루커스튜디오 신규 릴리스 : 📅 타임라인 차트

👉 구현방법

프로모션 시작날짜, 종료날짜, 프로모션 이름만 있다면 간단하게 구현가능 합니다.

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🙋 활용 방법

커머스 뿐 아니라 프로모션이 빈번한 서비스에서는 다양한 프로모션이 진행되기도 하고 심지어 겹쳐서 진행되기도 합니다.

프로모션은 매출에 직접적인 영향을 주는 중요한 요소이기 때문에 프로모션에 대한 매출 영향도를 잘 분석해서 프로모션 효과를 지속적으로 높여나가야 합니다.

다만, 앞서 말한 것처럼 여러 개가 동시에 진행되는 프로모션의 매출과 영향도를 구별해서 보는 것은 쉽지 않습니다.

아래의 루커스튜디오 차트를 활용하면 프로모션에 대한 타임라인을 간단하게 시각화할 뿐 아니라 각 프로모션 주요 지표도 동시에 확인 가능합니다.

차트 내 필터 클릭 시 발생하는 기능 오류가 있긴 하지만 추후 차트에 대한 완성도가 높아진다면 날짜별 액션에 대한 성과분석이 중요한 프로모션 & CRM 마케터 분들에게 유용한 방식이 될 것 같습니다.

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루커스튜디오 신규 릴리스 : 📅 타임라인 차트

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KPI 대시보드 | 루커스튜디오

비즈니스의 주요 지표를 파악하고 데이터 기반 의사결정을 하는 것은 매우 중요합니다.

다양한 기업들을 대상으로 데이터 드리븐 환경 구축을 목적으로 데이터 대시보드를 만들고 있습니다.

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그 중 무엇보다 우선적으로 구축하는 것은 비즈니스 주요 지표를 한판에 보면서 전반적인 흐름을 살펴보는 KPI 대시보드 입니다.

KPI 대시보드를 구축하는 방법은 다양하지만 중요한 기준 중 하나는 지표의 표현 방식입니다.

비즈니스 주요 지표는 집계된 숫자로는 그 의미를 한눈에 알 수 없습니다.
(e.g.오늘의 매출 100만원)지표가 데이터로서 충분한 의미를 가지기 위해서는 비교와 비율이 필요합니다.

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만약 해당 지표가 시계열 데이터라면 트렌드까지 더해주면 더욱 완벽한 지표 기준이 될 수 있습니다.

예를 들어 아래와 같이 해석할 수 있게 분석과 대시보드가 구성되어야 합니다.

"오늘 매출 100만원은 전일대비 30% 상승한 수치입니다. 다만 최근 1주일 트렌드 기준 하락추세이기 때문에 추가적인 매출 상승 전략이 필요합니다."

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해당 내용을 담은 대시보드가 궁금하신 분들은 아래 링크를 확인해주세요.

📑 대시보드 보기

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‍💡 데이터 : KR Superstore

📊 BI : 루커스튜디오

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원본 포스팅 링크

KPI 대시보드 | 루커스튜디오‍

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.

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

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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.

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비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기

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4. 이벤트 & 프로퍼티 설계

ㅤ 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.

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이벤트 택소노미 설계 전 반드시 고려해야 할 필수 요소, 네이밍 컨벤션

ㅤ이벤트 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.

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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.

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

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ㅤ이벤트 택소노미를 설계하는 과정에서 중요한 것은 '생각하는 방법'과 '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.

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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.

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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.

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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.

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View와 Click 이벤트가 동시에 추적해야 하는 경우

ㅤ특정 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.

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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.

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'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.

이처럼 프로퍼티를 잘 활용하면 택소노미의 설계를 간소화할 수 있습니다.

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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.

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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.

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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.

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

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[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)

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[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)

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*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)

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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.

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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.

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.

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- 연재 1회차당 1번 기록하는 경우

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

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- 연재 10회차당 1번 기록하는 경우

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

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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.

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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.

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[택소노미 설계 시 사용 플랫폼]

• 피그마(Figma)
• 구글 스프레드시트(Google Spreadsheet)

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

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원본 포스팅 링크

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

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.

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.

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• 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.

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이벤트 택소노미 구축 프로세스 개요

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1. 택소노미의 목적 및 방향성 수립

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2. 주요 지표(이벤트 카테고리) 설정

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3. 사용자 여정(User flow) 스케치

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4. 이벤트 & 프로퍼티 설계

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5. 마케터 협의

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6. 개발자 협의

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7. QA 테스트

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8. 최종 수정

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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.

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▶︎ 다음 글 : 비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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- 마케터: "A 데이터와 B 데이터가 필요합니다."

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

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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.

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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.

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[이벤트 카테고리 분류 예시]

• Case.1 ) 모두 각각의 퍼널로 분류

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• Case.2 ) 장바구니와 구매 퍼널 병합

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• Case.3 ) 충전과 구매 퍼널 병합

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• Case.4 ) 장바구니, 충전, 구매 퍼널 병합

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• Case.5 ) 모든 퍼널 병합

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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.

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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.

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[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

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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.

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

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▶︎ 다음 글 : 비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기

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‍[비용 최적화된 이벤트 택소노미 설계하기]

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원본 포스팅 링크

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

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마티니와 함께 Braze 개인화 기능 정복하기

행사명 : Braze Personalization Master Class 세미나

장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F

일시: 2024년 5월 29일 수요일 오후 7시

초청 대상:

• Braze 도입 후 실무 활용법을 배우고 싶으신 분
• Braze 개인화 기능을 전문적으로 활용하고 싶으신 분
• 유저 개개인에게 최적화된 개인화 메시지를 발송하고 싶으신 분

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어떻게 진행하였나요?

