 손익분기점을 넘지 못했다면 반드시 문제는 후크나 스토리나 제안에 있다.

[퍼널 평가 지표]

퍼널의 총 매출액을 고객의 수로 나누면 ACV를 구할 수 있다.

(예를 들어 100명이 기록한 총매출액이 2,500달러이면 AVC는 25달러이다)

퍼널 평가 지표 이미지

CPA > ACV : 퍼널이 잘못되었다.

CPA < ACV : 퍼널이 제대로 작동한다.

[당신의 점수]

ACV = 25.00달러

CPA = 20.00달러

[점수 결과]

수익: 5달러

당신의 퍼널이 제대로 작동한다.

[확장 전략]

수익성을 유지하는 한 최대한 많은 돈을 광고비로 지출해야 한다.

[실전] 퍼널의 일곱 가지 단계 설계해 보기

[1단계] '방문자의 온도'를 판정한다

당신이 세일즈 퍼널 속으로 맞아들이는 방문자가 뜨거운가, 따듯한가, 혹은 차가운가?

(오픈채널=뜨거움, 자사몰=따듯함, 차가움)

[2단계] '사전 프레임 브리지'를 설정한다

이 방문자의 유형을 기준으로 각각의 유형을 위해 어떤 사전 프레임 브리지를 만들어야 할까?

(내 브랜드의 이미지)

[3단계] '가입자를 추려낸다'

방문자들 가운데서 당신이 제안하는 무료 정보를 제공받는 대가로

자기 이메일 주소를 기꺼이 알려주는 사람은 누구인가?

[4단계] '구매자를 추려낸다'

사이트의 가입자 가운데서 당신이 제시하는 첫 번째 제안을 기꺼이 받아들여 신용카드를 꺼내는 사람은 누구인가?

[5단계] '적극적인 구매자를 추려낸다'

자기가 안고 있는 문제를 해결하기 위해서 기꺼이 더 많은 돈을 쓰겠다는 사람은 누구인가?

[6단계] '더 깊은 관계로 나아간다'

고객의 연락처 정보를 확보한 뒤 어떻게 하면 '매력적인 캐릭터'로 그들과 인간관계를 쌓아갈 수 있을까?

(관계 강화 + 추가 구매)

[7단계] '판매 환경을 바꾼다'

고객을 오프라인으로 유도해서 가치사다리의 높은 곳으로 올라가게 만들려면 어떻게 해야 할까? (판매채널 확장)

.

.

.

글을 마치며,

모든 변수를 관통했다고 자만하지 말 것.

나의 의견에 대한 지나친 긍정은 피해야 한다는 점을 기억하자.

“이 정도면 괜찮은 것 아닌가?” - 아니다.

MECE 기법을 통해 퍼널의 실패 요인을 줄여보는 것도 하나의 방법이다.

늘 마케팅엔 ‘정답’이 없다고 생각했다. 각자에게 맞는 퍼널핏이 있고

그것은 범용적이지 않은 각 개인의 것이라 여겨왔다.

그런데 이 책에서는 모든 마케팅에 적용 가능한 프레임 워크를 설명하고 있다.

'정답'은 아니지만 문제에 대한 개중 하나의 명확한 ‘해답’이 될 수 있는 가이드라고 생각한다.

도서 정보

마케팅 설계자 - 예스24


원본 포스팅 링크

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (4)

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GROWTH

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (3)

February 12, 2024

1. 사전, 리드 퍼널 스크립트

‘호기심에 기반을 둔 헤드라인’ 스크립트

고객과 관련된 헤드라인 쓰기에 통달하라. 당신이 진행하는 모든 과정에는 후킹한 헤드라인이 포함되어 있어야 할 것이다.

그 헤드라인이 당신의 잠재고객과의 구매 대화(buying conversation)가 되고 이것이 곧 당신의 매출 상향 프로젝트가 될 것이다.

”마케팅 그만하세요.”

“언제까지 2010년식 마케팅으로 2024년 시장을 장악할 수 있다고 믿으시겠어요? 마티니와 함께 2024년 마케팅 시작하세요.

(‘그로스 해킹’이란 용어가 등장한 때가 2010년입니다.)

‘누가 무엇을 왜 어떻게’ 스크립트

당신이 얼마나 매력적인 사람인지, 왜 매력적인 사람인지, 무엇을 매력적으로 이룬 사람인지,
어떻게 매력적으로 차별화된 서비스를 제공할 수 있는지를 하나의 강력한 스토리로 긴급히 제안하라.

[who]

“저는 마티니의 전문화된 일원이자, ㅇㅇ 프로젝트의 PM입니다.”

[what]

”1년이라는 마티니의 역사 속에서 함께한 단 3개월 만에 온라인 광고 시스템을 통달했으며, 그 덕에 그 누구도 풀지 못한 문제를 수없이 풀어왔습니다.
한 가지 재미있는 사실은! 모두 같은 고민 속에서 경쟁 중입니다만, ‘마티니 효과’를 얻고 나면 늘 다른 결과로 만족하더군요.”

[why]

”여러분의 제품이나 서비스가 훌륭함에도 불구하고, 또 이미 높은 판매량을 기록했음에도 비즈니스를 개선하거나 추가하는 일에는 여전히 미숙하다는 것을 잘 압니다. 쇠퇴기(혹은 적응기)에 접어들 시기가 예고 없이 다가올 때면 경쟁사에 대응할 만한 신규 전략을 늘 고민해야 하니까요. 그래서 문제가 뭐던가요? 소재? 카피? 광고비 지출액?

아니요. 장담컨대 여러분의 모든 예상이 빗나갈 만한 이유입니다.

[how]

일명 ‘마티니 효과(Triple Effect)’라고도 하죠.

단 한 번의 결정으로 당신의 사업이 정체기에 머물지, 성장기로 나아갈지를 결정합니다.

마침 저희가 그 비밀을 오늘 참석하신 분들께만 몰래 공유드리려고 하거든요. 비밀은 지켜주셔야 합니다. 지금 당장 문의하세요!

마티니와의 여정을 간접 체험할 기회를 제공합니다.”

'마티니 효과(Martinee Effect)'란?

: Performance + Growth + CRM 통합 솔루션의 시너지 효과를 의미

[catch]

“마티니 설립 이래로 전례 없던 무료 상담 기회를 제공해 드리는 이유가 궁금하실 겁니다.

물론 앞으로도 있을지 모를 기회지만요. 마티니를 엿볼 기회를 드리고 나면 저희로서는 설득하는 과정이 한결 수월해집니다.

마티니의 풀퍼널 마케팅, 마티니의 5단계 전략, 마티니의 그로스 마케팅…

저희의 수많은 베스트 상품들을 한 데 진열하여 모든 분들께 설명드리기에는 너무나 많은 시간을 들여야 하기 때문입니다.

무료 체험을 진행하신 후 가려운 부분이 어디인지 적극적으로 일러주신다면 저희로서는 더욱 최적의 서비스를 제공해 드릴 수가 있습니다.”

[urgency]

"오늘 무료 상담 서비스를 신청하시는 분들께는 서비스의 버전을 업그레이드 할 수 있는 기회를 드립니다.

이 업그레이드 버전은 유료로 판매되고 있으며 장단하건대 실제 가격보다 훨씬 높은 가치가 있습니다. 현재 기준으로 여덟 분만 사전 신청 가능합니다.

기억하세요! 오늘 자정이 지나면 이 기회는 사라집니다."

[guarantee]

마티니는 당신에게 소중한 시간을 선물할 것을 보장합니다.

모든 과정 즉시 취소 가능하며 일정 조율은 최대 2회까지 가능합니다.

사전 신청 후 일정 조율, 혹은 취소 시 그 어떠한 페널티도 없으니 부담 없이 신청해 주세요!

[recap]

아래 링크를 클릭하여 마니티의 무료 상담 서비스를 신청해 주세요!

자정 이전에 신청하신 분들 한하여 강의 무료 초청권도 드린다는 사실, 잊지 마세요!

2. 언박싱 퍼널 스크립트

'스타, 스토리, 솔루션' 스크립트

나만의 스타성을 뽐내고, 고객이 안고 있는 문제와 유사한 연속극 시퀀스를 풀어내어, 고객도 나만의 스토리의 주인공 될 수 있다는(혹은 더 나은) 미래를 꿈꾸게 하라.

'스타, 스토리, 솔루션' 스크립트

'스타, 스토리, 솔루션' 스크립트 설명 이미지

‘단 한 번의 제안(OTO)’ 스크립트

이미 구매한 고객에게 ‘열린 순환고리(open loop)’를 유지하여 재구매를 유도하라.

재구매에 대한 보장과 명확한 근거가 핵심이다.

‘단 한 번의 제안(OTO)’ 스크립트

⌜Martinee knows ‘HOW’ (Series. 1)⌟

“당신에게만 제공하는 또 다른 ‘무료 상품’이 있습니다.

마티니의 노하우가 담긴 ⌜Secrets of Matinee⌟ 핵심 요약편 1권을 제공해 드립니다. 돈으로 환산할 수 없는 가치를 무료로 추가하세요.

수많은 고객사를 컨설팅하며 얻었던 알맹이만 담겨 있습니다.”

비밀의 5분의 1만을 풀고 호기심을 참지 못해 마티니에 문의를 할 수밖에 없는 보조품을 판매하자는 전략

3. 프레젠테이션 퍼널 스크립트

완벽한 웨비나 스크립트

[도입부]

도입부에서 90분 동안의 시선을 집중시킬 필살기를 내보인 후

[내용]

필살기의 전략과 전술을 제공한다.

[스택과 판매종결]

그리고 ‘앵커링 효과(anchoring)’를 염두에 둔 스택 슬라이드를 사용하여

고객이 얻을 수 있는 장점에 대해 연속 필살기를 날려라.

도입부: 17/100(%)

내용: 50/100(%)

스택과 판매종결: 33/100(%)

'제품 출시' 스크립트

고객이 당신의 앞에 서기까지 겪었을 수많은 고난을 해결할 수 있는 완전한 신규 전략을 제시하라.

그리고 당신이 내세운 전략의 전술이 ‘무엇’인지 어깨너머 코칭하며 제안을 암시하라.

마지막으로 제안을 수락했을 때, 고객이 얻을 가치에 대한 희소성과 긴급성을 강조하며 가상의 소유 경험을 전달하라.

4. 마지막, 전화 퍼널 스크립트

'네 가지 질문의 판매 증정' 스크립트

전문가로서 던지는 한 가지 후크와 세 가지 후속 질문으로 상대방의 답변을 이끌어내라.

먼저 전문가의 자질을 내비칠 수 있는 간략한 소개를 한다. 그리고 후속 질문을 이어가면 된다.

