ZB_PFM 7일차 유입전략/CPM/CPR/CPV/CTR/CPI/CPA/CAC/CTR/SHC프레임워크/전환전략/Critical path/코호트/유지전략/LTV/LTR/ARPU/ARPPU/고가치고객전략/RFM/지갑점유율/잔존기간

0313 수강목표: Part 7._03 유입전략, 04 전환전략, 05 잔존전략, 06 고가치고객 유지전략

                          Part 8_01 온드미디어 이해, 02 온드미디어 성공사례

 

Part 7 마케팅 전략 및 기획

Chapter 03 유입전략

01 유입 퍼널의 이해

* 사이트: 자사의 서비스나 제품

1) 오프사이트 퍼널

- 자사 서비스 밖에서 일어나는 고객의 행동

- 자사 서비스 이용하기 전의 고객의 행동

2) 온사이트 퍼널

- 자사 서비스 내에서 일어나는 고객의 행동

- 자사 서비스 이용한 직후의 고객의 행동

 

# 유입 퍼널 구조

인지 - 관계/관심 - 고려 - 시도

ex) #데스크셋업모니터 조명 발견 - 내 책상에 꼭 필요한 조명이네! - 예산 안에서 어떤 상품을 살 수 있을지 찾아봄 - 혜택이 가장 좋으면서도 후기가 많은 상품을 구매

 

# 유입 퍼널 관련 지표

1) 인지 단계

- 효과지표: 인지도, TOM, 노출, 조회, 도달, 반복, 검색점유율, 언급량

* 노출과 조회는 도달과 반복의 곱으로 계산한다.

* 인지도: 특정 서비스를 알고 있는 고객의 비율
* TOM: Top of mind 인지도가 있는 제품이나 서비스 중 가장 상위에 있는 제품이 무엇인지. 즉, 특정 카테고리를 떠올렸을 때 가장 먼저 떠오르는 것
* 검색 점유율: 경쟁사를 포함한 특정 카테고리의 검색량 중에서 자사 키워드의 검색량이 어느정도 비율을 차지하는 지 = 얼마나 많이 검색되는 지
* 검색 결과 점유율: 특정 키워드 검색 시 검색 결과에서 우리 서비스나 제품에 대한 콘텐츠가 어느정도 비율을 차지하는 지 = 검색했을 때 얼마나 많이 노출되는지

 

- 효율지표: CPM, CPR, CPV     //비용 당 얼마나 많은 노출, 반응, 조회를 했는지

* CPM (cost per mille) : 노출 당 비용. 광고가 1,000번 노출될 때마다 광고주가 지불하는 비용

* CPR (cost per response): 반응 당 비용. 사용자가 특정 반응(클릭, 가입, 다운로드 등) 을 할 때마다 광고주가 지불하는 비용

* CPV(cost per visitor): 조회 당 비용. 광고 한 번 조회될 때마다 광고주가 지불하는 비용

 

2) 관계/관심 단계

- 효과지표: 클릭, CTR

- 효율지표: CPC

* CTR: 해당 메시지를 본 사람 중 몇명이 클릭했는지 
* CPC: 클릭 당 비용. 마케팅 비용/클릭수

 

3) 고려 단계 - 고객의 실제 서비스 진입과 관련 

- 효과지표: 방문, UV, PV, 설치, 회원가입, DAU, WAU, MAU

* 방문, 설치, 회원가입으로 유입된 고객들은 AU(활성유저)로 카운트된다. 