이번 세미나의 경우, 직접 Braze 개인화 기능을 활용하고 실무에 적용해보실 수 있도록 직접 실습을 진행하였으며 각 자리에 모니터를 배치하여 충분히 따라오실 수 있게 했습니다.

수강자분들이 배우신 내용을 복습하실 수 있도록 강의자료를 현장에서 공유해드렸고, 해석본까지 세션 종료 후에 추가 공유해드렸습니다.

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어떤 것들을 배웠나요?

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Braze 개인화 기능에 첫 걸음 내딛기

첫 번째 Step인 개인화 태그는 Braze에 유저별로 다르게 수집된 데이터를 메시지에 적용하여 개인화된 메시지를 보낼 수 있게 해주는 역할을 합니다.

개인화 태그 적용 가능 영역은 문구 입력부분과 이미지 영역, 랜딩 영역, 키값 영억(Key-Value Pair) 4가지로 구분되어 있으며, 데이터 타입 (Data Type)별로 Braze에서 가지는 특성이 다릅니다.

• String/Number/Date/Boolean - 일반적인 데이터들이 하나의 값을 가짐.
• Array - 복수의 값을 나열형 형태로 가짐.
• Object - 한 가지 속성에 대한 상세 정보를 속성 하위의 속성으로 저장함.
• Array of Object - 하위 속성을 가진 복수의 데이터를 나열형으로 수집함.

이처럼 데이터 타입에 따른 특성이 다르기 때문에 잘 숙지해야 합니다.

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Braze 개인화 기능의 심화, Liquid에 익숙해지기

개인화 태그의 역할과 기능을 이해하고 나서 본격적인 개인화 기능을 학습하기 위해 Liquid 구문에 대해 배워보았으며 Braze에서 다양한 조건별 메시지 설정이 가능합니다.

원하는 Depth에 따라 제품 카테고리를 구분해서 발송하거나, 쿠폰 만료 하루 전 안내 메시지를 발송하거나, Braze 카탈로그를 활용한 추천 기능을 구현하는 등 설정한 메시지 내 변수를 지정하고 호출하는 과정에서 실제로 어떻게 출력되는지 이해하실 수 있도록 다양한 Liquid 활용 사례를 통해 설명해드렸습니다.

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Braze Connected Content 익히기

마지막으로 Braze 커넥티드 콘텐츠 (Connected Contents)의 개념과 활용방법, 사례에 대해 배워보았습니다.

커넥티드 콘텐츠는 API를 호출(request)하고 그에 대한 응답값(response)을 받아와 메시지에 활용할 수 있는 Braze의 강력한 개인화 기능입니다.

데이터 베이스로부터 요청한 Data값을 받아온 API를 호출하는 방식이기에 커넥티드 콘텐츠의 기본 문법을 정확하고 올바르게 숙지해서 입력해주어야 합니다.

커넥티드 콘텐츠 기능 사용에 적절한 상황들도 Liquid 세션과 마찬가지로 다양한 사례들과 함께 살펴보았습니다.

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CRM 커뮤니티에서 CRM 스킬 UP하기

Braze와 Martinee가 야심차게 준비한 CRM 커뮤니티는 Braze 뿐만 아니라 다양한 CRM 툴에 관련된 내용이나 CRM 마케팅을 하면서 생기는 궁금증과 인사이트를 원활하게 공유하고 소통하기 위한 공간을 마련하고자 소개드렸습니다.

소통 및 공유에 있어 불편함이 없도록 참여자 ‘익명’으로 운영될 예정입니다.

CRM 커뮤티니 신청 링크는 세션에 참여해주신 분들께 공유드렸고 추가로 참석하지 못하신 분들께서는 아래 링크를 통해 신청하실 수 있습니다 😊

👉지금 바로 신청하기!

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마티니가 Braze를 활용하는 방법을 아낌없이 공유해드리는 세션에서 CRM 스킬을 업그레이드 하고 싶으시다면 7월에 진행 예정인 Braze Personalization Master Class Advanced 세미나에 신청하세요!

(자리가 한정되어 있습니다!)

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마티니가 여러분의 비즈니스 성공을 위해 언제나 함께 합니다.

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*본 게시물은 원시그널 OneSignal의 기능을 중심으로 작성되었습니다.

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모바일 사용자 여정에 대해 많이 들어보셨을텐데요, 현재의 참여 전략에 얼마나 적용되고 있는지 궁금하실 겁니다. 전체 사용자 여정에 대한 개요 대신, 최대한의 효과를 위해 참여 캠페인을 우선해야 하는 중요한 순간들을 짚어볼게요.

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어떤 행동 지표가 참여 기회를 나타낼까요?

‍사용자 행동 분석은 사용자 여정에서 중요한 순간을 포착하는 데 강력한 도구입니다. 모바일 사용자 분석 플랫폼을 통해 사용자 상호작용, 세션 시간, 클릭률, 전환 퍼널 등의 지표를 추적하세요. 패턴과 트렌드가 나타나면, 중요한 참여 지점을 발견할 수 있을 거예요.

각 사용자 여정 단계를 분석하기 전에, 다음 세 가지 사용자 참여 지표를 통해 가장 강력한 참여 기회를 찾아보세요.

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신호 #1:
모바일 앱 리텐션

리텐션이 낮다는 것은 사용자 경험, 콘텐츠나 기능 부족, 비효율적인 온보딩 프로세스에 문제가 있음을 의미해요. 이 문제를 찾아내어 사용자 재참여를 유도하고 앱의 가치를 재정립하는 캠페인을 진행해야 해요.

