#3. 그로스 해킹 : AARRR - 활성화 (Activation)

 
 

활성화 (Activation)

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활성화(Activation)의 기본 개념

사용자들이 서비스에 잘 안착하고 도중에 이탈하거나 중도 포기하지 않게 하는 방법을 살펴보자.
이 단계에서는 고객 유치를 통해 데려온 사용자가 우리 서비스의 핵심 가치를 경험하게 만드는 것이 중요하다.
 
활성화 단계의 핵심은 퍼널(Funnel)에 대한 분석이다.
퍼널 분석은 사용자들이 경험하는 단계를 도식화하고 각 단계의 전환율을 측정, 분석하는 과정으로 진행된다.
 

출처 : 그로스 해킹 그림 3-31 회원가입 퍼널 예시(출처: Clevertap)

 
퍼널 분석 진행 시, 고려 사항

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

 

퍼널의 세부 단계 정의하기

퍼널 분석을 위해 우선적으로 해야 할 일은 서비스가 줄 수 있는 핵심 가치를 구체화하고 사용자들이 핵심 가치를 경험하는 정확한 순간을 정의하는 것
핵심 가치를 경험하는 순간은 사용자가 우리 서비스를 이용하면서 목적했던 바를 달성하거나 기대를 충족하는 순간이라는 의미. "아하 모먼트" 또는 "머스트 해브" 라고도 한다.

핵심 가치를 경험하는 순간의 예

- 데이팅 서비스를 통해 마음에 드는 이성과 연결에 성공했을 때.

- 사용자가 등록한 컨텐츠에 대한 추천 리뷰를 받았을 때.

- 마음에 드는 제품을 찾아서 주문에 성공했을 때

등

 
회사가 생각하는 가치와 사용자가 생각하는 가치가 다를 수도 있다.
사용자가 서비스의 가치를 온전히 경험할 수 있는 순간을 찾아내는 것이 중요하다.
회사가 생각하는 가치와 사용자가 경험하는 가치가 일치하는지 확인하려면 서비스를 홍보하기 위해 주로 사용되는 마케팅 메시지와 사용자 리뷰 등에서 나오는 서비스에 대한 키워드가 일치하는지 살펴보면 좋다.
 
핵심 가치를 경험하는 순간을 정의했다면, 다음으로는 핵심 가치는 경험하는 지점까지 연결되는 세부적인 단계를 하나하나 정의하고 연결 경로를 도식화하는 과정이 필요하다.
서비스에 진입하는 순간부터 핵심 가치를 경험하기까지의 경로를 크리티컬 패스라고 한다.
 

전환율 측정하기

전환율 측정은 퍼널 분석의 핵심이다.
개념적으로 전환율은 전체 중 전환된 비율을 구하는 식으로 간단하게 계산 가능하지만, 실제로는 그렇게 간단하지 않다.
아래 예시들을 봐보자.

출처 : 그로스 해킹 그림 3-32 전환율 측정 예시 1

위 그림에서 전환율은 분명하다. 첫 번째 사용자(청록색 배경)는 5개의 상품 페이지를 봤지만 1개만 결제를 했으므로 20%의 전환율을 가진다. 두 번째 사용자(녹색 배경)는 당연히 0%이다.
 

출처 : 그로스 해킹 그림 3-33 전환율 측정 예시 2

하지만 세 번째 사용자(주황색 배경)는 같은 상품의 페이지를 5번 봤다. 이 경우 전환율은 어떻게 될까?
그리고 네 번째 사용자(보라색 배경) 또한 마찬가지로 같은 상품의 페이지를 중복해서 봤으므로 전환율 계산이 복잡해진다.
 
 

출처 : 그로스 해킹 그림 3-34 전환율 측정 예시 3

일반적으로 결제 전환율은 한 명 한 명 따로 계산하기보다는 전체 서비스 단위로 하나의 요약된 값으로 이야기한다.
바로 위 그림의 경우에는 전환율이 어떻게 될까?
간단하게는, 아래 세 안 중 하나를 선택할 수 있을 것이다.

