Startup Metrics for Pirates : AARRR (Dave McClure의 해적지표)

스타트업 마케팅 혹은 스타트업 그로스해킹 등의 주제에서 한 번쯤은 들어봤을 법한 AARRR 프레임워크(혹은 AARRR 해적지표). 단순히 획득(Acquisition), 활성화(Activation), 유지(Retention), 추천(Referral), 매출(Revenue)의 앞글자를 따서 만든 지표 프레임워크라는 것은 알겠으나 구체적으로 AARRR 프레임워크가 우리에게 어떤 의미가 있고, 어떻게 활용해야 할 지에 대해서 정리해보고자 한다.

 

1. 프레임워크 소개

우리가 흔히 AARRR지표라고 부르는 AARRR 프레임워크는 미국의 액셀러레이터 500 Startups의 창업자 Dave McClure가 2007년 6월에 'Product Marketing for Pirates : AARRR'이라는 이름으로 처음 선보였다. 흔히 스타트업을 해적으로 표현하는 것을 감안하는 스타트업의 Product Marketing을 위한 도구로써 AARRR을 가지고 왔다고 이해할 수 있겠다. 

 

https://500hats.typepad.com/500blogs/2007/06/internet-market.html

Product Marketing for Pirates: AARRR! (aka Startup Metrics for Internet Marketing & Product Management)

 

Dave McClure는 스타트업의 온라인(인터넷) 및 제품관리를 위한 고객 행동 모델을 개발하고, 전환지표를 활용하여 추적/분석/관리하는데 도움이 되고자 AARRR이라는 지표 분석 모델을 개발했다.

 

실제 명칭은 'Startup Metrics for Pirates'로 명명했으나, 대개 해적지표 또는 AARRR 지표/AARRR 프레임워크로 더 많이 불린다. 본 포스팅에서는 용어를 'AARRR 프레임워크'로 통일하겠다.

 

2. 프레임워크 활용 방법

AARRR 프레임워크를 활용하기 위해서는 AARRR을 구성하는 5가지 고객 행동에 대한 이해가 먼저 필요하다.

 

AARRR을 구성하는 5가지 주요 고객행동 (Source : https://www.slideshare.net/dmc500hats/startup-metrics-for-pirates-long-version/)

 

AARRR을 구성하는 5가지 주요 고객행동은 사용자 획득(Acquisition), 사용자 활성화(Activation), 사용자 유지(Retention), 추천(Referral), 매출(Revenue)이다. 각 행동에 대해 간단하게 정의하면 아래와 같다.

 

1) Acquisition (사용자 획득) : 최초 다양한 채널을 통해 우리 제품/서비스를 처음 방문한 사용자를 의미한다. 이 단계에서는 우리 사용자가 주로 어떤 채널을 통해 우리를 인지하고 방문하는지를 분석하는 것이 중요하다.

2) Activation (사용자 활성화) : 처음 방문한 사용자가 우리 제품/서비스를 처음 경험하는 것을 의미한다. 여기서 말하는 '활성화'의 기준은 제품마다 상이하다. 이 단계에서는 '어떻게 하면 우리 제품/서비스를 처음 경험한 사용자에게 긍정적인 사용자 경험을 제공할 수 있는가?' 혹은 '우리 제품/서비스를 처음 경험하는 사용자 중 얼마나 많은 사용자에게 긍정적인 사용자 경험을 제공했는가?' 등을 고민하고 분석하는 것이 중요하다.

3) Retention (사용자 유지) : 한 번 경험한 사용자가 반복해서 우리 제품/서비스를 경험하는 것을 의미한다. 우선 계속해서 우리 제품/서비스를 방문하고 이용한다면, 사용자가 우리 제품/서비스에 가치를 느끼고 있다고 볼 수 있다. 그렇기 때문에 대부분 초창기 스타트업 Product의 핵심 과제는 사용자 유지율 향상에 있다

4) Referral (추천) : 기존 사용자가 다른 사람에게 제품/서비스를 소개/추천하는가를 의미한다. 이 단계에서 고려해야 할 것은 다른 사람에게 추천하고 싶을 만큼 기존 사용자가 우리 제품/서비스를 좋아하는가를 확인하는 것이다. 만약 그렇지 않다면 단순히 추천에 따른 혜택을 조금 더 제공하는 것만으로 충분한 Referral 효과를 누릴 수 없다.(상대적으로 마케팅 예산이 적은 스타트업 입장에서 가장 적은 비용으로 신규 사용자를 획득할 수 있는 Referral이 중요한 고객 획득 수단이기에 이 단계 또한 중요하다

5) Revenue (매출) : 사용자가 매출을 발생시킬 수 있는 행동을 하는 것을 의미한다. 가장 대표적인 Revenue 관련 행동이 '구매'나 '유료 서비스 업그레이드', '광고 보기/클릭' 등이 있다. 이 단계에서는 우리가 확보한 사용자들을 실제 매출까지 전환시킬 수 있는지, 매출까지 전환되는 사용자들은 어떤 행동적 특성이 있는지를 이해하는 것이 중요하다.

