February 4, 2026
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 데이터를 활용할 수 있도록 연결해 주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI 도구가 실시간으로 필요한 데이터를 가져와 활용할 수 있게 만드는 기술입니다.
앱스플라이어는 이 기술을 활용해 자연어만으로 마케팅 데이터에 바로 접근 가능한 MCP를 선보였습니다. Claude, ChatGPT 같은 AI 도구와 앱스플라이어를 연결하면, 캠페인 성과 분석부터 오디언스 관리, 딥링크 문제 해결까지 질문만으로 처리할 수 있습니다.
또한 앱스플라이어 MCP는 기술적 배경과 관계없이 누구나 필요한 데이터를 즉시 확인할 수 있도록 지원합니다. 사용자가 직접 질문하든, AI 에이전트에게 작업을 맡기든, 대기 시간 없이 명확한 정보와 실행 결과를 바로 받아볼 수 있습니다.
앱스플라이어 MCP는 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 사용자가 선호하는 LLM(Large Language Model) 도구와 앱스플라이어를 연결합니다. 사용자가 질문을 입력하면 MCP가 자동으로 필요한 데이터를 찾아 이해하기 쉬운 형태로 보여줍니다. 어트리뷰션, 분석, 오디언스, OneLink(원링크) 등 앱스플라이어의 모든 기능을 자연어로 바로 활용할 수 있습니다.
또한 앱스플라이어는 7,000개 이상의 주요 브랜드가 신뢰하는 풍부하고 정확한 데이터를 제공하기 때문에 개인정보 보호를 철저히 준수하며 마케터가 필요한 인사이트를 즉시 확인하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
앱스플라이어 MCP는 개방형 구조로 설계되어 있어, 원하는 방식으로 커스터마이징할 수 있습니다. 미디어 믹스를 최적화하는 AI를 만들거나, 오디언스를 자동으로 관리하는 시스템을 구축하거나, 내부 도구에 MCP를 연결하는 등 복잡한 설정 없이도 필요한 기능을 유연하고 자유롭게 구현할 수 있습니다.
채널별 ROAS를 확인하고 싶거나, 어떤 캠페인이 가장 높은 LTV를 만드는지 알고 싶을 때 앱스플라이어 MCP를 활용해 보세요. 질문만 입력하면 필요한 데이터를 바로 확인할 수 있습니다.
앱스플라이어 MCP는 사람이 직접 질문하거나 AI 에이전트가 자동으로 작업하는 방식 모두 지원합니다. Growth, CRM, 제품, 마케팅 팀 등 어떤 팀이든 별도의 설정이나 개발 작업 없이 필요한 인사이트를 바로 확인할 수 있습니다.
앱스플라이어 MCP는 앱스플라이어의 어트리뷰션 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 모든 데이터는 개인정보 보호 규정을 철저히 준수하며, 설계 단계부터 암호화와 보안을 적용했습니다.
캠페인 성과를 실시간으로 확인하고, ROI를 비교할 수 있습니다. 채팅창에서 직접 확인하거나, AI 에이전트를 활용해 성과 모니터링부터 최적화, 작업 실행까지 자동으로 처리하세요.
오디언스가 어떻게 나뉘고 활용되는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 질문만으로 오디언스 현황을 조회하거나 실시간 성과를 분석할 수 있으며, 중복된 오디언스를 찾아내고 개선 방안을 제안하는 AI를 직접 만들 수도 있습니다. 필요하다면 여러 채널의 오디언스 정보를 자동으로 동기화하거나 작업을 실행할 수도 있습니다.
대화형 인터페이스로 OneLink 템플릿과 링크 동작을 간편하게 점검하거나, 에이전트를 활용해 링크 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 문제가 있는 링크를 자동으로 찾아내고, 모든 캠페인이 올바르게 운영되도록 관리할 수 있습니다.
앱 설정이나 구현 방법이 궁금할 때 질문만으로 바로 확인할 수 있습니다. AI 어시스턴트가 설정 오류를 찾아내 해결 방법을 알려주거나, 상황에 맞는 가이드 문서를 자동으로 보여줍니다.
앱스플라이어 MCP는 AI 기반 마케팅을 향한 중요한 첫걸음입니다. 사람의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합되면, 마케터는 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.
MCP는 캠페인 분석, 오디언스 확인, 딥링크 관리 같은 마케터들의 핵심 업무를 지원하고 있으며, 추후 예측 분석과 에이전트 기반 자동화까지 확대 될 예정입니다. 데이터 기반으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 내리고 싶다면, 지금 바로 앱스플라이어 MCP를 경험해 보세요.
|
앱스플라이어 도입을 고민중이라면?마티니는 앱스플라이어 도입부터 실무 활용까지 전 과정을 지원하는 풀퍼널 마케팅 에이전시입니다. 지금 아래 버튼을 눌러, 마티니와 만나보세요. |
January 9, 2026
브레이즈 캔버스(Canvas)는 고객의 행동과 속성을 기준으로 개인화된 메시지 흐름을 설계하는 고객 여정 오케스트레이션 도구입니다. 단일 캠페인이 하나의 캠페인을 특정 조건에 따라 발송하는 데 초점을 맞춘다면, 캔버스는 고객의 행동에 따라 여러 메시지와 채널을 유기적으로 연결합니다.
예를 들어, 회원가입 후 7일까지의 유저 저니 설계, 첫 구매까지의 지속적인 구매 유도 메시지 발송 등 단일 순간에 그치지 않고 지속되는 기간 동안 유저 저니에 따라 메시지를 보낼 수 있습니다.
캔버스를 활용하면, CRM 마케팅을 ‘단발성 메시지 발송’에서, 지속적인 고객 경험 관리로 확장할 수 있습니다.
특히 고객 행동이 빠르게 변화하는 환경에서는, 잘 설계된 캔버스가 마케터의 반복적인 운영 부담을 크게 줄여줍니다.
브레이즈 캔버스는 크게 진입 조건(Entry), 액션(Step), 분기(Split)으로 이루어져 있습니다.
해당 속성을 잘 활용하면, CRM 마케터는 하나의 캔버스 안에서 다양한 시나리오를 운영할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 고객의 입장에서도 ‘자연스러운 경험’이 가능해져 더 높은 전환 성과를 기대할 수도 있습니다.
브레이즈 캔버스는 강력한 도구이지만, 설계 목적이 명확하지 않으면 오히려 캠페인 운영이 복잡해질 수 있습니다. 하나의 캔버스에는 하나의 목표를 두고, 온보딩•전환•리텐션 등 목적별로 캔버스를 분리해 설계하는 것이 효과적입니다.
또한, 지나치게 많은 분기와 조건은 운영 중 오류나 누락을 유발할 수 있습니다. 초기에는 단순한 구조로 시작하고, 성과와 데이터를 기반으로 점진적으로 고도화하는 방법이 안정적입니다.
마지막으로 데이터 반영 시점을 고려하여 적절한 대기 시간과 조건을 설정해야 합니다.
