<그로스 해킹> AARR'R': Referral 추천

 

그로스 해킹

그로스 해킹에 대한 실용적인 지침서! 성장하는 서비스를 만들기 위해서는 필요한 데이터를 정의하고, 수집하고, 분석 환경을 구축하고, 실험하고, 서비스에 반영하는 일련의 과정이 잘 갖춰져야 합니다. 또한 성장을 위한 효율적인 조직 구조와 문화를 만들어야 합니다. 그로스 해킹은 엄청난 리소스나 시스템이 갖춰져야만 시작할 수 있는 것은 아닙니다. 작은 스타트업이라고 하더라도 환경이나 여건에 맞춰 작은 것부터 하나씩 준비해 나갈 수 있습니다.

 

저자

양승화

출판

위키북스

출판일

2021.01.14

 

<그로스 해킹> AAR'R'R: Revenue 수익화

 

드디어 AARRR 프레임워크의 마지막 단계인 Referral 추천에 대해 정리해 보았습니다.

 

추천 Referral

오가닉 Organic 유입의 하나

기존 사용자의 추천이나 입소문을 통해 새로운 사용자를 데려오는 것

 

친구 초대의 보상

유료 마케팅 채널을 활용한 고객 획득 비용의 50~70% 수준에서 결정(경쟁 서비스의 친구 초대 보상 조사하여 고객 획득 비용 추론 가능), 저렴한 비용에 새로운 사용자를 데려올 수 있고 초대로 들어온 사용자는 진성 유저가 될 가능성이 높다는 점에서 굉장히 강력하고 중요한 추천 채널

 

친구 초대 플로 설계

세세한 프로세스와 화면 단위의 사용자 경험 설계에 따라 효과 크게 달라짐

동일 기능이더라도 문구와 톤에 따라 달라짐

 

초대 맥락

초대하는 맥락을 자연스럽게 잘 구성 or 친구 초대 자체에 게임화 gamification 요소 추가 고려

ex. 카카오뱅크의 모임 통장: 30%가 신규 사용자 -> 예적금 통장 개설하는 진성 고객으로 전환 가능성 존재

 

메시지/보상

보상이 반드시 현금성일 필요X

서비스에 대한 업그레이드 혜택도 good ex. 드롭박스의 추가 저장 공간 제공

 

최근 쿠폰/적립금 <<<< 실제 현금에 가까운 보상 제공 사례 증가 ex. 토스의 송금 지원금: '링크를 클릭하고 친구가 보낸 돈을 받으세요'와 같은 형태로 직접적인 혜택 더 강조

 

온보딩 프로세스

친구 초대 경로로 유입된 유저는 일반 마케팅 통해 유입된 유저보다 가입 전환율이 높긴 하지만,

온보딩 프로세스를 세심하게 설계할 때 친구 초대의 효과 극대화

ex. 에어비엔비: 친구 초대 통한 가입 화면에 진입한 사용자에게 초대한 친구의 프로필 사진, 이름, 가입 연도 등 표시하고 할인 혜택 관련 내용에 상단에 크게 강조

 

바이럴 계수 Viral Coefficient

추천에서 가장 핵심 지표, 추천 엔진이 얼마나 효과적으로 동작하는지 확인

 

바이럴 계수 = 사용자 수 * 초대 비율 * 인당 초대한 친구 수 * 전환율 / 사용자 수 -> 근데 사용자 수는 의미가 없는 것이 아닌가...?!

 

바이럴 계수 높이기 위해 다음 조건 충족해야

• 친구 초대와 같은 추천 액션에 참여하는 사용자 비율 높이기
• 한 사람이 평균적으로 초대한 친구의 수 늘리기
• 초대받은 친구가 가입으로 전환되는 비율 높이기

바이럴 경로의 효과를 높이려면 위 세 가지 조건에 대한 현재 지표 확인 후, 무엇을 먼저 개선할 지 명확히 정한 후 집중해야

 

*추천을 통해 늘어난 사용자가 다음 추천을 시작하는 모집단이 되기 때문에 추천 시스템은 복리의 특성을 갖게 됨

*'속도'가 고려되지 않기 때문에 추천 시스템의 효과를 분석할 때는 '초대의 주기'도 함께 고려해야
-> 초대의 주기를 빠르게 만들면 같은 기간 내 많은 사이클이 돌고, 추천 효과 극대화

*목표 시장 내 포화도 Saturate 수준 고려해야 

-> 시장의 크기나 서비스가 이미 확보된 사용자 규모 등 종합적으로 고려해야

*추천 단계를 통해 유입된 사용자의 장기적인 경험 수준은 바이럴 계수에 잘 드러나지 않는다는 점 유의

 

이후 우리 서비스의 핵심가치를 잘 경험하고 만족했는지, 지속적으로 남아서 충성 사용자로 전환되는지 등은 바이럴 계수만으로 체크 불가

추천을 통해 유입된 사용자의 전체 활동 주기에 대한 장기적인 관점 필요

 

정리

잘 동작하는 바이럴 루프 viral loop를 만드는 것이 핵심

추천 시스템이 잘 동작하기 위해 기본적으로 서비스의 완성도가 높아야

but 카테고리에 따라 추천이 거의 동작하지 않는 경우 존재 ex. 데이팅 서비스: 내가 사용하는 서비스를 다른 사람들에게 굳이 알리고 싶지 않은,,,

 

 

 

그로스 해킹 != 돈을 쓰지 않고 하는 마케팅, 단순 바이럴 마케팅 활동

그로스 해킹에 논 페이드 non-paid 마케팅(입소문)이 포함되어 있지만,

AARRR에 해당하는 모든 활동들을 통합적으로 지칭하는 용어일뿐

 

 

우선은 바이럴이 일어날 수 있을 정도로 좋은 제품을 먼저 만들고,
그 다음으로 서비스를 주변에 추천할 수 있는 자연스러운 초대 맥락 기획해야

추천과 관련된 사용 플로는 필수적으로 신규 사용자 경험 NUX, New User Experience과 연계된다는 점 고려해야

-> 추천 시스템이 잘 동작하기 위해 활성화 Activation 단계가 잘 구축되어 있어야

-> 새 사용자의 이탈을 방지함으로써 추천의 효과 극대화