앱 내 메시징은 유지율을 27% 개선할 수 있어요. 이 메시징 채널을 사용하여 사전 권한 요청, 새로운 기능 발표, 실시간 사용자 설문조사를 할 수 있습니다.

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신호 #2:
전환율

‍전환율은 또 다른 중요한 참여 기회입니다. 전환율은 사용자가 앱 내에서 원하는 행동을 완료하는 비율을 측정해요. 예를 들어, 많은 사용자가 무료 플랜을 고수하고 프리미엄 구독으로 업그레이드하지 않는다면, 이를 해결하기 위해 앱 내 알림, 이메일 마케팅 캠페인, 푸시 알림을 활용할 수 있어요.

특정 세션 수를 완료한 무료 사용자에게는 할인된 구독 업그레이드 제안을 할 수 있어요. 이러한 제안은 비용 걱정이나 프리미엄 기능의 가치에 대한 불확실성을 해소하는 데 중점을 둡니다.

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신호 #3:
사용자 이탈률

‍마지막으로, 사용자 이탈 패턴을 분석하면 효과적인 참여 전략을 개발하는 데 중요한 통찰을 제공합니다. 이탈률은 사용자가 플랫폼을 떠나는 비율을 나타내요.

사용자 이탈 이유와 패턴을 분석하면, 사용자 기반의 특정 문제점을 파악하고 재참여 기회를 찾을 수 있어요.예를 들어, 사용자가 일정 기간 비활성화 후 이탈한다면, 자동 재참여 이메일이나 푸시 알림을 통해 제품의 가치를 상기시키고 돌아오도록 유도할 수 있어요.

사용자 세분화를 통해 다양한 사용자 그룹의 선호에 맞춘 재참여 콘텐츠를 제공하세요. 앱의 최신 기능, 산업의 새로운 트렌드, 이전 사용자 활동 기반의 맞춤형 추천 등을 공유할 수 있어요.

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사용자 여정 단계에 맞춘 맞춤형 참여 전략

모바일 메시징 전략은 사용자 여정의 각 단계에 맞춰 사용자의 필요와 기대에 부응해야 해요. 이러한 요소는 항상 변화하므로, 캠페인도 유연하게 운영해야 최대한의 참여를 이끌어낼 수 있습니다.아래는 모바일 사용자 여정의 각 단계와 단계별로 적용해야 할 세 가지 참여 전략입니다.

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1. 발견 및 인식 단계 참여 전략

소셜 미디어를 통해 앱 홍보하기

타겟 소셜 미디어 광고 캠페인을 통해 잠재 사용자들에게 앱을 알리세요. 예를 들어, 새로운 피트니스 앱은 인스타그램이나 페이스북에서 건강과 운동에 관심 있는 사용자들에게 독특한 기능과 혜택을 홍보할 수 있어요.이 단계에서는 리타게팅 광고를 활용하여 이전에 앱과 상호작용했지만 원하는 행동을 완료하지 않은 사용자들을 다시 참여시키세요.

예를 들어, 사용자가 앱의 웹사이트를 방문했지만 앱을 다운로드하지 않았다면, 앱의 주요 기능을 강조하거나 한정된 시간 동안 프로모션을 제공하는 광고를 통해 재참여를 유도하세요.

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앱 스토어 최적화 (ASO)

앱 스토어에서 앱의 가시성과 검색 가능성을 높이기 위해 관련 키워드, 매력적인 비주얼, 상세한 앱 설명을 사용하여 앱 목록을 최적화하세요. 키워드 연구와 A/B 테스트와 같은 도구를 사용하여 앱 스토어 최적화 전략을 개선하고, 사용자가 앱을 검색할 때 더 쉽게 찾을 수 있도록 하세요.

레퍼럴 마케팅

‍기존 사용자에게 친구나 지인에게 앱을 추천하도록 유도하세요. 성공적인 추천에 대해 할인, 크레딧, 독점 보상을 제공하여 참여를 촉진할 수 있어요.

예를 들어, 여행 예약 앱은 추천 링크를 통해 신규 사용자가 가입하면 추천인과 신규 사용자 모두에게 다음 예약 시 할인 혜택을 제공할 수 있습니다.

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2. 획득 단계 참여 전략

프리미엄 구독 - 짧은 기간 동안의 혜택 제공사용자가 앱을 다운로드하도록 유도하기 위해 한정된 시간 동안 할인이나 무료 체험을 제공하세요.

예를 들어, 30일 무료 체험을 제공하여 사용자가 프리미엄 기능을 경험하고 앱의 가치를 직접 느낄 수 있도록 하세요.

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소셜프루프 강조

잠재 사용자와의 신뢰를 구축하기 위해 앱의 랜딩 페이지나 마케팅 자료에 긍정적인 후기나 사용자 리뷰를 보여주세요. 실제 성공 사례나 만족한 사용자의 추천을 강조하면 사용자의 걱정을 덜어주고 앱을 다운로드하거나 가입하도록 유도할 수 있습니다.

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타겟 재참여 이메일

앱에 관심을 보였지만 아직 행동을 취하지 않은 잠재 사용자에게 이메일 마케팅을 통해 연락하세요. 개인화된 메시지, 제안, 또는 리마인더를 보내어 앱을 다운로드하거나 가입하도록 유도하세요.

예를 들어, 여행 앱은 웹사이트를 방문했지만 아직 여행을 예약하지 않은 사용자에게 독점 할인이나 여행 팁을 제공하는 이메일을 보낼 수 있어요.

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3. 온보딩 및 탐색 단계 참여 전략

개인화된 온보딩 제공

사용자가 앱의 기능과 사용법을 잘 이해할 수 있도록 개인화된 온보딩 경험을 제공하세요.사용자의 행동에 따라 트리거되는 컨텍스트 기반 온보딩 메시지를 활용하세요. 모든 정보를 처음부터 제공하는 대신, 사용자가 필요할 때 적시에 관련 팁, 설명, 또는 안내 메시지를 제공하세요.