'네 가지 질문의 판매 증정' 스크립트

내/외부 목표를 이끌어내고 [1],

목표에 대한 장애물을 찾는 후속 질문을 하여 [2],

극복할 수 있는 가능성에 대해 묻는다 [3].

그리고 당신이 전문가이기 때문에 ‘당연히’ 해결해 줄 수 있다는 믿음을 심어주고 구매 의향을 묻는다.

(단, 마지막 질문을 던진 뒤 고객이 대답하기 전까지 절대 추가적인 말을 덧대지 말아야 한다)

'판매 설정자' 스크립트와 '판매 종결자' 스크립트

[1차]

판매 설정자가 고객이 처한 상황을 파악하고 제안의 맛보기를 제공하는 동시에 ‘이 제안’이 고객의 ‘맞춤 솔루션’일 수밖에 없는 질문을 하라.

[2차]

판매 종결자는 판매 설정자가 이끌어냈던 답변을 더욱 강화해야 한다.

그리고 이 제안을 고객이 단지 ‘수락’하는 것이 아니라, 꿈의 고객을 자처하고 ‘요청’하도록 해야 한다.

원본 포스팅 링크

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (3)

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GROWTH

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (2)

February 8, 2024

'퍼널 설계하기' 목차에서는 여태껏 제시했던 간단한 예시와는 다르게

보다 상세한 나의 퍼널 전략 예시가 담겨있다.

단순히 읽는 데 그치지 않고 당신만의 전략으로 이어지는 성공의 비책이 되길 고대한다.

.

.

.

⌜마케팅 설계자⌟

퍼널 설계하기

1. 시작, 리드 퍼널

리드 스퀴즈 퍼널

스퀴즈 페이지의 잠재고객에게 ‘리드 마그넷’을 던져라.

그다음 단계의 감사 페이지로 넘어갔을 때 약속했던 ‘리드 마그넷’을 제공하고 이후 가치 사다리의 다음 단계를 제안하라.

  • 리드 마그넷: 잠재고객의 세부 정보를 알리는 조건으로 무료 제공되는 물품이나 서비스

서베이 퍼널

버킷 질문에 따라 방문자들을 집단별로 구분하기 위한 설문을 진행하고, 당신이 ‘몰래’ 보낸 버킷 질문에 그들이 응답하면 그제야 ‘맞춤형 정보’를 제공하라.

'버킷 질문'이란?

: 최종 결과를 결정하는 질문

[Step.1] 설문조사 페이지

1. 마케팅에 대한 경험 및 이해 수준 파악 (마티니가 제공해야 할 서비스 업무 범위 파악)

“최적화된 솔루션을 제공하기 위한 질문입니다. 다음 5가지 설문에 간단히 답변해 주세요.”

Q1. "마케팅을 진행한 적이 있나요?"

"(option) 어떤 식으로 진행했나요?"

(e.g. 광고 대행사와의 협업, 자사 내부 마케팅 등)

Q2. "현재 겪고 있는 문제에 대한 원인이 무엇이라고 생각하나요?"

2. 마티니와의 Fit 확인하기

Q3. "최종 KPI는 무엇인가요?"

Q4. "마티니를 선택한 이유는 무엇인가요?"

3. 마티니가 집중해야 할 홍보 경로 파악

Q5. "마티니를 알게 된 경로는?"

[ㅇㅇ에게 가장 필요한 마케팅 비법 전수받기(CTA)]

Email: (xxxx@xxxxx.com)

[Step.2] 스퀴즈 페이지

스퀴즈 페이지: “ㅇㅇㅇ(고객사)에게 필요한 최상의 서비스를 분석 중입니다…”

[Step.3] 결과 페이지

“’ㅇㅇㅇ(고객사)’가 겪고 있는 다양한 유사 사례와 그들이 마티니와 함께 한 여정에서 극복한 성공 전략을 숨김없이 전송해 드렸습니다.”

“자, 마티니는 늘 제자리가 아닙니다. 수많은 여정을 지나 온 ‘오늘’의 마티니와 함께 하시겠습니까?”

서밋 퍼널

고객들에게 제한된 제안을 하라. 긴박할수록 좋다.

[Step.1] 등록 페이지

"[MarFesta] 마티니가 그토록 숨겨왔던 ‘비밀’을 ㅇ월ㅇ일 ㅇㅇ시 단 2시간만 공개합니다.”

[Step.2] 특별 제안 페이지

“앞으로 2시간! Marfesta 맛보기 영상 무료 시청하기” [01:59:59]

[Step.3] 방송 페이지

Live [마티니의 비밀 엿보기] 매출 8천 억 글로벌 기업조차 마티니가 절실했던 이유”

2. 언박싱 퍼널

책 퍼널

'후크', '스토리', '제안'에 기반한 매력적인 스토리와 매력적인 제안을 던져라.

책 퍼널 설명 이미지

즉 '호기심을 기반으로 하는 헤드라인'으로 후크를,

'나의 이야기가 담겨있는 영상'으로 스토리를,

'배송비 부담 무료 상품'으로 제안을 던져라.

[Step.1] 판매 페이지

거부할 수 없는 매력적인 전략을 구상하라. 당신만의 스토리든, 당신만의 다운셀링 전략이든.

[Step.2] 상향 페이지(n차)

고객에게 여지를 남기는 서비스를 순차적으로 제공하되, 실패에 대비한 하향판매 전략도 구사하라.

e.g. 모닝에서 벤츠 S클래스까지 간 ‘이왕이면’ 병 치료해 주기

[Step.3] 감사 페이지/오퍼월

감사한 마음을 전하는 동시에 ‘아직도 남은 것’이 있다는 것을 어필하라.

도전 퍼널

14일에서 30일 사이의 고객의 도전 기간을 설정하고 그들의 ‘참여 장소’에 도전 공간을 마련해 실시간 스트리밍(혹은 강연)을 하라.

도전 퍼널 설명 이미지

장바구니 퍼널

당신의 베스트셀러 제품(혹은 서비스)을 메력적인 조건으로 제안하라.

장바구니 퍼널 설명 이미지

3. 프레젠테이션 퍼널

영상 세일즈레터 퍼널

프레젠테이션으로 하여금 거부할 수 없는 제안과 동시에 ‘스포일러 박스’를 통해 막간의 스포를 이용하라.

프레젠테이션 퍼널 설명 이미지

[판매페이지]

“2024년 BEST 마케팅, ‘마티니아이오’”

(썸네일 이미지에 마우스오버 시 동영상 미리보기(.gif)를 보여주는 강의 영상 자료 활용하기)

판매페이지 예시 - 마티니아이오

[(option) 돌출 주문서]

“잠깐만요! 지금 추가 결제를 하시면 10만 원 상당의 비공개 영상(’[마케팅, 그로스, CRM 믹스 전략]‘)을 시청하실 수 있습니다!"

팝업을 종료하신 이후에는 할인가 적용 불가합니다. (자물쇠 영상 내용 미리보기 포함)

[상향페이지]

다음에 있을 행사 사전 등록 (예상고객/잠재고객 사전 파악 > 맞춤형 강의)

“3월(명월) 마티니의 ‘믹스패널 부트캠프’에 사전 등록하시면 ”마티니의 ‘오픈 시크릿 강좌’ 1회 무료 시청권을 드립니다."

[감사페이지]

“2024년 BEST 마케팅, ‘마티니아이오’ 강의 수강권 등록이 완료되었습니다. 아래 상세 내역을 확인하시고 신청 정보가 올바르게 입력되었는지 확인해 주세요.”

”[Growth Marketing Summit 2024] 세미나 무료 사전 등록이 완료되었습니다. 아래 상세 내역을 확인하시고 신청 정보가 올바르게 입력되었는지 확인해 주세요.”

[마티니 컨설팅 문의 (Final Depth)]

"마티니에 대해 더 자세하게 알아보고 싶다면 지금 바로 문의하세요!"

웨비나 퍼널

그 어떠한 서비스라도 실시간 웨비나 퍼널을 눈 감고도 꿸 수 있다면 자동화된 웨비나 퍼널로 전환하라.

웨비나에 등록할 만한 헤드라인, 후킹한 예고편을 담은 랜딩 페이지, 실시간 웨비나를 진행한 이후 상/하향제품을 포함한 돌출 주문서,
그리고 재방송(replay) 웨비나라는 5단계를 철저히 준비하라.

(단, 재방송 웨비나는 단기간(혹은 단시간)의 기회여야 한다)

웨비나 퍼널 설명 이미지

제품 출시 퍼널

새로운 제품(혹은 서비스)을 출시할 때 무료 버전의 상품과 예고편을 함께 제시하라.

그리고 참여도를 점진적으로 높일 수 있는 네 개의 영상과 개중 마지막 영상에서는 공개 날짜와 시험 버전의 제품(혹은 서비스)을 제공하라.

제품 출시 퍼널 설명 이미지1
제품 출시 퍼널 설명 이미지2

[무료 워크숍 페이지]

믹스패널 부트캠프 참가 신청 페이지 (프로그램 소개 영상 / 혹은 상세페이지)

리드 마그넷을 제공하여 고객이 최초의 퍼널을 통과하도록 하라.

여기에서 마티니가 고객에게 제공하는 리드 마그넷은 부트캠프 활동 시 우수 참가자 요건을 충족하는 데 도움이 될 만한 최소한의 정보(믹스패널 가이드 기본편)이며, 마티니의 꿈의 고객은 프로그램 참가 전 스스로 참가 자격이 있는지 기꺼이 평가하고 싶을 것이다. 가이드에 기반한 '실력 평가하기' 페이지로 이동하게 하라.

[실력 평가하기]의 첫 번째 단계에서는 앞으로 전개될 과정에서 알게 될 모든 내용의 실전 문제도 포함되어 있어야 하며, 리드 마그넷에서는 극히 일부만 공개해야 한다.

[연속극 페이지(2-3)]

답안을 공개하고 믹스패널 [실전 가이드]와 [심화 가이드] 단계로 안내하며 각 단계에 [실력 평가하기] 버튼 삽입

각 가이드는 마티니 홈페이지(신설 예정)의 포스트, 혹은 마티니 구성원의 브런치, 티스토리, 블로그 등 그 어떤 형태도 좋다.

[제안 페이지 및 주문서]

총점과 함께 구간별 랜딩 페이지로 안내하며 [무료 상담] 단계로 이동할 수 있는 링크를 메일로 전송한다.

무료 상담 진행 이후에는 마티니 홈페이지의 컨설팅 문의 페이지로 이동한다.

(새로운 글 등록 > 업데이트 메일 알림 > 과제 수행 페이지 > 전화 상담 > 문의)

4. 마지막, 전화 퍼널

신청서 퍼널

당신의 서비스를 신청할 수밖에 없는 성공 사례를 보여주고,
성공 사례의 주인공이 되고자 하는 고객들에게 ‘테이크 아웃 설득’을 하여 최종적으로 검증된 고객에 한하여 전화 상담(맞춤형 상담)을 하라.