* UV(Unique Visitor): 순 방문자 수. 몇명이 방문했는지

* PV(Page View): 몇 개의 페이지가 조회됬는지 

* DAU, WAU, MAU : 일, 주, 월간 활성유저 

 

- 효율지표: CPI, CPA

* CPI: 앱 설치 당 비용

* CPA: 전환 획득(Aquisition) 당 비용   //전환(action)의 기준은 회원가입, 구매, 앱 다운로드 등 광고 목표에 따라 달라짐

 

4) 시도 단계 - 무료 서비스 시용 또는 첫구매

- 효과지표: 결제 전환율, 구매전환율, 서비스 체험 전환율

- 효율지표: CAC, ROAS

* CAC: 고객 획득 당 비용. 고객의 첫 구매까지 발생한 모든 비용 

* ROAS: 광고 당 효과. 첫결제한 상품의 가격까지 고려하여 효율성 계산하는 지표

구분	인지	관계/관심	고려	시도
효과지표	인지도, TOM 노출, 조회, 도달, 반복 검색 점유율 언급량	클릭, CTR	방문, UV, PV 설치, 회원가입 DAU, WAU, MAU	결제전환율 구매전환율 서비스 페험 전환율
효율지표	CPM, CPR, CPV	CPC	CPI, CPA	CAC, ROAS

 

02 유입 퍼널 실무 관리법

1) 효율성 지표의 기준 이해하기

CPM, CTR, CPC 지표

업계 평균

2) CAC와 ROAS 의미 해석하기

- CAC나 ROAS를 보면서 CPC나 CPM의 효율성을 판단하는 것이 일반적임.

- 이 유입 전략은 지속 가능하지 않다.
- 왜? 8만원의 마케팅 비용을 지출하고 고객에게 얻을 수 있는 가치가 6만원이므로 고객이 유입될 때마다 2만원을 손해보게 된다. 

- ROAS가 100%? 마케팅 비용을 투입해 획득한 고객이 딱 광고비만큼의 매출을 만들어내고 있다는 뜻
- ROAS는 수익성 중심의 지표이므로 내부적으로 BEP ROAS를 계산하여 이를 운영의 기준으로 삼으면 좋음 

- 상품 한개 판매당 상품의 마진을 고려했을 때 그 기준이 ROAS 200%라면 이것이 유입전략의 목표를 세우고 유입마케팅을 실행하는 기준이 됨.
- 이는 제품이나 서비스의 마진율을 기반으로 저마다 다른 ROAS가 계산되니 담당하는 제품이나 서비스에 BEP ROAS를 직접 계산하는 걸 추천 

*  BEP ROAS: 광고비 대비 손익분기점을 맞추는 최소한의 ROAS

 

3) CTR 개선하기

- 고객의 직접적인 관심을 만들어내고 있다는 지표

- 효과적인 메세지가 유입 퍼널에 많은 문제들을 해결함.

• 퍼널 별 효과적인 메시지 파악하기

온보딩(Onboarding)은 새로운 사용자(또는 직원)가 제품, 서비스, 조직 등에 적응하도록 돕는 과정

 

       # [SHC 프레임워크]

          트리거와 베리어를 이용하여 고객의 주목을 끌고, 설득하고, 행동을 유도하기 위한 메시지 도출 프레임워크

구분	전달순서	트리거와 베리어	메시지 도출
STOP	1번	[트리거] 이국적이고 특색있는 여행지에 대한 환상 남들과다른 여행을 찾고 있음	유럽까지 가서 남들다 가는 박물관과 식당만 가실 거에요?
HOLD	2번	[베리어] 어떻게 특별한 여행이 가능한지 궁금함	유럽현지 한국인 디자이너와 작가들이 관광객들은 모르는 로컬 경험을 제안합니다
CLOSE	3번	[베리어] 다음에 앱을 다운로드 받아야겠다고 생각함	지금 가입하고 5% 추가 할인 기회를 놓치지마세요

 

• AB 테스트를 통해 효과적인 메시지 검증하기
  • 개발한 메시지는 지속적인 AB 테스트를 통해 효과성을 검증하고 지속적인 실험으로 고도화하기

---

Chapter 04 전환 전략

01 전환 퍼널의 이해

(1) 유의미한 탐색 경험 - 탐색 경험을 제공하여 아하모먼트를 전달하고 최대한 많은 고객이 결제단계까지 넘어가도록 유도

(2) 지갑을 열어 결제를 유도하기 - 고객의 니즈는 충족하고 저항은 제거하여 결제를 유도

- 유의사항: 정형화된 퍼널의 구조가 없다

- 해결책: 마케터가 직접 그려서 파악해야 한다

- 전환율을 어떻게 올릴 수 있을까?

