Amplitude, 아직도 어렵다면?

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

• Amplitude의 주요 기능들을 포함하여 기초 개념부터 실무 활용까지 배우고 싶은 분
• Amplitude 기반 그로스 마케팅에 관심이 있으신 분

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어떻게 진행하였나요?

그로스 캠프 2기 세션 시작 전 현장 모습

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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.

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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.

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각 세션 이후에는 간단한 퀴즈를 통해 배웠던 내용을 쉽게 잊지 않을 수 있었습니다.

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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?

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어떤 것들을 배웠나요?

앰플리튜드 필수 차트 살펴보기

LV.1 세션 실습 모습

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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.

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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.

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세부적으로 예시 사례를 기반으로 한 예제 문제 실습을 통해 각 차트별 적합한 활용법을 익혀보는 시간이었습니다.

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• 구매가 많이 발생하는 날의 브랜드별 매출 비중 차이를 확인
• 프로모션 진행 전후 매출 차이 확인
• 푸쉬 메시지 타입별 구매 영향도 확인

• 유저별 구매 전환까지 걸리는 시간을 확인
• 전환까지의 유저 여정 분석
• 이벤트가 가장 많이 일어나는 파트 확인

• 주요 이벤트 및 서비스 사용 간격 및 빈도 점검
• 핵심 이벤트(Critical Event) 유효성 점검
• 측정 기준을 통한 시계열 트렌드 확인

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내 유저 살펴보기

그로스팀 리드 재철님의 LV.2 세션 강의

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LV.2 세션 실습 모습

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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.

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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!

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코호트 차트 기능을 통해서는 유저의 시계열 데이터를 확인하고 인사이트를 도출할 수 있는데요.

• 음악  스트리밍앱에서 7일차에 3곡을  즐겨찾기한  사용자
• 온보딩  중  푸시  알림을  활성화한  사용자
• 커머스  웹사이트에서  가입  후 7일  내  구매한  사용자

위 예시와 같이 유저 별 행동들을 상세하게 쪼개서 살펴볼 수 있습니다.

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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!

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내 서비스 성장시키기

그로스팀 리드 재철님의 LV.3 세션 강의

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LV.3 세션 실습 모습

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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.

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• LTV/CAC 확인

• DAU/MAU 확인
• 퍼널 별 전환율 확인 후 개선
• 아하 모먼트(Aha moment) 찾기

• ARPU & ARPPU 확인

• 내 서비스 주요 이벤트 찾기
• 제품 사용 간격 찾기

• 입소문 효과 계수 측정

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환경 구축하기

그로스팀 리드 재철님의 LV.Expert 세션 강의

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LV.Expert 세션 실습 모습

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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.

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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.

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궁금한 것이 있다면?

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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.

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참여자 후기를 확인해보세요!

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그로스 캠프가 1기에 이어 2기까지 1달 동안 많은 분들의 적극적인 참여 속에 마무리 되었습니다.

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LV. 1 세션부터 마지막까지 많은 분들깨서 남겨주신 후기를 확인해보세요!

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마티니가 여러분의 비즈니스 성공을 위해 언제나 함께 합니다.

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마티니가 진행한 다른 세미나들이 궁금하다면?

마티니 이벤트 확인하러 가기!

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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.

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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.

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(1) A: Acquisition 획득

(2) A: Activation 활성화

(3) R: Retention 유지(리텐션)

(4) R: Revenue 수익화(매출)

(5) R: Referral 추천

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▶️ AARRR 프레임워크 관련된 더 자세한 글은 여기서 확인해주세요.

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/11

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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.

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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.

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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.

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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!

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1. 넷마블의 UA마케팅 담당자 채용 공고

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· 글로벌 UA 매체 Self-serve: Google, Meta 등

Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.

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· 마케팅 성과 분석 툴 활용 역량 (Singular, Appsflyer, Firebase, Gamesight, GA 등)

MMP(Mobile Measurement Partners)인 싱귤러와 앱스플라이어가 등장하네요.

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· 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.

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2️. 브랜디의 퍼포먼스마케터 채용 공고

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· 광고 매체: 메타, 구글, 네이버 SA/DA, 카카오 등

DA는 Display Advertisement(Ads)로 배너 광고, SA는 Search Advertisement(Ads)로 검색 광고를 뜻합니다.

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· 분석 트래킹 툴 활용 통한 데이터 분석 (Appsflyer, GA 등)

MMP(Mobile Measurement Partners)인 앱스플라이어가 등장하네요.

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· 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.

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3️. 야나두(야핏)의 퍼포먼스 마케터 채용 공고

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· 주요 매체 (Google, NAver, Meta, Kakao) Self-Serve

(*Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.)

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· 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.

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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?

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

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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.

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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.

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네이버의 배너광고와 검색광고 노출 화면

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네이버 검색광고/디스플레이 광고(배너광고) 관리자

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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.

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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.

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• 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

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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!

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

그로스마케팅과 AARRR:Acquisition 획득

매출 증대를 위한 2가지 최적화 방법

▶ 구매 & ROAS

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 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. 

