[그로스 해킹 독후감] AARRR 프레임워크와 고객 유치·활성화 전략으로 사업 아이디어 구상하기

 

 

 

 

목차

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Ⅰ. 서론: 정보의 중요성과 PMF의 필요성

📌 1. 스타트업 성장에 있어 데이터 기반 전략의 필수성

📌 2. 고객이 진심으로 사랑하는 제품을 만드는 것이 왜 중요한가

 

Ⅱ. 본론: AARRR 프레임워크와 PMF 달성을 위한 방법론

📌 1. AARRR 개요

📌 2. 고객 유치(Acquisition)

📌 3. 활성화(Activation)

 

Ⅲ. 결론: 정보와 데이터로 고객이 사랑하는 제품 만들기

 

 

💡 "성공적인 스타트업은 단순한 감(직관)이 아닌, 데이터 기반의 전략으로 성장한다."
💡 "AARRR 프레임워크를 활용해 고객 여정을 체계적으로 분석하고, 지속적인 개선을 이루어야 한다."

 

이전에도 『그로스 해킹』을 읽고

독후감을 작성했지만,

스타트업 운영과 마케팅 전략을 배우면서

정보의 중요성을 더욱 절실히 깨닫게 되었습니다.

 

특히, AARRR 프레임워크를 통해

고객이 우리 서비스를 어떻게 경험하고 있는지

분석하는 과정이 얼마나 중요한지를 실감했습니다.

 

이번 포스팅에서는

AARRR 프레임워크의 개념과 활용법,

Acquisition(고객 유치)과

Activation(활성화) 단계에서

정보가 어떻게 사용되는지를 정리하고,

개인적인 생각을 추가해보려 합니다.

 

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아래 링크에

이번 사전 부트캠프를 하며,

진행한 과제를

모두 정리할 예정입니다. 

 

https://mongmung-i.notion.site/19f9b1e2cdaa80a984ade6141a87fd29?pvs=4

창업 트랙 사전 캠프 𓆲 | Notion

 

 

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Ⅰ. 서론: 정보의 중요성과 PMF의 필요성

 

스타트업 성장에서 데이터 기반 전략이 필수적인 이유

 

 

스타트업의 성공 여부는

단순한 아이디어나 자금력으로만 결정되지 않습니다.

많은 창업자들은

"좋은 제품을 만들면 고객이 알아서 찾아올 것이다"라는

착각에 빠지곤 합니다.

그러나 시장에서 인정받고 지속적으로 성장하는 제품이 되려면,

감(직관)이 아닌 데이터 기반의 전략적 접근이 필수적입니다.

스타트업은 항상 불확실성과 싸우는 과정에서 성장합니다.

초기에는 고객이 누구인지, 어떤 기능이 가장 필요한지,

어떻게 시장에 적응해야 하는지조차 명확하지 않은 경우가 많습니다.

이때 중요한 것은 추측이 아니라 검증이며,

데이터를 활용한 실험과 분석을 통해

방향을 수정하는 과정이 반복적으로 필요합니다.

 

📌 즉, 스타트업이 성장하려면 감이 아니라, ‘데이터 기반 전략’이 필수적이다!

📌 성공하는 스타트업과 실패하는 스타트업의 차이는

      "올바른 지표를 설정하고 이를 지속적으로 개선하는가"에 달려 있다.

 

🔹 데이터 기반 의사결정이 중요한 이유

✔ 감(직관)에 의존한 마케팅 → 실패 확률이 높음 🚫
✔ 데이터 기반 의사결정 → 실패 확률을 줄이고 지속적인 성장 가능 🎯

 

📌 즉, 스타트업이 성장하려면 감이 아니라, ‘데이터 기반 전략’이 필수적이다!

 

 

이러한 맥락에서,

AARRR 프레임워크는

단순한 지표 측정을 넘어서

스타트업이 고객을 이해하고,

제품을 성장시키는 필수 도구로

자리 잡았습니다.

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고객이 진심으로 사랑하는 제품을 만드는 것이 왜 중요한가?

 

 

PMF(Product-Market Fit, 제품-시장 적합성)은

스타트업이 반드시 달성해야 하는 목표 중 하나입니다.

 

하지만 PMF를 찾는 과정은 단순하지 않으며, 고객이

"진심으로 사랑하는" 제품을 만들어야만 지속적인 성장이 가능합니다.

