주제
이상적인 방향성
: 시간이 흐를수록 고객으로부터 더 많은 매출을 올릴 수 있다면 (=고객의 생애 가치 Lifetime value를 높일 수 있다면)
→ 그로스해킹팀은 수익화를 위해서도, 실험 아이디어를 만들어 내야 함!
HOW, 그럼 어떻게 해야 할까?
수익화 깔때기 도식화하기
•
목표 : 고객 유치~유지에 이르기까지의 여정에서 고객에게서 우식을 창출할 수 있는 모든 기회를 찾는 것
•
가장 많은 돈을 버는 지점은 어디지?, 잠재 수익을 놓치고 있는 병목지점Pinch point는 어디지?
•
e.g)
◦
이커머스 : 상품 선택 단계와 구매 완료 단계사이가 → 위험 지대! 이때 이탈을 많이 함
◦
광고 중심 업체 : 지나친 광고, 불명확한 메시지 광고 → 위험 요소!
◦
SaaS : 무료 체험판 가입에서 유료 구독으로 진행하는 단계 → 병목 지점!
코호트로부터 얼마만큼의 매출을 올리는가
•
코호트 구분 기준 : 그 집단이 매출에 얼마나 기여하는지!
◦
수익을 많이 내는 고객 / 수익을 적게 내는 고객
▪
e.g)
•
이커머스 : 연간 사용하는 금액 , 구매한 상품의 수 , 고객의 평균 주문량 , 구매한 상품의 유형 , 첫 구매한 날짜 , 일정기간 내 구매한 횟수 , 주로 구매하는 시기
•
구독 서비스 : 구독상황
•
광고 중심 업체 : <복잡> 사용자당 평균 매출(ARPU) + 참여 정도에 따른 사용자 집단 + 광고 기여정도…복합적으로 봐야함
•
코호트 구분에서 중요한 것 : 여러 집단을 살펴 보는 것!
→ 특히, 유지율의 패턴을 찾기보다는, 각 집단이 올린 매출과의 관계를 찾고 → 실험 아이디어를 얻기!
사례. 호텔투나잇 | 2개의 코호트로 나눠 실험한 사례
마감 직전에 상당한 할인을 받고 호텔방을 예약하도록 제공하는 APP
•
사용자 패턴 : 앱을 연결하는 방식(wifi, 3G・4G 셀룰러 연결…)에 따라 고객의 구매행동이 달라짐
◦
어떻게? →
ㄴ 3G・4G로 연결된 고객들이 wifi로 앱을 이용하는 사람들에 비해 2배나 높은 예약율을 보임
•
가설 |
다른 여행 사이트의 가격 비교 서비스는 3G・4G 접속보다 wifi에서 이용하는 것이 더 편리하다
•
왜? →
빠른 wifi에서는 쉽게 할 수 있었던 가격비교가 3G・4G를 통해 접속하자 사이트들이 너무 느리고 불안정하기 때문에…
•
하지만, 호텔투나잇은? →
3G・4G 환경에서도 순조롭게 예약이 가능함
•
ACTION ITEM |
wifi가 아닌 방식으로, 웹에 접속하는 사용자만을 대상으로하는 광고에 집중
◦
결과 | 광고를 본 신규 고객의 예약율을 크게 높임
도메인별 실험 가설 가정해보기
user1 | 가입 후 90일 이내에 1번 구매한 고객의 55%가 향후 12개월 내에 500달러 이상을 씀
user2 | 가입 후 90일 이내에 2번 구매한 고객의 95%가 향후 12개월 내에 500달러 이상을 씀
도출가능한 실험
1번 구매한 사용자 모두를 대상, 90일 이내에 한 번 더 구매하도록 장려하는 실험
ACTION ITEM |
•
타겟 유저.
: 한 번의 구매를 한 사용자들에게만
•
Action 1.
: 첫 구매 30일 후에 이메일을 통해 큰 폭의 할인, 특전(무료 배송 등)을 보내기
•
Action 2.
: 60일 후에 후속 이메일 다시 보내기
INSIGHT1 | 사이트에서 2분 이상을 보내는 독자들이 그보다 적은 시간을 보내는 독자들에 비해 광고를 클릭할 가능성이 3배나 높음
도출가능한 실험
사용 시간이 짧은 독자들이 사이트에서 보내는 시간을 늘리는 실험
ACTION ITEM | 기사하나를 읽은 뒤 보게되는 기사 목록을 개선하기
INSIGHT2 | 동영상 갤러리 페이지나 긴 기사와 같이 많은 독자들이 오랜시간을 보내는 페이지에 수익화에 특별히 효과적인 광고가 없다.
도출가능한 실험
사용 시간이 짧은 독자들이 사이트에서 보내는 시간을 늘리는 실험
ACTION ITEM 1 | 새로운 유형의 광고를 삽입하기
ACTION ITEM 2 | 광고 위치 옮겨보기
고객에 대해 학습하기
•
비슷한 특성을 공유하는 일반 고객 집단 식별하기!