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구매 최적화와 ROAS 최적화의 정의

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 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.

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  ROAS 최적화는 광고 비용 대비 매출 최대화 하는 것을 목표로 하며, 효율적인 비용 관리와 최대 매출 포커싱하여 최적화 합니다. 

• ROAS = 광고로 부터 발생한 매출 / 광고 지출 비용

ROAS는 위와 같이 계산하며, ROAS은 두 최적화 모두 산출 가능하지만, ROAS 최적화는 ROAS에 보다 집중하여 머신 학습이 진행되는 것을 의미합니다. 

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상황별 효과적인 최적화 방법과 그 이유

 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. 

• 건강 기능 식품(e.g. 매일 먹으면 좋은 비타민 등)
• 월 구독형 서비스(e.g. 넷플릭스)

  초기 CPA가 다소 높을 수 있지만, 산업/서비스 특성상 반복 구매를 통한 높은 수익 창출이 가능하여, 구매 최적화를 통해 구매를 이끌어 내는 것이 중요합니다.

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 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.

• 게임
• 커머스

 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.

📊 링크드인 통계 분석 대시보드 만들기

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데이터를 다루다보니 링크드인 컨텐츠도 데이터로 관리하고 싶은 마음이 컸습니다.

링크드인에서 가장 많이 들어가는 항목이 통계 부분인데 들어갈때마다 아쉬운건 제공 되는 데이터가 너무 제한적이라는 것이었습니다.

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링크드인이 제공해주지 않아서 직접만들어 봤습니다.

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1️. 평균/누적 컨텐츠 노출, 참여도(좋아요, 댓글), 팔로워에 대해서 알 수 있습니다.

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2️. 노출, 참여도, 팔로워에 긍정적인 컨텐츠 종류를 확인할 수 있습니다.

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3️. 컨텐츠 개별 누적 지표와 계정 지표를 분리해서 볼 수 있습니다.

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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.

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<추가할 것들>

+ 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.

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👉 혹시나 더 보면 좋을 지표와 내용들이 있을까요?

👉 대시보드 링크 : https://lnkd.in/gRGdQE2i

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원본 포스팅 링크

📊 링크드인 통계 분석 대시보드 만들기

그로스마케팅이란?

그로스해킹은 말 그대로 성장(Growth)을 위해서 어떤 수단(Hacking)이든 동원하여 문제를 해결한다는 뜻입니다.

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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!

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그로스마케팅이랑 AARRR 프레임워크가 무슨 상관인가요?

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

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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?

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• 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

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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.

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AARRR 퍼널이란?

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.

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

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• (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.

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1. Acquisition: 획득 (ex. 트래픽 캠페인)

그냥 데려오기만 하는 (=유입시키는, 트래픽을 발생시키는) 것이 있고 데려와서 가입을 시키는 것 (=계정을 생성하는 것)을 포함하기도 합니다.

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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)

29CM에 핸드폰으로 (앱을 깔지 않고) 들어가면 앱설치를 하라는 팝업이 뜹니다. 앱설치를 유도하여 이후 29CM를 더 자주 들어오기를 장려하는 것이죠.

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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)

CRM으로 높은 할인율의 프로모션을 홍보하면서 다시 방문해달라고 유도합니다. 토스의 경우 만보기 같은 기능을 통해 사용자가 매일 매일 들어오게끔 하구요.

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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)

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.

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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

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

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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.

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단계별 문제를 확인합니다.

• e.g. 최근 7일 가입자수가 전주 대비 줄었네?

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핵심 주요 지표를 선정하고 현황을 확인합니다.

• e.g. 광고 매체 별 가입수와 가입당 비용을 확인해보자.

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측정 지표의 의미를 이해합니다.

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

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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!

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AARRR 퍼널은 단계일 뿐, 순서는 아닙니다.

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.

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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.

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

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM)

그로스마케팅이란? 비즈니스의 성장을 위한 마케팅

성장을 위해서 모든 수단을 총 동원하는 그로스 해킹에서 유래된 마케팅 방법론입니다. 성장의 목표는 매출, 앱설치수, 회원수, 리드 확보(B2B) 등이 될 수 있겠죠.

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그로스마케팅의 수단은 다양합니다. 전환율 개선을 위해서는 UIUX 개선이 필요할 수도 있고, 사용자의 획득 및 유입을 위해서는 퍼포먼스마케팅이 그로스마케팅의 수단이 될 수도 있습니다.

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그로스마케팅의 목표와 수단의 예시

• 목표: 브랜드 인지도 향상
• 수단: 브랜드/콘텐츠 마케팅

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세부 업무 1. 자사 SNS 관리

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

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• 목표: 결제 전환율 개선
• 수단: UIUX 개선

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세부 업무 2. 장바구니 페이지 UIUX 요소 변경

• 장바구니 할인율 표기
• 최대 할인 혜택 표기 방식 변경

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• 목표: 유입수 증대
• 수단: 퍼포먼스마케팅

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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

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퍼포먼스마케팅에 대해 더 알고 싶다면?