전화 퍼널 설명 이미지

원본 포스팅 링크

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (2)

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GROWTH

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (1)

February 5, 2024

⌜마케팅 설계자⌟의 28가지 퍼널 비법들을 분석하고 실제 프로젝트에 활용할 만한 퍼널을 구축해 보았다.

그리고 나만의 실전편 리뷰를 작성했다.

총 4개의 목차로 이루어진 각 요약편에는 일부 도서의 인용글도 있으나, 나의 언어와 나의 예시로 전체 단락을 이루고 있다.

대개 독서 토론의 목적은 독서를 하고 각자의 주관을 공유하는 데 목적이 있으나, 나는 한 단계 더 나아가 ‘독후 활동’에 의미를 둔다.

저자가 전달하고자 하는 핵심 메시지를 파악하고 [1], 이를 나의 주관으로 연계하여 [2], 실제에 적용하기 위한 상위 단계를 거친다 [3].

조직의 관점에서 바라본다면 다음과 같다.

팀원 각자의 창의를 브레인라이팅 [1]으로 공유하고, 마인드매핑 [2]을 통해 아이디어의 완성도를 높이며,

시각화 기반의 직관상 방식 [3]으로 1차적인 구체화를, 스타버스팅 [3]으로 아이디어를 보다 정교하게 구체화한다.

위 소개한 네 가지 기법이 익숙치 않다면 해당 글의 마지막을 참조하길 바란다.

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⌜마케팅 설계자⌟

공식 이해하기

퍼널이란 무엇인가

길거리 영업사원이 내미는 전단지를 받았다고 해서 당신의 사업 가치가 수직 상승한 적이 있는가? 높은 확률로 없을 것이다.

그 모든 이유는 앞서 언급했던 한 문장에 담겨있다. 나의 ‘고객’, 나의 ‘가치’, 결정적으로 일련의 ‘전략적인’ 퍼널이 없다.

내가 판매하는 제품을 필요로 하지 않는(잠재고객이 아닌) 사람에게 ‘비록 당신에게 이 제품이 필요하진 않지만 일단은 구매하라’고 속삭이는 것과 같다.

판매는커녕 얼마큼의 가치가 있는지 들여다보는 노력조차 하지 않을 것이다. 당신의 사업에 명확한 ‘퍼널’이 존재한다면 당신이 겨냥한 예상 고객은 (주)ㅇㅇ 영업사원이 제안하는 전략을 ‘구매’하여 당신의 사업 가치를 대폭 상승시킬 것이다.

퍼널의 기본 수단으로써 ‘핵심제안’‘단 한 번의 제안(One-time offer, OTO)’ 두 가지를 기억하라.

퍼널의 진입 단계와 마무리 단계, 아니 모든 단계에서 큰 활약을 펼쳐 줄 노하우이다.

퍼널 예시 그림

각각의 퍼널 유형은 제각기 다른 방식으로 수행하는 것이지만, 과정 자체는 동일하다.

퍼널에서 각각의 페이지는 단순하며, 사람의 관심을 낚아채는 ‘후크(hook)’를 가지고 있고, 가치를 창조하는 ‘스토리(story)’를 들려주며, 또 퍼널의 다음 페이지로 이동시킬 ‘제안(offer)’을 한다.

비밀 공식

[마티니의 고객 페르소나 정의]

"나는 템플릿 제작 전문 디지털 파일을 판매하는 30세 여성 사업가, Erica이다."

1. 사건 발단
3년 전만 해도 나는 평범한 직장인이었다. 대학시절부터 아이패드의 ‘굿노트’ 앱을 즐겨 쓰다 취미 삼아 템플릿을 제작했고 어느새 완성된 템플릿이 30여 개나 되었다.
6개월 간 시각 광고 디자인 교육을 받았던 것이 도움이 되었는지 친구들에게서도 “와, 이거 팔아도 되겠는데?”라는 극찬을 받곤 했다.
그리고 문득 이런 생각이 들었다.
“취미에 그치지 않고 수익까지 낼 수 있다면 더 좋지 않을까?”
그렇게 3년 전 우당탕탕 시작했던 ‘Notetem’ 사업이 어느새 꽤 규모 있는 조직으로 성장했다. 템플릿 판매 전문 웹사이트를 구축했고 기기에 바로 내려받을 수 있는 앱도 출시했으며, 최근에는 팝업스토어 행사도 열어 나름 적지 않은 성과를 거뒀다.
2. 사건 발생
그런데 문제가 생겼다. 사업 초기에만 해도 국내 경쟁자는 없었고
대부분 개인 배포 형태이거나 해외 사이트였는데,
실력 있는 국내 경쟁자가 들어서면서 우리의 고객들이 모두 이탈하고 있는 게 아닌가.
더 큰 문제는 어느 부분을 ‘개선’하고 ‘수정’ 해야 하는지를 모른다는 것이다.
맨땅의 헤딩으로 일궜던 터라 내부 자료도 엉망이고 어디부터 손을 대야 할지 막막했다.
검색광고나 배너광고와 같은 미디어 광고도 자체적으로 시도해 봤지만 효과가 없었다.
또 데이터를 더욱 깊게 분석하고 점검하기 위해 관련 툴과 사용법을 검색해 보았을 때
선택의 폭이 너무나도 넓었고 공부해야 할 것들도 천지였다.
그러나 이 시점에 조직을 리빌딩하고 피봇팅 전략을 실행하는 것은 생각만 해도 버거웠다.
당장 한 달 순손실만 천 단위를 넘나들기 때문이다.
어느 날 지인에게서 이런 조언을 얻었다.
“광고 대행사와 협력해서 솔루션을 얻어보는 건 어때?” 괜찮은 생각이었다.
그도 그런 게, 나는 이 문제 이외에도 경영이라는 중대한 과업이 있었기 때문이다.
그래서 다른 문제를 대신 해결해 줄 마케팅 담당자를 채용해야 할지, 전문 업체와 협력해야 할지 결정해야 했다.
3. 사건 발생(2)
그렇게 1년 전 처음으로 모 마케팅 광고 대행사와 손을 잡았다.
대행사를 선정하는 별다른 기준은 없었다.
앱 마케팅에 특화되어 있는 것’처럼’ 보이는 곳이었고 수수료가 다른 곳 보다 저렴하다는 이유였다. 결과적으로 실패했다.
매주 메일로 받아보는 보고서에는 ▼(하한가) 표기가 난무했고 소재를 수정해야 한다거나 광고비 지출액을 높여야 한다는 제안의 연속일 뿐이었다.
4. 사건 해결
계약이 만료된 시점에 다시 협력할 업체를 찾기 위해 구글링을 했다.
그러다 엠제(emje)의 ‘그로스 마케팅과 그로스해킹은 뭐가 다를까?’라는 제목의 브런치를 읽게 되었다.
마케팅은 알겠는데 그로스? 해킹? 도대체 무슨 말인가 해서 의식의 흐름대로 읽어 내려가다 글의 끝맺음에 다달았을 때 ‘이거다!’ 싶었다.
정확히는 모르겠지만 단순히 많은 비용을 써야만 광고 효과를 볼 수 있을 거라는 여느 타 대행사와는 다르다는 것쯤은 알 수 있었다.
나는 당장 곧 있을 마티니 아이오의 세미나에 비용 5만 원을 지불하여 참가했다.
그들은 Performance & Growth & CRM을 원스톱 솔루션으로 제공한다는 사실을 알렸으며, 이에 대한 3W(Why, What, When)을 설명했고 나는 완벽히 설득당했다. 그리고 세미나가 끝난 동시에 마티니 아이오에 컨설팅을 의뢰했다.

당신이 사업을 시작하기 전 생각해야 할 4가지

[1] 당신이 꿈에 그리는 고객은 ‘누구’인가?

당신의 제품(혹은 서비스)을 필요에 의해 구매하라. 절실한 만큼 극복할 ‘무언가’가 필요하기 마련이고 필요하다면 결국 구매하게 되어있다.

마티니의 컨설팅 서비스에 참여할 수밖에 없는 타깃이 되어보고 그 제품을 구매할 만한 ‘진짜’ 고객(페르소나)을 정의해 보라.

[2] 당신이 꿈에 그리는 고객은 ‘어디에’ 있는가?

고객의 ‘참여 장소’에 집중하라. ‘페이스북의 [여전히 질주 중인 사업가] 그룹의 회원인 Erica는 매달 회원들과의 사교 모임에 참석하여 다양한 정보를 얻고 이를 블로그에 포스팅한다’고 가정해 본다.

그러면 당신은 ‘페이스북 광고 지면을 구매하여 그들의 니즈를 충족시켜 줄 만한 광고를 하겠다’는 계획이 눈 깜짝할 새 세워질 것이다.

[3] 꿈에 그리는 고객의 관심을 사로잡기 위해서 당신이 사용할 수 있는 ‘미끼(후크, 스토리, 제안)’은 무엇인가?

분할 테스트에 의해 필터 된 ‘진짜’ 고객들에게 어필하라. 당신의 제품을 도저히 거부할 수 없는 미끼를 사용해야 한다.

“5개월 만에 매출 30억 원을 기록한 마티니의 마케팅 노하우를 전수합니다.”라는 주제로 마티니가 그간 다양한 기업들을 상대로 맞춤 솔루션을 제시하며 봉착했던 난관들과 실제로 얻은 가시적인 결과, 그리고 그 과정 속의 모든 ‘숨은 비법’을 ‘단 오늘’ 나에게’만' 공유한다고 선언한다면 Erica가 이 서비스를 마다할 이유는 없다.

[4] 당신이 꿈에 그리는 고객을 위해서 만들 수 있는 독특한 ‘결과’는 무엇인가?

가능한 범위 내에서 확실한 약속을 하라. Erica가 마티니의 데이터 컨설팅 서비스를 제공받음으로써 얻을 수 있는 최소한의 가치를 보장해 주는 것이다.

가령 노템의 비즈니스 전반을 점검하여 맞춤 솔루션을 제시했을 때 그녀가 얻을 수 있는 일정 수준 이상의 개선 효과를 사전에 제시해야 한다.

후크, 스토리, 제안

당신이 내놓은 각각의 미끼 조각들, 즉 광고, 이메일, 랜딩 페이지(링크로 연결되는 첫 화면), 상향판매, 웨비나, 전화 통화 등은 모두 ‘후크 → 스토리 → 제안’을 담고 있어야 한다.

