Data Driven Marketing/Growth Marketing (Growth Hacking)

LV.2 Cohort / LTV / Lifecycle 분석을 활용한 제품분석 & 유저 분석 심화

maron2ee 2024. 10. 30. 18:40

1. 퍼널 단계에서의 전환율 분석

  • 전환 일 수: 특정 퍼널 단계로 전환하는 데 걸리는 시간을 분석하여 전환율을 최적화할 수 있는 지점을 식별
  • 전환율 계산: 퍼널 단계의 평균 전환일을 고려하여 효율적인 마케팅 메시지를 설계하고, 전환율을 높이기 위한 개선 방안을 수립

 

2. 리텐션 (Retention) 지표와 모델

  • 재구매율
    • 정의: 고객이 동일한 제품이나 서비스를 다시 구매하는 비율로, 고객의 충성도와 만족도를 측정하는 데 중요한 지표
    • 목적: 고객 만족도 및 매출 증대, 제품 품질과 서비스 개선을 목적으로 재구매율을 활용
    • 재구매율 공식:
      • 재구매 고객수/(첫구매 고객수+재구매 고객수)×100%
      • 추가 방법: M+1 구매 고객수 / M+0 구매 고객수로 각 기간의 재구매율 비교, 분석 가능
  • 재구매 주기 계산:
    • (최종 구매 일자−첫 구매 일자)/(구매 횟수−1)
    • 의미: 고객의 첫 구매부터 마지막 구매까지의 평균 주기를 구하여 재구매 빈도를 평가
  • 리텐션 모델:
    • 재사용 기간: 고객이 서비스를 재방문하거나 재사용하는 빈도를 기반으로 리텐션을 측정
    • 중요 지표: Daily Retention(일별 유지율)과 N-week Retention(N주차 유지율) 등으로 측정되며, 서비스 성격에 따라 일간 또는 주간으로 설정
  • 재구매 주기 분석:
    • 평균과 중앙값: 고객의 재구매 주기는 평균보다는 중앙값으로 측정하여 극단값의 영향을 줄임
    • 파레토 법칙 80%: 전체 고객의 80%가 사용하는 재구매 주기를 확인하여 주기를 최적화

 

3. Retention 측정 기준 

  • Usage Interval (재구매 주기): 고객이 다시 서비스를 사용하는 평균 주기로, 주간 기준으로 80% 도달 시점을 목표로 설정
  • Return On: 특정 주차에 돌아온 고객 수를 추적하여 시간 경과에 따른 재구매 행동 변화를 파악

 

Amplitude 차트를 활용하여 3가지 리텐션 측정 방법

  • Return On or After (Unbounded, Rolling):
    • 특정 날짜 이후부터 제품을 사용하는 모든 사용자의 리텐션을 누적으로 확인
    • 일일 리텐션이 아닌 장기적인 이탈 패턴 분석에 유리
  • Return On (Classic, Day N):
    • 특정 N일째에 활동하는 사용자를 기준으로 리텐션을 평가
    • 일반적인 리텐션 측정 방식으로, 사용자의 규칙적인 반복 활동을 파악하는 데 유용
  • Return On (Custom):
    • 특정 날짜 범위(예: Day 1~15)에서의 리텐션을 측정하여 주기적인 패턴을 파악
    • 주기적인 리텐션 패턴과 서비스에 대한 고객의 가치 인식을 측정

 

4. 주요 MAU(월간 활성 사용자) 지표

  • MAU 성장률: 지난달 대비 이번 달의 MAU 성장률을 기준으로 평가
  • 유저 분류:
    • 신규 유저(New): 처음 유입된 유저
    • 부활 유저(Resurrected): 일정 기간 비활성화되었다가 돌아온 유저
    • 기존 유저(Retained): 지속적으로 활동하는 유저
  • Quick Ratio: 성장률을 계산할 때, (신규 유저 + 부활 유저) / 이탈 유저가 1보다 커야 비즈니스가 성장하고 있음을 의미

 

5. LTV (Lifetime Value)와 CAC (Customer Acquisition Cost) 분석

  • LTV: 고객이 처음 진입부터 이탈할 때까지 누적하여 발생시키는 총 수익. 기간 정의가 필요하며, 평균 매출(ARPU) 또는 결제자 평균 매출(ARPPU)을 기준으로 측정
  • CAC (Customer Acquisition Cost): 고객 획득에 소요된 비용. LTV와의 비율로 성과를 평가
    • CAC 회수 기간: LTV가 CAC를 초과하여 투자 대비 효율을 가져오는 최소 기간으로, CAC 회수 시간을 기준으로 투자 회수 계획을 세움
    • LTV/CAC 비율: 3~5 이상일 때 건강한 비즈니스 모델로 간주되며, 비율이 커질수록 ROI(투자 대비 수익률) 극대화에 유리
  • LTV의 중요성: 많은 사용자를 유입시키고 높은 리텐션을 유지하더라도, 궁극적으로 수익을 창출하지 못한다면 회사 성장에 기여하지 못함
    • User Lifecycle의 성장만으로는 매출을 보장할 수 없으므로 LTV 분석을 통해 사용자당 수익을 극대화하는 전략이 필요
    • LTV 차트를 통해 수익성 개선을 위한 전략이 효과적으로 수행되는지 확인 가능

 

ARPU 및 ARPPU 지표

  • ARPU (Average Revenue Per User): 전체 사용자당 평균 매출
    • 공식: Revenue/User, 매출액/(Paid user+Free user)
    • 매출이 사용자 증가에 따라 어떻게 변동하는지 확인, 월(Monthly) 기준으로 추적하는 것이 일반적
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User): 결제 사용자당 평균 매출
    • 공식: Revenue/Paid User
    • 매출이 결제 사용자의 증가에 따라 얼마나 효율적으로 증가하는지를 측정
  • MAU 및 ARPPU 트렌드:
    • MAU 증가: 신규 유저 유입 및 기존 유저의 활성화
    • ARPPU 감소: 활성 사용자는 늘었지만, 구매자 수가 감소하거나 객단가가 낮아지는 상황을 의미
    • Payment Amount Trend 증가: 전체 결제 금액이 증가하는지 확인하여 비즈니스 성장을 판단

 

6. 코호트 분석 (Cohort Analysis)

  • 코호트 정의: 유사한 특성을 가진 유저 집단을 구분하여 리텐션이나 전환율을 분석하는 방법
    • 예시: 특정 획득 날짜 또는 광고 채널로 유입된 유저 그룹을 코호트로 설정하고, CRM 및 마케팅 전략을 조정하여 유저 유지율을 최적화