  전환율 = 다음 액션에 대한 니즈-저항

  즉, 니즈는 키우고 저항은 줄여야 한다.

  니즈: 고객이 다음행동으로 넘어가고 싶은 기대와 행동

  저항: 고객이 다음행동으로 넘어가는데 초래하는 불편

 

# 구매단계에서 중요한 지표들

- 구매 전환율: 결제 전환율 (결제한 유저의 수/전체 유저의 수)

- ARPU: Average revenue per user  전체 유저 당 매출 (전체 매출/전체 유저의 수)

- ARPPU: Average revenue per paid user 결제한 유저 당 매출 (전체 매출/결제한 유저의 수) 

 

# 고객의 저항 줄이기

- 크리티컬 패쓰 점검: 고객들에게 유의미한 탐색 경험을 제공하는 주 경로를 파악하고 이를 극대화할 수 있는 방법 찾기

- 퍼널별 전환율 점검: 퍼널별로 고객들의 이탈 및 저항이 큰 지점을 파악하여 문제 해결하기

- 코호트 별 전환율 점검: 코호트 별로 고객들의 탐색 행동을 살펴보고 문제가 되는 지점 파악하여 해결하기

 

02 크리티컬 패쓰 활용

- 크리티컬 패쓰 [Critical Path] ? 고객이 서비스로 진입하는 순간부터 아하모먼트로 도달하기까지 고객이 경험하게 되는 핵심 경로

 

03 전환율 개선 실무 관리법

# 퍼널별 전환율 점검하고 개선하기 

- 3가지 해결책

  1) UI/UX 변경

  2) 개인화 및 맞춤화: 고객들의 특징에 맞춤화/ 개인화된 경험을 제공  ex) 여성 고객 진입 시 여성 베스트 상품 노출

  3) 넛징과 개입 : 고객이 자연스럽게 마케터가 의도한 행위를 막힘없이 이어나가게 하기 위해 서비스 사용 경험 상에서 이질감없이 개입하여 행동을 유도하는 것 

 

# 코호트 별 전환율 점검하고 개선하기

- 코호트: 특정한 공통점을 공유하는 고객들의 집단을 기간 경과에 따라 추적하는 것

   1) 충성 고객 코호트를 분석하여 가장 많이 하는 탐색활동을 일반 고객에게도 유도하는 것  

   2) 유입 경로별 코호트를 분석하여 전환율의 차이를 찾아내는 것. 일반적으로 유입 경로에 따라 이후의 탐색이나 구매행위도 다른 경우가 많음

---

Chapter 05 유지전략(잔존전략)

01 잔존 퍼널의 이해

- 잔존 = 없어지지 않고 남아있는. 즉, 없어지지 않고 남아있는 고객 (이탈과 반대)

# 잔존 이해 기준

  1) 방문 관점의 잔존 : 방문, 로그인 등 가장 넓은 의미의 잔존의 관점

  2) 사용 관점의 잔존 : 특정 기능 사용, 특정 페이지 방문 등을 포함하는 잔존의 관점

  3) 결제 관점의 잔존: 결제, 구매 등 가장 좁은 의미의 잔존의 관점

- 넓은 의미로만 잔존을 설정한다면 잔존율이 높아지지만, 최종 사업 성장 지표인 결제나 구매가 늘어나지 않을 수도 있다. 

- 좁은 의미로만 잔존으로 설정한다면 결제하지 않았더라도 결제를 위한 잠재고객의 풀이 되는 방문이나 사용 고객들의 이탈 및 잔존 현황을 파악하기 어려움.

- 따라서 가장 좋은 방법은 세가지의 잔존 기준을 다 살펴보는 것. 

 

# 잔존 퍼널 

- 재구매 퍼널과 이탈 퍼널로 구분

 

# 코호트 vs. 세그먼트

- 잔존퍼널을 이해하기 위해서는 코호트를 반드시 이해해야 한다. 

- 기간 추적 개념을 이해해야 한다. 