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

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그로스마케팅의 퍼널 분석과 A/B 테스트

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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.

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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.

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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.

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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)

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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.

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그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅

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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.

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진짜 그로스마케팅은 어려운 것이 당연합니다.

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Growth Marketing이 '성장'을 위한 마케팅인 만큼 그리고 그 수단으로 여러 업무들과 범위가 겹치는 만큼 혼자서는 하기 어려운 것이 당연합니다.

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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.

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그로스마케팅 부문에 컨설팅 회사가 존재하는 이유라고 생각합니다. 그로스를 경험한 인력들에게 레버리지를 시킬 수 있으니까요.

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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그로스마케팅이란? 콘텐츠도 퍼포먼스도 UIUX 개선도!

🧩 Figma가 고객을 찾는데 걸린 시간 = 5년

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최근 새롭게 시작하는 IT 기반의 기업들 혹은 일반 제품들도 PMF 찾는 것을 중요 단계로 생각합니다.

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PMF

PMF는 제품 - 시장 적합성으로 제품이 시장에서 매력적인 상품인지 찾는 단계를 의미합니다. 매력이라는 모호한 단어만큼 PMF는 명확한 순간을 정의하는 것은 쉽지는 않습니다. 많은 경우 유저들과 인터뷰를 통해서 단계의 달성을 가늠합니다. 충분한 PMF를 찾았다면 그 때부터 비즈니스 스케일업을 본격적으로 하게됩니다. 이렇게 하면 제품 개발과 제작에 들이는 리소스를 줄여서 제품 출시에 따른 위험성을 최소화할 수 있다는 장점을 가지고 있어 특히나 스타트업에서 각광받는 방식입니다.

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우리가 흔히 아는 Canva, Notion, Figma 의 기업들의 인터뷰로 PMF 달성 소요기간을 확인해보니 대부분 1년~2년 이상의 시간이 걸렸다는 것을 알 수 있었습니다.

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평소 PMF는 빠르게 시장을 찾는게 중요하다라고 생각했는데 유수의 기업들도 PMF를 찾는데 오랜기간이 걸렸다는게 너무나 놀라웠습니다. PMF의 기준이 높았을 수도 있고 기술 기반의 기업이다보니 더 많은 시간이 주어졌을 수 도 있습니다. 그럼에도 불구하고 좋은 제품으로 성장하기 위해서는 분명히 고객이 제품을 사랑하게 만들고, 지속적으로 제품을 사용하도록 유도하는데 충분한 시간과 고민이 필요하다는 것을 다시 생각하게 되었습니다.

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얼마전부터 집으로 가는 길에 작은 건물이 지어 지고 있었습니다. 처음엔 공사를 하는 것 같은데도 한참동안이나 건물은 올라갈 기미가 보이지 않았습니다. 아마도 지반공사와 기초 공사만 이루어졌던것 같습니다. 그리고 기초공사가 마무리되니 체감은 하루에 한 층 씩 빠르게 집이 올라가면서 공사가 마무리 되었습니다. 건물을 만들때 가장 많은 시간을 투자하는 것은 외형적 모습이아닌 기초 공사 기간입니다.

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제품의 기초공사가 PMF를 찾는 과정이라면 PMF를 찾는데 충분한 시간과 고민이 필요하지 않을까요? 그리고 그 시간이 결국 안정적 비즈니스를 찾는데 중요한 기준이 되지 않을까요?

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빠르게 문제를 찾는 것과 견고한 기초를 만드는 것, 정답이 있기보다 상황에 따라 선택을 하는 문제라고 생각합니다. 다만, '빠름' 이라는게 언제나 정답처럼 생각한 저에게 좀 더 새로운 시각을 준 것 같습니다.

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👉 여러분 서비스의 PMF는 어떤가요?

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🧩 Figma가 고객을 찾는데 걸린 시간 = 5년

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.

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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.

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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.

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퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 마케팅!

Performance Marketing이란 '성과'에 초점을 맞춘 마케팅입니다. 위에 예시로 들었던 마케팅들 중에서 성과를 명확히 알 수 있는 마케팅은 무엇일까요?

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1) 지하철 스크린도어

2) 인스타그램 스토리

3) TV CF

4) 온라인 뉴스 배너 광고

5) 온라인 커뮤니티 글

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몇 명에게 보여졌을까요? 그리고 몇 명이 진짜로 '봤을까요?' 그리고 몇 명이 그냥 본 것 외에 (수동적 차원) 다음 행동을 했을까요? (적극적 차원)

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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.

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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.

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즉 여기서는 2) 인스타그램 스토리와 4) 뉴스 배너 광고를 퍼포먼스마케팅이라고 볼 수 있겠네요.

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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

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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.

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퍼포먼스마케팅의 배너 광고와 검색 광고

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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.)

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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.

카카오와 네이버의 배너 광고

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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.