예를 들어, 사용자가 특정 기능을 처음 사용할 때 해당 기능의 목적과 사용 방법을 설명하는 짧은 툴팁이나 메시지를 표시하세요. 이렇게 하면 사용자가 필요한 순간에 안내를 받아 주요 기능을 잘 이해하고 기억할 수 있어요.

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사용자를 천천히 앱에 적응시키기

점진적 프로파일링 기법을 사용하여 초기 등록 과정에서 사용자를 압도하지 않고 시간이 지나면서 사용자 정보와 선호도를 수집하세요. 온보딩 중에는 기본 정보만 요청하고, 사용자가 앱을 더 많이 사용할수록 추가 정보를 요청하세요.

예를 들어, 피트니스 앱은 처음에 나이, 성별, 운동 목표 등의 기본 정보를 요청하고, 사용자가 앱을 더 많이 사용할수록 운동 선호도나 식이 제한과 같은 세부 정보를 입력하도록 할 수 있어요.

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신규 사용자에게 다양한 지원 제공

앱을 탐색하는 동안 사용자에게 지원과 안내를 제공하기 위해 앱 내 메시징과 지원 옵션을 제공하세요. 라이브 채팅 지원, FAQ, 또는 도움말 기사를 앱 내에서 직접 접근할 수 있도록 하여 사용자가 온보딩 및 탐색 중에 자주 겪는 질문이나 문제를 해결할 수 있게 하세요. 이렇게 하면 사용자가 지원받는다는 느낌을 받고 앱의 기능을 탐색하는 데 있어 부담을 덜 수 있어요.

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4. 재사용 단계 참여 전략

계속해서 돌아오도록 유도하기사용자에게 푸시 알림이나 이메일을 보내 앱을 다시 방문하고 새로운 콘텐츠나 기능을 탐색하도록 유도하세요.

예를 들어, Adobe Photoshop은 새로운 생성 AI 기능을 강조하는 이메일을 보내 사용자가 새로운 사진 편집 방법을 발견하도록 유도합니다.

참여를 재미있게 만들기

도전 과제, 배지, 보상 등의 게임 요소를 도입하여 지속적인 참여와 상호작용을 유도하세요. 특정 작업을 완료하거나, 목표를 달성하거나, 앱 내 커뮤니티 활동에 참여하도록 하는 성취 기반 시스템을 만드세요.

모두가 좋아하는 미스터리 박스예상치 못한 보상, 선물, 또는 개인화된 메시지로 사용자를 놀라게 하고 앱에 대한 긍정적인 경험을 강화하세요. 랜덤 할인, 무료 혜택, 또는 특별 제안을 제공하는 깜짝 캠페인을 통해 사용자의 지속적인 충성도와 참여를 감사하는 표시로 활용하세요.

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5. 수익화 단계 참여 전략

체계적인 유지 전략

충성도 프로그램을 도입하거나 프리미엄 기능에 대한 독점 할인 혜택을 제공하여 사용자가 인앱 구매를 하도록 유도하세요. 예를 들어, 게임 앱은 특정 레벨을 완료하거나 이벤트에 참여한 사용자에게 가상 화폐나 특별 아이템을 보상으로 제공하여 추가 구매를 유도할 수 있어요.

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투명성 유지

사용자의 돈과 관련된 문제에서는 명확성과 정직함이 중요해요. 구독 관리 프로세스를 간소화하고 구독 플랜, 청구 주기, 갱신 날짜에 대한 투명한 정보를 제공하세요. 다가오는 구독 갱신, 가격 변경, 또는 체험 기간 만료에 대해 사용자에게 미리 알림을 보내 사용자가 구독 상태에 대한 결정을 준비할 수 있도록 하세요.

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플랜 간의 가치 강조

업셀링과 크로스셀링 기법을 도입하여 사용자가 프리미엄 또는 상위 티어 구독 플랜으로 업그레이드하거나 앱 내 추가 제품이나 서비스를 구매하도록 유도하세요. 프리미엄 기능이나 추가 기능의 혜택과 가치를 강조하고, 사용자가 구매하도록 특별 프로모션이나 할인을 제공하세요.예를 들어, 생산성 앱은 무제한 저장소나 협업 도구와 같은 고급 기능이 포함된 프리미엄 플랜을 할인된 가격으로 제공하여 사용자가 추가 기능을 잠금 해제하고 경험을 향상시키도록 유도할 수 있어요.

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6. 재구매 단계 참여 전략

사용자 이해하기

사용자의 과거 구매 기록을 바탕으로 개인화된 추천을 제공하여 재구매를 유도하세요. 예를 들어, 패션 앱은 사용자의 이전 구매 기록과 선호도를 기반으로 큐레이션된 컬렉션이나 제품 추천을 포함한 개인화된 이메일이나 푸시 알림을 보내어 재구매를 유도할 수 있어요.

Ray-Ban의 이메일은 사용자의 마지막 쇼핑 기록을 기반으로 개인화되어 있으며, 무료 배송과 간편한 반품과 같은 인센티브를 강조하여 쉬운 쇼핑 경험을 제안합니다.

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“지금 당장!”

재구매 고객을 위해 한정된 시간 동안 제공되는 할인이나 플래시 세일을 도입하여 긴급함과 흥분을 유발하세요. 시간 제한 할인, 번들, 또는 단기간 동안만 제공되는 특별 프로모션을 통해 사용자가 제안을 이용하도록 유도하세요. 예를 들어, 모바일 게임 앱은 한정된 시간 동안 인게임 화폐나 특별 아이템을 할인된 가격에 판매하는 플래시 세일 이벤트를 개최하여 재구매 고객의 참여와 수익을 창출할 수 있어요.