 

많은 스타트업이 제품 개발에만 집중하고

고객 반응을 놓치는 실수를 저지릅니다.

하지만 아무리 뛰어난 기술과 기능을 갖춘 제품이라도,

고객이 필요로 하지 않는다면 시장에서 살아남을 수 없습니다.

 

 

🚀 "좋은 제품"과 "성공하는 제품"의 차이점
✔ 좋은 제품: 뛰어난 기술력과 디자인을 갖추었지만, 고객이 원하지 않을 수도 있음
✔ 성공하는 제품: 고객이 적극적으로 사용하고, 필요성을 느끼며, 친구들에게 추천하는 제품

✅ 즉, 고객이 제품을 얼마나 사랑하는지가 제품의 지속적인 성장을 결정짓는다.

 

성공적인 스타트업들은 공통적으로

고객 중심의 사고방식을 유지하면서,

지속적인 피드백을 반영해

제품을 개선하고,

데이터를 활용해

성장하는 전략을 취합니다.

 

📌 그렇다면, 고객이 사랑하는 제품을 만들기 위해서는 어떻게 해야 할까요?
📌 이를 위해 필요한 것이 바로 ‘AARRR 프레임워크’를 활용한 데이터 분석과 전략적 접근입니다.

 

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본론: AARRR 프레임워크와 PMF 달성을 위한 방법론

 

 

AARRR 프레임워크는

스타트업이 고객의 행동을 체계적으로 분석하고,

데이터를 기반으로

제품을 성장시키는 방법론 중 하나입니다.

 

이는 고객의 전체 서비스 이용 흐름을

다섯 가지 핵심 과정

(Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral)으로

나누어 관리하는 접근 방식입니다.

 

이 프레임워크를 이해하기 위해 먼저

데이터를 바라보는 두 가지 관점

(과업 기반 vs. 프레임워크 기반)을 살펴보고,

AARRR을 효과적으로 활용하는 방법과

일반적인 오해에 대해서도 다루어보겠습니다.

 

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AARRR 개요

 

 

AARRR 프레임워크는 스타트업이 고객의 행동을 체계적으로 분석하고,

데이터를 기반으로 제품을 성장시키는 방법론 중 하나입니다.

 

이는 고객의 전체 서비스 이용 흐름을

다섯 가지 핵심 과정(Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral)으로

나누어 관리하는 접근 방식입니다.

 

이 프레임워크를 이해하기 위해 먼저

데이터를 바라보는 두 가지 관점

(과업 기반 vs. 프레임워크 기반)을 살펴보고,

AARRR을 효과적으로 활용하는 방법과

일반적인 오해에 대해서도 다루어보겠습니다.

스타트업이 데이터를 관리하는 방식에는

"과업(Task-based) 기반 접근"과

"프레임워크(Framework-based) 기반 접근" 두 가지가 있습니다.

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1) 지표를 바라보는 관점: 과업 기반 vs. 프레임워크 기반

 

✅ 과업 기반(Task-based) 접근이란?

✔ 조직 내 각 팀별 담당 업무를 중심으로 관련 지표를 정리하고 관리하는 방식입니다.
✔ 예를 들어, 마케팅팀은 SNS 광고 성과와 검색 트래픽을 측정하고, 운영팀은 고객 문의 응대율을 관리하며, 개발팀은 앱의 오류율을 모니터링하는 방식입니다.

과업 기반 지표관리의 예시

•

마케팅팀 : 검색 마케팅, SNS 마케팅, 이벤트 관리 업무

•

운영팀 : 사용자문의/신고사항 처리, 강성 CS 중재, 스토어 리뷰관리

•

개발팀 : 앱 업데이트, 버그수정, 모니터링 시스템 구축

 

🚨 그러나 과업 기반 접근 방식에는 한계가 있습니다.
✔ 서비스 전체 흐름에서 중요한 핵심 지표를 놓칠 가능성이 큽니다.
✔ 업무가 변경될 때마다 모니터링해야 하는 지표도 변경되기 때문에 일관된 분석이 어렵습니다.
✔ 궁극적으로 지표들이 ‘성장’이 아닌, ‘우리가 일했다는 것을 증명하는 용도’로 전락할 수 있습니다.