캔버스는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 운영 후 지속적으로 점검하고 개선해야 성과로 이어집니다.
|
|
브레이즈, 믿을 수 있는
|
January 6, 2026
CRM 마케팅의 중요성이 높아지면서, 많은 기업에서 브레이즈(Braze)를 활용해 CRM 마케팅을 진행하고 있습니다. 간단하게는 푸시 메시지 발송부터, 깊게는 캠페인 자동화까지. 브레이즈는 많은 CRM 마케터들에게 익숙한 도구가 되었습니다. 하지만 실제로 현장에서 듣는 이야기는 조금 다릅니다.
“기능은 많은데, 어디까지 쓰고 있는지 모르겠다”
”이 정도면 잘 쓰고 있는 건지 감이 안 온다”
브레이즈를 사용하는 것과 잘 ‘활용’하는 것은 다른 문제이기 때문입니다.
마티니는 이러한 고민에서 출발해, 브레이즈 활용도를 자가진단 해볼 수 있는 질문을 마련했습니다. 자가진단의 목적은 단순히 점수를 매기는 것이 아니라, 현재 우리 팀의 CRM 운영이 어느 단계에 와 있는지, 그리고 다음 단계로 나아가기 위해 무엇이 필요한지를 스스로 인식할 수 있도록 돕는 데 있습니다.
실제로 자가진단에 참여한 기업들을 살펴보면, 캠페인과 자동화는 잘 운영되고 있지만, 데이터 활용, AI 기능, 신규 채널(RCS 등)은 아직 충분히 활용되지 못하고 있는 경우가 많았습니다.
브레이즈를 사용하고 있다면, 이제는 ‘얼마나 잘 활용하고 있는지’를 점검해야 할 시점입니다. 지금 바로 우리 팀의 브레이즈 활용도를 진단해 보세요.
자가진단 점수 구간에 따라 현재 브레이즈 활용도가 어느 수준인지 쉽게 확인해볼 수 있습니다. 결과 페이지에서는 현재 활용 단계에 따른 제안도 함께 확인해볼 수 있습니다.
마티니가 정리한 브레이즈 활용 인사이트와 실제 사례를 통해, CRM을 한 단계 더 고도화하는 방법을 확인해 보세요.
July 1, 2024
GA4는 유저가 수행한 행동 기반의 분석을 할 수 있게 도와주는 솔루션입니다. 기존의 세션 기반으로 획득관점의 유저분석을 목표로 했던 UA의 단점을 보완하는 업데이트였습니다. 다만, 기본적으로 제공하는 대시보드가 UA 대비 친절하지 않다보니 GA4로 넘어가는 많은 마케터분들과 분석가분들이 어려워하는 경우가 많았습니다.
이러한 단점을 보완하기위해 GA4의 데이터 + UA의 UI를 합친 루커스튜디오 대시보드를 만들었습니다.
퍼포먼스 마케팅을 처음 시작했을 때, Google Analytics(GA)는 제가 처음 접한 주요 도구 중 하나였습니다. 처음에는 기능이 많아 어색하고 어려웠지만, UA는 곧 필수적인 도구가 되었습니다. 잘 구성된 메뉴와 사용자 인터페이스(UI) 덕분에 쉽게 탐색하고 데이터를 분석할 수 있었습니다.
UA는 사용자, 획득, 행동, 전환의 네 가지 주요 영역으로 주제가 나뉘어 있어 분석이 매우 간단했습니다. 이러한 구조 덕분에 메뉴 순서에 따라 데이터를 분석함으로써 비즈니스 현상을 이해하기가 쉬웠습니다.
GA4는 UA의 획득 관점에 초점을 맞춘 세션 기반 분석에서 행동 기반 분석 방식으로 데이터 구조를 크게 변경하였습니다. 이러한 변화는 UA의 데이터 단점을 보완했습니다. 그러나 GA4의 메뉴가 UA처럼 주제별로 명확하게 구분되어 있지 않다는 점은 다소 아쉬웠습니다.
두 가지 장점을 결합한 대시보드이러한 문제를 극복하기 위해 UA의 분석 섹션과 GA4의 이벤트 수준 분석을 결합한 대시보드를 만들었습니다. 이 대시보드는 UA의 익숙한 UI를 유지하면서 GA4의 고급 분석 기능을 활용합니다.
July 1, 2024
구글 애널리틱스와 앰플리튜드의 기능, 추적 방식, 분석 항목, 의의와 장단점, 담당자를 비교하자면 하단과 같습니다. 해당 내용의 이해를 위해 차근히 퍼포먼스마케터, 그로스마케터의 직무 요건에서부터 왜 애널리틱스가 중요한지(GA든 Amplitude든) 알아보도록 하겠습니다.
마케터로 생각하는 직무는 주로 퍼포먼스 마케터일 것입니다. 퍼포먼스마케터, 소위 퍼포마는 브랜드나 대행사(에이전시)에서 마케팅 전략을 수립하고 미디어믹스를 짜고 (매체 별/광고 상품 별로 얼마나 쓸 건지를 짜는 것) 이후 해당 미디어믹스에 따라 광고를 집행한 후에 광고 성과를 관리합니다.
그렇다면 퍼포마의 채용 공고를 분석해 보겠습니다. 퍼포먼스 마케터의 직무 요건 및 우대 사항에는 Google Analytics와 Amplitude가 꽤 자주 등장합니다. 심지어 데이터 분석가 직무에도 있네요. 왜일까요?
한 건의 전환이 일어나기까지, 한 명의 사용자에게 노출되는 광고는 수도 없이 많습니다. 마케팅을 열심히 할수록 그렇습니다. 사용자가 1) 인스타그램 광고도 볼 거고, 2) 유튜브 콘텐츠를 봤을 수도 있고, 3) 카카오 배너 광고를 봤을 수도 있고, 4) 네이버 검색 광고를 봤을 수도 있습니다. 이렇게 수많은 광고 매체를 거쳐, 한 건의 전환이 일어났을 때 가장 중요한 질문은 무엇일까요?
다수의 광고 매체들은 다 자기가 기여를 했다고 말합니다. 그래서 광고 관리자로만 광고 성과를 보면 과도하게 성과가 집계될 수밖에 없고, 중복 집계될 수밖에 없는 것입니다.
일주일 안에 저 광고 매체들에 다 노출되었던 사용자가 전환을 했다고 가정해 볼까요? 그렇다면 기여 기간은 7일인 것이고 (광고 매체의 성과를 인정해 주는 기간) 노출된 매체는 4개, 그중 유상(Paid) 광고 매체 3개입니다. (유튜브 콘텐츠는 자사의 브랜딩이었다고 하면요.)
그럼 그중 누가 이 전환의 성과를 가져갈까요?
이렇게 광고 성과의 기여값을 보다 정확하게 측정하기 위해서 Attribution Tool(어트리뷰션툴), Analytics(애널리틱스)가 존재합니다. Web Analytics로 가장 유명한 것이 구글 애널리틱스인 것이고요.