[Step.1] 후크&헤드라인

“꿈의 고객이 당신의 스토리를 꿈쩍도 않고 경청할 만한 헤드라인”

[Step.2] 스토리셀링(Story-selling)

“후크를 뒷받침할 만한 강력하고 신뢰 높은 이야기”

[Step.3] 거부할 수 없는 제안

“상품의 인지 가치를 실제 판매할 가치보다 열 배 이상 올리는 데 성공한 다음 열 배 낮은 가격으로 제안하라”

가치 사다리

고객 한 사람이 굴곡선(‘잠재고객 → 가망고객 → 신규고객 → 기존고객 → 충성고객’)을 매끄럽게 오를 만한 나만의 가치 사다리를 그려야 한다.

그리고 중간 단계나 마지막 단계 중 하나를 골라 단 하나의 퍼널에만 초점을 맞추는 것이 중요하다.

가치 사다리 그림

[3 Points]

  1. ‘꿈의 고객’을 정의하고
  2. 그들에게 제공할 수 있는 ‘독특한 매개체(vehicle)’를 명시하며,
  3. 제공받을 결과를 제시할 것

*가치 사다리 강령(value ladder mission statement, VLMS)

우리는 우리가 제공하는 '어떤 것'을 통해서 '누군가'가 '무엇을' 성취하도록 돕는다.

“마티니는 풀퍼널 마케팅 솔루션을 제공하여 고객사의 성장을 도모합니다.”

“마티니는 단 5단계 프로세스를 이용해 마케팅  비법을 모르는 고객사의 전 단계를 최적화합니다.”

매력적인 캐릭터

'중력을 상대로 하는 싸움은 멈춰라. 전통적인 방식의 재정적인 조언이 위험하거나 혹은 명백하게 틀렸다는 사실을 확신한다.

중력과 마찬가지로, 그런 사실을 부인할 수는 있겠지만 기존의 조언을 따르는 한 결코 자유로워질 수 없다는 사실을 깨닫게 될 것이다.'

⌜마케팅 설계자⌟의 ‘매력적인 캐릭터 연습(126p)’ 中 -

[뻔한 캐릭터]

“극적인 매출을 보장합니다! 풀퍼널 마케팅으로 A부터 Z까지! 고객사의 모든 것을 책임집니다!”

[매력적인 캐릭터]

"저는 여전히 신규 고객사와 미팅을 할 때면 즐겁습니다. 아직도 저의 고객이 되어주실 분들이 넘쳐난다는 확신이 들거든요.

제가 1년 만에 120억을 달성한 ‘진짜’ 비법을 공개하지 않는 이유 중 하나이기도 합니다.

'신규 대행에 대한 문의를 받을 때 간혹 ‘수군데의 대행사와 업무를 진행해 봤는데, 만족할 만한 수준이 아니어서 바꾸려 한다’라는 이야기를 하는 고객사 분들이 계십니다.

이유를 물으니, 계약 전 보장받았던 약속들과는 달리 그저 광고비 지출액을 늘리는 것이 대안이라는 피드백의 연속이었다고 합니다.

악순환의 고리를 끊는 방법은 명확한 문제 인식과 이를 해결할 수 있는 논리적이고 분석적인 접근 방법이 필수입니다.

24시간 대시보드를 관찰하고 CPC 단가를 조정한다고 해서 ‘극적인 매출’은 절대 달성할 수 없습니다. 아, 마티니는 제외입니다."

퍼널 해킹

선구자의 ‘후크 → 스토리 → 제안’의 늪에 빠져보아라.

나를 빠져들게 한 모든 요소를 빠짐없이 생각하고 내가 도저히 거부할 수 없게 만드는 것이 무엇인지 파악하라. 그리고 한 층 더 나은 제안을 하라.

퍼널의 일곱 단계

[step.1] '방문자 온도’를 파악하라

잠재고객이 나의 상품(혹은 서비스)을 인식하고 있는 수준으로 ‘분류(Segmentation)’하라

잠재고객별 상이한 온도 차이

[step.2] '사전 프레임 브리지’를 결정하라

각 방문자 온도에 맞는 전략을 구상하라

잠재고객 온도별 다른 전략 구상

[step.3] 가입자를 추려내라

자신의 정보를 'Submit' 하지 않는 고객을 배제하라

[step.4] 구매자를 추려내라

극단적인 제안으로 구매할 의향이 있는 구매자를 ‘즉시’ 찾아내라

[step.5] 적극적인 구매자를 추려내라

상향판매와 교차판매를 이용하여, 구매자가 재구매를 할 수밖에 없는 고민거리를 찾아 ‘즉시’ 해결하라

[step.6] 더 깊은 관계로 나아가라

5단계까지의 ‘판매 시점’ 이후부터는 ‘매력적인 캐릭터’를 내세워 고객과의 깊은 유대감을 쌓는데 집중하라

[step.7] 판매 환경을 바꾸어보라

오프라인 판매(통신 판매, DM 판매, 또는 행사나 세미나)를 통해 충성 고객(혹은 기존 고객)이 더욱 귀 기울일 수 있는 방법론을 찾아 행해라

후속 퍼널

“혼란스러운 고객은 어김없이 구매를 거절한다.”

스퀴즈 페이지('단 하나의 목표'만 있는 단순한 랜딩 페이지)로 ‘당신이 통제하는 방문자’를 퍼널 허브로 유도하고 트래픽을 이용한 입소문으로 ‘당신이 획득하는 방문자’를 유도하여, 모든 방문자를 언제든 재구매가 가능한 ‘내가 소유하는 방문자’로 바꾸어보라.

단, 스퀴즈 페이지에는 오로지 단 하나의 목표(e.g. 이메일 입력)만 담도록 하라.

후속퍼널을 설명하고 있는 그림

후속 퍼널의 2가지 메시지 유형

'연속극 시퀀스(Soup Opera Sequence)’

최초의 퍼널을 통해 끌어들인 잠재고객에게 당신이 판매하는 상품(혹은 서비스)과 관련된 썰을 풀어라. 정해진 순서나 수단은 없다. 고객이 첫 회를 경험하고 다음 회를 목 빠지게 기다릴 매력적인 스토리를 짜야한다.

‘데일리 사인필드 이메일(Daily Seinfeld Email)’

후속 퍼널에 들어와 있지 않은 잠재고객들을 다시 불러들여 가치 사다리로 되돌려 보낼 충격 실화를 공개하라. 모든 이메일에는 '후크','스토리', '제안'으로 이루어져야 하며, 주제가 광범위할수록 소재가 고갈되는 일이 없다는 점에 유의하라.

연속극 후속 퍼널과 데일리 사인필드 이메일 구조 설명

용어 정리

[1] ‘브레인라이팅’이란?

[의미]

침묵의 브레인스토밍이라고도 불리며, ‘자신의 생각을 정리하면서 새로운 아이디어를 발굴하는데 유용한 아이디어 발상법’을 의미한다.

본래 브레인라이팅은 모든 사람이 브레인스토밍 주제와 관련된 아이디어를 세 가지씩 작성하고 4~6분 내에 아이디어를 옆사람에게 공유하여 창의적인 전략을 추가하는 방식으로 진행된다.

나는 조직의 의미에서 약간의 각색을 더했다.

저자의 의도를 파악하고 이를 각자의 아이디어로 연계할 수 있는 충분한 시간을 갖고 모든 아이디어가 테이블을 한 바퀴 돈 후에 아이디어를 논의하고 실천할 최적의 아이디어를 선정한다.

[기능]

# 조직의 관점

조직의 관점에서는 모든 참여자가 동등하게 기여하고 처음 도출된 아이디어로 편향되는 것을 없애 브레인스토밍의 대표적인 함정 두 가지, 뷸균형적인 대화와 앵커 효과를 완화할 수 있다.

# 개인의 관점

개인의 관점에서는 이 기법에 익숙해지고 나면, 혼자서도 마인드맵을 이용하여 적용해 볼 수 있다는       장점이 있다. 즉 팀 협업을 강조할 수 있을 뿐만 아니라 개인의 독창적인 아이디어를 도모할 수 있는 도구이다.

[2] ‘마인드매핑’이란?

[의미]

그룹에 공유된 첫 번째 아이디어가 항상 알맞은 아이디어는 아니나 더 나은 아이디어를 촉진할 수는 있다. 이때 마인드매핑이 효과적이다.

그룹이 하나의 아이디어로 시작하여 이 아이디어의 하위 아이디어를 선으로 연결해나가는 학습기법이다.

[기능]

마인드매핑은 아이디어 간의 상호연결상태를 시각적으로 보여주기 때문에 초기 아이디어를 정제하고, 촉진하는 데 유용하다.

[3] ‘직관상 방식’이란?

[의미]

직관상 방식이란 시각화 기반의 방법으로, 경험에 기인한(이미 마음 속에 보존된) 이미지를 차용하는 방법이다.

하나의 제품(도서)을 정하고 기존의 것과 완전히 다른 새로운 기능(아이디어)을 발명하고자 하는 의향을 설정한 뒤,

이 기능을 기반으로 가장 먼저 색상이나 크기와 같은 대분류로 시작하여 성능이 더 좋은 기능이나 요소를 단계적으로 떠올리도록 한다.

그리고 각자가 선호하는 ‘새로운 기능’이 완성되고 나면 기존과는 다른 현재의 것이 정확히 어떤 형태를 띄고 있는지 그려보고 구체적인 아이디어를 덧붙인다.

[기능]

기존의 있는 것을 개선하는 게 목표일 때 가장 유용하게 작용한다.

‘브레인라이팅’과 ‘마인드매핑’으로 채택한 아이디어를 다방면으로 지속 개선, 유지할 수 있으며,
특히 2단계(마인드매핑)에서 스케치를 마친 이후 구체적으로 시각화하여 다방면으로 실현 가능성을 실험해 볼 수 있다.

원본 포스팅 링크

⌜마케팅 설계자⌟의 실전편, 퍼널 적용하기 (1)

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앱스플라이어(AppsFlyer) MMP 제대로 사용하고 있는걸까? 데이터 사각지대 대응 솔루션 ft. 데이터 락커

January 26, 2024

앱 마케팅의 성과 측정을 위한 방식과 데이터의 해석은 쉽지 않습니다.아마 경험이 있으시다면 내가 성과를 제대로 측정하고 있는지 다른 데서도 이렇게 하는지 앱 성과 측정을 잘하는 곳은 어떻게 하는지 많이 궁금해하실 겁니다.

특히 개인정보보호 이슈로인해 앱 마케터들이 필요한 성과 측정 지표에 구멍이 뚫리기 시작했었죠.

이를 위해 MMP들은 이를 보정하기 위해 굉장히 많은 기술로 앱 성과를 측정할 수 있도록 보완해주고 있습니다.하지만 이를 제대로 사용해야만 데이터 사각지대를 피할 수 있습니다.

데이터 사각지대란?