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

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

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

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

즉 검색을 했을 때는 구매 직전일 가능성이 높습니다. 검색을 하는 것 자체가 이미 구매 의도가 있다는 것이니까요. 그러므로 검색 광고는 배너 광고보다 대상 모수는 적고 경쟁도가 치열하여 비용이 높지만, 상대적으로 구매로 이어지는 전환율이 높습니다.

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• 네이버 검색 광고: 파워링크, 쇼핑검색 등
• 구글 검색 광고

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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데이터파이프라인 구축을 지원하는

풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

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퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 것!

📊 '지표' 대화를 위한 넓고 얕은 지식 (지대넓얕)

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지표에 관해 경험한 여러 이야기를 가져와 봤습니다.

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1️. 지표를 많이 본다는 생각을 버리자

인간의 욕심은 끝이 없습니다. 돈은 많이 벌고 싶지만 여유로워지고 싶고, 좋은 지위와 명예도 가지길 원합니다. 하지만 이 모든 것들을 한 번에 이룰 수 없습니다. 차근차근 하나씩 달성 계획을 세워야 합니다. 하물며 개인의 관점에서도 한 번에 할 수 없는데 더 복잡한 비즈니스에서 어떻게 모든 지표가 좋아지길 바랄 수 있을까요. 분명 모든 지표가 중요한 건 맞지만 비즈니스가 처한 상황과 목표에 따라 적절한 지표를 정하는 것이 필요합니다.

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2️. 지표는 측정가능해야 한다

'고객들에게 만족을 주는 서비스 만들기'는 좋은 목표이지만 데이터화 하기 어려운 목표입니다. 만족이라는 기준은 매출이 될 수도 회원 수가 될 수도 트래픽이 될 수도 있습니다.

앞의 단계에서 비즈니스의 상황과 목표가 정해졌다면 목표들을 지표화 할 수 있습니다.

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3️. 집계, 비율, 비용, 파생

지표를 나누는 방법은 많지만 주로 '집계'와 '비율'로 표현할 수 있습니다.추가로 광고 비용에 대한 효과 관점의 '비용' 지표와 지표의 구성 요소로 나누는 '파생' 지표로 구분할 수 있습니다.

예를 들어

- 오늘 방문한 유저 수 : 집계

- 방문 유저 대비 구매 수 : 비율

- 오늘 방문한 유저의 획득 단가 : 비용

- 방문한 유저는 광고 유저와 자연 방문 유저로 구분 : 파생

역시나 상황에 따라 어떤 형태의 지표를 세우고 바라볼지 정해야 합니다.

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4️. 지표는 고정되지 않는다

서비스를 사용하는 사람도 서비스가 있는 세상도 매일 변화하는데 서비스라고 고정적일 수가 없습니다. 그렇기 때문에 데이터 분석과 지표는 닭과 달걀의 관계입니다. 데이터 분석은 지표의 변화로부터 상황을 이해하는 것이고, 데이터 분석의 결과로 우리 서비스에 적절한 지표의 기준들이 다시 수립되어야 합니다.

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5️. 우리에게 맞는 지표를 찾기

메타도 구글도 모두 목표 지표가 있습니다. 그렇다면 해당 지표를 우리 서비스에 가져온다면 좋은 지표가 될 수 있을까요?좀 더 이해를 편하게 하기 위해 축구팀의 지표는 골, 슈팅 성공율, 패스 성공율, 점유율 등이 있습니다. 이를 우리 서비스에 가지고 오면 되나요?축구팀과 메타 처럼 다른 서비스의 좋아 보이는 지표도 우리 서비스에 맞지 않을 수 있습니다. 우리 서비스에 맞는 지표를 찾아야 합니다. 토스가 MAU로 비즈니스 성장을 기사에서 표현했다고 하더라도, 우리도 MAU를 쓴다면 [린 분석]에서 얘기하는 허상 지표가 될 뿐입니다.

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👉지표는 도달하고자 하는 목표를 가리키는 수단입니다. 절대적 기준이 아닙니다.

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원본 포스팅 링크

📊 '지표' 대화를 위한 넓고 얕은 지식

퍼포먼스 마케팅에서 좋은 소재 만드는 방법

좋은 소재 만드는 방법이 있어요?

“아니, 없어요.”

없었어요?

“없어요!!!”

아~ 있었는데?

“아니, 그냥 없어요!!!”

맞아요. 없어요.

아니, 좋은 소재 만드는 방법을 논하기 전에 근본적인 물음을 하나 던져 볼까요? 퍼포먼스 마케팅이 뭐죠?

저마다의 정의가 조금씩은 다를 수 있겠지만 ‘광고의 성과를 고도화하기 위한 끊임없는 테스트와 검증의 반복’이라 할 수 있을 것 같아요.

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소재를 게재하고, 성과를 분석하고, 성과에 따라 즉각적으로 대응하고, 새로운 매체를 끊임없이 발굴하고, 타게팅을 변경하고, 예산을 다시 분배하는 등의 총체적인 업무의 반복이 퍼포먼스 마케팅이라고 할 수 있겠지요.