글의 초반 앰플리튜드 vs 구글애널리틱스 비교표에서 언급했었죠. 구글 애널리틱스는 이처럼 광고 매체들의 전환값의 기여도를 측정하여 마케팅을 효율화하는 것을 목적으로 많이 활용합니다.
여기서 또 하나 짚어야 할 것이 있습니다. 그 광고, 클릭하면 어디로 가나요? 클릭해서 이동한 페이지에서 보통 전환이 일어날 테니까요.
마케팅 캠페인이 '웹'에 치중되어 있을 때는 구글애널리틱스의 시대였습니다. 그렇지만 '앱'이 뜨기 시작하고 앱마케팅이 활성화되면서 구글애널리틱스 또한 한계에 부딪힙니다.
웹으로 랜딩 된 후 구매라는 전환 행동이 일어날 때 구글 애널리틱스는 Last touch 기여 설정에 의해서, 해당 전환의 성과는 '페이스북'에게 있다고 측정했습니다.
그런데 웹 랜딩 이후 앱 설치가 진행되고 앱에서 구매가 일어나면 어떻게 될까요? 사용자의 흔적을 파악할 수 있던 utm (광고 매체의 소스값)이 유실되며 광고 매체의 성과를 잡지 못하고, organic (자연 유입)으로 측정하게 됩니다.
cf. 여기서 utm의 광고 매체 소스값이란...?
구글에 나이키를 검색하면 '스폰서' 광고로 나이키가 뜹니다. 이걸 클릭하면 url이 이렇게 나옵니다.
https://www.nike.com/kr?utm_source=Google&utm_medium=PS&utm_campaign=365DIGITAL_Google_SA_Keyword_Main_PC&cp=72646825390.... > utm_source=Google이라고 알려줍니다. (소스값) utm_medium=PS라고 알려줍니다. (매체) 이 두 개의 조합을 광고 매체의 소스값이라고 합니다.
그래서 앱 마케팅이 중요해질수록 MMP와 PA의 인지도 또한 높아질 수밖에 없습니다. MMP는 Mobile Measurement Partners로 앱스토어에 SDK를 붙여 앱 설치 성과를 측정해 주는 솔루션을 말하고, PA(Product Analytics)는 이러한 MMP들을 연동하여 앱 설치 성과를 분석할 수 있도록 도와줍니다.
서비스가 Web 위주인 경우 구글애널리틱스만 사용해도 충분합니다. 다만 App 위주인 경우 App 설치 성과를 분석하는 MMP (Appsflyer, Adjust, Airbridge 등)와 Web to App을 추적하고, App 내 사용자 행동을 분석하는 PA(Amplitude, Mixpanel 등)가 필요합니다!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 28, 2024
행사명 : [그로스 캠프] Ep.2 - Amplitude by Martinee
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2024년 6월 5일 ~ 6월 26일 매주 수 오후 7시
대상
![[그로스 캠프] Ep.2 Amplitude by Martinee 수강생](https://cdn.prod.website-files.com/656d3c53a795ed37cbbc9e32/66a75eb14b12ce73f3383363_667d2bab0aba24c743ba89ea_DSC04058.jpeg)
그로스 캠프 2기는 웨비나 없이 LV. 1, LV. 2, LV. 3, LV. Expert 총 4번의 세션으로 진행되었고, 레벨이 올라갈수록 실무에 활용가능한 앰플리튜드의 고급 기능까지 배웠습니다.
실습 세션의 경우, 실무에 바로 적용 가능하도록 데모 계정을 통해 직접 앰플리튜드의 차트와 기능을 살펴보았습니다.
세부적으로 확인하고 싶은 유저 데이터를 직접 세팅해보고 집계 기간에 따른 차이를 살펴보며 앰플리튜드 차트 활용 시 주의할 점들까지 알아보았습니다.
![[그로스 캠프] Ep.2 Amplitude by Martinee 퀴즈 화면](https://cdn.prod.website-files.com/656d3c53a795ed37cbbc9e32/66a75eb14b12ce73f338335d_667d2c857390803b3d43d8b8_%25EC%258A%25A4%25ED%2581%25AC%25EB%25A6%25B0%25EC%2583%25B7%25202024-06-27%2520180738.png)
각 세션 이후에는 간단한 퀴즈를 통해 배웠던 내용을 쉽게 잊지 않을 수 있었습니다.
후기 포스팅을 포함하여 적극적으로 참여해주신 분들께는 마티니가 직접 만든 108장 분량 앰플리튜드 가이드북까지 전달드려서 캠프 종료 후에도 앰플리튜드 기능들을 하나씩 적용해보실 수 있습니다.
이렇게 아낌없이 전수해드리는 그로스 캠프, 다음 번엔 놓치면 안되겠죠?
![[그로스 캠프] Ep.2 Amplitude by Martinee 강사 이재철](https://cdn.prod.website-files.com/656d3c53a795ed37cbbc9e32/66a75eb14b12ce73f3383367_667d2db3cf699c9d09db859f_DSC04103.jpeg)
LV.1 ‘탐색적 데이터 분석(EDA)과 가설 발견을 위한 분석 기초’ 세션에서는 앰플리튜드를 다루기 전에 알아야 할 사항과 앰플리튜드의 활용 목적, 구조, 데이터 택소노미 (Data Taxonomy) 설계에 대해 알아보았고 앰플리튜드의 필수 차트인 세그멘테이션 (Segmentation)과 퍼널 (Funnel), 리텐션 (Retention) 차트를 활용하여 분석 기초를 진행해보았습니다.
차트 기능들을 활용할 때는 앰플리튜드에서 정의한 모듈과 필터의 역할을 명확하게 이해해야 하는데요. 이벤트, 유저, 메트릭 모듈 등 그룹을 쪼개고 측정 기준을 정의할 때 Uniques, Active %, Average, User & Event Property 등이 각각 어떤 의미를 가지고 있는지와 라인, 영역, 바 차트들을 어떤 상황에서 활용하는지 배웠습니다.
세부적으로 예시 사례를 기반으로 한 예제 문제 실습을 통해 각 차트별 적합한 활용법을 익혀보는 시간이었습니다.
LV.2 ‘Cohort / LTV / Lifecycle 분석을 활용한 제품 분석 & 유저 분석 심화’ 세션에서는 DAU & MAU와 LifeCycle, Revenue와 LTV, Sign up과 Engagement를 살펴보고 코호트 (Cohort) 분석 정의와 활용에 대해 알아보았습니다.
MAU를 확인할 때는 실질적으로 성장하고 있는지 잘 확인해야 하는데 Formula 기능을 사용하여 서비스의 MAU가 성장하고 있는지를 세그먼트 차트(Segment Chart)를 직접 활용해보며 확인해보았습니다. 라이프사이클 차트(Lifecycle Chart)를 통해서 휴면, 이탈, 유입 사용자의 비중을 살펴보며 실질적으로 MAU가 성장하고 있는지 점검할 수 있었습니다.
하지만 유저 라이프사이클은 매출을 보장해주지 못하기에 LTV까지 꼭! 확인해야 한다는 사실을 잊지 마세요!
