마케터라면 누구나 한번쯤은 AARRR이라는 용어를 들어봤을거라 생각됩니다.
이미 수 많은 스타트업 회사에서 활용하고 있는 데이터 분석 프레임워크 AARRR (해적지표 : Pirates Metrics)은 스타트업 회사들이 효과적인 서비스 제공 및 꾸준한 사용자 확보를 위해 사용되는 데이터 기반의 분석지표로, 확실한 의사결정을 위해 사용되고 있습니다.
AARRR의 지표를 하나씩 뜯어본다면 다음과 같습니다.
1. Acquisition : 사용자들이 우리의 서비스를 어떻게 발견하는가
2. Activation : 사용자가 처음 서비스를 이용할 때 유의미한 경험을 하고있는가
3. Retention : 최초 유입 후 우리의 서비스에 재방문하는가
4. Referral : 서비스 이용 후 자발적 바이럴, 공유 및 홍보를 하고 있는가
5. Revenue : 최종 목적(매출)을 위한 행동을 하고 있는가
위의 5가지 지표를 활용하여 사용자가 최초 우리의 서비스를 접한 후 각각의 단계로 넘어가 우리가 원하는 전환(매출)을 일으키기까지의 전체적인 과정을 분석하는 개념인거죠.
현재 대부분의 스타트업 비지니스는 해당 AARRR기법을 적극 활용하며, 본인들의 서비스를 극대화하기 위한 과정을 진행하고 있는데,
"여기서 재밌는 점은 AARRR 프로세스 방식이 꼭 정답은 아니라는 것입니다."
최근 서비스의 형태에 따라 AARRR 조립을 달리하는 사례들이 점점 증가하고 있는 추이인데요. 그 이유는 AARRR기업이 제공되는 서비스에 따라 효과 및 효율이 크게 달랐기 때문입니다. 예시로 제공하는 서비스가 웹이 아닌 앱의 경우로 접근해보겠습니다.
다들 아시겠지만 대부분의 앱서비스는 새로운 사용자 확보보단 앱을 재사용하는 유저 확보가 더 중요합니다.
보시는 것처럼 대다수의 앱은 최초 설치 후 3일 이내에 DAU(일일 활성사용자)의 77%를 잃습니다.
30일 이내에는 DAU의 90%가 손실되고, 90일이 지나가면 그 수치는 95%이상으로 증가되어 앱의 잔존율 데이터는 바닥을 치곤 하죠.
그래서 앱 서비스의 경우엔 AARRR이 적합하지 않는 기법으로 이야기되고 있으며, 이를 보완하기 위해 재조립된 RARRA 모델을 제시하여 앱 전략에 도입하고 있는 중입니다.
Retention - Activation - Referral - Revenue - Acquisition 흐름으로 활용됩니다.
RARRA는 신규 유저의 확보보단 유저 보존에 더욱 중점을 두는격인거죠.
앱의 데이터 중 현재 잔존율 수치와 하락점을 파악하여, 유저가 가장 많이 손실되는 시점을 최우선 순위로 체크 후 유저들이 이탈되는 시점에 맞춰 재유입을 위한 푸시 전략 등을 진행하여 잔존유저를 지속적 확보하는게 가장 중요합니다.
앱 서비스에선 이젠 AARRR보단 RARRA기법 더욱 집중하여 활용하고 있는데, 개인적으로 이 RARRA를 가장 잘 이해하고 활용하고 있는 브랜드가 ‘토스’라고 생각됩니다.
간편한 송금서비스로 이슈라이징하여 브랜드 인지도를 굳힌 '토스'는 최근 앱 내 참여유저들에게 소액의 금액을 리워드하는 행운퀴즈라는 서비스를 제공하고 있는 중입니다. 그리고 매번 퀴즈가 생성될 때 마다 내용에 맞는 푸시를 내보내고 있는데요.
해당 서비스의 파급력은 이미 모두들 아시는 것처럼 네이버 인기검색어의 상위권을 휩쓸 정도로 큰 편입니다.
토스는 앱을 이탈하는 유저들을 다시 재유입시킬 수 있는 장치(행운퀴즈)를 마련하였고, 해당 서비스를 통해 지속적으로 잔존 데이터가 꾸준히 확보되고 있습니다.
말씀드린 토스의 사례처럼 앱서비스는 RARRA에 포커싱하여 데이터 분석을 진행하는 것이 효율적일 수 있습니다.
AARRR 서비스의 형태에 따라 정답일 수도 있겠지만, 오답이 될 수 있는 모델입니다.
여러분의 비지니스는 어떤 서비스를 제공하려 하시나요?
서비스 형태에 따라 AARRR, RARRA가 아닌 다른 형태로도 재조립하여 AARRR을 활용해본다면,
조금 더 성공적인 비지니스에 가까워지시지 않을까 생각됩니다.