• 총 20회의 상품 페이지 조회가 발생했고, 결제가 4번 -> 4/20 = 20%
• 중복 제거 후, 총 14개의 상품 조회, 3개의 상품 조회 -> 3/14 = 21%
• 총 4명의 사용자 중 3명이 결제 -> 3/4 = 75%

어떠한 전환율을 선택하는 것에 정답은 없다. 서비스에 따라, 그리고 상황에 따라 적절한 안을 선택하면 된다.
 
여기서 추가적으로, 트래픽을 기준으로 전환율 살펴보자.
상품 페이지에 쿠폰에 대한 정보가 있지만 거기서 쿠폰을 바로 다운로드 받을 수 없고 링크를 클릭해서 쿠폰 페이지로 이동한 다음 쿠폰을 받고 다시 상세 페이지로 넘어와서 결제해야 하는 불편한 서비스가 있다고 가정해보자.

위의 예시에서
트래픽(pageview)을 기준으로 한 전환율은 4/9 = 44%이다.
상품 페이지는 총 9번 노출, 결제 완료 페이지는 4번 노출되었기 때문
 
사용자(user)를 기준으로 한 전환율은 4/5 = 80%이다.
총 5명의 사용자가 상품 페이지에 진입, 결제 완료까지 전환된 사용자는 4명이기 때문
 
상품 페이지에서 결제로 바로 넘어가기 전에 거쳐야 하는 다른 페이지가 있어서 직접 전환되는 비율이 떨어지는 경우, 좋지 않은 방식이라는 것을 깨닫고 UI 개선을 통해 결제 동선상에서의 이탈을 최대한 줄일 필요가 있다.
 
이처럼 일반적으로 트래픽을 기준으로 한 전환율을 살펴보는 것은 UX/UI 측면에서의 개선점을 찾는 데 도움이 된다.
사용자를 기준으로 한 전환율은 UX/UI를 포함한 다양한 요소(상품의 매력도나 가격 등)의 영향력이 종합적으로 반영되는 지표이다.
 
종합적인 성과 판단을 위한 지표라면 사용자 기준의 전환율, UI/UX Re-design 등 특정 시나리오에서의 사용성 개선을 목적으로 한다면 트래픽을 기준으로 한 전환율을 살펴보는게 적합할 것이다.
 
 

코호트(Cohort)별 전환율 쪼개보기

전환율 지표는 전체 사용자를 대상으로 확인할 때보다 여러 그룹으로 쪼개서 볼 때 훨씬 더 강력한 의미를 지닌다.

코호트(Cohort) : 공통적인 특성에 따라 여러 집단으로 분류한 사용자 그룹

 

"우리 서비스 사용자들의 평균 결제 전환율은 50%다"

라는 데이터보다는

"페이스북 광고를 통해 가입한 사용자의 결제 전환율은 40%고, 친구 초대를 통해 가입한 사용자의 결제 전환율은 60%다"

라는 식으로 그룹별 전환율을 비교할 때 훨씬 더 큰 인사이트를 얻을 수 있다.

 
퍼널 분석의 진정한 가치는 주요 퍼널에서의 단편적인 전환율을 계산하는 데 있는 것이 아니라 전환율에 영향을 미치는 유의미한 선행지표를 발견하는 것에 있다.

페이스북 광고를 통해 가입한 사용자의 결제 전환율이 구글 광고를 통해 들어온 사용자의 결제 전환율보다 크게 낮다면, 광고의 타겟팅을 수정한다거나 광고를 통해 들어온 사용자만 사용할 수 있는 쿠폰을 제공하는 등의 여러가지 후속 조치를 시도해 볼 수 있을 것이다.

