[#8] 스프린트 DA 트랙 10주차 위클리 페이퍼(AARRR 프레임워크, Funnel 분석, 코호트, 세그먼트, RFM 분석)

위클리 페이퍼는 현재 훈련받고 있는 코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙에서 매주마다 훈련생 스스로 프로그래밍 언어, 데이터분석, 통계, 머신러닝 등 특정 주제에 대하여 심화 학습을 할 수 있도록 제출하는 과제입니다.

(매주 2~3가지 주제를 스스로 알아보고 학습하여 관련된 내용을 정리하여 후에 취업 활동 간에 경험할 수 있는 기술 면접을 대비함)

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9주차에 이어 이번 10주차 위클리 페이퍼의 내용을 소개하겠습니다.

 

이번 8번째 위클리 페이퍼 주제는

1. AARRR 프레임워크(취득, 활성화, 유지, 수익 창출, 추천)와 리텐션 개념을 설명해 주세요. Funnel 분석과의 연관성을 설명해 주세요.

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2. 코호트와 세그먼트의 차이점은 무엇인가요?

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3. RFM 분석(Recency, Frequency, Monetary value)이란 무엇이며, 이를 통해 고객을 어떻게 세분화할 수 있는지 설명해 주세요. 각 요소의 중요성을 설명해 주세요.

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1. AARRR 프레임워크(취득, 활성화, 유지, 수익 창출, 추천)와 리텐션 개념을 설명해 주세요. Funnel 분석과의 연관성을 설명해 주세요.

이번 10주차 위클리 페이퍼의 첫 질문에 대해서는 AARRR 프레임워크, 리텐션과 Funnel 분석의 개념 설명을 우선적으로 하면서 주제에 대한 설명을 이어가도록 하겠습니다.

 

첫번째로, AARRR 프레임워크와 리텐션에 대한 설명부터 다뤄 보겠습니다.

AARRR 프레임워크란?

AARRR은 Acquisition(취득), Activation(활성화), Retention(유지), Revenue(수익 창출), Referral(추천)의 다섯 단계로 구성된 스타트업 성과 분석 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 스타트업 투자자 데이브 맥클루어가 처음 제시한 개념으로, 주로 사용자 여정을 이해하고 최적화하기 위해 사용됩니다. 데이브 맥클루어는 스타트업 액셀러레이터 프로그램인 500 Startups의 창립자로, 스타트업들이 초기 단계에서 성장과 성과를 측정하고 개선하는 데 도움을 주기 위해 이 프레임워크를 개발했습니다.

AARRR 프레임워크의 목적

• 사용자 유입 파악: 제품이나 서비스에 처음 유입된 사용자를 추적합니다.
• 초기 경험 최적화: 사용자가 첫 경험에서 만족을 느낄 수 있도록 합니다.
• 장기적 유지율 개선: 사용자가 제품을 지속적으로 사용하도록 유도합니다.
• 수익 창출 극대화: 사용자가 제품을 통해 기업에 수익을 창출하게 합니다.
• 추천을 통한 성장: 기존 사용자가 다른 사람에게 제품을 추천하여 자연스러운 성장을 유도합니다.

AARRR 프레임워크의 주요 단계

AARRR는 스타트업이나 디지털 제품의 성과를 분석하고 개선하는 데 사용되는 중요한 프레임워크입니다. AARRR은 다음과 같은 다섯 가지 핵심 지표로 구성되고 있습니다.

1. Acquisition (취득): 사용자가 제품이나 서비스에 처음 접근하는 단계입니다.
   여기에는 웹사이트 방문, 앱 다운로드, 이메일 구독 등이 포함됩니다. 이 단계에서는 어떤 채널이나 방법을 통해 사용자를 유입시키는지가 중요합니다.
2. Activation (활성화): 사용자가 처음으로 가치 있는 경험을 하는 단계입니다.
   예를 들어, 앱을 처음으로 사용하고, 첫 번째 상품을 구매하거나, 회원 가입을 완료하는 것이 여기에 해당됩니다. 사용자가 서비스를 계속 이용할지 여부를 결정하는 중요한 순간입니다.
3. Retention (유지): 사용자가 반복적으로 제품이나 서비스를 이용하는 단계입니다.
   이 단계에서는 사용자가 얼마만큼 자주, 그리고 오래 서비스를 사용하는지가 중요한 지표가 됩니다. 리텐션은 서비스의 장기적인 성공 여부를 결정짓는 중요한 요소입니다.
4. Revenue (수익 창출): 사용자가 제품이나 서비스를 통해 기업에 수익을 창출하는 단계입니다.
   여기에는 직접적인 판매, 구독료, 광고 수익 등이 포함됩니다.
5. Referral (추천): 기존 사용자가 다른 사람에게 제품이나 서비스를 추천하는 단계입니다.
   이 단계에서는 입소문 마케팅이나 사용자 추천 프로그램이 중요한 역할을 합니다.