코호트 차트 기능을 통해서는 유저의 시계열 데이터를 확인하고 인사이트를 도출할 수 있는데요.
위 예시와 같이 유저 별 행동들을 상세하게 쪼개서 살펴볼 수 있습니다.
지난 한 달 동안 장바구니에 상품을 담았지만 구매는 하지 않은 유저 분석, 회원가입 이후 7일 이내 구매를 하는 유저와 아닌 유저를 비교해보는 예제를 통해 코호트 차트를 활용해보았습니다.
코호트를 메타나 CRM툴로 보내주기까지 한다면 매우 잘 활용할 수 있게 되겠죠!
LV.3 ‘비즈니스 성장을 위한 유저 여정 분석(AARRR)과 그로스 모델링’ 세션에서는 앰플리튜드에서 대시보드를 구축하는 과정과 AARRR 프레임 워크(Framework)의 각 단계인 획득 (Acquisition) , 활성화 (Activation), 수익 (Revenue), 재방문 (Retention), 추천 (Referral)의 유저 여정 분석과 그로스 모델링에 대해 배우는 시간을 가졌습니다.
LV. Expert 'Performance & CRM & Growth 분석에 대한 실행을 위한 마케팅 분석 & 자동화 Case Study' 세션에서는 MMP & PA & CRM 솔루션의 연동을 통한 통합 마케팅 환경을 구축하는 이유와 방법에 대해 그 중요성과 과정을 세부적으로 실제 기업 사례를 통해 알아보았습니다.
제품을 많이, 잘 판매하기 위해서 프로모션을 진행하는데 발생하는 매출에 대해 정말 프로모션의 영향인지 확인하기 위해 증분 분석을 진행합니다. Amplitude 퍼널 차트를 통해 실험 집단을 분리해서 A/B 테스트를 진행하여 프로모션의 유효성을 검증하는 과정 공유해드렸습니다.
이외에도 클러스터링 기능을 통한 라플 유저와 일반 유저의 여정 분석 및 비교 방법과 연관 규칙 분석을 통한 카테고리 내 상품별 연관성을 파악하는 방법에 대해서도 배웠습니다.
살펴본 데이터가 비즈니스에 따라 상이하거나 세션 중 어려운 부분이 있어도 QnA를 통해 상세하게 답변드리고 함께 살펴보며 자신의 비즈니스에 적합한 최적의 활용법을 익힐 수 있는 시간이었습니다.
![[그로스 캠프] Ep.2 Amplitude by Martinee 종료 후 단체사진](https://cdn.prod.website-files.com/656d3c53a795ed37cbbc9e32/66a75eb14b12ce73f338337b_667d30bff326c55e01c91c48_DSC04402.jpeg)
그로스 캠프가 1기에 이어 2기까지 1달 동안 많은 분들의 적극적인 참여 속에 마무리 되었습니다.
LV. 1 세션부터 마지막까지 많은 분들깨서 남겨주신 후기를 확인해보세요!
![[그로스 캠프] Ep.2 Amplitude by Martinee 만족도 결과](https://cdn.prod.website-files.com/656d3c53a795ed37cbbc9e32/66a75eb14b12ce73f338336a_667d33d59fe896ae536e6d77_%25EC%258A%25A4%25ED%2581%25AC%25EB%25A6%25B0%25EC%2583%25B7%25202024-06-27%2520183636.png)
마티니가 여러분의 비즈니스 성공을 위해 언제나 함께 합니다.
June 28, 2024
그로스마케팅의 기본은 분석입니다. 분석 툴, 주로 Analytics라고 많이 이야기하죠. Google Analytics가 대표적이고요. 이외 Product Analytics라고 했을 때 Mixpanel(믹스패널), Amplitude(앰플리튜드) 등의 솔루션이 있습니다.
프로덕트 분석은 사용자들이 디지털 프로덕트를 쓰는 방식을 이해해보는 것입니다. 사용자의 행동 데이터를 분석하고, 전환 기회를 파악하고, 사용자의 평생 가치(LTV: Long Time Value)를 높이는 경험을 만들어 사용자를 비즈니스의 핵심으로 만듭니다.
프로덕트 분석을 통해 사용자의 실시간 참여 및 행동 데이터를 추적, 시각화, 분석하여 전체 고객 여정(User Journey)을 최적화할 수 있습니다. 사용자의 라이프사이클 모든 단계를 데이터로 확인하여 디지털 경험을 개선하고, 충성도를 확보하고, 비즈니스 성과로 연결하도록 지원합니다.
(사용자 여정 예시) 광고를 클릭하고 ~ 계정을 생성하고(Onboarding Process라고 함) ~ 가입하고 ~ 기능 A를 경험하고 ~ 모바일로 로그인하고 ~ 첫구매를 하고 ~ 기능 B를 경험하고 ~ 기능 C를 경험하고 ~ 앱푸시를 받고 ~ 구독할 것 같은데 ~ A/B 테스트를 경험하고 ~ 파워 유저가 되고 ~ 남에게 추천하고...
위와 같은 사용자 여정 중에서 하기 질문에 앰플리튜드를 통해서 답할 수 있습니다.
프로덕트 분석이라고 하면 거창해 보이지만 실전은 생각보다 단순합니다. 커머스에서 가장 중요한 지표가 무엇일까요? 바로 매출/주문수/객단가/건단가입니다.
매출=주문수X건단가, 매출=주문자수X객단가 개념으로, 결국 '매출'이 가장 중요한데요.
동일한 매출을 기준으로 주문수가 많아지면 건단가가 낮아지고, 건단가가 높아지면 주문수가 적어집니다. 아주 당연한 얘기지만, 이 내용이 무엇과 연관이 있을까요? 바로 물류비입니다.
건단가가 낮아서 주문수가 많아지면 택배 물량이 많아집니다. 물론 합배송이 가능하냐, 물류 체계가 자체 배송이냐 위탁 배송이냐, 물류 센터가 있느냐 등에 따라 상황은 다를 수 있겠지만 대개 커머스는 주문수와 건단가 중 굳이 택한다면, 건단가를 높이고 주문수를 줄이는 것이 좋습니다. (객단가는 유저수와 객단가를 둘 다 올리는 게 좋고요...ㅎㅎ)
*매출, 주문수, 객단가, 건단가 차트 모두 '주문 완료'/'구매 완료'/'결제 완료' 와 같은 이벤트와 '주문 금액'/'구매 금액'/'결제 금액'을 뜻하는 이벤트 프로퍼티가 필수입니다.
*여기서 이벤트와 프로퍼티는 모두 개별적으로 설정되는 것으로 통용되는 단어가 아님을 참조해주세요.
1. Segmentation by 에서 주문 완료 이벤트를 설정해줍니다.
해당 택소노미에서는 total_items_order_completed 가 주문 완료/결제 완료 이벤트입니다.
그리고 by order_total 이라는 이벤트 프로퍼티를 사용하여 값을 표현해줍니다.
2. ...performed by Any Users는 따로 설정하지 않아도 됩니다. (전체 유저의 매출을 보는 것이고, 특정 유저의 행동을 보고자 하는 것이 아니니까요.)