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미리보기와 티저로 기대감 유지

재구매 고객에게 다가올 제품, 기능, 또는 프로모션의 독점 미리보기나 예고를 제공하여 충성도를 보상하고 브랜드에 대한 참여를 유지하세요. 신규 출시, 베타 버전, 또는 아직 일반에게 공개되지 않은 비하인드 콘텐츠에 대한 조기 접근을 제공하여 재구매 고객에게 독점적이고 내부적인 접근 권한을 제공하세요.

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7. 충성도 및 유지 단계 참여 전략

사용자들을 하나로 모으기

사용자 포럼, 소셜 미디어 그룹, 또는 독점 콘텐츠를 통해 커뮤니티 감각과 지속적인 참여를 촉진하세요. 예를 들어,명상 앱은 사용자가 경험을 공유하고, 비슷한 생각을 가진 사람들과 연결하며, 가이드 명상 세션이나 전문가와의 라이브 Q&A 세션에 참여할 수 있는 전용 커뮤니티 공간을 만들 수 있어요. 이를 통해 소속감을 느끼게 하고 장기적인 참여와 유지를 유도할 수 있어요.

또는 독립 전기 자전거 회사가 새로운 유명인 파트너십을 지역 커뮤니티 이벤트를 통해 홍보할 수도 있어요.이 전략의 목표는 커뮤니티를 하나로 모으고, 참여하는 사람들을 교육하고 보상하면서 즐겁게 하는 것입니다. 가족처럼 느끼는 사용자 기반은 단지 익명의 고객으로 느끼는 사용자보다 이탈할 가능성이 훨씬 적습니다.

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VIP 사용자에게 보상하기

VIP 프로그램이나 충성도 등급을 만들어 가장 충성도가 높고 참여도가 높은 사용자에게 독점 혜택, 특전, 또는 보상을 제공하세요. 조기 세일 접근, VIP 고객 지원, 또는 멤버 전용 이벤트와 같은 특별 권한을 제공하여 지속적인 참여를 유도하고 충성도를 보상하세요.

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기념일 축하하기

사용자의 기념일, 이정표, 또는 업적을 축하하여 지속적인 충성도와 참여를 보상하세요. 사용자의 회원 기념일, 생일, 또는 일정 구매 횟수나 포인트 도달 등의 이정표를 기념하는 개인화된 메시지, 가상 배지, 또는 특별 제안을 보내세요.

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OneSignal로 사용자 참여 극대화

앱 내 온보딩 시퀀스를 설계하든, 이메일 재참여 캠페인을 자동화하든, 크로스채널 메시징 여정을 시도하든, OneSignal에선 모두 가능합니다.

사용자 여정의 어디에 있든, 강력한 옴니채널 메시징은 장기적으로 개인화된 콘텐츠를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

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마티니와 상담하시면 Onsignal에 대해서 더 자세히 안내받으실 수 있어요.

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‍마티니와 상담하기

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*원문 출처 : https://onesignal.com/blog/how-your-user-journey-should-inform-your-engagement-strategy/

*본 게시물은 Onesignal이 작성한 글을 참고하여, Onesignal의 공식 파트너인 마티니가 한국어로 편집 및 재구성하였습니다.

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*본 게시물은 원시그널 OneSignal의 기능을 중심으로 작성되었습니다.

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모바일 앱의 성공을 단순히 매출로만 측정하는 경우가 많아요. 하지만 지속 가능한 비즈니스의 진정한 지표는 사용자가 돈을 어떻게 쓰는지보다 시간을 어떻게 쓰는지에 달려 있어요. 사용자는 앱을 사용할 때마다 소중한 데이터를 제공하죠. 이를 통해 문제점과 성공 요인을 발견할 수 있어요. 사용자 행동를 분석하면 매출 보고서보다 더 정확하게 앱의 상태를 진단할 수 있답니다.

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앱 행동 분석: 무엇을 추적해야 할까요?

사용자 행동을 추적하는 것은 단순히 참여율을 측정하는 것보다 더 복잡해요. 단기 유지율, 네비게이션 패턴, 오류 보고서 등을 포함해야 하죠.

주요 사용자 행동 지표

• 유지율(Retention): 특정 기간 동안 앱을 계속 사용하는 사용자 비율을 측정해요.
• 클릭률 (CTR): 메시지 내 링크나 버튼을 클릭하는 사용자 비율을 추적해요.
• 전환율(CVR): 메시지와 상호작용한 후 원하는 행동을 완료한 사용자 수를 측정해요.

모바일 메시지 캠페인은 사용자와 소통하는 주요 방법이자 효과를 측정하는 명확한 지표예요. 대부분의 모바일 분석 도구에서 전환율 추적 기능을 제공하지만, 클릭률은 추적하기 어려울 수 있어요.

OneSignal 같은 모바일 메시지 분석 도구를 사용하면 Confirmed Delivery 기능을 통해 실제로 알림을 받은 기기만을 추적해요. 더 정확한 클릭률 측정을 통해 앱 내 광고 배치를 최적화하고, 사용자가 어디서 이탈하는지 파악할 수 있어요.

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사용자 상호작용 추적

• 기능 모니터링: 사용자가 가장 많이 사용하는 기능을 모니터링해요.
• 세션 길이, 빈도, 이탈: 사용자가 로그인하고 머무르는 시간과 빈도를 추적해요.
• 네비게이션 패턴: 사용자가 앱에서 어떻게 상품/기능을 탐색하는지 확인해요.