물론 요즘은 많은매체들이 머신 러닝으로 자동으로 최적화합니다. 하지만 데이터를 해석하고, 다음 방향성을 제시하고, 이슈에 대응하는 건 여전히 퍼포먼스 마케터와기획자의 몫입니다. 그렇기에 광고 소재의 성과는 마냥 머신이 열일 하기를 바라는 기도 메타가 아닌 사람, 즉 우리 광고쟁이들의 몫이죠.

그렇기에 우리는모든 방법을 동원해서 모객 단가를 낮추고, 더 많은 타겟에게 도달하고,더 많은 전환을 일으키고, 더 많은 매출을 올리기 위해 노력합니다. 바꿔 말해 KPI라는 데이터를 달성하기 위함이죠. 그렇다면 좋은 소재는 어떤 소재일까요? 당연히 좋은 성과, 즉 목표하는 데이터를 달성하는 소재겠죠?

그래서 우리는좋은 소재와 나쁜 소재를 성과, 즉 데이터에 기반을 두고 구분합니다.

정량적인 구분은 명확하지만, 정성적인 판단은 어려운 상황이죠. 과거 전통적인 마케팅이나 성과를 측정할 수 없는 브랜딩 목적의 광고 소재는 비교적 좋고 나쁨을 구분하기에 용이했다면 지금의 퍼포먼스 마케팅에서의 좋은 소재를 구분하는 건 참 어려운 일입니다.

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자, A라는 소재가 있다고 가정해 봅시다. 미적으로 보기 좋고, 디자인이 세련되고, 브랜드의USP를 잘 담고 있는 소재가 있습니다. 광고주께서도 만족스러워합니다. 그런데 막상 이 소재의 데이터를 까봤더니 노출도, 단가도, ROAS도 아주 엉망이네요? 그렇다면 이 소재가 정말 좋은 소재가 맞을까요?

그럼, 반대의 경우,B 소재를 가정해 볼게요. 일정이 너무 촉박한 나머지 퀄리티도 떨어지고, 카피도 뭔가 애매하고, 브랜드 톤 앤 매너와도 어울리지 않는 소재를어쩔 수 없이 게재하게 됐습니다. (실제로 현업에서는 이런 일은 없습니다. ㅎㅎ 적어도 마티니 내에서는 말이죠) 그런데 이게 웬일인가요? 성과가 너무 잘 나오고 있는데요? 그럼 이건 좋은 소재일까요? 나쁜 소재일까요?

참 애매해 보여도 답은 간단합니다.

모로 가도 서울만 가면 된다는 말이 있듯이, 뭐가 됐든 좋은 성과를 기록한 B 소재가 더 좋은 소재가 되겠습니다. 물론 원론적인 말이기 때문에 정답이 명확합니다. 하지만, 이 정답을 달성할 수 있는 명확한 방법은 없는데요. 그렇기 때문에 우리는 ‘정답에 가까울 수 있도록’ 여러 조건을 갖춘 소재를 제작해야 합니다. 그 조건을 하나씩 파볼게요.

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첫 째, 목적을 담아주세요.

아무리 멋진 카피를 작성하더라도, 아무리 멋지고 예쁜 디자인을 하더라도 광고는 결코 예술이나 작품이 아닙니다. 철저히 상업이고 판매를 촉진하기 위한 수단이죠. 그렇기 때문에 우리는 ‘세일즈’라는 명확한 목적을 담아 광고 소재를 기획해야 합니다.

우리가 목적을 담지 않으면 고객의 입장에서는 “그래서 하고 싶은 말이 뭐야?”라는 느낌이 들겠죠? 쉽게 말해 고객이 우리의 제품이나 서비스를 구매해야만 하는 명분, 그 알맹이가 있어야만 온전히 광고의 기능을 할 수 있고, 나아가 구매까지 연결될 수 있습니다.

둘 째, 짧게 말해주세요.

퍼포먼스 마케팅의 플랫폼은 디지털 채널이죠. 디지털 채널의 특성은 과거 전통 매체와는 다르게 휘발성이 강하고, 빠르게 지나가는 경우가 많습니다.

따라서 광고 소재에 집중할 시간적 여유도 적을 뿐더러 타겟 유저의 이목을 끌기도 쉽지 않죠. 그렇기 때문에 되도록 한눈에 잘 읽히도록 간결하게 커뮤니케이션하는 게 유리합니다. 내가 쓴 카피를 소리 내 읽어보고, 비율을 축소해서 작은 지면에서도 한 눈에 읽히는지 스스로 체크해보세요. 별거 아닌 것 같아도 꽤 도움이 된답니다.

셋 째, 분명하게 말해주세요.

고객은 생각보다 우리에게 관심이 많지 않습니다. 안타깝지만 사실이죠. 그렇기에 우리는 한 마디를 던지더라도 값지게, 알뜰하게 써야 합니다. 다행히 우리의 광고가 고객에게 도달했다고 생각해 봅시다. 그런데 의미가 불분명해요.