3. ...measured as 에서 'Properties'를 선택하고 Sum of Property Value를 설정합니다.
4. 일자까지 설정해주면 그래프가 구현됩니다!
5. 그래프 하단에는 데이터 테이블이 표 형식으로도 나오고, 이는 CSV로 다운로드 받을 수 있습니다.
주문수는 쉽습니다! ...measured as Sum of Property Value를 Event Property로 바꿔주면 됩니다.
매출이 구매 이벤트의 금액의 총합이었다면, 주문수는 이벤트가 발생한 수이기 때문입니다.
Event Totals로 바꿨는데 그래프가 조금 이상하죠? order_total이라는 주문금액값이 grouped by 필터로 걸려있어서 그렇습니다. 금액값 별로 어떻게 구성되어져있는지 보여주는 거죠. 해당 필터를 지워주면 됩니다.
객단가는 매출/주문자수입니다. 그러므로 매출=주문완료 이벤트(+order_total 프로퍼티)의 PROPSUM (PropertySUM)/주문완료 이벤트의 유니크(사용자수)로 수식을 만들어서 적용하면 됩니다. 즉 객단가는 PROPSUM/UNIQUES입니다.
객단가의 추이를 과거와 비교할 수도 있습니다. Comparing to date range ending _ 여기서 일자를 설정하여 두 개의 그래프로 구현되도록 할 수 있습니다. 과거 일자와 비교하면 그 시점의 유저가 **[Previous]**로 표시되고, 이후 시점의 유저가 All User로 표시됩니다.
건단가는 매출/주문수입니다. 그러므로 주문완료 이벤트의 속성값, 주문액 평균을 확인하면 됩니다. ...measured as Average of Property Value로 설정해줍니다.
건단가는 주로 프로모션을 진행할 때 부차적으로 확인합니다. 평상시 대비 프로모션 진행 시에 카테고리/브랜드/상품/장바구니 할인 쿠폰이 발급되어 건단가가 낮아지는 경우가 많기 때문입니다.
건단가/객단가는 대개 유사합니다. 다만 예외도 존재합니다. 리셀러가 커머스에 많은 경우, 상품을 대량하는 구매하므로 경우 주문수가 주문자수보다 월등히 많아 건단가는 낮고, 객단가는 높을 수 있습니다.
건단가/객단가는 시즈널리티를 탑니다. 특히 의류 커머스의 경우 S/S에는 반팔 티셔츠가 주가 되기에 객단/건단이 낮아지고, F/W에는 아우터 상품이 메인이 되면서 객단/건단이 높아집니다.
대시보드 한 판에 차트들을 모을 수 있습니다. 매출도, 구매전환율도, 상품수도 여러 필터로 쪼개보면서 프로덕트의 현황을 확인할 수 있습니다.
앰플리튜드 차트로 확인한 데이터들은 구글 스프레드시트로 이전 성과들과 비교하거나, 노션으로 정리하거나, 간단하게는 슬랙으로 정리하여 공유합니다.
그로스마케터가프로모션/쿠폰 분석을 하는 과정 중에 앰플리튜드로 세그먼트 차트 (커머스에 꼭 필요한 매출, 주문수, 건단가, 객단가) 그리는 법을 알아보았습니다! 감사합니다.
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 26, 2024
그로스해킹은 Growth와 Hacking의 조합, 그로스마케팅은 Growth와 Marketing의 조합으로 두 개념 다 '성장'을 위함이지만 해킹은 어떤 수단을 동원할지 한정짓지 않는 것이고 마케팅은 마케팅 측면에 집중한 것입니다.
AARRR 프레임워크가 왜 중요할까요? 그로스마케팅의 범위가 모든 마케팅을 포괄하는 만큼, 업무의 우선순위를 정해야 하기 때문입니다. 비즈니스의 특성, 규모, 성숙도에 따라 AARRR 중 현재 집중해야하는 단계를 파악하고 그 부분을 활성화하기 위한 마케팅 캠페인을 운영해야 합니다.
(1) A: Acquisition 획득
(2) A: Activation 활성화
(3) R: Retention 유지(리텐션)
(4) R: Revenue 수익화(매출)
(5) R: Referral 추천
▶️ AARRR 프레임워크 관련된 더 자세한 글은 여기서 확인해주세요.
https://brunch.co.kr/@marketer-emje/11
AARRR 프레임워크의 첫번째 약자인 Acquisition(획득)을 알아보겠습니다. 사용자 획득을 위한 마케팅을 UA 마케팅 (User Acquisition Marketing)이라고 자주 부르는데요. UA마케팅에서 사용하는 광고 매체, 성과 분석 툴, KPI(유입, 가입, 앱설치, 첫구매 등)에 따라 봐야하는 지표, 실제 사례 등을 공유해보겠습니다.
잡코리아에 'UA마케팅'을 검색했을 때의 결과페이지입니다. 넷마블, 크래프톤 등 유명 게임 회사가 좀 보이고, 이외 앱 중심의 커머스 회사인 브랜디도 있네요. UA 마케팅이란 단어를 게임 업계에서 많이 쓴다고는 하는데요, UA 마케터라는 포지션명은 잘 쓰지 않기 때문에 UA 마케팅을 하는 퍼포먼스마케터로 생각할 수 있겠습니다.
AARRR의 첫 단어인 만큼 '획득'은 마케팅 초기 단계로, 유저(사용자)가 서비스에 '획득'되게 만드는 것입니다. 여기서 획득은 서비스 내에서 정의하기 나름이지만 단순히 유입(Traffic, 트래픽)이 될 수도 있고 유입 이후의 가입(Signup, 등록/계정 생성) 혹은 앱 설치 (App Install) 혹은 첫구매 (1st Purchase)일 수도 있습니다. KPI가 무엇이냐에 따라 주의 깊게 봐야하는 지표 또한 달라집니다.
사용자를 획득하고자 하는 UA 마케팅에서는 주로 어떤 광고 매체를 활용할까요? 힌트는 UA마케팅을 검색했을 시 나오는 퍼포먼스마케터의 채용 공고에 있습니다!
· 글로벌 UA 매체 Self-serve: Google, Meta 등
Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.
· 마케팅 성과 분석 툴 활용 역량 (Singular, Appsflyer, Firebase, Gamesight, GA 등)
MMP(Mobile Measurement Partners)인 싱귤러와 앱스플라이어가 등장하네요.
· 1st Party Data 활용을 통한 광고 <> 내부 성과 분석
1st Party Data란 우리 서비스에 쌓이는 데이터를 기반으로, 자사 내부 데이터라고 할 수 있습니다. 이에 반대되는 개념이 3rd Party Data로 외부 데이터로, 광고 매체들의 데이터들을 예시로 들 수 있습니다.
· 광고 매체: 메타, 구글, 네이버 SA/DA, 카카오 등
DA는 Display Advertisement(Ads)로 배너 광고, SA는 Search Advertisement(Ads)로 검색 광고를 뜻합니다.