 

✅ 프레임워크 기반(Framework-based) 접근 – AARRR의 등장

 

 

✔ 서비스 이용 흐름을 기반으로 핵심 지표를 정의하는 방식입니다.
✔ 고객이 제품을 처음 접하고, 서비스를 경험하고, 반복적으로 이용하며,
   지출하고, 다른 고객을 초대하는 전체 여정을 체계적으로 분석합니다.
✔ 대표적인 프레임워크로 데이브 맥클루어(Dave McClure)의 AARRR 모델이 있습니다.

📌 즉, 스타트업의 성장을 위해서는 단순한 과업 기반 지표 관리가 아닌,
📌 전체적인 고객 흐름을 중심으로 지표를 관리하는 AARRR 프레임워크가 필요합니다.

 

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2) 효율적인 지표 관리: AARRR 프레임워크란?

 

AARRR 프레임워크는

고객이 서비스에 처음 유입된 후

이탈하거나 충성 고객이 되기까지의 흐름을

다섯 단계로 나누어 분석하는 방법입니다.

이 모델을 활용하면

각 단계별 핵심 지표를 정의하고,

이를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

 

 

💡 AARRR의 5단계

 

 

1️⃣ Acquisition(고객 유치) – 고객이 우리 서비스를 알게 되고 방문하는 과정
2️⃣ Activation(활성화) – 고객이 서비스를 경험하고, ‘핵심 기능’을 사용하는 단계
3️⃣ Retention(유지율) – 고객이 지속적으로 우리 서비스를 이용하는 단계
4️⃣ Revenue(수익화) – 고객이 서비스에서 비용을 지불하는 과정
5️⃣ Referral(추천) – 기존 고객이 새로운 고객을 초대하는 과정

 

📌 즉, AARRR은 단순한 데이터 관리 방식이 아니라,
📌 스타트업이 고객과의 관계를 분석하고, 서비스 개선 방향을 설정하는 데 필수적인 프레임워크입니다.

 

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🔹 3) (참고) AARRR에 대한 오해

 

많은 사람들이 AARRR을 잘못 이해하는 경우가 있습니다.

 

🚨 오해 1: AARRR의 5단계를 각각 따로 관리해야 한다?
✔ AARRR은 단순히 각 단계를 개별적으로 모니터링하는 것이 아닙니다.
✔ 중요한 것은 각 단계별 핵심 지표를 설정하고, 전체적인 흐름을 최적화하는 것입니다.

 

🚨 오해 2: Acquisition(유입) 단계가 가장 중요하다?
✔ 고객을 유치하는 것보다 중요한 것은 Retention(유지율)과 Activation(활성화)입니다.
✔ 유입된 고객이 서비스를 적극적으로 이용하지 않으면, 아무리 많은 유입이 있어도 결국 서비스는 실패하게 됩니다.
✔ 데이브 맥클루어도 "활성화와 유지율을 최우선으로 개선하고, 그다음 고객 유치와 추천을 고민해야 한다"고 강조합니다.

 

🚨 오해 3: AARRR은 모든 서비스에 동일하게 적용할 수 있다?
✔ AARRR을 적용할 때는 서비스의 특성에 따라 어떤 지표가 중요한지를 판단하는 과정이 필수적입니다.
✔ 예를 들어, 구독 기반 비즈니스 모델에서는 **Retention(유지율)**이 가장 중요한 반면,
✔ 바이럴 확산이 중요한 SNS 플랫폼의 경우 Referral(추천) 단계가 핵심이 될 수 있습니다.

 

📌 즉, AARRR을 단순한 공식처럼 적용하기보다, 서비스 특성을 고려해 맞춤형 전략을 세우는 것이 중요합니다.

 

 

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🔹 4) AARRR을 활용하는 방법

 

AARRR을 효과적으로 활용하기 위해서는 단순한 지표 측정을 넘어, 실험과 개선을 지속하는 과정이 필요합니다.
이를 위해 다음과 같은 접근 방식을 취해야 합니다.

