[위클리 페이퍼 #6] AARRR, 코호트 분석, RFM 분석

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

 

💡 AARRR 프레임워크?

사용자의 서비스 이용 흐름을 기반으로 5단계로 구분하고, 
각 카테고리에서 핵심이 되는 지표 발굴 및 측정/개선하는 지표 관리 방법론

 

① Acquisition (취득)

• 사용자가 우리 서비스(앱, 웹사이트 등)에 처음 도달하는 단계
• 어느 채널에서 얼마나 많은 사용자가 유입되고 있는지 파악
• 주요 지표: DAU, MAU, 신규 사용자 등

② Activation (활성화)

• 사용자가 제품이나 서비스를 사용해보고 가치를 느끼는 단계
• 사용자가 서비스를 처음 접하고 얼마나 긍정적인 경험을 하고 이 경험이 액션으로 이어지는지 파악, 이 단계에서의 핵심은 Funnel 분석
• 예) 얼마나 오래 머물렀고, 어떤 페이지를 특히 오래 살펴봤고, 다음 액션으로 이어졌는지
• 주요 지표: 이탈률, 종료율, 페이지뷰, 체류시간 등

③ Retention (유지/재방문)

• 사용자가 지속적으로 서비스에 방문하는 단계
• 활성화된 사용자가 얼마나 유지되고, 재방문, 재사용했는지 파악
• 주요 지표: 1일/7일/30일 리텐션율, 재구매율, 재방문 사용자 비율 등

④ Revenue (수익 창출)

• 사용자가 서비스에서 직접적으로 가치를 지불하는 단계
• 매출 등 최종 전환 목표 달성했는지 파악
• 주요 지표: 전환율, LTV(고객 생애 가치), CAC(고객 획득 비용) 등

⑤ Referral (추천)

• 사용자가 다른 사람들에게 서비스를 추천하는 단계
• 기존의 소비자가 다른 사람에게 해당 서비스를 추천하는지 분석
• 주요 지표: SNS 상 언급/공유/추천 수, 추천 전환율, 바이럴 계수(K-Factor) 등

 

Retention 리텐션

• 사용자가 서비스의 핵심 가치를 꾸준히 경험하게 하고, 그 수준을 측정할 수 있는 지표를 정의하고 관리하는 것
• AARRR의 다섯가지 지표 중, 가장 먼저 개선해야 하는 단계
• 리텐션 측정법
  • 클래식 리텐션(Day-N Retention)
    • Day N에 서비스를 사용한 사람 / Day 0 처음 서비스를 사용한 사람
    • Daily use가 중요한 서비스에서만 유효한 지표
    • 예) SNS 서비스
  • 범위 리텐션(Range Retention)
    • Range N에 서비스를 사용한 사람 / Range 0에 처음 서비스를 사용한 사람
    • 클래식 리텐션에 비해 특정일 노이즈에서 자유로움
    • 비교적 Daily use가 덜 중요한 서비스에 적절한 지표
    • 예) 배달, 쇼핑몰 서비스 등
  • 롤링 리텐션(Rolling Retention) = 언바운드 리텐션
    • 사용 주기가 긴 서비스에 적절한 지표
    • 예) 여행 서비스, 부동산(이사) 서비스 등

Funnel Analysis 퍼널 분석(Funnel = 깔때기)

• 고객이 서비스 내에서 특정 목표(예: 구매, 회원가입)까지 도달하는 과정에서 어디에서 이탈하는지를 분석하는 방법( = 이탈률이 높은 시점을 분석하는 것)
• 각 단계를 통과할 때마다 유저 수가 줄어드는데 점점 좁아지는 형태의 깔때기 모양이라 퍼널 분석이라 칭함
• 각 단계를 넘어가는 것 = 전환, 그 비율 = 전환율
• 특정 단계에서 이탈률이 높은 지점을 찾아 AARRR 프레임워크에서 보완

 

2. 코호트와 세그먼트의 차이점은 무엇인가요?

① 코호트

• 비슷한 시점이나 특정 경험을 공유하는 그룹
• 시간의 흐름에 따라 사람들의 변화가 어떻게 되는 지를 보기 위한 목적일 때 사용
• 예) 특정 월에 회원가입한 사용자, 특정 주에 첫 결제한 사용자

⇒ 과거 같은 시점에 비슷한 행동을 한 사람들의 이후 변화를 분석

 

② 세그먼트

• 특정 속성이나 행동 패턴을 공유하는 그룹
• 예) 30~40대 여성 고객, 최근 일주일 동안 서비스에 3번 이상 방문한 사용자

⇒ 지금 비슷한 특성을 가진 사람들을 묶어서 분석

 

③ 차이점

구분	코호트(Cohort)	세그먼트(Segment)
기준	특정 시점 또는 이벤트를 공유	특정 속성이나 행동 패턴 공유
시간의 영향	시간이 지나도 그룹 구성원 변함 x	시간이 지나면서 그룹 구성원 변화 가능
분석 목적	고객 유지율, 장기적 행동 변화 추적	특정 시점에서의 고객 특성 분석

 

 

3. RFM분석(Recency, Frequency, Monetary value)란 무엇이며, 이를 통해 고객을 어떻게 세분화할 수 있는지 설명해주세요. 각 요소의 중요성을 설명해 주세요.

💡 RMF분석?

고객의 구매 행동을 분석하여 고객 세분화하는 방법

 

• Recency : 얼마나 최근에 구매했는가
  • 중요성 : 최근에 구매한 고객일수록 다시 구매할 확률 증가
  • 최근에 구매한 고객에게 프로모션 or 새 상품 소개 → 더 높은 반응 얻을 가능성 있음
• Frequency : 얼마나 자주 구매했는가
  • 중요성 : 자주 구매하는 고객일수록 충성도 증가, 장기적으로 안정적인 매출 가능성
  • 충성 고객에게는 특별 혜택이나 로열티 프로그램 제공 가능
• Monetary : 얼마나 많은 금액 지출했는가
  • 중요성 : 높은 지출 고객이 매출에 영향 증가
  • 많은 금액 지출한 고객 타겟으로 고급 상품 or VIP 프로그램 통한 추가 매출 창출

고객 세분화 방법

• 예시)

R F M 모두 높은 경우	- 핵심 고객 - 자주 구매, 최근 구매 고객 → 특별 혜택이나 감사 메시지로 관계 강화
R 낮고, F M 높은 경우	- 떠나간 고객(과거에 많이구매, 최근에 구매 X) - 재활성화를 위한 마케팅 or 할인혜택 등 필요
R 높고, F M 낮은 경우	- 잠재 고객(최근에 구매, 빈번하지 않거나 금액 적음) - 리텐션 전략 → 자주 구매 유도
R F M 모두 낮은 경우	- 비활성 고객 - 마케팅 캠페인 or 특별한 유인책 → 재활성화 노력 필요

 

 

실무에서 RFM 적용 시 고려할 점

• 비즈니스의 성격에 따라, 상황에 따라 알맞은 기준 세우기
  • Recency, Frequency, Monetary를 각각 몇 단계로 나눌 것인지
  • Frequency, Monetary를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인지 등