[AARRR] 2. 활성화(Activation)_ 퍼널(Funnel)&코호트(Cohort)

0. 활성화(Activation)

 

- 활성화 단계의 핵심 목표는 고객 유치 과정에서 유입된 사용자가 우리 서비스의 핵심 가치를 경험하게 만드는 것

 

1. 퍼널(Funnel) 분석

 

[ 기본 개념 ] 

- 사용자들이 서비스에 진입하고 나서 최종적인 핵심 기능을 사용하기까지의 여정을 도식화한 것

- 퍼널 분석의 단계:

사용자들이 경험하는 단계를 도식화 -> 각 단계의 전환율 측정 -> 분석

- 퍼널 분석의 핵심 고려사항:

1. 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가? 2. 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하는가? 3. 코호트(Cohort)에 따른 퍼널별 전환율을 보고 있는가?

- 퍼널분석의 가치는 주요 퍼널에서의 단편적인 전환율을 계산하는 데 있는 것이 아니라 전환율에 영향을 미치는 유의미 한 선행지표를 발견하는 것이다. 

 

[ 사용자들이 경험하는 단계를 도식화 ] 

- 우리 서비스가 줄 수 있는 핵심 가치를 구체화하고 사용자들이 핵심 가치를 경험하는 정확한 순간((아하 모먼트(Aha      moment), 머스트 해브(Must have))을 정의한다. 

- 핵심 가치를 경험하는 지점까지 연결되는 세부적인 단계를 하나하나 정의하고 연결 경로를 도식화(크리티컬 패스        (Critical Path)) 한다. 

 

[ 각 단계의 전환율 측정 ]

- 전환율 측정의 지표는 합의된 기준에 따라 다르다. 

- 상품 페이지에 쿠폰에 대한 정보가 있지만 거기서 쿠폰을 바로 다운로드 받을 수는 없고 링클르 클릭해서 쿠폰 페이지로 이    동한 다음, 쿠폰을 받고 다시 상세 페이지로 넘어와서 결제해야 하는 서비스의 사용자 행동 기록은 다음과 같다.    트래픽 기준 전환율을 4/9=44%이다. 상품 페이지는 총 9번 노출 되었고, 결제 완료 페이지는 4번 노출됐기 때문이다.  사용자 기준 전환율은 4/5=80%다. 총 5명의 사용자가 상품 페이지에 진입했는데, 최종 결제한 사용자는 4명이기 때문이다. - 종합적인 성과 판단을 위한 지표라면 사용자 기준 전환율, UI/UX 리디자인 등 특정 시나리오에서의 사용성 개선을 목적으로 한다면 트래픽을 기준으로 한 전환율이 더 적합할 수 있다.

- 코호트(Cohort) : 공통적인 특성에 따라 여러 집단으로 분류한 사용자 그룹 코호트별로 전환율을 쪼개서 살펴보면 각 퍼널에 영향을 미치는 선행지표를 발견하기 쉬워진다.  또한 전환율에 차이를 만드는 코호트를 역으로 발견할 수도 있다.

[ 전환율을 높이는 방법 ] 

- 개인화, UI/UX개선, 적절한 개입(CRM 활용)

- 퍼널에 속한 각 단계의 수 자체를 줄인다.

- 퍼널 자체를 재설계한다. 

 

참고문헌: 양승화(2021). 그로스 해킹-데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법-. 위키북스.