AARRR

AARRR 프레임워크

AARRR 프레임워크는 스타트업과 디지털 비즈니스에서 고객의 유입부터 수익 창출까지의 과정을 분석하고 최적화하는 데 사용되는 핵심 모델이다. 이를 통해 마케팅 및 운영 전략을 효과적으로 수립할 수 있다.

1. Acquisition (획득)

• 고객이 어디서 유입되었는지를 분석하는 단계.
• 유입 경로: 유료 광고, SEO, SNS, 바이럴 마케팅, 직접 방문 등
• UTM 파라미터 활용: URL에 특정 태그를 추가하여 유입 경로를 추적
• 어트리뷰션 윈도우: 광고를 클릭한 후 특정 기간 내에 앱 설치나 가입이 이루어져야 광고 성과로 인정됨 (ex. Facebook의 어트리뷰션 윈도우는 상대적으로 넓음)
• 트래킹 툴: AppsFlyer, Google Analytics, Sensor Tower 등 활용
• 딥링크: 앱 내 특정 화면으로 직접 이동할 수 있도록 설정하여 사용자 경험 개선

2. Activation (활성화)

• 고객이 서비스에 가입하고 처음으로 가치를 경험하는 단계.
• 핵심 지표: 가입 전환율 (방문 대비 가입 비율), 첫 사용 완료율
• 최적화 전략:
  • 가입 후 초기 경험을 개선하는 온보딩 최적화
  • 첫 구매 또는 첫 사용 유도 (예: 할인 쿠폰 제공)
  • 푸시 알림, 이메일 마케팅 등을 활용하여 초기 이탈 방지

3. Retention (유지)

• 사용자가 지속적으로 서비스를 이용하는지 여부를 분석하는 단계.
• 핵심 지표:
  • 잔존율(Retention Rate) = 특정 기간 후에도 남아 있는 사용자 비율
  • Churn Rate (이탈율) = 일정 기간 내 서비스 이용을 중단한 사용자 비율
  • LTV (Lifetime Value) = 유저 생애 가치 (한 명의 고객이 탈퇴하기 전까지 발생시키는 총 매출)
• RFM 분석 (Recency, Frequency, Monetary): 고객 세그먼트별 유지 전략 수립
  • 333 (헤비 유저): 로열티 프로그램, 리워드 제공
  • 312 (이제 막 결제 시작한 고객): 추가 혜택 제공하여 습관 형성
  • 133 (이탈한 VIP 고객): 가격 할인보다는 맞춤형 혜택 제공

4. Revenue (수익)

• 사용자당 매출과 전체 수익을 최적화하는 단계.
• 핵심 지표:
  • ARPU (Average Revenue Per User) = 총 매출 / 전체 사용자 수
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User) = 총 매출 / 결제 사용자 수
  • ASP (Average Selling Price) = 총 매출 / 판매된 상품 개수
  • CAC (Customer Acquisition Cost) = 고객 1명을 획득하는 데 드는 비용
  • LTV > CAC 조건을 만족해야 지속 가능한 비즈니스 모델
  • ROAS (Return on Ad Spend): 광고비 대비 매출 성과 측정
• 구독 기반 서비스에서는 MRR (Monthly Recurring Revenue) 중요
  • MRR = 기존 MRR + 신규 MRR - 이탈 MRR + 업/다운그레이드 MRR
  • 정기 구독 모델에서는 가격 전략과 충성 고객 혜택이 핵심

5. Referral (추천)

• Organic 유입의 한 단계로, 기존 사용자의 추천과 입소문을 통해 새로운 고객이 유입됨.
• Viral Coefficient (바이럴 계수): 한 명의 사용자가 초대하는 신규 사용자 수를 나타내며, 바이럴 성장 여부를 결정
  • 계산식: User * invitation rate * invitations spent per user * conversion rate / User
  • 단점: 주기의 속도는 고려하지 않음
  • Viral Coefficient > 1이면 기하급수적 성장, 1 미만이면 성장 멈춤
  • 따라서 주기를 빠르게 가져가는 것이 중요
• Saturate 수준
  • 초대하는 사람의 입장에서 초대받을 대상이 제한됨
  • 전체 타겟 시장 내에서 얼마나 Saturate 되었는지 파악 필요
• Referral 고려사항
  • 좋은 제품이 우선: 제품이 좋아야 바이럴 확산 효과가 극대화됨
  • Viral loop vs. Opportunities: 사용자가 자연스럽게 공유할 수 있는 맥락을 설계해야 함
  • 맥락 설계 필수: 자발적인 추천이 쉽지 않으므로, 사용자가 자연스럽게 공유하도록 유도해야 함 (SNS 키워드 활용 등)
• NUX (New User Experience) 최적화
  • 가입 및 온보딩 프로세스가중요하며, 첫 경험이 긍정적이어야 사용자의 전환율과 추천율이 높아짐
  • 온보딩 과정에서 사용자가 핵심 가치를 이해하고 만족할 수 있도록 상세한 가이드 제공
  • 유저가 쉽게 서비스를 체험하고 추천하도록 유도하는 UI/UX 설계 필요
  • 사용자의 첫 번째 경험이 Referral 효과로 이어질 수 있도록 자연스러운 초대 기능을 제공해야 함 중요
  • 첫 경험을 잘 설계해야 방치되지 않고 Referral 효과 극대화 가능

AARRR 프레임워크 활용 예시

• 코호트 분석을 활용하여 각 단계별 문제점 파악
• 룰 베이스 모델을 구축하여 유저 행동 패턴 추적 및 자동화된 액션 실행
• 정규분포를 활용한 VIP 유저 관리
  • 매출 기여도가 높은 상위 %의 유저를 먼저 고려하여 마케팅 및 서비스 운영

결론

AARRR 프레임워크는 단순한 마케팅 전략이 아니라, 데이터 기반 의사 결정을 위한 필수적인 분석 도구이다. 유입부터 수익 창출까지 각 단계를 최적화하여 지속 성장 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 있다.