- 세그먼트는 동일 조건으로 한 단순 분류임. 즉, 특정 시점에 특정 조건에 충족하는 고객들을 단순 분류.

- 코호트는 특정 시점, 특정 조건을 충족한 고객을 코호트로 묶으면 이들의 시간에 흐름에 따라 다시 추적하며 행동이나 결과값을 살펴보는 것  

# 주의해야 할 점

- 일(D+N), 주(W+N), 월(M+N) 단위로 나누어 보기

- 기존 고객의 리텐션과 신규고객의 리텐션을 별도로 측정해야 함.

 

# 간단한 잔존 지표

- Engagement or Stickiness = DAU / MAU   //MAU 중 DAU의 비율이 어느 정도 인지

- MAU의 100%가 DAU라 매일 방문하는 고객들이 매월 방문 고객들과 같다는 것 = 재방문율이 매우 높음 

- MAU의 1%가 DAU라면 매일 방문하는 고객들이 모두 다르다는 의미 = 재방문율 좋지 않음 

- 높을수록 리텐션이 높다는 의미

 

# 이탈 퍼널

- 대부분의 이탈 지표는 (1- 잔존지표) 로 계산

- 약식으로 보는 이탈 지표: 전체 누적 가입 고객 중 현재 활성 고객의 비율을 보면 됨 = 활성화율  

 

# 잔존에 중요한 지표

- 고객 생애 가치 - 재구매와 이탈의 결과가 더해진 결과지표. 

- LTV 고객 생애 가치 : 고객을 유지하는데 들어간 비용을 제거한 수익 관점으로 생각. 1인당 얼마나 수익을 만들어 내는지.  

- LTR 고객 생애 매출 : 매출 관점의 지표. 비용의 개념은 빼고! 

- LTV와 LTR은 고객의 잔존기간과 잔존율을 알아야 하기 때문에 계산하는데 오랜시간이 걸림. 

- ARPPU: 결제 고객 당 결제 금액. 1인당 평균 매출. 특정 기간 기준으로 계산 

- LTV 계산?

  LTR 먼저 계산하기. 1인당 평균 매출에서 평균 비용을 뺀 1인당 평균 수익 / 이탈율

  LTR을 먼저 구하고 거기서 고객 한명당 유지비용을 빼면 LTV 계산 가능

  즉, LTR = ARPPU / 이탈율

   LTV = LTR - 1인당 유지비용

 

 

02 잔존율 개선 방법

1) 코호트별 고객 행동 분석하여 고객 유지하기 

 - 전환 전략에서 살펴본 방법과 동일. 

 - 잔존율이 좋은 고객 코호트와 잔존율이 낮은 고객 코호트 분석하기 

 

2) 리텐션 그래프 분석하여 잔존 기간별 맞춤 액션을 통해 고객 유지하기 

- 리텐션 그래프의 아래 면적을 넓혀야 한다. 

- 이를 위해

    초기 기울기 낮추기 : 기울기가 완만해질 수록 아래 면적이 더 커짐 = 신규 고객의 초기 잔존율을 높여야 함 

    플레토 부분을 위로 높이거나 길게 늘리기 : 중장기 고객들의 이탈을 방지하고 잔존율 높여야 함.

 

# 초기, 중기, 장기 유지기의 고객들에게 필요한 액션은? 

- 초기 유지기 고객

   > 신규 고객이 서비스에 흥미를 가지고 계속 사용하게 만든다.

   > 넛징이나 개입이 중요함.

   > 마케팅 수신 동의 극대화, CRM 메시지에 반응하게 만들기, 탐색 및 구매의향 시그널 확보, 쿠폰/ 마일리지 사용률 개선

 

- 중기 유지기 고객

   > 제품과 서비스를 지속 사용하게 만드는 습관형성

   > 반복사용 동기 만들기  ex) 블랙 프라이데이 

   > 심리적 자산으로 스위칭 코스트 높이기: 맞춤화와 개인화를 고도화 & 서비스 내 네트워크 및 커뮤니티 구축

 

- 장기 유지기 고객

   > 이탈 방지와 객단가 상승을 통한 고객생애가치 극대화

   > 애초에 이탈 자체가 크지 않음. 장기유지기는 플레토의 뒷부분을 말하는 거니까

   >  금전적 보상강화(큰 혜택, 멤버십 프로그램) & 사회적 보상강화(인정, 뱃지, 좋아요, 댓글, 칭찬…)

---

Chapter 06 고가치 고객 전략

01 고가치 고객이 중요한 이유 

# 파레토의 법칙

  전체 결과의 80%가 약 20%의 원인에 의해 발생한다.