데이터 사각지대는 마치 안개가 짙은 도로에서 운전하는 것에 비유할 수 있을 것 같습니다.안개가 짙으면 운전자는 도로의 일부만 볼 수 있으며, 나머지는 안개에 가려져 보이지 않습니다.

마찬가지로, AppsFlyer의 로우데이터 리포트에서는 일부 데이터가 제한되거나 가려져 있어 전체적인 상황을 완전히 파악하기 어려운데 이를 데이터 사각지대라고 표현합니다.

어떤 현상이 발생하는가

모바일 앱 성과를 측정할 때는 플랫폼 및 매체사의 개인 정보 보호 및 그에 따른 데이터 공유 정책에 기반한 로데이터 리포트 제한으로 인해 데이터를 제공받지 못하는 현상이 발생합니다.

로데이터 리포트 제한이란?

전환(설치 및 재참여) 및 제한 광고 네트워크가 기여한 관련 인앱 이벤트가 제한되어 앱스플라이어에서 데이터를 내려받으면Media Source 필드는 restricted 로 채워지고 어트리뷰션 필드는 비어 있거나 null로 채워집니다.

앱스플라이어 로우데이터
앱스플라이어 로우데이터

또한 데이터 보존 및 삭제 정책에 따라 유저 레벨의 데이터는 AppsFlyer에 의해 제한된 기간 동안 보존되고 보존 기간이 끝나면 사용자 이벤트는 원래 미디어 소스 대신 유기적(organic) 소스로 변경됩니다.

이외에도 여러 제약 조건이 있어서 공식문서를 살펴보시길 권장드립니다.

리타겟팅 어트리뷰션과 UA 어트리뷰션 데이터를 통합할 때인앱 이벤트 성과 중복이 생길 수 있는 점

  • 캠페인의 re-engagement window 동안 퍼포먼스를 평가하기 위해서 인앱이벤트와 세션은 UA(user acquisition) 과 retargeting의 media source에 중복 집계됩니다.
  • 이를 고려해서 리포트를 csv로 내려받은 후 마케터는 데이터를 가공해줘야합니다.
    (데이터를 내려받는데 시간이 약간 소요됩니다.. 리포트를 가공하는데 앱 마케터들은 매일 반복된 작업으로 오전시간을 소비합니다. 이를 자동화하고 마케터가 분석에 좀 더 몰입할 수 있게 마티니는 마케팅 데이터 파이프라인 구축에 도움을 드리고 있습니다)

앱스플라이어 로우 데이터 Export
앱스플라이어 로우 데이터 Export

인앱 이벤트 성과 중복이 된다는 개념을 살펴보자면

아래 이미지 처럼 리타겟팅 캠페인으로 유입된 유저의 데이터는 UA, RT(retargeting) 리포트에 중복으로 기록됩니다.

앱스플라이어 : 리타겟팅 이벤트의 중복 어트리뷰션
앱스플라이어 : 리타겟팅 이벤트의 중복 어트리뷰션

데이터를 다운 받으시면 아래 이미지와 같은 컬럼을 확인할 수 있습니다.

앱스플라이어 리포트 예시
앱스플라이어 리포트 예시

위와 같은 현상을 보완할 수 있는 앱스플라이어의 기능으로는 무료로 사용 가능한 데이터 락커의 코호트 애널리틱스 입니다.

데이터 락커 : 코호트 분석 리포트 샘플
데이터 락커 : 코호트 분석 리포트 샘플

  • 데이터 락커 구독(유료) 없이도 제공되는 리포트 항목 중 하나(추가 비용 없이 리포트 사용 가능)
  • 이 데이터를 활용하려면 약간의 개발 지식이 필요합니다.
  • UA, 인스톨, 리타게팅, 리어트리뷰션, 리인게이지먼트와 관련 인앱이벤트 데이터가 포함됩니다.
  • 앱스플라이어 어드민에서 데이터락커 기능을 활성화하여 Cloud Stroage(Google Cloud Storage or AWS S3)에 데이터 보내는 설정을 하고 이를 DW(Data Warehouse)에 저장을 하여 분석에 사용하셔야 합니다.

Cloud Stroage
Cloud Stroage

  • 이 데이터는 최근 1년 동안 기여된 사용자 데이터를 담고 있고 위에서 설명드린 로데이터 리포트 제한이슈로 발생하는 데이터 사각지대를 보완하여 로데이터의 대안으로 사용할 수 있습니다.
  • 저장을 한 뒤에 성과를 올바르게 집계하기 위해 전처리를 하여 BI 툴을 활용하여 자동화된 대시보드를 구축할 수 있습니다.
    • Unify 의 경우 is_primary_attribution 필드를 TRUE 혹은 NULL 로 사용
    • UA 의 경우 conversion_type = install 로 사용
    • RT(retargeting)의 경우 conversion_type = re-engagement 또는 re-attribution으로 사용

하지만 단점도 물론 존재합니다.

  • iOS의 경우(마케터를 힘들게 하는 주범), 앱스플라이어 어트리뷰션과 SKAN 어트리뷰션 데이터를 통합할 때 중복이 생길 수 있는 점
  • SSOT가 적용이 안되는 점
    • SSOT는 앱스플라이어 Overview 대시보드에서만 확인 가능합니다..ㅜㅜ
    • 하지만 앱스플라이어가 유저의 니즈를 모를리 없죠. 앱스플라이어에서 이 기능을 고려한 리포트를 준비중이라고 들었네요.

👉 Single Source of Truth

앱스플라이어가 측정한 어트리뷰션 데이터와 SKAN을 통해 측정한 어트리뷰션 데이터를 통합할 때 중복을 제거할 수 있는 솔루션이 SSOT 입니다.

이번 글은 앱스플라이어를 사용하면서 데이터 사각지대에 빠지지 않기 위한 방법으로 데이터 락커 코호트 분석 기능을 소개해드렸습니다.

다음번에도 앱스플라이어를 제대로 사용할 수 있게 도움을 드릴 수 있는 글을 작성해보려 합니다.

원본 포스팅 링크

앱스플라이어(AppsFlyer) MMP 제대로 사용하고 있는걸까? 데이터 사각지대 대응 솔루션 ft. 데이터 락커

풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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혼자서 GA4 연동하고 루커스튜디오 대시보드 만들기-2

January 13, 2024

GTM은 Google Tag Manager의 약자로 구글이 쉽게 웹 사이트에 구글의 태그(코드)를 설치할 수 있도록 도와주는 솔루션이다.

여기서 잠깐... 그럼 태그(Tag)는 무엇일까?

태그는 뭐고 픽셀은 뭔가요? 다른 걸까요?

디지털 마케팅을 접해본 사람이라면 픽셀, 태그라는 용어를 정말 많이 들었겠지만 저렇게 질문을 했을 때 명확하게 답하는 사람은 많지 않다.

정답은 태그(Tag)와 픽셀(Pixel) 모두 같은 말이다(!).

GA4과 같은 제삼자에게(메타일 수도, 구글애즈일 수도, 앰플리튜드일 수도 있다.) 정보를 전송하는 자바스크립트(전송 컴퓨터 언어 종류) 코드 조각을 '태그'라고 부른다.

메타, 카카오에서는 '픽셀'이라 말하고 구글에서는 '태그'라고 지칭한다.

GTM 구조
GTM 구조

태그 스니펫(=코드 조각)은 이렇게 생겼다.

태그 스니펫(코드조각) 구조

위 코드 스니펫은 유저가 로그인 성공했을 때 gtag(구글태그)라고 하는 해당 코드를 발동시켜 user_id를 포함한 login 이벤트를 구글 매체에게 전송하는 역할을 가지고 있다.

즉, 유저가 내가 추적하고자 하는 행동(이벤트)을 했을 때 코드가 작동하면서 유저 행동 정보를 매체에게 전송하고 매체들은 본인들의 집계 기준을 통해서 필터링하여 대시보드에 적재하게 된다.

만약 대시보드 내에 확인되는 수치들이 이상하다면 태그가 정상 발동되는지 가장 먼저 의심해보아야 한다.

자 그렇다면 GA4를 설치하기 위해서는, 당신의 사이트에 1) GTM의 코드와 2) GTM 안에 GA4코드를 설치해야 한다. 그래야 GTM이 작동하면서 GTM 내부에 있는 GA4 코드를 실행시켜 유저 액션 데이터를 GA4 대시보드에 보여주니까!

1. GTM 설치하기

우선 GTM 사이트(링크)에 들어가서 GTM의 계정과 컨테이너를 생성한다.

GTM 사이트 계정 만들기 화면

1개의 계정 안에는 복수 개의 컨테이너를 추가 생성할 수 있다.

GTM 사이트 컨테이너 추가 화면

컨테이너를 생성하면 GTM id가 부여되고 GTM id를 클릭하면 GTM 코드를 확인할 수 있다. <head> 영역의 코드를 복사한다.

GTM 고유 ID 확인

<head> 코드에 부여된 GTM id가 내가 생성한 id와 동일한지 확인을 하고 맞다면 웹 페이지의 HTML <head> 영역의 가장 최상단 영역에 코드를 넣는다.
(가능하면 최! 상단에 넣도록 한다. GTM 코드가 가장 우선적으로 실행되어야 하기 때문에..)

만약 내부 개발자가 자체적으로 구축한 사이트라면 개발자에게 부탁하여 디자인 소스 <head> 영역에 넣어달라고 요청해야 하고 카페24, 아임웹, 고도몰과 같은 호스팅사를 이용해 구축했다면 관리자에 들어가서 쉽게 코드를 추가할 수 있다.

📝 호스팅사 별 GTM 삽입하는 방법

(1) 카페24: 쇼핑몰 설정 > 기본설정 > 검색 엔진 최적화 > 고급 설정 > 코드 직접입력

(2) 고도몰: 기본 설정 > 기본 정책 > 외부스크립트 관리

(3) 아임웹 (링크)

(4) 식스샵 (링크)

카페24 내 GTM 코드 삽입 과정
카페24는 PC 쇼핑몰, 모바일 쇼핑몰 head 영역 두 곳에 GTM 코드를 붙여 넣기 해야 한다.

단, GTM은 내 사이트 영역에만 삽입되어 작동하는 코드이므로 내 사이트 내에 열리는 다른 소유의 사이트에 대해서는 추적이 불가능하다.

가장 대표적인 예로는 Npay 버튼을 클릭했을 때 넘어가는 Npay 결제 화면으로, 해당 페이지는 네이버 페이 권한이기 때문에 GTM으로는 정확하게 결제 완료까지 추적이 불가능하다.

대신 Npay 버튼 클릭 값으로 수치를 추측할 수 있다.