 

✅ 1) 각 단계별 해결해야 할 문제 정의

✔ Acquisition 단계 → “고객은 어떤 채널을 통해 우리 서비스를 알게 되었을까?”
✔ Activation 단계 → “고객이 처음 서비스에 접속했을 때, 무엇이 핵심 경험이 될까?”
✔ Retention 단계 → “고객이 다시 서비스를 찾게 만드는 요소는 무엇일까?”
✔ Revenue 단계 → “어떤 고객이 비용을 지불할 가능성이 높은가?”
✔ Referral 단계 → “기존 고객이 친구에게 서비스를 추천하도록 만들려면 어떻게 해야 할까?”

 

✅ 2) 핵심 지표 선정 및 현재 데이터 측정

✔ 각 단계에서 중요한 KPI(Key Performance Indicator)를 정의하고 현재 수준을 측정합니다.
✔ 예를 들어, Activation 단계에서는 첫날 이탈률(1-Day Churn Rate), 
                     Retention 단계에서는 DAU(일간 활성 사용자 수)를 분석할 수 있습니다.

 

✅ 3) 목표 설정 및 지속적인 실험 실행

✔ 지표가 의미하는 바를 분석한 후, 개선 목표를 설정합니다.
✔ A/B 테스트 등을 활용해 변화된 요소가 실제로 전환율을 향상시키는지 실험합니다.

 

✅ 4) 반복적인 개선(Iteration) 진행

✔ AARRR 프레임워크는 한 번 설정하고 끝나는 것이 아니라,
    지속적인 실험과 개선을 통해 점진적으로 성장하는 과정입니다.

✔ 스타트업은 ‘완벽한 제품’을 만드는 것이 아니라, 
   ‘고객의 반응을 기반으로 지속적으로 개선하는 것’이 핵심입니다.

 

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📌 3.1 AARRR 개요 요약

 

✔ 과업 기반(Task-based) 접근보다는 프레임워크 기반(Framework-based) 접근이 효과적이다.
✔ AARRR은 Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral 다섯 가지 핵심 단계를 포함한다.
✔ AARRR을 단순히 단계별 지표를 모니터링하는 방식으로 오해하면 안 된다.
✔ 서비스 특성에 맞는 지표를 선정하고, 실험을 통해 개선해 나가는 과정이 필수적이다.

 

📌 즉, AARRR은 스타트업이 데이터를 기반으로 PMF를 찾고 성장하는 데 필수적인 프레임워크이다.
📌 데이터 분석 없이 직감으로 사업을 운영하는 것은 위험하며, AARRR을 통해 실험과 개선을 지속하는 것이 성공의 열쇠이다.

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고객 유치(Acquisition)

 

📌 3.2 고객 유치(Acquisition)

 

Acquisition(고객 유치)은

AARRR 프레임워크의 첫 번째 단계로,

고객이 서비스에 처음 도달하는 과정을 의미합니다.

단순히 많은 방문자를

유치하는 것이 목표가 아니라,

우리 서비스에 적합한 고객을

효과적으로 유치하는 것이 중요합니다.

 

고객을 유치하는 방법에는

다양한 마케팅 전략이 있으며,

고객 획득 비용(CAC)과 같은

핵심 지표를 활용해

효율적인 고객 유치 전략을 수립해야 합니다.

또한, 유입된 고객의

출처를 추적하고 분석하는

UTM 파라미터와

모바일 앱 어트리뷰션 기술이

필수적입니다.

 

이번 섹션에서는

고객 유치의 개념,

CAC 분석,

트래픽 추적 방법, 그리고

Acquisition 단계에서의

전략적 접근법을

정리해보겠습니다.

 

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🔹 1) 고객 유치(Acquisition)의 기본 개념

 

✅ 고객 유치(Acquisition)란?

Acquisition은 고객이 우리 서비스를 처음 인지하고 방문하는 과정입니다.
✔ 새로운 고객이 검색, 광고, SNS, 추천 등을 통해 서비스에 유입됨
✔ 단순 방문이 아닌, 실제 가입 또는 주요 액션을 수행하는 것이 중요
✔ Acquisition의 최종 목표는 고객을 효과적으로 유치하여 Activation(활성화) 단계로 자연스럽게 연결시키는 것

 

✅ Acquisition 단계에서 고려해야 할 핵심 질문

1️⃣ 우리의 고객은 누구인가? – 핵심 타겟층 정의
2️⃣ 어떤 채널을 통해 고객이 유입되는가? – 검색, 광고, SNS, 추천, 바이럴 등
3️⃣ 고객 유치 비용은 적절한가? – CAC(Customer Acquisition Cost) 분석
4️⃣ 유입된 고객이 이탈하지 않고 활성화되는가? – 전환율 분석

📌 즉, Acquisition은 단순한 방문자 증가가 아니라, 서비스의 핵심 고객을 찾아내어 효과적으로 유입시키는 과정이다.