ㄴ 동일한 지역, 경험, 지불 비용, 니즈… 또는 이들을 결합하여 구분
◦
WHY, 이걸 왜 해야 해? →
고객의 특정한 욕구, 니즈를 만족시킬 방법에 대해 더 나은 아이디어를 찾을 수 있음
▪
HOW, 그럼 어떻게 해야 해? →
페르소나 만들기 → 각 그룹의 특성을 지닌, 대표 고객
e.g) | 페르소나 1 | 페르소나 2 | 페르소나 3 | 페르소나 4 |
인맨 | 3년 미만 경력의 신규 부동산 업자 | 5~10년 경력
부동산 업자 | 부동산 브로커 | 프랜차이즈나
기술 기업의 경영진 |
Action | 각 특성에 맞는 맞춤형 이메일 커뮤니케이션, 랜딩페이지, 홍보 등 각 집단의 매출을 끌어올리는 실험 고안 및 집중!! |
설문조사 → 고객에게 어떤 혜택을 원하는지 물어보기
•
그로스해킹팀이 해야 할 일 → 새로운 기능을 만든다면,
설문조사 | 설문조사 이후 | 출시 전 | |
Action | 고객에게 가장 가치있는/
기꺼이 돈을 지불할 만한 혜택 찾기 | 신제품과 신기능 아이디어를 체계적으로 도출하기 | 제품과 기능 실험 |
사례. 비트토렌트
Action | 혜택의 범위를 제시하고,
어떤 것이 가장 가치 있는지 질문 | 응답자 몇명에게, 신기능이 탑재된 무료 제품 제공 | 반응/효과 확인 |
Insight | ‘배터리 절약기능’ | 실험 후 배포 → | 일일 매출 47%증가 |
‘자동 종료 기능’ | 실험 후 배포 → | 일일 매출 20% 상승 |
토렌트 - 신기능에 대한 사용자 설문조사 양식
개인화 → 고객의 욕구와 니즈를 맞춘 데이터와 알고리즘 이용 → 추천 엔진…
ㄴ 개인화 = 좋은 수익 창출 방법 중 하나
고객이 사용하는 동안 | 사용하고 있지 않는 동안 | |
Action | 사이트, 앱에서 제공 | 이메일, 모바일 푸시메시지로 전달 |
ㄴ 추천엔진 : 고객이 사이트를 방문하는 동안 상품을 추천하는 알고리즘
사례. 아마존
Action | 고객의 검색이력, 구매 습관의 조합,
고객과 유사한 다른 쇼핑객의 습관에 대한 자료기반 추천 |
HOW? → “자카드 유사성 계수, Jacard similarity confficient”
→ 고객이 원할만한 또 다른 제품을 추천하는데 활용
→ 구매 후, 자주 함께 구매하는 상품을 계산하여 제공
→ 상품 A와 B 사이의 유사성 = A와 B의 교집합/A와 B의 합집합
e.g) | 식료품앱 |
가설 | 함께 구매하는 제품을 추천하면, 평균 구매량이 증가할 것 |
목표 | 가장 많이 함께 구매한 상품을 추천해서 쇼핑객이 추천을 받아들이고
장바구니에 그 제품을 추가할 가능성 높이기 |
A | 땅콩버터 |
B | 젤리 |
교집합 | A와 B 함께 구입한 사람 수 : 30명 |
합집합 | A와 B 따로 구입한 사람 수 : 100명 |
자카드 유사성 계수 | 0.3 (높은 수준) |
추천 기능 사례 (마켓컬리, 네이버쇼핑)
소수 고객의 반응, 효과 확인한 초기 데이터 획득 후, 결과가 보장되었을 때 전체 적용하기
→ 적절하지 않은 개인화, 추천은 오히려 이탈을 야기하므로…
e.g) | Action Item / 가설 | IF 성공, THEN… |
이메일 마케팅 SaaS | - 메시지에 응답자 이름 포함하기
- 과거의 고객 행동을 기반으로
다른 메시지나 혜택을 전달하기
→ 다양한 개인화 실험이 가능함 | - |
식료품앱 | 한 번 구매한 고객에게 무료 배송 쿠폰을 제공하면, 추가 구매를 자극할 것이다. | 알림 기능으로, 한 번이상 구매한 모든 고객들에게 무료 배송을 홍보 |
사례 조사
(* 발표 외 참여자는 사례 조사로 스터디에 참여합니다. 발표자는 사례조사 제외)
by. YUNA
“ 당근마켓” 서비스 수익화 분석
당근마켓” 서비스 수익화 분석코호트 리포트로 모바일 마케팅 성과 출처
by. SANGJI
by. SOMYEONG
RFM분석에 대해 알아봅시다