  전체 매출의 80%가 약 20%의 고객에 의해 발생한다.  //상위 20% 고객 = 고가치 고객 

# 고가치 고객 찾는 방법

- 전체 매출의 큰 비중을 차지하는 소수의 고객을 찾는다

- 고마진 상품 구매 비율이 높고, 마케팅/광고비 지출이 적은 고객을 찾는다

- 마케터가 원하는 패턴으로 고매출을 창출하는 고객을 찾는다  -> RFM 모델 사용

- 향후 기대되는 미래가치가 큰 고객을 찾는다  -> 지갑 점유율과 예상 잔존 기간

 

02 RFM으로 고가치고객 발굴하기

- Recency(최신성) : 마지막 구매 이후 지금까지의 경과 시간 (R이 커질 수록 구매한지 오래된 것)

- Frequency(구매빈도): 특정 기간 동안 발생한 구매 빈도 (F가 작을수록 낮은 빈도로 구매)

- Monetary(구매금액): 특정 기간 동안 발생한 구매 금액 (M이 낮을수록 작은 지출액)

-> 제품이나 서비스가 추구하는 이상적인 구매 패턴을 측정할 수 있는 기준을 정하고 활용해야 함 

-> 각 점수에 가중치(특별한 기준에 점수를 더 주고 싶다면)를 더하여 RFM 스코어링 하면 다양한 구매 패턴의 조합을 파악할 수 있음.

-> 스코어링 점수가 높으면 고가치, 낮으면 저가치고객!

 

03 지갑 점유율와 미래 가치

- 지갑 점유율? 고객의 전체 지출 중 우리 서비스나 제품이 차지하는 점유율 

* 전체 지출: 우리 서비스나 제품이 포함되는 전체 카테고리에서의 고객의 총 지출 

(ex) 택시앱이라면 택시 호출 서비스 전체 지출  , 여행앱이라면 여행 서비스 전체 지출액 

- 지갑점유율이 높을수록 고객에게 기대할 수 있는 추가매출이 작다라는 의미. 왜? 이미 우리 서비스를 많이 사용하고 있으니까. 고객의 전체 지출이 증가하지 않는 이상 추가 지출을 기대하기 힘듦.

- 지갑점유율은 쉽게 파악하기 어려움. 설문조사가 필요할 수 있음

 

- 예상 잔존기간? 특정 고객이 포함된 고객 세그먼트의 전체 평균 잔존 기간에서 지금까지의 해당 고객의 잔존기간을 빼서 계산할 수 있음 

- 해당고객의 잔존기간을 전체고객들의 평균 잔존기간과 비교하지 않는 것이 중요하다. 

- 왜? 세그먼트별로 잔존기간이 크게 다르기 때문 

- 잔존기간은 내부데이터를 활용하여 비교적 쉽게 계산할 수 있음

 

- 지갑 점유율이 낮고 예상 잔존기간이 긴 고객을 찾는다.

# 고가치고객 찾기 Tips

1) 두루뭉술한 페르소나를 피하자

  정성적으로 두루뭉술하게 고객을 묘사하지 말고  RFM이나 미래 가치 등을 기준으로 정량적으로 고가치 고객을 발굴

2) 잠재 고가치 고객을 발굴하자

   저가치 고객의 행동을 바꿔 고가치고객으로 전환하는 것이 힘들다면 잠재고가치고객을 발굴하여 서비스로 획득하자

 

 

 

"해당 글은 제로베이스 취업 스쿨 강의를 바탕으로 작성되었습니다."