고객은 우리가 전하려는 의미를 탐구하고, 해석하고, 유추하지 않아요. 그냥 빠르게 지나갈 뿐이죠. 그렇기에 우리는 가급적 오인지의 요소 없이, 여러 방면으로 해석될 일 없이 분명하고 정확하게 커뮤니케이션하는 게 중요해요.

넷 째, 잘 드러내 주세요.

디지털 플랫폼 뿐만 아니라 어떤 미디어도 오직 ‘광고만을 위한’ 지면은 많지 않습니다. 브라우저 내에도, 옥외 광고판 주변에도, 우리집 거실에 놓인 TV에도 모두 시선을 분산시킬 수 있는 것들것 산재해 있죠.

그렇기에 광고 소재는 가독성과 가시성이 정말 중요합니다. 그래서 소재를 기획할  때도 되도록 노출 지면을 미리 확인하고 해당 지면에 잘 노출되기 위해서는 어떠한 컬러와 레이아웃, 어떤 컨셉으로 노출될지를 예측하고 기획해야 더 나은 성과를 기대할 수가 있습니다. 광고주의 가이드와 매체의 가이드를 해치지 않는 선에서 여러분의 기획력을 마음껏 펼쳐보세요.

다섯 째, 듣고 싶은 말을 해주세요.

잘 보이게, 간결하고 정확하게 커뮤니케이션 하더라도 고객의 입장에서는 광고는 그저 광고일 뿐입니다. 그렇기 때문에 그들의 이목을 끌 수 있는 방법은 그들이 듣고 싶어 하는 이야기를 해주는 것이죠.

게임 광고 소재를 예로 들어 볼게요.

‘새로 출시한 우리 게임이 엄청 재미있으니 다운받아보세요!’ 와 ‘우리의 신상 게임을 다운받으면 어마어마한 보상을 드려요!’ 중에 어떤 메시지가 더 높은 성과를 기록할까요?

당연히 팩트의 나열인 전자보다는 유저 입장에서 베네핏이 강조된 후자의 메시지가 더 반응률이 높겠죠? (물론, 이건 단적인 예시일 뿐 모든 상황에서 적용되는 건 아닌 점은 참고해 주세요)

사실 이건 퍼포먼스 마케팅뿐만 아니라 브랜딩 캠페인을 포함한 모든 광고 홍보에 적용이 되는 부분이지요. 하지만 우리는 이 부분을 놓치는 경우가 굉장히 많아서 여러 번 강조해도 지나침이 없답니다.

만들어진 광고 소재를 광고주께 제안하기 전에 한 번 더 체크해보세요. 내가 고객의 입장이라면, 이 광고가 과연 매력적으로 보일까를 말이죠.

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물론 이 외에도 갖춰야 할 것들을 꼽자면 여러 가지가 있을 수 있겠지만 기본적으로는 위의 내용들에 충실하면 적어도 정답은 맞히진 못하더라도 실패할 확률은 많이 줄어들 수 있을 거예요.

광고 기획자든, 퍼포먼스 마케터든 누구도 감히 마케팅의 정답을 말할 수는 없을 겁니다. 항상 입버릇처럼 하는 말이지만 우리 광고쟁이들은 정답을 말하는 사람이 아닙니다. 정답이 아닌 것을 정답으로만들어가는 사람들이지요. 데이터를 해석하고, 테스트의 구조를 계획하고, 인사이트를 도출해서 끊임없이 캠페인의 성과를 개선하는 게 우리가 할 수 있는 최선의 노력이자 방법이 될 겁니다.

이 짧은 글이 여러분의 광고 여정에서 조금의 도움이 되길 바랄게요. 고맙습니다.

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

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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안녕하세요, 마티니의 PR 담당자입니다.

오늘은 여러분께 개인화 마케팅을 통해 알림 수신 동의율을 높이는 방법에 대해 이야기해 드리려고 해요.
최근 애플에 이어 안드로이드 13에서도 알림 권한 수집 방식을 옵트인(Opt-in)으로 변경함에 따라, 알림 수신 동의율을 높이는 것이 중요한 이슈가 되고 있습니다.

특히, 전 세계적으로 옵트인 비율은 평균 30%대에 불과합니다. 개인화된 메시지를 통해 이용자들에게 더 나은 경험을 제공할 필요성이 커지고 있어요.

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고객에게 필요한 정보 안내

"방금 본 상품의 할인이 끝나가요! 끝나기 전에 알려드릴까요?"

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마티니는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 개인화된 인앱메시지 고도화를 진행했어요. 위 사례에서 소개된 '내가 본 상품 할인 마감일 안내'는 광고가 아닌, '나를 위한' 정보로 느껴지게 만들어, '알림 받기' 버튼을 누르게 만드는 전 전략을 중심으로 실행되었습니다. 이를 위해서는, 적시적소에 사용자의 행동 데이트를 수집하고 유저 저니에 맞는 개인화 시나리오를 수립해야 해요. 마티니는 이러한 개인화 마케팅 전략을 통해 '오늘의집' 등의 앱에서 푸시 동의율을 상승시키는 캠페인을 자동화하였습니다.