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🔹 2) 고객 획득 비용 (Customer Acquisition Cost, CAC)

 

 

고객 유치를 위해서는

반드시 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용)을

분석해야 합니다.

CAC는 한 명의 사용자를

유치하는 데 드는 평균 비용을

의미하며,

효율적인 마케팅 전략 수립을 위해

필수적인 지표입니다.

 

✅ CAC 공식
📌 CAC = 마케팅 비용 ÷ 신규 가입 고객 수

✔ 예제:
만약 한 달 동안 광고비 100만 원을 집행했고, 500명의 신규 고객이 가입했다면,
📌 CAC = 1,000,000원 ÷ 500명 = 2,000원
즉, 한 명의 고객을 유치하는 데 평균 2,000원이 소요됨을 의미합니다.

✅ CAC가 중요한 이유
✔ CAC가 너무 높으면 수익성 악화 → 지속적인 성장이 어려움
✔ CAC가 낮다고 무조건 좋은 것은 아님 → 핵심은 ROI(Return on Investment, 투자 대비 수익률)를 고려해야 함
✔ CAC < LTV(Customer Lifetime Value, 고객 생애 가치) 가 되어야 비즈니스가 성장 가능

✅ CAC 최적화 전략
1️⃣ 광고 최적화: 비용 대비 효율이 높은 채널을 찾아 최적화
2️⃣ 바이럴 마케팅 활용: 고객 추천(Referral) 및 SNS 공유 유도
3️⃣ 오가닉 트래픽 확보: SEO(검색 엔진 최적화), 블로그, 콘텐츠 마케팅 활용
4️⃣ 전환율 개선: Acquisition → Activation 단계로 자연스럽게 연결되도록 UX 최적화

 

📌 즉, CAC는 단순한 비용 절감이 아니라, ‘효율적인 고객 유치’와 ‘고객 유지’의 균형을 맞추는 것이 중요하다.

 

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🔹 3) UTM 파라미터와 모바일 앱 어트리뷰션

 

Acquisition 단계에서 중요한 것은

고객이 어떤 경로를 통해 유입되었는지를

정확히 파악하는 것입니다.

이를 위해 활용되는

대표적인 방법이

UTM 파라미터와

모바일 앱 어트리뷰션입니다.

✅ 1) UTM 파라미터 (UTM parameter)란?

 

UTM 파라미터는

웹사이트나 앱 방문자의

유입 경로를 추적하기 위해

URL에 추가하는 코드입니다.

 

 

✔ 고객이 광고, 이메일, 블로그, SNS 등 어떤 채널을 통해 유입되었는지 분석 가능
✔ Google Analytics 같은 웹 분석 툴에서 활용

📌 예제: UTM 파라미터가 포함된 URL

https://example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=spring_sale

✔ utm_source=facebook → 유입된 소스(페이스북)
✔ utm_medium=cpc → 유입 방식(클릭당 광고)
✔ utm_campaign=spring_sale → 캠페인 이름(봄맞이 할인)

 

 

✅ 2) 모바일 앱 어트리뷰션 (Attribution)란?

 

모바일 앱에서는 웹과 달리

직접적인 URL 추적이 어렵기 때문에,

어트리뷰션(Attribution) 기술을 활용합니다.

 

✔ 사용자가 어떤 광고를 보고 앱을 설치했는지 추적 가능
✔ 대표적인 어트리뷰션 서비스: AppsFlyer, Adjust, Firebase

 

✅ 모바일 어트리뷰션의 주요 개념

 

그래서 웹과 앱이 뭐가 다른데요?

 

 

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어트리뷰션을 이해하기 위한 관련 개념

 

 

 

 

 

 

1. 페이스북 광고를 클릭하고 바로 앱을 설치하지 않고, 다음날 생각이 나서 클릭했다면?

어트리뷰션 윈도우 (Attribution Window)
→ 기여 이벤트가 발생한 후 어느 정도 기간 내에 발생한 어트리뷰션을 성과로 인정 할 것인가?