예외적으로 카페24처럼 매체와 네이버 간 API로 직접 연동이 되어 있는 호스팅사라면 매체 대시보드에서 API로 받아오는 구매 건수와 결제금액을 확인할 수 있다.
(카페24 <> 메타의 경우)

2. GA4 코드를 GTM에 삽입한다.

커머스 사이트라면 기본적을 아래 이벤트를 가장 많이 활용할 것이다.

pageview (페이지뷰)

전자상거래 이벤트의 경우 GA4 매뉴얼 문서에 이벤트 명을 명시해 두었으므로 문서를 참고해서 내 사이트에 필요한 이벤트를 선별 하면된다. (링크)

GTM으로 삽입하는 방식은 크게 (1)페이지 URL(2)버튼 클릭 조건으로 삽입할 수 있다.

(1) 페이지 URL 조건으로 삽입하기

페이지 URL 조건 삽입 과정

마티니 아이오 페이지를 예시로 들어보자.

마티니 아이오 홈페이지에 들어가면 상단 바에 'Our Workflow', 'Success Stories', 'Meet Martinee' 탭이 보인다.

만약 방문 유저가 'Meet Martinee' 페이지에 랜딩 했을 때 view_item(상세페이지 조회) 이벤트를 추적하고 싶다면 가장 쉬운 방법으로는 페이지 URL이 변경될 때를 조건으로 설정하는 것이다.

GTM에서 '트리거'는 발생 조건을 의미한다.

우리는 특정 페이지 주소를 조건으로 잡아야 하기 때문에 GTM > 트리거에서 새로 만들기를 클릭한다. 트리거 유형은 'DOM 사용 가능'으로, 특정 페이지 URL이 랜딩 됐을 때만 이벤트가 발동해야 하므로 '일부 DOM 사용 가능 이벤트'로 설정한 후 page path 조건을 걸어둔다.

GTM 트리거 구성 화면

(2) 버튼 클릭 조건으로 삽입하기

버튼 클릭 조건 삽입 과정

만약 유저가 'Meet Martinee' 페이지에 랜딩 했을 때가 아닌, 'Meet Martinee' 버튼을 클릭했을 때 view_item(상세페이지 조회) 이벤트를 발동하고 싶다면 트리거를 클릭요소로 바꾸면 된다.

우선은 웹 사이트 상에서 개발자 도구를 연다. 그 후 내가 추적하고 싶은 아이콘(버튼)에 마우스 커서를 갖다 대면 해당 버튼의 html 코드가 같이 표시된다.

개발자 도구에서 보면 해당 버튼의 클래스 이름은 "font-poppins-bold text-base text-white"이고 버튼 텍스트는 "Meet Martinee"임을 알 수 있다. 그럼 우리는 Click Classes와 Click Text를 가지고 GTM에서 트리거 조건을 걸 수 있다.

GTM 태그관리자 트리거 구성 화면

자, 이제 이벤트 발동 조건을 모두 설정하였으니 이벤트만 설정하면 된다. 이벤트는 GTM의 태그에서 생성할 수 있다. 트리거와 마찬가지로 태그에서 '새로 생성하기'를 클릭하고 이벤트 명을 설정해 준다. 이벤트 명은 내가 대시보드에서 확인할 수 있는 이벤트명과 매체를 명시하는 것이 추후 수정/관리가 용이하다.

GTM 태그관리자 태그 구성

GTM은 구글 마케팅 플랫폼으로 GA4와 연동이 되어 있어 어려운 코드가 필요하지 않다.

이벤트 이름과 내가 설정한 meet_martinee_landing_page 트리거를 설정한 후 '저장'을 클릭하면 Meet Martinee 페이지에 랜딩 할 때마다 GA4의 view_item 이벤트가 발동하게 되는 것이다.

트래킹이 필요한 이벤트의 태그 삽입을 완료하면 GTM 컨테이너 상단의 '미리 보기'를 통해 이벤트가 잘 발동되고 있는지 체크를 해보고, 문제가 없다면 '배포'를 클릭하여 실제 사이트에 코드를 배포하면 된다.

원본 포스팅 링크

혼자서 GA4 연동하고 루커스튜디오 대시보드 만들기-2

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혼자서 GA4 연동하고 루커스튜디오 대시보드 만들기-1

January 12, 2024

태그(Tag 혹은 Pixel)는 디지털 마케팅을 하기 위해 데이터를 전송하는 역할을 하는 코드 조각으로 디지털 마케팅의 첫 단추라고 생각하면 된다.

약간의 컴퓨팅 지식(예를 들면 javascript, 웹/앱 구조 등등)이 필요할뿐더러 매체마다 메뉴얼이 다르고 업데이트가 빨라 한 번에 지식을 터득하기가 매우 어려웠다. 국내외 블로그, 매뉴얼 문서, 오프라인 강의 등 닥치는 대로 찾아보면서 공부했었다.

그렇게 한 땀 한 땀 구슬 꿰듯이 터득하고 보니 결국 하나의 매체 혹은 마테크(MartTech, Marketing + Technology) 툴을 활용하기 위한 순서가 크게 다르지 않다는 것을 깨달았다.

보통은 아래와 같은 일련의 순서를 따르게 된다.

📝 연동 플로우

1. 내 사이트/앱 컨디션 점검

2. (웹) GTM 태그 설치 / (앱) SDK 설치

3. QA 및 배포

4. 대시보드 설정

5. 활용하기

 5-1. 데이터 분석

 5-2. 데이터 시각화

 5-3. 다른 마테크 툴 또는 매체와 연동

1. 내 사이트 컨디션 점검

개발자 도구, 익스텐션 앱, 디자인 소스에서 코드 찾아보기 등의 방법을 활용한 사이트 점검 모습
개발자 도구, 익스텐션 앱, 디자인 소스에서 코드 찾아보기 등의 방법을 활용해서 점검한다.

우선은 내가 분석해 보고 싶은 사이트/앱의 (접근 권한을 가지고 있어야 하므로 보통은 내 서비스의 사이트 혹은 앱)의 현황을 체크해야 한다. 어떻게 사이트를 구축했는지, 개발자의 지원은 받을 수 있는지, 이전에 사이트에 설치해 놓은 다른 분석 툴이나 매체 코드가 있는지 등을 주로 확인한다.

2. (웹) GTM 태그 설치 / (앱) SDK 설치

GTM 계정 및 태그 화면
GTM 사이트

GTM(Google Tag Manager)은 구글에서 2012년에 웹 사이트 추적 코드를 빠르게 삽입하기 위해 론칭한 솔루션으로, 추적 코드를 매우 빠르게 설치하고 쉽게 수정할 수 있다.

웹 사이트는 주로 GTM을, 앱은 SDK를 활용하여 필요한 태그를 설치하면 된다. 단, 어떤 데이터를 추적하고 싶은지 목적을 잘 설정해야 하고 해당 목적에 따라 세부적으로 어떤 유저 행동을 각각 봐야 하는지('이벤트'라고 부른다.) 잘 설계해야 한다.

이렇게 체계적으로 추적할 이벤트를 설계하는 것을  '택소노미'(Taxonomy)라고 한다.

3. QA 및 배포

QA(Quality Assurance)는 새로운 코드나 기능을 배포하기 전 해당 코드를 실제처럼 구현해 보고 문제가 있는지 여러 번 확인하거나 모니터링하는 단계라고 보면 된다.

QA 단계가 끝나면 실제 웹/앱 서비스에 신규 코드를 배포하여 반영될 수 있도록 한다. QA 단계에서 테스트를 여러 번 진행했더라도 실제 서버에서 에러가 나는 경우도 많으므로 배포 직후에도 테스트를 해보는 것이 중요하다.

4. 대시보드 설정

유저 리텐션 및 코호트 차트 대시보드 화면
GA4에서 제공하는 기본 대시보드 기능 예시 화면
GA4에서 제공하는 기본 대시보드 기능

실제 사이트에서 매체나 마테크 툴 연동 코드를 배포하고 나면 해당 매체나 마테크 대시보드에 수치가 찍히게 된다.

이때 각 대시보드에서 설정해야 하는 기본적인 사항들이 있으므로 잘 숙지를 하고 미리 세팅을 해놓아야 한다. 그렇지 않으면 대시보드에 수치가 반영되지 않기도 한다.

5. 활용하기

루커스튜디오, 태블로를 활용한 대시보드 예시
루커스튜디오, 태블로를 활용한 대시보드

기본적으로 제공해 주는 툴을 사용하다 보면 내가 가지고 있는 추가적인 데이터와 연결하여 분석하고 싶거나 다른 부서의 사람들과 함께 활용하거나 보고용으로 시각화하는 작업이 필요하기도 하다.

이때는 빅쿼리, 스노우 플레이크, AWS와 같은 클라우드 서비스와 연동해서 데이터를 추가하고 정제하는 작업을 하거나 태블로, 루커 스튜디오와 같은 데이터 시각화 툴과 연동해서 추가 작업을 한다.

끝으로,

세상에는 많은 마테크 툴이 있지만 사업 규모나 예산에 상관없이 한 개만 선택해야 한다면, GA4(Google Analytics)를 추천하고 싶다.

일단은 무료인 데다가 다른 구글 마케팅 플랫폼과 연동이 쉬워 진입 장벽이 낮기 때문이다. 그리고 GA3에서 GA4로 업데이트 되면서 대시보드 업로드 속도도 개선되었고, 데이터 분석에 익숙하지 않은 사용자들이 비교적 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 시각화 기능도 추가되어서 초기 도입 툴로 좋다. (실제로도 많은 기업들이 초기 도입 툴로 GA4를 많이 활용하고 있다.)

위에 나열한 것과 같이 많은 단계를 거쳐야 하지만 내 사이트를 방문하는 고객들을 분석하고 기본적인 대시보드(리포트)를 만드는 것, 디지털 마케팅의 필수 단계이다. 다만, 관련된 도메인이 많아서 흩어진 자료를 취합하고 이해하는 과정에서 굉장히 시간이 많이 소요될 것이다.

소규모 기업부터 대기업까지 여러 규모의 담당자들을 만나면서 느낀 점은 치열한 경쟁 속에 비즈니스를 성장시키는 것은, 그야말로 전쟁터 같았다. 그 망망대해 같은 전쟁터에서 누군가의 직관적인 '감'으로만 고객을, 그리고 팀원을 설득한다는 것은 매우 불안한 일이다. 그 말을 하고 있는 나 조차도 흔들리기 때문이다.

데이터는 그때마다 등대와 같은 역할을 해주는 것을 많이 보았다. 어디로 나아갈지 확신을, 방향을 가르쳐줬다. 그래서 누구나 데이터를 활용할 수 있고 볼 수 있어야 한다.

어렵지만 어려운 것으로만 남아서는 안되므로, 혼자라도  GA4를 연동하고 루커 스튜디오를 활용해 기본적인 대시보드를 만들 수 있도록 필요한 개념과 과정들을 이 시리즈로 한 번에 끝낼 수 있도록 소개하려고 한다.