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리텐션이란?

리텐션(Retention)은 사용자가 제품이나 서비스를 지속적으로 사용하는 비율을 의미합니다.
주로 디지털 제품, 앱, 웹사이트 등에서 사용자의 재방문율이나 재사용률을 측정하는 데 사용됩니다.
리텐션율은 사용자 만족도와 서비스의 장기적 성공 가능성을 평가하는 중요한 지표로 간주됩니다.

 

리텐션의 목적

• 사용자 충성도 측정: 리텐션은 사용자가 제품에 얼마나 만족하고 있는지를 보여줍니다. 높은 리텐션율은 사용자가 제품을 반복적으로 사용할 가능성이 높다는 것을 의미합니다.
• 성장 비용 절감: 기존 사용자를 유지하는 것이 새로운 사용자를 획득하는 것보다 비용이 적게 듭니다. 높은 리텐션율은 마케팅 비용을 절감하고 수익성을 개선하는 데 기여합니다.
• 장기적 수익성 확보: 꾸준한 사용자 유지가 이루어질 경우, 장기적인 매출 성장과 비즈니스 성공에 중요한 역할을 합니다.

 

리텐션을 측정하는 방법

리텐션을 측정하는 방법은 여러 가지가 있지만, 기본적인 방법은 다음과 같습니다:

• 리텐션율: 일정 기간 동안 처음 제품을 사용한 사용자 중에서, 그 기간 이후에도 제품을 계속 사용하는 사용자의 비율을 측정합니다. 예를 들어, "1일차 리텐션"은 첫날 앱을 설치한 사용자 중에서 다음 날에도 앱을 사용한 비율을 의미합니다.
• 코호트 분석: 사용자를 그룹으로 나누어(예: 가입한 달에 따라) 각 그룹의 리텐션을 비교합니다. 이를 통해 어느 시점에 가입한 사용자가 더 오랫동안 제품을 사용하는지, 아니면 언제부터 이탈이 증가하는지를 파악할 수 있습니다.

 

리텐션을 개선하는 방법

• 초기 사용자 경험 최적화: 첫 경험이 사용자에게 긍정적일수록 리텐션율이 높아집니다. 사용자의 첫 사용을 간소화하고, 가치 있는 기능을 빠르게 경험하게 하는 것이 중요합니다.
• 개인화된 콘텐츠 제공: 사용자에게 맞춤형 콘텐츠나 추천 기능을 제공하여, 개인적인 관심사에 맞는 경험을 제공합니다.
• 지속적인 가치 제공: 업데이트, 새로운 기능 추가, 특별 혜택 등을 통해 사용자가 서비스를 계속 사용할 이유를 제공합니다.
• 커뮤니케이션: 이메일, 푸시 알림 등을 통해 사용자가 이탈하지 않도록 정기적으로 소통하고, 리마인더를 제공하는 것이 효과적입니다.

 

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지금부터 AARRR 프레임워크, 리텐션에 대한 설명에서 더 나아가 Funnel 분석에 대한 설명과 첫번째 주제의 마지막인 AARRR 프레임워크와 Funnel 분석의 연관성에 대해 설명을 통해 첫번째 주제를 마무리하도록 하겠습니다.

Funnel 분석이란?

Funnel 분석은 사용자가 구매와 회원가입과 같은 특정 목표를 달성하기까지 거치는 여러 단계를 분석하는 방법입니다.
'펀넬(Funnel)'이라는 이름은 깔때기 모양을 본뜬 것으로, 사용자 수가 각 단계에서 점점 줄어드는 모습을 시각적으로 표현합니다.
이 분석은 마케팅, 판매, 사용자 경험 최적화에서 널리 사용됩니다.