· 분석 트래킹 툴 활용 통한 데이터 분석 (Appsflyer, GA 등)
MMP(Mobile Measurement Partners)인 앱스플라이어가 등장하네요.
· User Acquisition - Activation 퍼널 단계에서 KPI 달성
그로스마케팅은 그로스(Growth)를 위해 무엇이든 하기에 AARRR 프레임워크의 모든 단계와 관련된 업무를 하지만 주로 퍼포먼스마케팅은 AARRR 중의 초기 단계인 Acquisition과 Activation 위주의 업무를 합니다.
· 주요 매체 (Google, NAver, Meta, Kakao) Self-Serve
(*Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.)
· 3rd + 1st Party 데이터 분석을 통한 UA 성과 관리
1st Party Data란 우리 서비스에 쌓이는 데이터를 기반으로, 자사 내부 데이터라고 할 수 있습니다. 이에 반대되는 개념이 3rd Party Data로 외부 데이터로, 광고 매체들의 데이터들을 예시로 들 수 있습니다.
보통의 광고 매체(3rd Party)에서는 자신의 매체를 기준으로 성과를 측정하기 때문에 내부 데이터(1st Party)와 수치가 맞지 않는 경우가 많습니다.
ex. 사용자가 3일 전 인스타 배너 광고를 보고 클릭해서 유입되었다가 이탈된 후 다시 네이버 검색 광고를 통해 오늘 유입되어 가입한 경우를 생각해봅시다. 기여기간이 7일이라고 할 때, 인스타그램 및 네이버 매체의 광고 관리자에서 해당 가입이 모두 각자의 성과라고 계수할 수 있습니다. 이렇게 되면 광고 관리자에서 확인된(3rd Party) 가입자 수치는 2명이고, 실제 내부 데이터(1st Party)에서는 1명이겠죠?
'지표'는 특정 현상을 나타내는 수치입니다. 쉽게 말하면 클릭률(CTR:Click-Through Rate)), 클릭당비용(CPC:Cost Per Click), CPM(노출당비용), CPI(설치당비용), PV(페이지뷰), CAC(가입당비용).. 이런 것들 인데요. 배너 광고 및 검색 광고의 효율을 판단할 때 지표들을 기준으로 성과가 좋다/나쁘다를 이야기할 수 있습니다.
지표를 AARRR 프레임워크에 맞추어 구분하고 확인할 수도 있습니다.
Acquisition 관련 대표 지표들
액션을 무엇으로 설정해두었느냐에 따라 달라집니다.
보통 유입/트래픽 캠페인은 일회성 모수인 경우가 많아 (즉 사용자가 서비스를 장기적으로 사용하지 않고 유입만 되었다가 이탈하는 경우) 커머스에서는 가입 및 첫구매를 독려하고, 앱의 중요도가 큰 경우는 앱설치까지 유도하는 경우가 많습니다.
그로스해킹과 그로스마케팅 그리고 그로스마케팅에서의 AARRR 프레임워크 개념을 넘어서 이제는 조금 더 구체적으로 Acquisition 단계의 UA마케팅에 대해서 다뤄봤습니다. 광고 매체나 성과 분석 툴의 경우는 다른 단계에서도 크게 달라지지 않지만 그만큼 중요한 내용이기에 계속 이야기하겠습니다!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 25, 2024
퍼포먼스 마케팅에서는 다양한 최적화 전략을 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 특히, 머신러닝이 주요하게 작용하는 상품들은 최적화를 무엇을 적용하느냐에 따라 성과 결과가 다르게 나타나는데요. 오늘은 매출 증대를 위한 최적화 2가지에 대해 얘기해보고자 합니다. 구매 최적화와 ROAS 최적화. 이 두 최적화는 매출 증대의 목적으로 운영되긴 하지만, 분명한 차이가 존재합니다. 간단하지만, 각 최적화별 정의와 차이점, 어떤 상황에 적용하는게 더 효과가 좋을지에 대해 작성해보고자 합니다.
구매 최적화는 구매 이벤트 최적화, 즉 광고 캠페인을 통해 직접적인 구매 전환을 최대화 하는 것을 목표로 하며, 주로 비용 효율 보다는 구매 자체에 집중합니다. 흔히 알고 있는 이벤트 최적화이며, 이벤트들 중 구매 이벤트 발생에 집중하여, 머신러닝 합니다.
ROAS 최적화는 광고 비용 대비 매출 최대화 하는 것을 목표로 하며, 효율적인 비용 관리와 최대 매출 포커싱하여 최적화 합니다.
ROAS는 위와 같이 계산하며, ROAS은 두 최적화 모두 산출 가능하지만, ROAS 최적화는 ROAS에 보다 집중하여 머신 학습이 진행되는 것을 의미합니다.
구매 최적화는 많은 구매 이벤트를 발생 시키는 것을 목적으로 머신러닝이 작동하여, 상대적으로 객단가가 낮은 상품 운영에 보다 적합하며, ROAS 최적화 대비 더 많은 유저들의 구매를 기대할 수 있습니다.
또한 높은 LTV가 기대되는 산업/제품군의 경우, 구매 최적화 활용이 긍정적입니다.
초기 CPA가 다소 높을 수 있지만, 산업/서비스 특성상 반복 구매를 통한 높은 수익 창출이 가능하여, 구매 최적화를 통해 구매를 이끌어 내는 것이 중요합니다.
ROAS 최적화는 광고비가 제한적이거나 특정 ROI 목표가 있을 때, 주로 적용합니다. 구매 금액에 포커싱하여 학습하여, 비교적 구매 객단가가 높거나, 한명의 유저가 다양한 상품을 구매할 수 있는 경우에 ROAS 최적화가 적합합니다.
특히 게임 업종에서 고래 유저라는 용어를 사용하는데, 고래 유저란 일반 사용자에 비해 높은 구매력을 가지고 있으며, 한번의 결제로도 큰 금액을 소비하는 유저를 의미합니다. 장르별로 고래 유저의 비중은 다르지면, 평균적으로 1%미만, 구매 금액은 과반 내외를 차지합니다. 쇼핑 업종에서는 VVIP라고도 하는 이 고객들은 한번의 구매로도 높은 수익을 창출하여, ROAS 최적화는 이들을 타겟하여 머신 학습 진행하여 상대적으로 적은 광고 비용으로도 높은 매출을 기대할 수 있습니다.
정액제/구독형과 같은 서비스에는 ROAS 최적화 적용에 부적합 합니다.
물론 앞서 말한 상황별 예시가 100% 정답은 아닙니다. 게임 업종이라도, 구매 객단가가 낮은 편이거나, 매칭을 위한 많은 유저가 필요한 경우에는 구매 최적화 상품이 게임에는 더 적합할 수 있습니다. 예산의 여유가 있고, 가설을 테스트해보고자 한다면, 각 최적화별 A/B테스트도 하나의 방안입니다.