주요 기능에 대한 이벤트 추적을 구현하고, 각 기능과 관련된 다양한 행동을 구분하기 위해 고유한 이벤트 이름을 사용해야 해요. 또한 모바일 히트맵 도구를 사용해 스와이프와 탭 같은 제스처를 시각화할 수 있어요.

앱 성능 및 기술 지표

• 앱 로딩 시간: 앱 로딩 시간을 측정해요. 로딩 시간이 길어지면 이탈율이 증가해요.
• 오류 보고서: 앱 오류와 충돌 사례를 모니터링해요.
• 기기 및 운영체제 버전: 사용자가 사용하는 기기와 운영체제를 파악해요.

퍼포먼스 모니터링 SDK를 통합해 앱 로딩 시간을 데이터로 확인하고, Android Profiler와 iOS의 Xcode Instruments 같은 도구를 활용해요. 느린 로딩 요소를 최적화하면 앱 실행 시간이 빨라지고 사용자 만족도와 참여도가 높아져요.

기타 주목해야 할 사용자 행동 지표

• 오픈율: 특정 푸시나 SMS 알림을 연 사용자 비율을 측정해요.
• 가입/장바구니 이탈율: 가입 과정이나 장바구니에 상품을 넣고 완료하지 않은 사용자 비율을 확인해요.
• 최고 사용 시간: 사용자 활동이 가장 높은 시간대를 파악해 리소스 할당과 콘텐츠 제공을 최적화해요.
• 사용자당 평균 매출 (ARPU): 사용자 한 명당 평균 매출을 측정해요.
• 이탈율: 특정 기간 내 앱 사용을 중단한 사용자 비율을 파악해요.
• 사용자 추천율: 앱을 다른 사람에게 추천하는 사용자 비율을 확인해요.

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사용자 행동 지표 해결하기

1. 5일 리텐션이 낮아요

5일 리텐션이 낮다는 것은 앱을 처음 설치하거나 초기 단계에서 사용한 많은 사용자가 첫 주 내에 이탈하고 있다는 것을 의미해요. 이 문제는 온보딩 과정에서의 혼란, 가치 부족, 과도한 커뮤니케이션, 성능 문제 등이 원인일 수 있어요.

이를 해결하기 위해서는 문제점을 파악하는 것이 중요해요. 사용자 피드백을 수집하고, A/B 테스트를 통해 개선할 부분을 찾아보세요.

새로운 사용자가 온보딩 절차의 절반만 진행하는 경우, 환영 흐름을 재구성할 필요가 있을 수 있어요. 템플릿 기반의 인앱 캐러셀은 참여를 유도하는 좋은 방법이에요.

또한, 푸시 알림을 최적화하고, 개인화된 재참여 캠페인을 시행하며, 사용자에게 교육 콘텐츠를 제공해보세요. 사용자 친화적인 경험은 장기적인 리텐션을 높여 지속적인 수익을 가져와요.

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2. 단기 리텐션은 높지만 장기 리텐션은 낮아요

이 경우는 반대의 문제를 나타내요. 단기 리텐션이 높지만 장기 유지율이 낮다면, 사용자가 초기에는 앱에 참여하지만 장기적으로 관심을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다는 뜻이에요.

이는 지속적인 가치 부족, 사용자 기대에 못 미치는 기능, 기능 관련성 문제 등이 원인일 수 있어요. 또는 초기 목표를 달성하고 나서 정기적으로 사용할 이유가 없기 때문일 수도 있어요.

예를 들어, 피트니스 앱이 운동 루틴과 진행 상황을 추적하는 기능을 제공한다면, 처음에는 사용자가 흥미를 느낄 수 있어요. 하지만 새로운 도전 과제나 명확한 지침이 없다면 사용자는 초기 목표를 달성한 후 앱을 계속 사용할 이유를 찾지 못할 수 있어요.

이럴 때는 충성도 프로그램이나 지속적인 인센티브가 도움이 돼요. 잘 설계된 충성도 프로그램은 사용자에게 독점 혜택, 할인, 프리미엄 기능 접근 등을 제공해 장기적인 참여를 유도해요.

사용자에게 앱을 계속 사용할 가치를 제공하는 것이 중요해요. 푸시 알림, 인앱 메시지, 이메일 캠페인을 통해 앱의 장기적인 혜택을 효과적으로 전달하세요.

예를 들어, 피트니스 앱에서 상위 충성도 프로그램을 통해 고급 운동 계획, 영양 가이드, 라이브 트레이닝 세션 등의 독점 콘텐츠를 제공할 수 있어요. 또한, 연속 보너스나 월간 성실도 보상 등을 통해 사용자에게 장기적인 습관을 형성하도록 유도해보세요.

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3. 월간 활성 사용자(MAU)가 안정적이에요

월간 활성 사용자(MAU)가 안정적이라는 것은 여러분의 앱이 충성도 높은 사용자 기반을 유지하고 있다는 뜻이에요! 이는 기능 업데이트나 적극적인 크로스 채널 메시징 전략을 통해 사용자가 개인적으로 보상을 느끼도록 하고 있다는 의미일 거예요.

하지만 참여 유도에 대한 노력을 완전히 멈추면 안 돼요. 이제는 앱 UX를 최적화하고 지속적인 성장을 촉진하는 데 집중할 수 있어요.

이 시기에 모바일 A/B 테스트를 진행해 인앱 인터페이스와 메시징을 세밀하게 조정하고, 새로운 사용자를 유치하면서 기존 사용자를 유지할 혁신적인 방법을 모색해보세요. 어떤 이미지, 이모지, 언어가 사용자의 반응을 끌어내는지 테스트하면 유용한 인사이트를 얻을 수 있어요.