 
생각하기에 따라서 엄청나게 많은 코호트를 만들어 볼 수 있다.
다음과 같이 다양한 형태로 코호트를 만들어서 전환율을 비교해 보면 서비스 개선 방향이나 핵심 유저 타기팅, 마케팅 채널 운영전략 등 다양한 주제에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

• 가입 시점에 따라 결제 전환율에 차이가 있는가?
• utm_source, utm_medium, utm_campaign에 따라 결제 전환율에 차이가 있는가?
• 특정 이벤트 경험 유무에 따라 결제 전환율에 차이가 있는가?
• 시간이나 요일, 계절이나 날씨 등 외부 변수에 따라 결제 전환율에 차이가 있는가?
• 사용자의 성별이나 나이 등 인구통계학적 정보에 따라 결제 전환율에 차이가 있는가?

 
결국 활성화 단계에서 가장 핵심이 되는 질문은 "전환된 사용자와 전환되지 않은 사용자는 무엇이 다른가?"이다.
 
 

퍼널의 전환율을 높이는 방법

어떻게 하면 핵심 가치로 까지의 전환율을 높일 수 있을까?
서비스의 종류, 퍼널의 형태, 코호트 등 다양한 변수에 의해 영향을 받기 때문에 위 질문에 대한 정답은 없다.
 
일반적으로 전환율을 높이는 데 사용되는 방법은 다음과 같다.

• 개인화
• UI/UX 개선
• 적절한 개입

 

개인화

 
서비스의 주요 화면들을 개인화하면 전환율을 높일 수 있다.

• 사용자의 이름 명시(이메일이나 푸시 메시지에 이름을 포함하는 것만으로도 오픈율이 크게 좋아진다)
• 사용자 개개인의 사용 내역을 참고한 데이터를 보여주는 것(최근에 본 상품이나 비슷한 상품을 본 사람들이 구입한 상품)

개인화에서도 특히 추천 영역은 개인화의 효과를 크게 볼 수 있다.
 

UI/UX 개선

 
디자인의 변경은 전환율을 개선하는 경우도 있지만 반대로 전환율을 더 나쁘게 만들기도 한다.
디자인이 큰 폭으로 변경된다면 반드시 변경 전과 후의 효과를 면밀하게 측정하고 검증해야 한다.
 
주의 사항

• 디자인 변경 초기에는 사용자들이 익숙하지 않은 화면을 봐야 하기 때문에 일정 기간 지표가 낮아지는 게 자연스러울 수 있다.

 

적절한 개입

 

CRM(Customer Relationship Management)

고객 관계 관리라는 뜻으로 고객과의 강력한 유대감과 신뢰를 구축하여 개인이나 조직의 성공을 이끄는 방법론, 전략, 도구 등을 포괄하는 개념

흔히 CRM 채널이라고 알려진 이메일, 푸시, 인앱 메시지 등을 적절히 활용하면 주요 단계의 전환율을 높일 수 있다.

장바구니에 상품을 넣어두고 결제하지 않은 사용자에게 푸시 알림을 보내거나, 회원 가입 후 활동하지 않는 사용자에게 일정 기간 사용 가능한 쿠폰을 문자 메시지로 발송하는 것 등을 예로 들 수 있다.

여기서 주의할 점은 메시지를 발송하는 맥락(context)에 따라 효과가 극적으로 달라질 수 있다.
타겟팅이 잘 된 푸시나 이메일의 경우 논타겟팅으로 보내는 메시지 대비 일반적으로 성과가 좋다.

글쓴이의 경험에 의하면 5배 정도의 성과 차이가 있었다고 한다.

논타겟팅 메시지를 보냈을 때 회원 탈퇴나 앱 삭제 등의 부작용 등이 크다는 점을 고려하면, 맥락을 잘반영한 메시지는 10배 이상의 성과를 만든다고 해도 과연이 아니다.

따라서, 논타켓팅 푸시나 이메일 등은 굉장히 보수적으로 판단하고 보내도록하자.

 
 

활성화 정리

핵심 가치를 정의하고, 단계별 퍼널을 정의하고, 코호트 기반으로 쪼개서 보는 각 단계를 충실하게 진행하는 것 외에 쉽게 갈 수 있는 지름길은 없다는 점을 기억하자.
 