 

2. 유튜브에서 영상을 보고나서 (클릭은 안했지만) 좋은 인상이 남아서 따로 설치했다면?

어트리뷰션 유형 : 클릭-스루와 뷰-스루
→ 클릭-스루 : 클릭을 통해 발생하는 기여 (앱스플라이어 7일)
→ 뷰-스루 : 조회를 통해 발생하는 기여, (앱스플라이어 1일)

 

3. (복잡한 시나리오) 페이스북 광고를 클릭하고 스토어로 이동했는데…

거기서는 설치하지 않았다가 
잠깐 유튜브를 보면서 광고를 클릭하고 다시 스토어로 이동해서 앱을 설치했다면?

 

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어트리뷰션 모델 (Attribution Model)

 

퍼스트 클릭 모델 (First-Click) / 라스트 클릭 모델 (Last-Click)

퍼스트 클릭 모델 : 첫번째 매체의 성과 100%
라스트 클릭 모델 : 맨 마지막 상호작용에 기여한 매체의 성과 100%

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선형 어트리뷰션 모델 (Linear)

접점이 발생한 모든 매체에 

동일한 가중치를 부여하는 방식

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타임 디케이 어트리뷰션 모델 (Time Decay)

기여한 모든 채널의 기여도를 인정하지만, 

시간의 흐름에 따라 가중치를 부여하는 방식

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U자형 어트리뷰션 모델 (U-Shape)

시간 흐름에 따른 기여도 가중치를 인정하지만, 

처음과 끝에 더욱 많은 가중치를 부여

 

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(참고) 딥 링크(Deep Link)와 디퍼드 딥 링크(Deferred Deep Link)

 

• 딥링크 : 모바일 앱 안의 특정화면 (Acivity) 으로 이동하는 링크

     - 모바일 앱 설치 사용자만 적용됨
     -  웹 브라우저 대신 앱 실행 되면서 앱 내 적합한 랜딩 페이지 보여줌

• 디퍼드딥링크 : 앱 미설치 유저를 위한 딥링크

     -  딥 링크의 실행을 앱 설치 이후로 미뤄줌
     -  설치 이후에 동일한 딥링크가 적용됨

⇒ 둘 모두 ‘사용 맥락 유지’가 목적, 사용자 경험에서 장점이 있음 (번거로움 감소)
⇒ 디퍼드 딥링크를 활용하면 어트리뷰션 측정이 용이해짐 (어떤 앱에서 설치했는지?)

✔ 어트리뷰션 윈도우(Attribution Window) → 광고 클릭 후 몇 시간 이내의 앱 설치를 유효한 성과로 인정할지 결정
✔ 클릭-스루(Click-Through) vs. 뷰-스루(View-Through) → 클릭을 통한 유입과 단순 광고 노출의 차이 분석
✔ 퍼스트 클릭(First Click) vs. 라스트 클릭(Last Click) 모델 → 최초 접점과 최종 접점 중 어느 채널에 성과를 부여할지 결정

 

📌 즉, UTM 파라미터와 모바일 어트리뷰션을 활용하면, 고객이 어떤 경로를 통해 유입되었는지를 정확하게 분석할 수 있다.
📌 이러한 데이터 기반 분석을 통해 효율적인 마케팅 전략을 수립하고, 광고 예산을 최적화할 수 있다.

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🔹 4) Acquisition 단계에서의 정리

 

✔ 고객 유치는 단순한 방문자 수 증가가 아니라, 전환율과 활성화 가능성이 높은 고객을 확보하는 과정이다.
✔ CAC(Customer Acquisition Cost)를 분석하여, 효율적인 마케팅 전략을 수립해야 한다.
✔ UTM 파라미터와 모바일 어트리뷰션을 활용해 고객의 유입 경로를 분석하고, 마케팅 효과를 극대화할 수 있다.

📌 즉, Acquisition 단계에서는 ‘많은 유입’이 아니라, ‘적절한 유입’을 확보하는 것이 핵심이다.
📌 전환율(Conversion Rate)이 낮다면, 유입을 늘리는 것보다 전환율을 높이는 데 집중해야 한다.
📌 활성화(Activation)와 유지율(Retention)이 낮다면, 고객 유치보다 UX 개선과 제품의 핵심 가치를 전달하는 것이 우선이다.