안정적인 MAU 기간은 사용자 커뮤니티와 소통하고 피드백을 받아 앱을 개선하는 데 좋은 기회예요. 커뮤니티 이벤트를 통해 공동 참여를 보상하거나, 추천 프로그램을 통해 새로운 사용자를 유치하고 입소문을 통해 성장을 촉진할 수 있어요.

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4. 사용자들이 푸시나 이메일 구독을 하지 않아요

사용자들이 푸시 알림이나 이메일 구독을 거부하는 경우, 이는 가치 제안이 명확하지 않거나, 개인정보 보호에 대한 우려, 과도한 커뮤니케이션 때문일 수 있어요. 사용자 피드백을 분석하고, 구독 요청 시점과 맥락을 재평가해보세요. 사용자가 매일 여러 개의 푸시 알림을 받으며 정보 과부하를 느끼고 있지는 않은가요?

사용자는 자신의 인구통계, 선호도, 앱 내 행동에 맞춘 알림에 더 많이 반응해요. OneSignal의 보고서에 따르면, 개인화된 메시지는 일반적인 콘텐츠보다 참여율이 259% 증가한 것으로 나타났어요.

비활성 사용자에게는 더 많은 알림을 보내고, 이미 적극적으로 참여하는 사용자에게는 덜 보내고 있나요? 사용자의 관심사에 따라 메시지 캠페인을 맞춤화하고 있나요? 사용자의 구매 이력이나 앱 내 과거 행동을 활용해 예측 가능한 참여 패턴을 공략하고 있나요? 푸시와 이메일 캠페인을 개인화할 때 이런 점들을 고려해야 해요.

또한, 푸시 알림 요청 시 단순히 권한을 요청하는 것보다 구독의 가치를 설명하는 인앱 메시지를 활용해보세요.

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5. 결제나 가입 도중 이탈율이 높아요

결제나 가입 도중 이탈율이 높다는 것은 많은 사용자가 과정을 시작하지만 완료하지 못하고 있다는 뜻이에요. 이를 해결하려면 결제나 가입 흐름에서 마찰 지점을 파악하고, 길고 복잡한 양식, 불명확한 지침, 예상치 못한 요구사항 등을 해결해야 해요. 복잡한 가입 과정이나 결제 과정이 사용자를 혼란스럽게 하여 앱을 삭제하게 만들 수 있어요.

이를 해결하려면 가입이나 결제 과정을 간소화하고 양식 필드를 최소화하세요. 사용자가 완료하면 받을 가치를 명확히 전달하고, 데이터 보안을 보장해야 해요. 진행 표시기, 안내 도구, 게스트 체크아웃 옵션 등을 통해 사용자의 부담을 줄일 수 있어요.

장바구니를 자주 포기하는 앱의 경우, 장바구니 구매 유도 캠페인을 실행해보세요. 개인화된 메시지를 통해 사용자가 놓칠 수 있는 상품을 상기시키고, 몇 시간 내에 메시지를 보내고 다음 날 추가 팔로우업을 하세요. 긴급감을 조성해 즉각적인 행동을 유도하는 것도 중요해요. 카운트다운, 독점 제안, 재고 업데이트 등으로 사용자에게 FOMO(놓칠까 봐 두려운 마음)를 유발하세요!

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사용자 행동을 이해하는 모바일 메시징 플랫폼

OneSignal을 사용하면 원활한 옴니채널 솔루션으로 사용자 생애 가치를 높일 수 있어요.

앱을 손쉽게 통합할 수 있는 SDK, 자동화된 캠페인을 추적할 수 있는 강력한 메시지 분석 도구, 수집한 사용자 행동을 최대한 활용할 수 있는 세분화 도구를 제공해요.

마티니와 상담하시면 OneSignal에 대해서 더 자세히 안내받으실 수 있어요.

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마티니와 상담하기

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*원문 출처 : https://onesignal.com/blog/app-user-behavior-analysis/

*본 게시물은 Onesignal이 작성한 글을 참고하여, Onesignal의 공식 파트너인 마티니가 한국어로 편집 및 재구성하였습니다.

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[MartineeXBraze] Braze Personalization Master Class는 Braze 도입을 고민하고 계시거나 도입 후 잘 활용하고 싶으신 고객사를 대상으로 Braze 개인화 기능인 Personalization 활용 노하우를 공유하는 교육 세미나입니다.

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브레이즈 개인화 기능, 여러분도 잘 활용할 수 있습니다.

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“Braze 도입은 했는데.. 어디서부터 어떻게 해야 하지?”

“Braze 개인화, 더 깊고 세부적으로 사용하려면 개발이 필요하지는 않을까?”

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Braze 개인화 기능, 여러분도 개발없이 전문가처럼 매우 세부적으로 활용할 수 있습니다.

이번 세션에서는 참여자들이 충분히 실무에 활용할 수 있도록 실습에 포커싱하여 구성하였으며, 성공적인 CRM 캠페인을 위한 브레이즈 개인화 기능 활용 비법을 공유해드립니다.

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마티니와 함께한 고객사

마티니는 버거킹, 오늘의집, 무신사, KFC, 쏘카, 알라미(딜라이트룸), 발란, 칼하트, LG전자, 넷마블, 크래프톤, 머스트잇, 동원F&B, 이랜드폴더, 네오위즈, IBK기업은행, 밀리의서재 이외에도 다양한 고객사와 여정을 함께하고 있습니다.

실무에 바로 적용할 수 있는 활용 노하우, 마티니와 함께한 고객사들이 만족하는 이유입니다.

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참여했던 고객사들의 생생한 후기

지난 브레이즈 부트캠프에 참여해주신 분들의 생생한 후기를 확인해보세요.