캠페인 성과에는 최적화 방식 뿐만 아니라, 타겟에게 소구할 메세지, 크리에이티브의 품질, 어떤 매체를 활용할지, 지면별 경쟁 상황, 시즈널리티 등 다양한 요소들이 작용합니다. 적합한 최적화를 선택하는 것은 성공적인 캠페인을 위한 하나의 옵션이지만, 각 특성을 고려하여 시행착오를 줄이고, 상황에 맞게 적용하여 우수한 성과를 거둘 수 있습니다.
June 24, 2024
데이터를 다루다보니 링크드인 컨텐츠도 데이터로 관리하고 싶은 마음이 컸습니다.
링크드인에서 가장 많이 들어가는 항목이 통계 부분인데 들어갈때마다 아쉬운건 제공 되는 데이터가 너무 제한적이라는 것이었습니다.
링크드인이 제공해주지 않아서 직접만들어 봤습니다.
1️. 평균/누적 컨텐츠 노출, 참여도(좋아요, 댓글), 팔로워에 대해서 알 수 있습니다.
2️. 노출, 참여도, 팔로워에 긍정적인 컨텐츠 종류를 확인할 수 있습니다.
3️. 컨텐츠 개별 누적 지표와 계정 지표를 분리해서 볼 수 있습니다.
링크드인이 제공하는 API가 페이지 데이터다 보니 개인용 컨텐츠에 대한 통계를 자동화 하지 못한 게 아쉽긴 하지만 주기적으로 데이터를 다운받아서 스프레드시트에 올리기만 하면 자동으로 시각화에 업데이트가 되게 했습니다.
+ Social Selling Index (SSI)와 같은 지표를 추가하면 좋을 것 같아 점진적으로 추가할 계획입니다.
+ 각 콘텐츠 유형에 대한 레이블을 추가하여 분석을 다양화하려고 합니다.
+ 링크에서 썸네일 이미지 자동으로 가져올 수 있게 하는 방법 없을까요?! 고민중입니다.
June 24, 2024
성장을 위해 가장 필요한 정보는 무엇일까요? 사용자에 관한 것입니다. 누가 어떻게 사용했는지 알아야, 그 사람과 유사한 사람들을 더 불러올 것이고 (=유입) 어떻게 사용했는지 알아야 어디서 이탈했는지를 찾아 그 지점을 개선시킬 수 있을테니까요.
사용자 행동을 데이터로 남기고, 이를 분석하여 서비스 개선의 근거로 삼는 것이죠. 사용자의 행동을 이벤트(Event) 혹은 로그데이터 (Log data)라고 이야기하는데요. 이 로그데이터를 분석할 수 있는 툴/솔루션 중 하나가 앰플리튜드(Amplitude)입니다.
이렇게 PC/Web이든 Mobile/Web이든 App이든, 어떤 플랫폼에서든 사용자가 한 행동을 수집하여 분석할 수 있습니다. 사용자 행동 분석은 그로스해킹, 그로스마케팅의 기본이니까요.
앰플리튜드를 더 잘 사용하기 위해 마티니에서 개최한 앰플리튜드 부트캠프 1기에는 김과외, 당근마켓, 사람인, 잡코리아, 현대홈쇼핑, 비소나이, 타이어픽, CJ올리브영 등의 재직자 분들이 오셨었습니다. 마케터를 지망하는 취준생도, 이제 막 취업한 신입도 아닌 유니콘 스타트업의 연차가 있는 실무자들이 앰플리튜드를 배우기 위해서 모입니다.
앰플리튜드(Amplitude)를 학습하고, 도입하고, 활용하고자 하는 이유는 대다수 유저 분석을 위함입니다. 그렇다면 유저 분석은 어떻게 할 수 있는 것일까요?
좀 더 자세한 정황을 파악할 수 있습니다. '구매'라는 Event에 Event Property로 Brand_name이 추가로 수집되었을 때입니다. 구매수가 실제 증가한 브랜드는 'Nike'이고 'Vans'는 감소했다는 것을 알 수 있습니다. Nike의 반응도가 높으니 재고를 미리 확인해두면 좋겠죠? 현상을 분석하여 이후 상황에 적절한 대응을 취할 수 있습니다.
17일에서 18일의 구매수 증가에 기여한 구매 내역은 meta로 유입된 신규 유저의 Nike 구매입니다. (30건에서 70건으로, 200%이상 증가) organic으로 유입된 기존 유저의 Nike 구매는 이틀 간 동일했고, organic으로 유입된 기존 유저의 Vans 구매는 60건에서 40건으로 감소했네요.
즉 Nike의 구매수가 늘었다라는 분석이, meta 광고에 의해 유입된 신규 유저들의 Nike의 구매수가 늘었다. 라고 훨씬 자세해졌습니다.
구매수 100 > 120, 20%의 증가가 있었다라는 표면적인 확인에서 Nike 브랜드 증가가 일어났다는 조금 더 깊이있는 확인으로 어떤 경로에 의해 어떤 특성을 가진 유저에 의한 구매수 증가였는지까지 분석이 가능해진 것이죠.
분석이 깊이있을수록 전략과 실행방안도 구체성을 가집니다. 메타 광고에 의해 유입된 신규 유저들의 증가세가 확인되었으니, 해당 광고 매체를 활성화시키는 것이 좋겠죠. 어떤 광고 소재가 좋은 효율을 가져왔는지 분석하고 그 소재를 베리에이션하여 (다양한 버젼으로 만들어보는 것) 예산을 증액하여 광고를 운영해자는 실행 방안이 나오기 쉬워집니다.
이벤트와 이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티 등의 설계가 완료되면 (이를 총칭하여 택소노미, taxonomy를 설계한다고 합니다.) 차트를 구성하여 주요 지표들의 수치를 확인할 수 있습니다.
가입완료(Event:sign_up_completed)수를 나이(User Property:user_age)로 나눠볼 수도 있고요.
(예시) 데이터 분석을 기반한 퍼포먼스마케팅
가입 관련 데이터 분석을 했을 때, 서비스 내의 유입 대비 가입 전환율이 30대가 가장 높다면 퍼포먼스마케팅 광고의 타겟 대상을 30대로 집중해준다면 동일 비용 대비 좀 더 광고 효율이 높아지겠죠?
주문완료(Event:order_completed)수를 유저 상태(User Status: New or not)로 나눠볼 수도 있습니다.
(예시) 데이터 분석을 기반한 CRM마케팅
주문수의 유저 비중을 확인했을 때 절대적으로 기존 유저의 비중이 높기 때문에 두 가지 방안을 생각할 수 있겠는데요.
(1) 비중이 낮은 신규 유저의 구매 활성화를 위해서 신규 유저 타겟으로 추가 쿠폰을 발급하는 프로모션을 운영하고 이를 홍보하는 CRM 마케팅을 진행할 수 있겠습니다.
혹은 (2) 비중이 높은 기존 유저의 구매수를 더 장려하기 위해서 기존 유저들이 선호하는 브랜드의 신상품 런칭 소식을 알려주는 CRM 마케팅을 진행할 수도 있겠고요.