사용자를 획득하고, 최초 경험하고, 계속 이용하고, 그 과정에서 만족하면 다른 사람에게 추천도 하고, 실제 회사 매출에 기여할 수 있는 행동(직접 구매, 광고 클릭 등)하는 것이 일반적인 고객행동(Customer Behavior)으로 이해할 수 있다.

 

AARRR 프레임워크를 우리 제품/서비스에 적용하기 위해서는 단순히 AARRR 각 항목별 전환에 대한 데이터를 기록하고 분석하는 것으로 시작하는 것이 아니라 우리 제품/서비스에 대한 이상적인(혹은 대표적인, 빈번한) 고객 행동 단계 혹은 고객 라이프사이클을 단계별로 정의하는 것으로 시작한다.

 

이렇게 우리 제품/서비스에 맞는 고객 행동을 단계별로 정의했으면, 각 단계별 측정하고자 하는 지표를 정의해야 한다. McClure는 지표의 종류에는 크게 4가지가 있는데, AARRR 프레임워크에서는 이 중 정량지표와 상대지표를 활용해야 한다고 강조한다.

 

<지표의 종류>

1) 정성지표(Qualitative Metrics) : 정량적인 단위로 표현할 수 없는 데이터 전체. 주로 소규모 이용자를 대상으로 그들의 문제점이나 최적의 솔루션을 확인하는데 활용 (도구 예 : 인터뷰 기법, 에스노그라피 기법 등)

2) 정량지표(Quantitative Metrics) : 다수를 대상으로 특정 행동을 하는 비율/숫자, 혹은 다음 단계로 넘어가는 전환 비율/숫자 등의 정량적 데이터. 절대량이 클수록 우수하다고 판단가능 (도구 예 : 트래픽 분석 / 사용자 참여도 분석 / 고객 행동 분석 솔루션 일체 등)

3) 상대지표(Comparative Metrics) : 둘 이상의 비교군 간 차이를 나타내는 숫자/비율 등의 정량적 데이터. 단순히 절대량의 크기로 판단하기에는 무리 (도구 예 : A/B 테스트, 다변량분석 등)

4) 경쟁지표(Competitive Metrics) : 동일한 기준에 대한 경쟁사와 우리와 비교할 수 있는 숫자/비율 등의 정량적 데이터 (도구 예 : 경쟁자 모니터링 & 추적)

 

AARRR에서 핵심은 우선 우리 제품 및 서비스로 유입되는 고객이 많아야 한다는 점이다. 이를 위해서는 가장 최적화된 고객 획득 채널을 이해하고 이에 집중해야 하는데 이때 효과적인 채널(+캠페인, 소재)을 판단하는 기준으로 아래 3가지를 제시하고 있다.

1) Best Performing(%) : 퍼포먼스가 잘 나오고 있는가? 목표 행동으로 연결되는 비율이 높을수록 퍼포먼스가 잘 나온다고 해석할 수 있다.

2) Largest Volume(#) : 절대량이 크고 있는가? 참여하는 대상의 숫자가 크다면 성공적이라 평가할 수 있다.

3) Lowest Cost($) : 비용이 적게 들어가는가? 같은 결과를 가져오지만 소요되는 비용이 훨씬 적다는 그 방법이 더 성공적이라 평가할 수 있다.

 

위의 효과적인 채널 기준에 비추어 측정할 수 있는 항목들은 아래와 같다.

 - 고객세그먼트(나이, 성별, 직업, 지역 등)
 - 채널 소스 (소셜네트워크, 검색엔진, 자연유입, PR 등)
 - 캠페인 테마 혹은 키워드 
 - 랜딩페이지 및 행동유도(CTA)
 - 문구 및 그래픽이미지 등

 

종합하면, AARRR 프레임워크를 활용하기 위해서는 AARRR 각 단계별 우리 제품/서비스에 맞는 고객 행동을 일종의 퍼널 형태로 정의한다. 퍼널 상에 고객 행동 단계에서 다음 단계로 넘어가는 데 있어서 측정하고자 하는 대상과 지표를 정의하고, 각 단계별 이상적인 전환기준을 설정한다. 그리고 실제 고객 퍼널 내 데이터를 수집하고 모니터링하면서 개선이 시급한 부분을 발견하고 개선을 A/B테스트 등 도구를 통해 빠르게 실시/수정/보완함으로써 우리 제품/서비스의 완성도를 계속 높여나가는 목적으로 활용해야 한다는 것을 의미한다.