결과적으로 유저가 상호작용한 상품의 이미지, 제목, 가격, 할인 퍼센트(%) 등을 개인화하여 메시지를 소구하였습니다. 사용자는 자신이 직접 조회한 상품의 할인 마감일을 안내받기 위하여 앱푸시 수신을 동의하게 됩니다. 관심 있게 지켜본 상품을 소재로 한 메시지이기에 클릭율과 전환율 모두 우수한 성과를 낸 성공사례입니다.

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또한 랜딩페이지를 개인화하는 것도 수신동의 전환율에 중요한 요소입니다. 알림 수신 동의율을 높이려면, 사용자의 기기 푸시 알림 설정 상태와 앱 푸시 수신 동의 상태에 따라 랜딩 페이지를 다르게 구성하는 것이 중요했어요. 예를 들어, 운영체제(OS) 푸시는 켜져 있지만 앱 푸시는 꺼져 있는 경우에는 '알림 설정 완료'라는 짧은 팝업 메시지(토스트 메시지)를 보여줍니다.

OS 푸시가 꺼져있지만 앱 푸시는 켜져있는 경우에는 디바이스 알림 설정 페이지로 이동하여 알림 허용을 유도해야 합니다. 반면, OS 푸시도 앱 푸시도 꺼져있는 경우에는 앱 내 알림 설정 페이지로 이동하여 앱 푸시 허용을 유도하는 것이 좋습니다.

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이어지는 구매 여정까지 자동화하기

"고객님이 보신 상품과 비슷해요."

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또한, 구매 유도 여정을 자동화하는 것도 좋은 방법입니다. 저희 마티니에서는 기존 추천 모듈 알고리즘에 자체 상품 추천 알고리즘을 결합한 CRM 마케팅 메시지 자동화(상품 추천 넛지 메시지)까지 함께 자동화하였습니다. '함께 구매한 제품'과 '비슷한 상품'을 추천하는 메시지를 통해 오늘의집 사용자들은 더 쉽게 취향에 맞는 상품을 발견할 수 있게 되었어요. 이를 통해 실제로 30% 이상 구매 전환율이 상승했습니다.

마티니의 이선규 대표는 "CRM 마케팅의 핵심 요소는 '개인화'로, 고객 중심의 접근 방식이 얼마나 중요한지를 명확하게 살펴볼 수 있는 사례"라며, "개인화된 메시지를 통해 고객에게 긍정적인 브랜드 이미지를 형성하고, 구매 경험을 향상시킬 수 있으며, 다른 분야의 플랫폼 사업에서도 확장 적용할 수 있다"고 소개합니다.

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2024 Get Real with Braze!

4월 16일, 콘래드 호텔 서울에서 열린 2024 Get Real with Braze, GRB 행사가 개최되었습니다.

2024 GRB 행사는 Braze 솔루션 도입을 통해 비즈니스를 성공시킨 사례와 인사이트들을 Fireside Chat과 발표 세션을 통해 공유하는 자리였습니다.

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마티니와 브레이즈

Martinee는 12개 이상의 공식 파트너사와 40개가 넘는 고객사 레퍼런스를 보유하고 있는 풀스택 마케팅 컨설팅 회사로서 이번 2024 GRB 행사를 주최한 Braze와 함께 Braze 활용법을 다루는 국내 유일의 Braze Bootcamp를 진행하고 있습니다.

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마티니와 딜라이트룸

Martinee는 CRM팀 소정님과 모닝 웰니스앱 알라미(Alarmy)의 개발사인 DelightRoom Head of Squad 승환님이 직접 협업 프로젝트 사례를 발표하였습니다.

Delightrooom과는 10개월 동안 45가지 가설을 검토하고, 77번의 실험을 진행하면서 Braze를 통한 그로스 루프를 그려왔습니다.

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빠른 이터레이션을 통한 그로스

모든 개발사들이 그렇듯, 앱 내부의 자체적인 그로스는 개발 디펜던시와 제한된 리소스로 루프의 속도를 원하는 만큼 빠르게 가져가기는 어렵다는 한계점이 있습니다.

Braze에서는 개발 디펜던시에서 벗어나 빠른 이터레이션을 통해 Delightroom의 가설을 귀납적으로 개선해나갈 수 있었습니다.

Martinee와 Delightroom의 첫 협업에서의 그로스 사례는 7일 이탈 유저를 대상으로 여러가지 변수를 빠르게 검증한 것이었습니다.

이탈 유저 복귀의 극대화를 위해 푸시 메시지 실험 전략을 세우고, 결과적으로 2주 간의 기간 동안 메시지 컨셉, 발송 시점, 그리고 메시지 넛지 효과가 있는 세부 조건에 대한 검증을 완료했습니다.
7일 이탈 유저에게 가장 효과 있는 소구점, OS별로 다른 발송 시점, 푸시 넛지 효과가 있는 특정 조건을 찾으며 최적의 메시지 캠페인을 자동화하고 복귀를 유도할 수 있게 됩니다.