원본 포스팅 링크

혼자서 GA4 연동하고 루커스튜디오 대시보드 만들기-1

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모바일 게임 마케터 야근 시간 줄여주는 마법같은 대시보드 구축기(무료) feat. python

January 2, 2024

전쟁 같은 모바일 게임 마케팅의 현실

게임 런칭 후, 규모가 큰 예산을 다양한 매체에 투입하여 빠른 최적화를 위해
MMP(Mobile Measurement Platform)와 광고비 데이터를 매칭하는 일은 게임 마케터들에게는 매일이 도전이다.

성과를 리포팅하기 위해 매일 오전에 엑셀로 기계적으로 해야만 하는 매칭 작업은 정말 번거롭다.

엑셀에서의 작업은 단순하지 않다.

굉장히 많은 시트를 참조하는 수식과 표들이 엄청나게 많다.

아래처럼 데이터가 정리되어 있다면 보는 사람도 힘들다.

매일 핑퐁되는 성과 집계 엑셀 파일
일 핑퐁되는 성과 집계 엑셀 파일

이 엑셀에 있는 수 많은 테이블들을 깔끔하게 시각화 대시보드를 만들어서 성과를 볼 수 있는 방법에 대해서 소개하려고 한다.
(다만 약간의 파이썬으로 데이터를 약간 다룰 수 있다면 가능한 수준)

대시보드의 필요성과 구축 방법

대시보드는 만드는게 왜 중요할까?

시각화해서 보면 데이터 분석이 용이해져서? 편해서?

대시보드가 마케터에게 필요한 이유는 전체적인 상황을 빠르게 파악해서 문제 발생 시 빠르게 대응하는데 도움을 준다.

엑셀로 시각화 해서 볼 수 있겠지만..
아무래도 BI툴(Business Intelligence Tool)은 데이터가 많아졌을 때와 지표를 복합적으로 다양한 분석 단위와 엮어서 볼 때 힘을 발휘한다고 생각한다.

마케터도 직접 구축 가능한 대시보드

Looker Studio(구) Data Studio와 빅쿼리(BigQuery)를 활용하여 속도와 효율성을 높일 수 있다.

특히 BI engine이 빅쿼리를 사용하면 빠른 속도로 대시보드를 사용 수 있다.
(대시보드도 데이터 양이 많거나 수식 등이 많아지면 당연히 느려지긴 하지만 엑셀처럼 '응답 없음' 이런 에러는 발생하지 않음)

👉 BI engine 이란?

BigQuery BI Engine은 가장 자주 사용하는 데이터를 지능적으로 캐시하여 BigQuery의 여러 SQL 쿼리를 가속화하는 빠른 메모리 내 분석 서비스입니다.

루커스튜디오에서 BI 엔진이 작동하는지 어떻게 알 수 있는지는 아래 이미지 캡쳐의 번개모양이 표시되고 있다면 지금 BI 엔진이 동작한다는 뜻이다.

루커 스튜디오 테이블 예시(출처: google 공식 문서)
루커 스튜디오 테이블 예시
(출: google 공식 문서)

빅쿼리는 뭐냐? 데이터 웨어하우스 종류의 하나다. 쉽게 말해 데이터 저장소이다.

우리는 이걸 활용해서 엑셀에 데이터만 모아서 구글 저장소에 던져주면 우리는 데이터 해석만 하면 된다!

광고 데이터 분석에 시간을 더 투입할 수 있다.

모바일 게임 성과에 중요한 지표

게임 성과에 중요한 지표는 ROAS, CPA, NRU, CPI, ROAS D+1, ROAS D+7 , LTV 등이 있다.

이해를 위해 쉽게 설명하면 내가 우리 게임을 위해 10억을 광고비에 투자했을 때, 이 돈이 한 명의 잠재 고객을 데려오기 위해 얼마나 효율적으로 쓰였는지?

신규 유저를 효율적인 단가에 잘 데려와서 우리 게임을 얼마나 오랫동안 즐기고 있는지를 파악하기 위해 숫자로 분석하는 지표다.

이 지표들은 트렌드들을 한눈에 볼 수 있어야 되고 특정 지표가 상승하거나 하락했을 때 원인을 분석 단위(광고 매체, 광고 캠페인, 광고 소재) 등에서 빠르게 찾아낼 수 있어야 한다.

마케팅 데이터 대시보드 구축과정

여기 소개드리는 마케팅 대시보드 구축을 위한 데이터 파이프라인은 아래와 같다.

데이터 파이프라인 구조
데이터 파이프라인 구조

게임 회사들은 대부분 모든 회사들이 MMP(AppsFlyer, Adjust, Airbridge 등)를 쓸 것이다.
(보통 대행사들은 광고주 측과 엑셀 파일에 성과를 정리하여 핑퐁 한다)

1. 엑셀 파일에 Raw Data를 수집한다. (MMP, 광고 채널별 데이터) - API를 활용해서 자동으로 데이터를 수집할 수 있지만, 개발자 없이 마케터 혼자 할 수 없다.

2. 데이터 전처리 : 여러 데이터를 네이밍 컨벤션을 기준으로 엮어서(JOIN) 해서 MMP 데이터를 통한 지표와, 광고비, 클릭수와 같은 광고 성과 데이터를 하나의 테이블로 만들어낸다.

3. 전처리한 데이터들을 구글 클라우드 스토리지(GCS)에 파일을 업로드한다.
(여기서 바로 그냥 스프레드시트와 데이터 혼합해서 사용해도 되지 않냐고 할 수 있지만 한 번 해보면 너무 느려서 대시보드를 사용할 수 없을 정도..)

4. 파일을 업로드하면 자동으로 Google Cloud Functions 에서 GCS파일이 업데이트될 때마다 읽어서 빅쿼리에 기존 데이터를 업데이트한다.

Google Cloud Function - 전처리 함수 python
Google Cloud Function - 전처리 함수 python

5. Looker Studio로 데이터 원본을 만들고 대시보드 구축을 시작한다.

엑셀에서도 물론 구현할 수 있지만 데이터의 양이 많아지고 분석 단위 차원이 많아지면 가시성이 떨어진다.. BI툴에서는 엑셀파일 없이 어디서든 열어볼 수 있다.
엑셀에서도 물론 구현할 수 있지만 데이터의 양이 많아지고 분석 단위 차원이 많아지면 가시성이 떨어진다..
BI 툴에서는 엑셀 파일 없이 어디서든 열어볼 수 있다.

Conclusion

마케터들이 직접 수행 가능한 대시보드 구축 프로세스를 통해 모바일 게임 마케팅에서의 복잡한 데이터 작업을 효율적으로 해결할 수 있다.

Looker Sudio와 BigQuery를 활용해서 빠르게 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

원래는 광고 데이터까지 API를 활용해서 자동으로 데이터를 소싱해서 전처리까지 자동화시킬 수 있으나 개발자와의 소통과 개발 리소스를 실무에서 획득하기가 쉽지 않을 것이다.

하지만 오늘 소개한 방법은 실제 퍼포먼스 마케터들도 충분히 활용 가능한 방법이고 엑셀 내 수많은 시트와 장표 지옥에서 해방되고 싶다면 무조건 시도를 해보면 많은 도움을 받을 수 있지 않을까 생각된다.

원본 포스팅 링크

모바일 게임 마케터 야근 시간 줄여주는 마법같은 대시보드 구축기(무료) feat. python

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[Amplitude] DAU, MAU를 Amplitude에서 확인하는 방법

December 29, 2023

DAU 및 MAU란?

  • DAU (Daily Active Users, 일일 활성 사용자): 하루 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수

이 지표는 서비스의 일일 사용량과 참여도를 측정하는 데 유용합니다.

  • MAU (Monthly Active Users, 월간 활성 사용자): 한 달 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수

이 지표는 장기적인 사용자 참여와 서비스의 월간 성장을 파악하는 데 도움이 됩니다.

DAU와 MAU는 서비스의 성공과 성장을 측정하고, 전략적 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

DAU와 MAU를 확인해야 하는 이유

1. 사용자 참여도 파악

- DAU와 MAU를 통해 사용자들이 얼마나 자주 서비스를 이용하는지 파악할 수 있습니다.

- DAU의 중요성

  • 높은 DAU는 많은 사용자들이 매일 서비스를 이용하고 있다는 것을 의미합니다.
    • 이는 일(Day) 기반으로 높은 사용자 참여도를 나타내며, 사용자들이 서비스에 꾸준히 관심을 가지고 있음을 나타냅니다.

- MAU의 중요성

  • 높은 MAU는 장기적인 사용자 관심과 충성도를 나타냅니다.
    • 한달동안 서비스를 사용하는 고유 사용자 수가 많다는 것은 사용자들이 일정 기간 동안 서비스에 꾸준히 참여하고 있음을 나타내며,
      이는 장기적인 관점에서 성공적으로 사용자를 유지하고 있음을 나타냅니다.

- 참고) DAU & MAU

  • DAU와 MAU는 상호 보완적인 지표로서 작용할 수 있습니다.
    • 높은 DAU는 단기적인 사용자 참여도를 나타내는 반면, 높은 MAU는 사용자들이 장기간에 걸쳐 서비스를 계속해서 사용하고 있다는 것을 의미합니다.
    • 이 두 지표를 함께 분석함으로써, 서비스의 전반적인 사용자 참여 패턴을 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

2. 성장 추세 분석

- DAU와 MAU를 시간에 따라 추적함으로써, 서비스의 성장 추세의 변화를 분석할 수 있습니다.

  1. 시간 경과에 따른 변화 파악
    • 일정 기간 동안 DAU와 MAU를 추적함으로써, 사용자 기반의 성장이나 감소 추세를 파악할 수 있습니다.
    • 연속적인 기간 동안 DAU와 MAU가 증가한다면, 이는 서비스가 점점 더 많은 사용자를 유치하고 유지하고 있음을 나타냅니다.
  2. 시즌별 변동성 이해
    • 특정 시즌이나 이벤트 기간 동안 사용자 참여도가 어떻게 변하는지 관찰할 수 있습니다.
  3. 마케팅 및 프로모션의 영향 평가
    • DAU와 MAU를 통해 새로운 마케팅 캠페인이나 프로모션이 실행된 후에 이 지표들이 어떻게 변하는지를 분석하고, 이러한 활동들의 효과를 평가할 수 있습니다.
  4. 장기적인 성장 전략 수립
    • 장기간에 걸친 데이터를 분석함으로써, 어떤 전략이 효과적이었는지를 이해하고, 향후 성장 전략을 수립할 수 있습니다.

Amplitude에서 DAU 및 MAU를 확인하는 방법

DAU

1. Amplitude에서 New Chart > Segmentation을 클릭합니다.

앰플리튜드 세그멘테이션 차트 만들기

2. 이벤트 모듈에서 Amplitude 자동생성 이벤트인 Start Session를 선택합니다.