 

 

3. 프레임워크 활용 예시

AARRR 프레임워크의 활용 예시는 McClure가 가상의 웹사이트 기반 서비스를 가정하고 이를 기반으로 설명한 예시를 그대로 소개하고자 한다.

 

웹사이트를 기반으로 콘텐츠 구독 서비스라고 가정해보자.

 

이 서비스의 고객 라이프스타일은 아래와 같이 정의할 수 있다.

 

1) Acquisition (사용자 획득)

 - 사이트 방문

 - 사이트 방문 후 둘러보기 (곧바로 나가지 않고 2페이지 이상 보거나, 최소 10초 이상 머물거나 혹은 2번 이상 클릭)

 

2) Activation (사용자 활성화)

 - 만족스러운 첫 번째 방문 (만족스럽다는 기준을 페이지뷰 또는 클릭 숫자 혹은 머문 시간 등으로 각자 정의)

 - 이메일/블로그/RSS/위젯 등에 가입

 - 회원 가입

 

3) Retention (사용자 유지)

 - 이메일 오픈 또는 RSS 보기

 - 재방문 (최초 30일 내 3번 이상 방문 기준)

 

4) Referral (추천)

 - 우리 사이트를 새로 방문한 이용자 1명 이상 추천

 - 우리 사이트를 제대도 이용한 이용자(예 : 이메일 구독 또는 회원 가입 등) 1명 이상 추천

 

5) Revenue (매출)

 - 최소한의 매출액을 발생시킨 이용자

 - 손익분기점(BEP)이상 매출액을 발생시킨 이용자 

 

 

AARRR 프레임워크 활용 예시 (Source : https://500hats.typepad.com/500blogs/2007/06/internet-market.html)

 

 

위 표는 앞서 정의한 단계별 고객 주요 행동이며, 최초 사이트를 방문한 사용자를 100%라고 봤을 때 각 행동으로 전환하는 비율과 그 가치도 포함한다. 표에 대해 명확한 설명이 없어서 추론해보자면 편의상 전환율의 기준 최초 방문자 기준으로 정의하겠다.

 

그럼 최초 방문자를 100명 중에 실제 Revenue 단계에서 BEP를 달성할만한 매출을 발생시키는 사용자는 1명 꼴이라고 분석할 수 있다. 이렇게 고객 행동별 전환율까지 모니터링할 수 있게 되면, 매출에 대한 가정을 보다 합리적으로 할 수 있게 된다. 100명 중 1명 꼴로 BEP 달성에 준하는 매출을 올린다고 하면 10,000명의 방문자를 만들면 100명의 매출 사용자를, 100,000명의 방문자를 만들면 1,000명의 매출 사용자를 도출할 수 있다는 결론이 나온다.

 

그럼 우리가 매출을 극대화하고 싶으면 최초 방문하는 사람을 늘리거나 혹은 방문부터 매출까지의 여정에서 유독 전환율이 낮은(비효율적인) 단계에 대한 개선 노력을 통해 방문자 한 사람당 기대 수익을 올릴 수 있다.

 

이렇게 AARRR 프레임워크는 단순히 AARRR 각 단계별 전환율을 나타내는 것으로 끝내는 것이 아니라 AARRR 각 단계별 우리 제품/서비스에 맞는 고객 행동을 정의해보고, 각 단계별 전환율을 분석하여 어떤 단계를 먼저 개선해야 할지 우선순위를 정해 개선함으로써 궁극적으로 '우리 제품/서비스를 어떻게 하면 효율적으로 분석하고 개선할 수 있을까?' 질문에 답을 구하는 도구로 활용할 수 있다.

 

4. 프레임워크에 대한 의견

국내에서는 '그로스해킹'이라는 용어가 유행하면서 같이 부각됐다가 지금은 관심이 시들해지고 그 유용성에 대해 회의감도 늘어가고 있다. 

 

2017년에는 AARRR은 나온 지 10년이 됐는데, 모바일앱 생태계 상황이 10년 전과 대비했을 때 너무 달라졌기 때문에 모바일앱 비즈니스를 하는 스타트업은 AARRR 프레임워크가 아닌 RARRA 프레임워크가 더 적합하다는 주장도 나오고 있다.