 

Funnel 분석의 목적

• 사용자 이탈 지점 파악: 각 단계에서 얼마나 많은 사용자가 이탈하는지를 파악하여, 어디서 문제가 발생하는지를 확인할 수 있습니다.
• 전환율 최적화: 특정 단계에서 이탈률을 줄이고 더 많은 사용자가 최종 목표를 달성하도록 도와 전환율을 높입니다.
• 효과적인 전략 수립: 어떤 마케팅 채널이나 캠페인이 가장 효과적인지, 또는 어떤 단계에서 사용자의 관심을 끌지 못하는지를 분석하여 전략을 개선할 수 있습니다

 

Funnel 분석의 중요성

펀넬 분석은 비즈니스나 제품이 고객과 상호작용하는 과정을 이해하고, 그 과정에서 발생하는 문제점을 파악하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 웹사이트에서 상품을 판매하는 경우, 사용자가 상품을 구매하기까지 여러 단계가 있습니다. 이때 각 단계에서 얼마나 많은 사용자가 이탈하는지, 그리고 왜 이탈하는지를 이해하면, 문제를 해결하고 전환율(Conversion Rate)을 높일 수 있습니다.

 

Funnel 분석 프로세스

펀넬 분석은 일반적으로 다음과 같은 주요 단계들로 구성됩니다. 비즈니스나 제품에 따라 단계는 다를 수 있지만, 기본적인 구조는 비슷합니다:

 

• 인식(Awareness): 사용자가 처음으로 제품이나 서비스에 대해 알게 되는 단계입니다.
  예: 광고, 소셜 미디어 노출.
• 관심(Interest): 사용자가 제품에 관심을 가지고 더 많은 정보를 찾는 단계입니다.
  예: 웹사이트 방문, 제품 설명 읽기.
• 고려(Consideration): 사용자가 구매를 고려하고 옵션을 비교하는 단계입니다.
  예: 장바구니 담기, 가격 비교.
• 전환(Conversion): 사용자가 실제로 구매를 완료하거나 목표 행동을 수행하는 단계입니다.
  예: 결제 완료, 가입 완료.
• 유지(Retention): 구매 후에도 사용자가 지속적으로 제품이나 서비스를 이용하는 단계입니다.
  예: 재구매, 구독 갱신.

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AARRR 프레임워크와 Funnel 분석의 연관성

AARRR 프레임워크는 일종의 펀넬(Funnel) 분석과 밀접하게 연관되어 있습니다. 펀넬 분석은 사용자가 서비스에 처음 접촉한 이후 최종 목표(예: 구매, 구독 등)를 달성하기까지의 과정을 단계별로 분석하는 기법입니다. 각 단계에서 사용자가 얼마나 이탈하는지를 파악하여 개선할 수 있는 부분을 찾아내는 것이 목적입니다.

공통점

• 두 방법 모두 사용자 여정(User Journey)을 기반으로 하며, 단계별 분석을 통해 이탈률 감소와 전환율 증가를 목표로 합니다.
• AARRR의 단계는 사실상 펀넬의 단계와 유사하게 작동합니다.
  예를 들어, AARRR의 취득(Acquisition) 단계는 펀넬의 인식(Awareness) 및 관심(Interest) 단계와 연결되며, 활성화(Activation)는 고려(Consideration) 및 전환(Conversion) 단계와 밀접한 관계가 있습니다.

차이점

• AARRR 프레임워크는 스타트업 성장에 중점을 두며, 고객 확보부터 추천까지 전체 생애 주기를 포괄적으로 다룹니다. 이와 달리 Funnel 분석은 특정 전환 목표(예: 구매, 가입)에 초점을 맞추며, 특정 경로에서의 사용자 행동을 분석하는 데 더 집중합니다.
• Funnel 분석은 일반적으로 하나의 목표에 대한 분석 도구로 사용되며, AARRR 프레임워크는 여러 목표를 종합적으로 관리하고 최적화하는 전략적 도구로 활용됩니다.

연관성

• Funnel 분석은 AARRR 프레임워크의 각 단계를 깊이 있게 분석하는 도구로 사용될 수 있습니다.
  예를 들어, AARRR의 활성화 단계에서 사용자가 첫 구매나 가입을 얼마나 완료했는지 분석할 때, Funnel 분석을 통해 각 단계의 이탈률을 파악하고 문제점을 개선할 수 있습니다.
• AARRR 프레임워크의 각 단계는 펀넬의 특정 부분과 연결되며, Funnel 분석은 이들 단계에서의 사용자 행동을 세밀하게 파악하고 최적화 전략을 도출하는 데 도움이 됩니다.