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활성화(Activation)

 

📌 3.3 활성화(Activation)

 

Acquisition(고객 유치) 단계를 통해

많은 고객을 유입시켰다고 해도,

고객이 서비스의 핵심 가치를

제대로 경험하지 못하면

Retention(유지율)이 낮아지고,

서비스 성장도 정체됩니다.

 

✅ Activation(활성화) 단계는 고객이 서비스의 가치를 경험하도록 돕는 과정입니다.

✔ 신규 고객이 서비스에 가입한 후 처음으로 '아하 모먼트(Aha Moment)'를 경험해야 합니다.
✔ 즉, "이 서비스가 나에게 정말 유용하구나!"라고 깨닫는 순간을 제공하는 것이 핵심입니다.

이 단계에서 가장 중요한 것은 퍼널(Funnel) 분석을 통해 전환율을 측정하고, 코호트 분석을 통해 최적화하는 것입니다.
또한, 사용자 경험(UX)을 개선하고, 개인화된 인터랙션을 제공함으로써 전환율을 높이는 방법을 찾아야 합니다.

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🔹 1) 활성화(Activation)의 기본 개념

 

✅ 활성화(Activation)란?

✔ 고객이 처음으로 서비스의 핵심 가치를 경험하는 과정
✔ Acquisition 단계에서 유입된 고객을 Retention(유지율) 단계로 자연스럽게 연결하는 역할

 

✅ Activation 단계에서 가장 중요한 질문

1️⃣ 신규 고객이 처음으로 서비스의 가치를 느끼는 순간은 언제인가?
2️⃣ 고객이 이탈하지 않고 계속 사용할 수 있도록 설계되었는가?
3️⃣ Activation 단계를 개선하면 Retention(유지율)이 높아지는가?

📌 즉, Activation이 실패하면, 많은 고객을 유치해도 결국 대부분이 이탈하고 만다.
📌 따라서 Acquisition보다 Activation 최적화가 더 중요한 경우가 많다.

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🔹 2) 퍼널(Funnel) 세부 단계 정의하기

 

퍼널(Funnel)이란

고객이 서비스의 핵심 가치를

경험하기까지의 과정을 의미합니다.

이 퍼널을 단계별로 분석해야

어디에서 고객이 이탈하는지 파악할 수 있습니다.

 

 

✅ 퍼널 분석의 핵심 요소

✔ 핵심 가치(Aha Moment) 정의 – 고객이 처음으로 서비스의 가치를 경험하는 순간
✔ 크리티컬 패스(Critical Path) 설정 – 핵심 가치에 도달하기 위한 경로
✔ 이탈율(Churn Rate) 측정 – 퍼널의 각 단계에서 고객이 이탈하는 비율

 

💡 예제: 퍼널 분석
📌 예제 – 온라인 쇼핑몰의 퍼널 분석
1️⃣ 고객이 사이트 방문
2️⃣ 상품 페이지 클릭
3️⃣ 장바구니 담기
4️⃣ 결제 진행
5️⃣ 주문 완료

✅ 각 단계의 전환율을 분석하면 어디서 문제가 발생하는지 알 수 있다.
✔ 예를 들어, "장바구니 → 결제 진행" 단계에서 이탈율이 높다면, 결제 프로세스를 개선해야 함

📌 즉, 퍼널을 세부적으로 분석하면, 고객이 이탈하는 주요 원인을 찾아낼 수 있다.

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🔹 3) 전환율 측정 및 코호트 분석

 

전환율(Conversion Rate)은

퍼널의 각 단계에서

고객이 다음 단계로 이동하는

비율을 의미합니다.

퍼널을 분석하는 데 있어

가장 중요한 지표입니다.

 

✅ 전환율 공식

📌 전환율(%) = (다음 단계로 이동한 고객 수 ÷ 이전 단계 고객 수) × 100

💡 예제: 회원가입 전환율 분석
✔ 방문자 수: 1,000명
✔ 가입 완료한 고객: 200명
📌 회원가입 전환율 = (200 ÷ 1,000) × 100 = 20%

🚨 전환율이 낮다면?
✔ 해당 단계에서 UI/UX 개선, 사용자 안내 메시지 추가, 프로세스 단순화 등의 조치 필요

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✅ 코호트 분석(Cohort Analysis)이란?