 

https://phiture.com/mobilegrowthstack/why-focusing-on-acquistion-will-kill-your-mobile-startup-e8b5fbd81724/

Why Focusing Too Much on Acquisition Will Kill Your Mobile Startup - Phiture - Mobile Growth Consultancy

주장의 요지는 과거에는 모바일 앱이 별로 없었기 때문에 새롭게 앱을 설치하는데 소요되는 노력이나 비용이 현저히 낮지만, 지금은 그렇지 않기 때문에 무턱대고 Acquisition에 집중하다 보면 자리 잡기 전에 자원이 먼저 소진돼서 결국 망하게 된다는 내용으로 자세한 내용은 위의 링크에 가서 보시면 되겠다.

 

본 포스팅을 쓰는 필자는 AARRR 프레임워크가 우리에게 주는 의의는 아래와 같다고 생각한다.

 

1) 우리 제품/서비스를 처음 접한 사용자의 행동을 구체화하는데 도움을 준다.

막상 우리 고객의 행동을 시간의 흐름대로 정의하고자 해도 어디에서 어떻게부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많다. 이때 AARRR 도구를 활용한다면 획득-활성화-유지-추천-매출의 순으로 각 카테고리별 우리 고객의 실제 가능한 행동을 정리할 수 있다.

 

2) 측정 대상과 기준을 선정하는데 도움을 준다.

각 단계별 주요 행동을 정의했으면, 해당 행동의 측정 기준이라 효과적으로 전환했다고 판단할 수 있는 전환기준을 선정하는데 있어서 AARRR 프레임워크는 도움이 된다. 예를 들어 활성화 단계에서 해당 사용자를 활성사용자로 정의하기 위한 기준을 단순히 '방문 2회', '페이지뷰 2회' 등 단편적으로 설정할 수 있지만, 우리 제품/서비스의 목적, 사용주기, 가격, 빈도 등을 고려해서 '활성화 기준'을 설정할 수도 있다.

그리고 측정하는 지표 또한 비율, 양 혹은 비용 등을 기준으로 측정하도록 생각의 범위를 좁혀주는 것만으로도 의의가 있다고 본다.

 

3) 수익 타당성의 기초가 되는 요소에 대한 고민을 하게 한다.

AARRR 프레임워크의 마지막 단계는 매출단계이다. 매출단계를 고민하면 고객에게 수익을 창출할 수 있는 수익원과 고객 한 사람당 얼마의 매출을 올릴 수 있는지 대략적으로 가늠할 수 있게 된다. 그리고 획득부터 매출단계까지의 대략적인 전환율만 좀 고민해보면 한 사람의 매출고객을 창출하기까지에 필요한 획득 고객수가 계산된다. 그러고 나면 일정 숫자의 고객획득에 소요되는 비용을 생각해볼 수 있는데, 여기까지 생각이 닿으면 결국 매출고객 한 사람을 획득하기까지 소요되는 비용과 노력에 대해 계산을 할 수 있다. 물론 실제는 다를 수 있겠지만, 이런 계산을 사전에 하고 안 하고는 사업에 임하는 마음가짐에 큰 차이를 줄 수 있다. 사용자를 매출고객으로 전환하는데 결코 쉽지 않고, 생각보다 많은 비용이 들어갈 수 있다는 것을 안다면 보다 치밀한 계획과 실행을 하게 만든다.

사실 시작 전에 정말 돈이 안 될 것 같다고 느껴져서 포기한다면, 그건 그대로 기회비용을 세이브하는 효과를 준다고 생각한다.

 

맹목적으로 AARRR 단계를 나누고 무작정 구글애널리틱스를 연동해서 측정하면 별 소득이 없겠지만, 비즈니스 프로세스를 구체화하는 도구로써 AARRR 프레임워크를 고려하고 활용한다면 Product의 형태와 상관없이 효용성이 있는 프레임워크라고 생각한다.

 

5. 그 밖의 참조자료

- Startup Metrics for Pirates : www.slideshare.net/dmc500hats/startup-metrics-for-pirates-long-version

- Product Marketing for Pirates: AARRR! : https://500hats.typepad.com/500blogs/2007/06/internet-market.html

- An Introduction to the AARRR Framework : medium.com/@ginoarendsz/an-introduction-to-the-aarrr-framework-b8570d6ae0d2

- Why Focusing Too Much on Acquisition Will Kill Your Mobile Startup : phiture.com/mobilegrowthstack/why-focusing-on-acquistion-will-kill-your-mobile-startup-e8b5fbd81724/

- AARRR vs. RARRA: Which is Better? : clevertap.com/blog/aarrr-metrics-vs-rarra-framework/

 

 

- 끝 -

린스프린트 김정수 대표 / jskim@leansprint.kr