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2. 코호트와 세그먼트의 차이점은 무엇인가요?

이번 위클리 페이퍼의 두번째 질문에서는 코호트와 세그먼트의 개념을 각각 다룬 뒤에 코호트와 세그먼트의 차이점에 대해 설명하도록 하겠습니다.

코호트란?

코호트(Cohort)는 특정 시점이나 공통된 사건을 기준으로 형성된 사용자 그룹을 의미합니다.
예를 들어, 특정 월에 가입한 사용자들, 특정 캠페인을 통해 유입된 사용자들, 또는 동일한 구매 시점을 가진 사용자들을 코호트로 묶을 수 있습니다.
코호트 분석은 이 사용자 그룹이 시간에 따라 어떻게 행동이 변하는지를 추적하고 분석하는 데 중점을 둡니다.
예를 들어, 특정 월에 가입한 사용자의 월별 유지율을 분석하는 것이 코호트 분석의 대표적인 예입니다.

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세그먼트란?

세그먼트(Segment)는 특정 기준에 따라 사용자를 그룹으로 나누는 방법입니다.
이 기준은 인구 통계(예: 나이, 성별), 행동(예: 구매 빈도, 클릭 패턴), 관심사 또는 기타 속성에 기반할 수 있습니다.
세그먼트 분석은 주로 현재 시점에서 특정 사용자 그룹의 행동이나 특성을 이해하고, 그에 맞는 마케팅 전략이나 사용자 경험을 최적화하는 데 사용됩니다.
예를 들어, "20대 여성 중에서 최근 3개월 내에 한 번 이상 구매한 사용자"라는 세그먼트를 만들고, 이들에게 맞춤형 프로모션을 제공하는 것이 세그먼트 분석의 예입니다.

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코호트와 세그먼트의 차이점

• 시간적 요소: 코호트는 특정 시점 또는 사건에 기반하여 그룹을 형성하고, 시간이 지나면서 그 그룹의 행동 변화를 추적합니다.
  반면, 세그먼트는 시간과 무관하게 현재의 속성이나 행동을 기준으로 사용자를 그룹화합니다.
• 분석 목적: 코호트 분석은 주로 유지율, 이탈률 등 장기적인 사용자 행동 패턴을 이해하는 데 중점을 둡니다.
  이와 달리 세그먼트 분석은 현재의 사용자 특성에 따라 맞춤형 전략을 세우고, 즉각적인 마케팅 효과를 극대화하는 데 목적을 둡니다.
• 활용 분야: 코호트 분석은 제품 개선, 장기적인 사용자 경험 분석 등에 활용되며, 세그먼트 분석은 마케팅 캠페인, 고객 맞춤형 서비스 제공, 사용자 경험 최적화 등에 주로 사용됩니다.

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코호트와 세그먼트는 모두 사용자를 그룹화하여 분석하는 방법이지만, 코호트는 특정 시점이나 사건을 기준으로 형성된 그룹의 시간 경과에 따른 행동 변화를 분석하는 데 초점을 맞추고, 세그먼트는 현재 시점에서의 사용자 속성이나 행동에 따라 그룹을 나누어 맞춤형 전략을 세우는 것에 중점을 둡니다. 이 두 가지 방법은 서로 다른 분석 목적을 가지고 있지만, 함께 사용하면 사용자 행동을 깊이 이해하고 효과적인 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

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3. RFM 분석(Recency, Frequency, Monetary value)이란 무엇이며, 이를 통해 고객을 어떻게 세분화할 수 있는지 설명해 주세요. 각 요소의 중요성을 설명해 주세요.

RFM 분석이란?

RFM 분석은 고객 관계 관리(CRM)와 마케팅에서 사용되는 강력한 분석 도구로, 고객의 행동 패턴을 이해하고 고객 가치를 평가하는 데 주로 사용됩니다.
이 분석을 통해 기업은 고객을 세분화하고, 각 세그먼트에 적합한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

RFM 분석은 특히 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.