✔ 특정 기간 동안 유입된 고객 그룹을 나누어 비교 분석하는 방법
✔ Acquisition 날짜별, 유입 채널별, 사용 패턴별 코호트를 만들어 각 그룹의 전환율과 유지율을 비교

💡 코호트 분석 활용 예제
✔ 페이스북 광고를 통해 유입된 고객의 전환율이 구글 광고보다 낮다면? → 광고 소재 및 타겟팅 변경 필요
✔ 친구 초대를 통해 유입된 고객의 유지율이 높다면? → Referral(추천) 기능을 강화하는 것이 효과적

📌 즉, 코호트 분석을 통해 '어떤 고객 그룹이 활성화율이 높은지'를 파악하고, 최적화 전략을 수립할 수 있다.

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🔹 4) 퍼널 전환율을 높이는 방법

 

🚀 전환율을 높이기 위한 주요 전략

✅ 1) 개인화된 경험 제공
✔ 사용자 맞춤형 메시지 제공 – 예: "안녕하세요, [사용자 이름]님! 최근 본 상품을 추천해드립니다."
✔ 서비스 추천 기능 – 예: 유튜브 알고리즘, 넷플릭스 추천 시스템

✅ 2) UI/UX 개선
✔ 가입 절차 간소화 → 불필요한 입력 필드를 줄이고, SNS 로그인 옵션 제공
✔ 구매 과정 최적화 → 결제 단계에서 이탈을 줄이기 위해 1-click 결제 도입

✅ 3) CRM 채널 활용
✔ 이메일, 푸시 알림, SMS 등을 활용해 유저 리마인드 메시지 발송
✔ 예: "장바구니에 담긴 상품이 아직 남아있어요! 지금 결제하면 10% 할인"

✅ 4) 고객 가이드 제공
✔ 신규 사용자에게 서비스 가이드를 제공해 첫 경험을 최적화
✔ 예: "5분 만에 앱을 마스터하는 가이드"

📌 즉, Activation을 높이려면 ‘고객의 첫 경험’을 최적화하는 것이 가장 중요하다!

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🔹 5) Activation 단계 정리

✔ Activation 단계는 고객이 서비스를 처음으로 경험하는 중요한 순간이다.
✔ 퍼널 분석을 통해 고객이 어디에서 이탈하는지 파악해야 한다.
✔ 전환율 분석과 코호트 분석을 활용해 효율적인 최적화 전략을 수립해야 한다.
✔ 개인화, UI/UX 개선, CRM 활용, 고객 가이드 제공 등을 통해 전환율을 높일 수 있다.

📌 즉, Activation이 제대로 이루어져야 Retention(유지율)이 증가하고, 고객이 서비스에 충성도를 가지게 된다.
📌 Acquisition(고객 유치)보다 Activation(고객 활성화)이 더욱 중요한 경우도 많다.

 

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Ⅲ. 결론: 정보와 데이터로 고객이 사랑하는 제품 만들기

 

✔ 스타트업은 감이 아닌 데이터로 움직여야 한다.
✔ AARRR 프레임워크를 통해 고객 여정을 체계적으로 분석하고 개선하는 것이 필수적이다.
✔ 중요한 것은 단순히 지표를 모니터링하는 것이 아니라, 서비스의 특성에 맞춰 어떤 지표를 볼지 선정하고, 이를 기반으로 실험과 개선을 반복하는 것이다.
✔ 고객 유치 단계에서는 단순 DAU나 평균 CAC가 아닌, 세분화된 데이터를 통해 최적의 마케팅 전략을 세워야 한다.
✔ 활성화 단계에서는 고객이 ‘아하 모먼트’를 경험하게 하여, 이탈을 줄이고 재방문율을 높여야 한다.

📌 즉, 정보의 힘은 ‘필요한 정보를 정확히 얻고, 이를 실행하는 것’에 있다!
📌 데이브 맥클루어의 말처럼 “활성화와 유지율을 최우선으로 개선하고, 그 다음에 고객 유치와 추천, 마지막으로 수익화를 챙겨야 한다”는 원칙을 항상 기억하자.

💡 앞으로도 지속적으로 데이터를 분석하며, 고객이 사랑하는 제품을 만들어 가는 노력을 계속할 것입니다. 🚀🔥

 

 

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