앰플리튜드 자동 생성 이벤트 Start Session

"Start Session" Event 정의
A marker indicating the start of a user session.
A session is a period of time that a user has your app in the foreground.
By default, events within 5 minutes of each other are combined into a single session on a mobile app.
On web, events within 30 minutes of each other are combined into a single session.

유저수를 확인하는 것이 목적이므로 Measure 기준을 Uniques로 선택합니다.

앰플리튜드 Measre 기준 Uniques 선택

3. 해당 방식을 통해 Amplitude에서 DAU를 확인할 수 있습니다. 추가로 메트릭 모듈에서 날짜 설정을 통해 원하는 기간을 설정하여 확인할 수 있습니다.

앰플리튜드 DAU 확인

MAU

1. Amplitude에서 New Chart > Segmentation을 클릭합니다.

앰플리튜드 세그멘테이션 차트 만들기

2. 이벤트 모듈에서 Amplitude 자동생성 이벤트인 Start Session를 선택합니다.

앰플리튜드 자동 생성 이벤트 Start Session

3. 우측의 Advanced 버튼을 클릭해 Rolling Window를 클릭해줍니다.

앰플리튜드 Advanced-Rolling Window 버튼 클릭

월 기준 확인을 위해 기준 day를 30일로 설정해줍니다.

앰플리튜드 측정 기준 day 30일 설정

4. 해당 방식을 통해 Amplitude에서 MAU를 확인할 수 있습니다. 추가로 메트릭 모듈에서 날짜 설정을 통해 원하는 기간을 설정하여 확인할 수 있습니다.

앰플리튜드 MAU 확인

원본 포스팅 링크

[Amplitude] DAU, MAU를 Amplitude에서 확인하는 방법

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마테크 가치, 마케터의 숙련도에서 결정된다

November 22, 2023

성장을 향한 섬세한 산업엔 과열과 냉기가 공존한다

다양한 마테크 솔루션들

마케팅 산업은 섬세하다. 트렌드, 경제 활동 상태, 계절, 문화, 시간 등 다양한 요소와 이어져 있어서다. 마테크(Martech) 시장에 과열·정체·과냉 현상이 동시에 공존하는 것도 바로 이 때문이다. 트렌드를 반영하기 위해 하루가 다르게 성장하는 기술, 새로운 기술로 보다 높은 가치를 만들어 내고자 분주히 움직이는 마케터들, 계절의 흐름을 선도하기 위해 시간을 달리는 사람들 사이로 각종 규제들까지 빠르게 스며든다.

반면, 변화를 위해 오랜 시간이 필요한 경우도 있다. 마케팅 솔루션에 대한 전반적인 이해 그리고 필요성에 대한 확신이다. 새롭게 개발된 다양한 솔루션을 다루기 위해 익혀야 할 기술이 많아졌고, 기존 솔루션조차 익숙해지지 않은 상태에서 도입된 새로운 기술은 혼란을 가중시킨다. 그럼에도 필자는 앞으로의 비전이 더 큰 시장, 더 크게 성장할 파이가 많은 분야가 마케팅 산업이라 확신한다.

마케팅 툴로만 모든 걸 해결할 수 없다

앰플리튜드의 디지털 마케팅 대시보드

불과 몇 년 전만 해도 MMP(Mobile measurement partner, 모바일 측정 파트너) 솔루션의 필요 여부에 대한 설득조차 쉽지 않았다. 이해를 돕기 위해 나열된 여러 비교장표와 수많은 설득용 자료는 필수였다. 과거 필자가 속했던 조직에서도 같은 이유로 여러 난항을 겪었다. 우리의 솔루션이 ‘왜’ 필요한지부터 설명해야 했기 때문이다.

사실 아직까지도 좋은 툴만 있다면 마케팅을 성공할 수 있다고 생각하는 경우가 많다. 필자는 이에 대해 마테크 솔루션, 마케팅 툴은 ‘상황을 직시할 수 있도록 돕기 위해 존재’한다고 피력하고 싶다. 문제 본질에 대한 해결책 제시가 아닌 상황을 정확하게 분석하고 파악할 수 있도록 돕는 시스템이기 때문이다. 아무리 좋은 솔루션일지라도 모든 문제를 해결할 순 없기에 반드시 ‘정확한 이해’가 뒷받침돼야 한다.

데이터 분석가를 예로 상황을 대입해 보면 다음과 같다. 데이터분석 전문가가 되기 위해 파이썬(Python, 간결하고 생산성 높은 프로그래밍 언어)과 SQL(Structured Query Language, S-Q-L, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 위한 프로그래밍 언어) 등 관련 기술을 배운 사람이 있다. 실무 경험 없이 오롯이 지식만 습득한 상태다. 이때 우리는 관련 기술에 대한 지식을 완벽하게 습득했더라도 ‘전문가’라 칭하지 않는다. ‘관련 기술을 익힌 사람’ 정도로 여길 것이다. ‘배움’을 ‘전문성’과 동일시할 수 없기 때문이다.

전문가로 인정받기 위해선 다양한 능력이 요구된다. 비즈니스와 도메인에 대한 정확한 이해가 필요하다. 문제에 대한 적절한 가설을 세울 창의력과 논리력도 요구된다. 여기서 끝이 아니다. 결과로 나온 데이터를 완벽하게 이해한 뒤 인사이트 도출을 위한 문해력과 분석력, 가설을 세우고 검증까지 이어지도록 하기 위한 기획력과 설득력, 이러한 과정을 이끌어 나가기 위한 추진력과 커뮤니케이션 능력까지 동반되어야 한다.

이제 마테크 분야로 돌아와보자. 이른바 현재 마케팅 분야에선 기초적인 스킬-셋(skill set)으로 분류되는 SQL, 파이썬, R(오픈 소스 빅데이터 분석 도구)부터 데이터 분석 프로그래밍 언어(SQL), 데이터 시각화 프로그램(MS Power BI, Tableau), 데이터 파이프라인 솔루션(AWS, Bigquery), CRM 솔루션(Braze, Insider, Bigin), 유입 분석 솔루션(Appsplyer, Airbridge) 등 다양한 기술과 솔루션들이 활용된다.

그리고 이러한 데이터 분석 도구들을 다룰 필요 없이 데이터 분석에 더 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 방법도 있다. 바로 앰플리튜드(Amplitude), 믹스패널(Mixpanel)과 같은 제품 분석 솔루션이다.

그렇다면 길게 나열된 여러 기술을 실무로 익힌 전문가와 뛰어난 제품 분석 솔루션을 가진 초보자가 같은 상황에 놓였을 경우 어떤 결과가 초래될까. 필자는 전문가의 압승이라 확신한다.

제품 분석 솔루션은 의료 기기와 같다

'제품 분석 솔루션은 의료 기기와 같다' 표지

전문가와 비전문가의 예에서 한 가지 경우를 더 추가해보자. 바로 ‘제품 분석 솔루션을 가진 전문가’를 말이다. 제품 분석 솔루션을 단지 활용한다고 해서 좋은 결과로 이어지거나 저절로 분석과 이해도가 높아지지 않는다는 건 이미 인지했을 것이다. 제품 분석 솔루션에 대한 정확한 이해를 가지고 있어야만 툴이 가진 가치를 이끌어 낼 수 있기 때문이다. 다양한 접근법에 맞는 해결방법들을 고안할 수 있어야만 문제를 해결할 수 있다.

좀 더 쉽게 예를 들어보자. 우리는 다치거나 아프면 병원에 찾아가 의사로부터 진단을 받는다. 여기서 진단을 받은 것이 ‘문제 해결’이 아니다. 문제를 찾기 위한 과정에 지나지 않는다. 진단 이후 처방을 받게 되고, 받은 처방으로 나아지고 있는지 재점검이 필요하다. 때에 따라 지속적인 점검이 필요한 경우도 있다. 큰 병일 경우 한 번으로 해결되는 것이 아니라 꾸준히 지속적인 추적 관찰을 통해 다양한 방법을 시도하며 경과를 관찰해야 하기 때문이다.

다시 말해 제품 분석 솔루션은 환자를 진단하기 위한 ‘의료기’, 마케터는 고도화된 의료기로 환자를 검진 후 진단하는 의사에 해당한다. 의사가 의료기로 환자를 검진 후 처방을 내리고, 경과에 따라 처방을 달리하듯 마케터 역시 비즈니스를 정확하게 이해한 후 방법을 도출하고, 지속적으로 관찰하면서 문제가 없는지 확인해야 한다.  

한 가지 더 주의할 점이 있다. 하나의 의료기로 모든 병을 진단할 수 없는 것처럼 툴 하나로 모든 문제를 해결할 수 없다는 점이다. 환자의 상태에 따라 적절한 의료기를 사용하듯 기여도(광고)·인지도(유저)·모객을 위한 MMP 및 구글 애널리틱스(GA4, Google Analytics), 비즈니스 전반의 문제를 빠르게 진단하기 위한 분석 툴(R, SPSS), 시각화 툴(MS Power BI, Tableau) 등 마케팅 역시 문제에 적합한 툴을 활용해야 한다는 점이다.

마테크 툴의 가치는 담당자의 ‘이해도’와 직결된다. 툴을 다루는 담당자의 정확한 이해를 바탕으로 분석방법론, 통계적 해석 등 관련된 다양한 지식을 쌓아야만 효과적으로 활용될 수 있다. 툴은 그 자체만으로는 가치가 발현되지 않는다. 잘 활용할 수 있는 사람에 의해서만 가치가 발현된다. 의사라는 전문 지식을 가진 담당자 손에 쥐어졌을 때 의료기기라는 도구의 가치가 발현되듯 말이다.

완벽한 ‘이해’를 위해선 노력이 필요하다. 특히 직접 경험하며 많이 다뤄 보는 것이 가장 좋은 방법이다. 하지만 현실적으로 전문가가 아닌 이상 거의 불가능에 수렴한다. 대신 간접 경험을 통해 이해력을 높여야 한다. 제품 분석 솔루션 공식 페이지에 공유된 각종 문서들, 전문가들의 경험이 담긴 책, 현직 마케터들이 현장에서 쌓은 경험을 공유한 다양한 사례들을 접하며 익혀야 한다. 성공사례와 실패사례를 각각 분석하고, 비교하며 ‘왜 이러한 결과가 초래됐는지’ ‘왜 이러한 과정으로 진행됐는지’ 이유, 결과, 기획부터 마무리까지의 과정, 모든 것을 세세하게 체크해 자신의 경험으로 녹여야 한다. 마케터의 이해력이 툴의 가치를 결정하는 동시에 성공을 잇는 유일한 방법이기 때문이다.

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마테크 가치, 마케터의 숙련도에서 결정된다