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RFM 분석의 요소

 

• Recency (최근성)
  • 최근성은 고객이 마지막으로 구매한 시점이 얼마나 최근인지를 나타냅니다. 최근에 구매한 고객은 앞으로도 구매할 가능성이 높기 때문에 매우 중요한 지표입니다. 예를 들어, 최근에 구매한 고객은 제품에 대한 관심이 여전히 높을 가능성이 크며, 그들에게 다시 마케팅을 할 때 더 높은 반응률을 기대할 수 있습니다.
  • 중요성: 고객의 관심이 사라지기 전에 적절한 시기에 재접촉할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 고객의 이탈을 방지하고, 재구매를 유도할 수 있습니다.
• Frequency (빈도)
  • 빈도는 특정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매했는지를 나타냅니다. 자주 구매하는 고객은 브랜드에 충성도가 높고, 꾸준한 수익을 창출하는 중요한 고객입니다. 이 지표는 고객의 충성도를 측정하는 데 매우 유용합니다.
  • 중요성: 고객의 구매 빈도를 분석하면, 어떤 고객이 장기적으로 회사에 기여할 가능성이 높은지를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 충성도가 높은 고객에게 특별 혜택이나 맞춤형 마케팅 전략을 제공할 수 있습니다.
• Monetary value (금액)
  • 금액은 고객이 특정 기간 동안 지출한 총 금액을 의미합니다. 금액이 큰 고객은 당연히 회사의 수익에 더 큰 기여를 하고 있으며, 이들 고객은 유지 및 관리가 매우 중요합니다.
  • 중요성: 고객이 얼마나 많은 금액을 지출했는지를 분석하면, 높은 가치를 지닌 고객을 식별할 수 있습니다. 이들은 프리미엄 서비스나 VIP 프로그램 대상이 될 수 있으며, 이들을 만족시키는 것이 회사의 이익에 직접적인 영향을 미칩니다.

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RFM 분석을 통한 고객 세분화

RFM 분석은 고객을 다양한 세그먼트로 나누고, 이들 세그먼트에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 사용할 수 있습니다. 

• 가장 가치 있는 고객 (Champions): 이들은 최근에, 자주, 그리고 많은 금액을 지출한 고객으로, 브랜드에 높은 충성도를 가진 핵심 고객입니다. 이들을 대상으로 VIP 프로그램이나 특별 이벤트 초대 등을 제공하여 고객 만족을 극대화할 수 있습니다.
• 충성도가 낮은 고객 (At Risk): 자주 구매했지만, 최근에는 구매가 뜸한 고객으로, 이탈할 위험이 높은 그룹입니다. 이들에게는 재참여 캠페인이나 특별 할인을 제공하여 다시 브랜드로 돌아오도록 유도할 수 있습니다.
• 가치가 낮은 신규 고객 (New Customers): 최근에 첫 구매를 했지만, 아직 구매 빈도나 금액이 낮은 고객입니다. 이들은 미래의 충성 고객이 될 잠재력을 가지고 있으므로, 이들에게 환영 메시지, 초기 할인, 브랜드 스토리 소개 등을 통해 브랜드 충성도를 높이는 전략이 필요합니다.
• 수익성이 낮은 고객 (Low Spenders): 구매 빈도와 금액이 낮은 고객입니다. 이들은 종종 높은 마케팅 비용을 들이기에는 비효율적일 수 있으므로, 비용을 최소화하면서 가벼운 리마인더나 일반적인 마케팅을 통해 간헐적인 구매를 유도하는 것이 좋습니다.

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RFM 분석의 확장 및 다른 분석 기법과의 통합

RFM 분석은 고객 세분화의 기본이 되는 분석 기법으로, 다른 분석 방법과 통합하여 더욱 정교한 고객 이해와 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV) 분석과 결합하면, 장기적으로 높은 가치를 제공할 가능성이 있는 고객을 식별할 수 있습니다.

또한, 예측 분석(Predictive Analytics)과 결합하여, 고객의 미래 행동을 예측하고, 이에 따른 맞춤형 전략을 세울 수 있습니다.

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RFM 분석은 고객의 행동을 기반으로 그들의 가치를 평가하고, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 도구입니다. Recency, Frequency, Monetary value 각 요소는 고객의 관심도, 충성도, 기여도를 측정하는 중요한 지표이며, 이를 통해 고객을 세분화함으로써 기업은 더욱 효율적이고 타겟팅된 마케팅을 실행할 수 있습니다.

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