그로스해킹과 그로스마케팅에 쓰여지는 수많은 마테크 솔루션 중 하나일 뿐입니다. 앰플리튜드(Amplitude)는 프로덕트 애널리틱스로 (행동 분석 솔루션) 유용한 것인지, 만능인 것은 아닙니다. 솔루션의 사용이 성장을 보장해주지는 않습니다. 그러나 사용자를 더 잘 이해하는 것은 서비스의 개선 그리고 성장과 직결될 것입니다.
앰플리튜드 부트캠프는 현재 2회차까지 진행되었으며 (1회차 격주 2시간씩 2회 운영) 다음 일자는 24년 1월 정도로 예정되어 있습니다. 마티니의 링크드인이나 인스타그램을 통해 소식을 공유받으실 수 있습니다.
링크드인 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7103207584077139968
인스타그램 https://www.instagram.com/martinee_official/
홈페이지 https://martinee.io/
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 21, 2024
그로스해킹은 말 그대로 성장(Growth)을 위해서 어떤 수단(Hacking)이든 동원하여 문제를 해결한다는 뜻입니다.
즉 그로스마케팅 또한 성장을 위해 하는 모든 마케팅이라 해석할 수 있습니다. 그로스마케팅의 세부 방법으로는 유입을 증가시키는 노출/트래픽 캠페인(퍼포먼스마케팅)이 될 수도 있고, 메인페이지의 배너 클릭률을 높이는 콘텐츠 제안이 될 수도 있고, 장바구니에서 결제 전환율을 높이는 UIUX 개선이 될 수도 있습니다. 이를 위해서는 사용자의 반응을 확인할 수 있는 데이터가 중요합니다.
최근 그로스마케팅의 중요성은 원티드의 채용 직무만 봐도 알 수 있습니다. '그로스'를 검색해보세요!
그로스마케팅을 한다고 할 때, 성장을 위해 어떤 일을 먼저 해야할까요?
대다수의 스타트업에서는 개발팀 인력이 소중합니다. 소위, 개발팀의 인풋이 부족하다고 많이들 이야기합니다. 마케팅팀에서도, 서비스기획팀에서, 디자인팀에서도, 상품팀에서도 개발팀에게 요청을 하기 때문이죠. 그렇다면 개발팀은 이들의 요청 중 누구의 업무를 먼저 해야 할까요?
정답은... 알 수 없습니다. 이 회사의 최우선순위 목표(OKR: Objective and Key Results)를 모르기 때문입니다. 목표를 정하기 위해서 AARRR Framework를 사용할 수 있습니다. AARRR의 단계 중 어느 단계를 목표로 해야할지 대략적으로 정해보는 것이죠. 우리 회사의 OKR이 '매출'이라면 2.의 업무가 우선이 되겠습니다.
마케팅을 할 때에도 이 단계에 맞춰 업무의 우선순위를 정해 일할 수 있습니다. 퍼널(Funnel)이라고도 부르는 이유는 깔대기 형태이기 때문입니다. 초반 사용자들은 많으나 단계를 거치며 사용자들의 이탈이 반복되어 마지막 지점에 남는 사용자는 급격히 적어집니다.
그냥 데려오기만 하는 (=유입시키는, 트래픽을 발생시키는) 것이 있고 데려와서 가입을 시키는 것 (=계정을 생성하는 것)을 포함하기도 합니다.
토스에서 진행하는 머니알림이 '트래픽'을 위한 경우가 많습니다. 토스의 앱푸시를 누르면 토스로 트래픽이 발생하고 (10원) 토스가 유도하는 외부 페이지로 랜딩되면 트래픽이 발생하니까요. (10원!) 이렇게 토스는 한 명의 사용자를 유입시키는 데에 20원이라는 가격을 책정하고 있는 것입니다. (물론 업체에게는 더 많이 받죠!)
29CM에 핸드폰으로 (앱을 깔지 않고) 들어가면 앱설치를 하라는 팝업이 뜹니다. 앱설치를 유도하여 이후 29CM를 더 자주 들어오기를 장려하는 것이죠.
이외 29LIVE 라는 기능을 콘텐츠로 소개하는데요. 이 때 혜택을 위해 '알림 신청'을 하게끔 합니다. 알림 신청을 해두면 앱푸시나 카카오 플러스친구로 메시지를 받게 되어 또 들어오게 되겠죠!
CRM으로 높은 할인율의 프로모션을 홍보하면서 다시 방문해달라고 유도합니다. 토스의 경우 만보기 같은 기능을 통해 사용자가 매일 매일 들어오게끔 하구요.
CRM 외에도 리타겟팅 캠페인은 퍼포먼스마케팅으로도 많이 활용됩니다. 그래서 한 번이라도 들어갔던 웹사이트의 광고가 나에게 계속 계속~~~ 뜨는 것이죠!
커머스라면 구매 전환이겠죠. 최종 목표인 만큼 이전 단계와도 밀접하게 연관되어 있습니다. 활성화(Activation)나 유지(Retention)에서도 방문으로 그치는 것이 아닌 구매 전환까지 일어날 수 있도록 혜택을 촘촘히 설계하는 것이죠.
보유한 쿠폰의 만료일이 얼마 안 남았다고 카카오톡으로 알림을 주는 CRM 캠페인도, 블랙프라이데이라고 인스타 스토리에도 광고가 엄청 뜨는데요. 이런 것이 바로 전환 캠페인이라고 할 수 있겠습니다.
카톡으로 친구에게 상품을 추천하기도 하고, 서비스 내에서 후기 작성을 독려하기도 합니다. 작성된 후기는 아직 상품을 사지 않은 사용자들에게 좋은 추천 콘텐츠가 되기 때문입니다.
위는 사용자 측면에서의 AARRR 프레임워크가 적용되는 상황이었다면, 마케터의 측면에서는 AARRR 관점에서 어떻게 업무해야할까요? 간단하게는 문제 정의와 현황 분석, 측정 지표 이해, 목표 수준 설정 및 개선안 실행으로 AARRR 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
단계별 문제를 확인합니다.
핵심 주요 지표를 선정하고 현황을 확인합니다.
측정 지표의 의미를 이해합니다.
목표 수준을 정하고 실험을 통해 개선합니다.
추천을 받고 유입된다면 Referral이 먼저, Acquisition이 후자가 되는 것이고요. 가입하지 않고 비회원으로 상품을 구매한 후에 상품이 마음에 들어 가입을 하고 다른 상품도 차차 둘러본다면, Revenue > Acquisition > Activation의 단계를 밟은 것으로 볼 수도 있습니다.
AARRR 프레임워크를 발표한 Dave McClure도 활성화(Activation)와 유지(Retention) 이후 고객 유치(Acquisition)과 추천(Referral) 마지막으로 수익화(Revenue)의 순서를 추천하기도 했습니다. 회사의 상황에 따라 더 중요한 AARRR 단계가 있을 수 있습니다.
우리 회사는 어떤 단계의 AARRR이 가장 중요할까요? 리텐션은 나날이 감소하는데 획득에만 치중하고 있는 것은 아닐까요?
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