“ 실제 사용 사례에 대해 많이 들을 수 있어서 좋았고 브레이즈 시현 과정을 볼 수 있어서 좋았습니다. “

“ 라이브 데모를 통해 어떻게 활용하는지 상세하게 알 수 있었습니다. “

“CRM 고도화에 Braze가 어떻게 기여할 수 있을지에 대한 궁금증을 해소할 수 있었습니다. “

“Braze 개인화를 위한 Liquid의 개념과 구조 설명이 있어서 이해하기 좋았습니다. “

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이런 분이 오시면 좋아요

• Braze 도입 후 실무 활용법을 배우고 싶으신 분
• 개발없이 Braze 개인화 기능을 전문적으로 활용하고 싶으신 분
• Event Taxonomy를 효율적으로 설계하여 비용을 줄이고 싶으신 분
• 유저 개개인에게 최적화된 개인화 메시지를 발송하고 싶으신 분

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브레이즈를 잘 활용하면?

이런 것들이 가능해요

• 고객 특성에 따른 개인화 메시지를 구성하고 최적의 시점에 발송할 수 있습니다.
• 웹과 앱에서의 고객 여정 경우의 수를 확인하고 그에 따른 맞춤 캠페인 기획이 가능합니다.
• 유저의 이탈 시점과 경로를 확인하여 재방문 시킬 수 있는 캠페인 기획이 가능합니다.
• 다양한 API를 활용하여 트리거 기반으로 알림 및 메시지 자동화를 구축할 수 있습니다.

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세션 커리큘럼

Braze Personalization Use Cases | 배민지 연사, Braze Head of Account Management

• 브레이즈 개인화 기능을 활용한 후 비포/애프터를 살펴봅니다.
• 브레이즈 개인화 기능을 활용한 Creative한 해외 Usecase들을 살펴봅니다.

Braze Personalization Master Class | 이건희 연사, Martinee CRM Team Lead

• Personalization Master Intermediate
  • 개인화태그부터 Liquid, Connected Content까지 기본 문법을 배웁니다.
  • 배운 문법을 바탕으로 과제를 수행하고, 캠페인에 응용하는 다양한 케이스를 살펴봅니다.

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추후 진행예정

7월

Braze Personalization Master Class | 이건희 연사, Martinee CRM Team Lead

• Personalization Master Advanced
  • Liquid, Connected Content를 활용한 심화된 캠페인 사례를 배웁니다.
  • 개인화가 적용된 다양한 캠페인 사례를 확인합니다.

9월

Braze Automation Master Class | 이건희 연사, Martinee CRM Team Lead

• Automation Planning Deep Dive
  • 캠페인/캔버스 기획에서 중요한 포인트들을 점검합니다.
  • 목적별로 다양한 캠페인 기획 사례를 살펴봅니다.

11월

Braze Data Analytics Master Class | 이건희 연사, Martinee CRM Team Lead

• Data Analytics / Utilization
  • CRM 캠페인의 다양한 분석 방법을 확인합니다.
  • Braze의 데이터 활용을 극대화하는 방법들을 살펴봅니다.

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When

2024년 5월 29일 수요일 오후 7시 - 9시‍

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Where

서초구 서초대로 38길 12 마제스타시티 타워2, 12층 마티니 오피스

• 서초역 4번 출구 도보 5분 소요

네이버 지도로 확인하기

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참여자 혜택

📢 혜택 1. Martinee CRM 커뮤니티 초대

📢 혜택 2. 마티니 CRM POC 추첨 무료 1회 제공

📢 혜택 3. Braze Bootcamp Advanced 초청권 제공

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안내사항

• 참가 인원이 한정되어 있어 별도 참석 확정 연락을 드릴 예정입니다.
• 실습이 포함된 교육으로 개인 노트북 지참이 필요합니다.
• 주차권 제공 가능하며 리셉션 데스크로 문의 부탁드립니다.
• 신청시 기입한 이메일이 회사 이메일이 아닐 경우 선정이 불가할 수 있습니다.
• 참석자분들에게 간단한 음식이 제공될 예정입니다.
• CRM POC의 경우 추첨을 통해 선정되신 분께 별도로 안내드릴 예정입니다.

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Contact

mkt@martinee.io

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이번 세미나에 꼭 참석하셔서 CRM 캠페인의 성과와 비즈니스 개선을 마티니와 함께 이뤄보세요!

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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.

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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 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.

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

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

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📝 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?

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

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📝 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)

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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.

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*Amplitude 차트는 목업 데이터를 활용하였습니다.

*각 항목별 주요 테이블 차트만 예시로 설명하였습니다.

(1) Acquisition (유입, 획득)

1️. DAU (Daily Active User, 일별 활성 유저)

• 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.

📌  체크 포인트

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

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2️. 회원가입

• 회원가입률

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3️. 설치

• AppsFlyer, Airbridge와 같은 MMP와 Amplitude를 연동하면 Amplitude 대시보드에서 인스톨과 미디어 소스 값을 확인할 수 있습니다.

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📌  체크 포인트

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

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(2) Activation (활성화)

1️. 첫 구매 경로

• 만약 구매 경로가 View Item Details → Add to Cart → Checkout → Complete 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.

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📌  체크 포인트

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

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(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.

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📌  체크 포인트

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

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(4) Revenue (매출)

1️. 주문 이벤트 Compass

• 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

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2️. 건단가

• 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.

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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.

• 적용 수식

• 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)

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📌  체크 포인트

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

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(5) Referral (추천)

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

• Amplitude에서 쉽게 구현할 수 있는 바이럴 지표로 아래와 같이 계산할 수 있습니다.

• 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

• 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

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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.

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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

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