퍼널을 정의하고 전환율을 분석할 때 주의할 점
 

퍼널의 최적화가 단순히 각 단계별 전환율을 높이는 것은 아니다.

 
실제 퍼널을 개선하다 보면 전환율을 높이는 것보다 퍼널에 속한 각 단계의 수를 줄이는 것이 더 효과적인 경우가 많다.

예를 들면, 전환율 50%인 5개의 단계로 이뤄진 퍼널보다 전환율 20%인 2개의 단계로 이뤄진 퍼널이 최종 전환율은 더 높다.

이러한 관점에서 보면, 개별 단계의 전환율을 하나하나 살펴보기에 앞서 서비스 전체 관점에서 필요 없는 단계를 없애거나 통합하는 과정이 반드시 필요하다.
또한, 퍼널을 개선하는게 아니라 퍼널 자체를 재설계하는 것도 새로운 대안이 될 수 있다.

온라인 안경 판매 서비스인 Warby Parker는 주문 -> 결제 -> 배송이라는 일반적인 퍼널을 따르지 않고

주문 -> 배송 -> 결제라는 독창적인 퍼널을 제시해 구매 전환율을 극적으로 상승시키는 비즈니스 모델을 만들었다.

(샘플을 실제 착용 후, 마음에 들면 샘플의 새 제품을 받을 수 있도록 했다고 한다)

 

간단 정리

전환율 측정

활성화 단계에서의 핵심 : 전환된 사용자와 전환되지 않은 사용자의 차이점 파악
 
퍼널 세부 단계 정의(핵심 가치를 정의 -> 크리티컬 패스 정의 및 도식화) -> 퍼널 분석(전환율 측정 -> 전환율 개선방안 마련)
 
핵심 가치를 경험하는 순간이란 사용자가 목적했던 바를 달성하거나 기대를 충족하는 순간
크리티컬 패스 : 서비스에 진입하는 순간부터 핵심 가치를 경험하기까지의 경로
 
 
전환율 측정 기준도 서비스에 따라 얻는 인사이트가 다르다.
전환율 측정 기준을 잘 선택할 것.
 
종합적인 지표를 판단하기 위해서는 사용자 기준 지표를 살펴보는게 적합하고,
특정 시나리오에서의 사용성 개선을 목적으로 한다면 트래픽을 기준으로 한 전환율을 살펴보는게 적합
사용자 기준 전환율 측정에도 여러 방법이 있으니, 잘 선택하자.
 

퍼널 분석

전환율 지표는 코호트별로 여러 그룹으로 쪼개어 볼 때 더 강력한 의미를 가진다.
퍼널 분석의 진정한 가치는 전환율에 영향을 미치는 유의미한 선행지표는 발견하는 것에 있다.
 
전환율을 높이는 일반적인 방법

• 개인화
  • 사용자에 대한 데이터를 보여주는 것, 추천 시스템 도입 등을 통해 전환율을 높일 수 있다.
• UI/UX 개선
  • UI/UX 개선은 양날의 검이다. 전환율을 높일 수 있지만 낮출 수도 있음. 그러니 UI/UX 개선이 미칠 영향을 신중하게 고려해야한다. 보통 개선 초기에는 사용자들이 익숙하지 않기 때문에 전환율이 낮게 나온다.
• 적절한 개입
  • 푸시 알림, 이메일, 메시지 등을 개인화하면 전환율을 높일 수 있다. 이때, 타겟팅을 하지 않으면 서비스 탈퇴 등의 부작용이 발생할 수 있다.

퍼널의 전환율을 높이는 것보다, 퍼널의 단계 수를 줄이는 것이 효과적인 경우도 있다. 어쩌면 패널 자체를 재설계하는 것이 더 효과적일 수도 있다.
 
높은 활성화 지표는 리텐션의 든든한 바탕이 된다.
애초에 사용자가 서비스의 핵심 가치를 제대로 경험하지 못했다면, 그 이후에 어떤 수단을 사용하더라도 원하는 수준의 리텐션을 기대하기는 어렵기 때문이다.