분석기법연재#1-퍼널 분석(Funnel Analysis)

---

퍼널 분석(Funnel Analysis)이란?

• 고객이 유입되고 목적지에 이르기까지 주요 단계 수치화.
• 언제, 어디서, 어떻게 이탈하는지 파악
• 목적지로 도달율을 높이는게 궁극적인 목표

퍼널 분석(Funnel Analysis)는 특정 제품이나 서비스의 사용자가 유입되어 목적지(예 : 제품 구매)에 도달하는 과정에 사용자 경험 프로세스를 단계별로 수치화하고 분석하는 기법이다. 

<OTT 서비스 예시>

신규회원 가입자 (100%) > 1개월 무료 구독자 (50%) > 유료 구독자 (10%)

 

퍼널 분석은 고객들이 제품이나 서비스에 설계되어 있는 사용자 경험 프로세스에 따라 잘 도착하고 있는지 확인해보기 위해 최초 유입부터 최종 목적지까지 단계를 나누어서 살펴보는 분석 기법입니다. 얼마나 많은 사람들이 최종 단계까지 도착하는지, 또 어디에서 많이 이탈하는지 확인할 수 있습니다. 각 단계를 통과할 때마다 유저 수가 줄어들게 되는데 그림으로 그려보면 아래 그림처럼 점점 좁아지는 형태의 깔대기(Funnel) 모양이라 퍼널 분석이라고 말합니다. 각각의 단계를 넘어가는 것을 전환(Conversion)이라고 부르고 그 비율은 전환율(Conversion rate)이 됩니다

출처: https://clevertap.com/blog/funnel-analysis/

 

깔때기 입구에서 아래로 내려갈수록 사용자가 진입하여 제품을 이용하는 시간이 늘어난다고 볼 수 있는데 시간이 늘수록 이탈하는 사용자들은 많아집니다. 여기서 사용자들이 나가는 시점은 동일하지 않고 일정 부분에 몰려있을 수도 있는데 이러한 부분이 어디인지 집중적으로 관찰한다면 왜 사용자들이 거기서 나가는지에 대한 단서를 찾을 수 있습니다.

위에서 언급한 것과 같이 사용자들이 나가는 행위, 이탈하는 비율을 이탈률이라 하고 이 이탈률이 높은 시점을 찾고 분석하는 것을 퍼널 분석이라고 합니다.

AARRR이란?

AARRR은 시장 진입 단계에 맞는 특정 지표를 기준으로 우리 서비스의 상태를 가늠할 수 있는 효율적인 기준이 됩니다. 수 많은 데이터 중 현 시점에서 가장 핵심적인 지표에 집중할 수 있게 함으로써, 분석할 리소스가 충분하지 않은 스타트업에게 매력적인 프레임워크라고 할 수 있습니다.

출처:&nbsp;&nbsp; https://apticconsulting.com/blog/aarrr-framework-to-improve-your-business/

 

AARRR 단계별 핵심 지표

Acquisition

어떻게 우리 서비스를 접하고 있는가 > DAU, MAU, 신규 사용자 등

사용자를 획득하는 단계로 서비스 안정화를 거친 후 시장 진입을 위해 공격적인 마케팅을 할 때 집중하는 지표입니다. 여러 채널을 통해 얼마나 많은 사용자가 유입되고 있는지, 신규 사용자는 얼마나 유입됐는지 등을 파악합니다. 적은 비용으로 높은 효과를 일으키는 채널이 좋은 채널이라 할 수 있습니다.

Activation

사용자가 처음 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가 > 이탈률(bounce rate), 종료율(exit rate), PV, 체류시간, 가입 등

사용자가 서비스를 이용하기 전에 이탈하는 비율은 얼마나 되는지, 서비스 이용을 시작했다면 이후의 engagement는 어떻게 되는지 등을 파악합니다. 이탈률은 첫 페이지에서 서비스를 종료한 비율로, 부정적 사용자 경험을 나타내는 지표입니다.

Retention

이후의 서비스 재사용률 또는 재방문율은 어떻게 되는가 > retention rate

사업 초기 단계에서 가장 중요한 지표 중 하나가 바로 Retention입니다. Retention Rate은 서비스의 만족도를 가장 잘 대변하는 지표로, 서비스 만족도가 높다면 꾸준한 사용으로 높은 재사용률을 나타낼 것입니다. 반대로 재방문율이 낮으면 해당 서비스는 오랫동안 유지하기 힘듭니다. 이럴 경우 낮은 Retention을 끌어올리기 위한 푸시, 메일링, 리뉴얼 등의 다양한 노력이 필요합니다.

Referral

사용자가 자발적 바이럴, 공유를 일으키고 있는가 > SNS 언급/공유/추천 수, 추천 가입률 등

최근 신규 앱을 받아 설치한 경험이 있으신가요? 설치하는 데 영향을 끼친 것은 무엇이었나요? 아마 지인의 추천을 통해 설치하는 경우가 다수일 것입니다. 이미 사용자 디바이스에 설치된 앱은 포화상태이기 때문에, 지인의 추천이 아니면 새로운 앱을 설치할 이유도, 목적도 쉽게 제시하지 못하는 상황입니다. 그렇기 때문에 서비스가 안정화되고 성장하는 단계에서 중요한 데이터가 바로 Referral입니다. 우리 서비스가 어디에 얼마나 공유되고 있으며, 그 채널로 인해 얼만큼의 사용자를 다시 확보하는지 등을 살펴봐야 합니다. 결국 Referral 단계는 Acquisition과 맞물려 선순환을 만들게 됩니다.

Revenue

최종 목적(매출)으로 연결되고 있는가 > 전환율, 고객생애가치(CLTV), ROAS, ROI

서비스를 유지하기 위해서는 분명한 수익모델이 있어야 합니다. 이를 판단하는 지표는 서비스마다 다르겠지만, 서비스를 이용하는 사용자의 Conversion Rate를 높이는 것이 목표인 것은 동일할 것입니다.

 

<참고자료>

스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석

Adobe Blog - 떠난 고객도 다시 보자 – 퍼널 분석

---