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정교한 타겟팅을 쉽고 간단하게

푸시 메시지를 정교하게 타겟팅하고 적시에 발송하는 것을 직접 구현하는 것은 개발 리소스가 적지 않게 드는 일입니다.
Braze에서는 Taxonomy를 제대로 설계하고 이를 잘 컨트롤한다면 원하는 타겟팅과 트리거를 쉽고 빠르게 구현할 수 있습니다.

다소 복잡할 수 있는 타겟과 로직을 Braze의 캔버스로 구현한 사례로, 아침에 힘들게 일어나는 유저를 Ring Alarm 이벤트 3회 이상, Ring Alarm to Dismiss Alarm 120초 이상로 정의하고 이 유저들에게 메시지를 발송하는 기획을 진행했습니다. 아침에 힘들게 일어나는 유저들이 미션을 변경하여 확실히 기상해보라는 메시지를 받고 알라미(Alarmy)를 더 오래 쓰도록 유도하는 것이었는데요.

해당 타겟과 로직을 캔버스의 Entry Action, Action Path, Delay 기능을 활용하여 구현해냈습니다. 개선이 필요한 타겟에게 메시지를 적시에 발송하게 되어 Primary Conversion 전환율과 Retention D+7 비율을 개선시키고 해당 캠페인의 자동화를 구축하게 됩니다.

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선행 테스트로 내부 우선순위 조율

CRM을 통한 그로스 중 Braze를 통해 가설에 대한 선행 테스트를 진행하고 내재화 개발에서의 성공 타율을 높이는 방식으로도 접근해볼 수도 있습니다.

알라미(Alarmy) 서비스 내 수면 기능 활성화를 목표로, 앞단 퍼널에서 유저에게 수면 모드 사용에 대한 넛지를 했을 때 임팩트가 충분할지에 대해 고민이 있었습니다.

Braze에서 푸시(Push)와 인 앱 메시지(IAM) 두 채널을 각각 적용한 수면 기능 넛지 캠페인에서 모두 Confidence 99%의 높은 결과로 위닝했기 때문에 기능 개발에 대한 확신을 가질 수 있었고, 실제로 제품에서 넛지 기능을 반영했을 때 수면 기능 활성화 효과를 확인할 수 있었습니다.
더 나아가 수면 기능의 활성화가 구독 전환에까지도 긍정적인 영향을 미치게 됩니다.

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글로벌 자동화 적용

Braze를 통한 CRM이 프로덕트 개선에 기여한 또다른 방식은 글로벌 자동화 적용입니다. Braze 내 User’s Local Time Zone 기능을 활용하여 각국의 현지 시간에 맞춰 유저가 캔버스(Canvas)로 유입될 수 있도록 하였고 Audience Path에서 유저의 언어 설정에 따라 각국 언어별 타겟으로 설정하였습니다.

알라미(Alarmy)에서는 서비스 주요 국가를 대상으로 유효성을 확인하기 위해 선행 테스트를 진행하고 5개 언어로 메시지를 번역 및 자동화하게 됩니다. 자동화 적용 후 모니터링에 대한 리소스가 부족한 고객사를 대신하여 Martinee에서 성과를 모니터링 하고 세부적인 추가 조정을 통해 개선 방안을 제공해드립니다.

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리텐션 지표까지 살피기

기존에는 리텐션(Retention) 지표를 실험의 가드레일 지표로서 확인했다면, 더 나아가 성과 지표로서 판단해 자동화를 적용했습니다.

마티니에서는 Braze의 대시보드에서 제공하는 Rolling Retention과 Range Retention, Query Builder를 활용해 조회한 N Day Retention까지 다양한 리텐션(Retention) 지표를 살피며 실험의 결과를 판단합니다. 리텐션(Retention) 지표를 중요한 지표로 고려하며, CRM 메시지가 고객 제품 여정에 있어 장기적으로 긍정적인 효과를 불러오도록 합니다.

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CRM은 마티니와 함께

이번 세션에서는 Delightroom과의 프로젝트에서 Braze를 활용한 최적의 A/B 테스팅과 CRM 캠페인 사례를 설명드렸습니다.

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Martinee는 세 가지 분야의 전문가들이 모여 유기적으로 협업하며 다양한 문제를 해결하고 있습니다. Delightroom의 알라미(Alarmy) 사례는 제품 그로스에 있어서 Braze를 전략적, 기술적으로 잘 활용한 성공적인 CRM 협업 사례였습니다.

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데이터·프로덕트 분석, KPI 대시보드 설계와 제작, 데이터 파이프라인 활용, CRM 택소노미(Taxonomy) 및 프로모션 설계, MMP 설치와 점검, 퍼포먼스 마케팅 미디어 믹스까지, 각 분야의 전문가들이 모여있는 Martinee와 함께 비즈니스 성공을 실현해보세요.

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