그로스 해킹_(3)AARRR - 획득 이해하기

1. 획득

: 고객 유치에 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심

 

*Point 1. 어떻게 하면 사용자의 유입 채널을 최대한 누락없이 수집할 수 있을까

▶ "식별 vs 미식별”의 관점으로 해석

-‘oraganic’의 paid에 대한 비중을 늘리자!’ (x)

미식별의 비중을 줄이자!의 관점으로 해석해야 함 (o).

-웹 : UTM과 GA / 앱 :어트리뷰션 EX)앱스플라이어

 

*Point 2. 각 채널별 성과를 어떻게 정확히 판단할 수 있을까?

▶어떤 채널을 통해 들어온 어떤 행동을 한 사람이 결국 결제를 하는가!를

측정할 수 있어야 진정한 채널의 가치를 알 수 있음

*어트리뷰션 윈도우 : 기여 이벤트에서부터 전환까지의 구간 -백 윈도우 : 기여 이벤트가 있고 난 후 며칠내로 전환이 일어날 때 인정할 것인지에 대해 결정해야 함 -클릭-스루 / 뷰-스루 : 기여 이벤트가 클릭이냐 뷰느냐에 따라 구분된다.    *어트리뷰터 모델 : 여러 개의 어트리뷰션이 발생하는 경우, 기여도에 대한 판단 기준 1.     싱글 터치 어트리뷰션 모델 : 퍼스트 클릭, 라스트 클릭 ▶ 하나의 기여 이벤트에 가중치를 100% 부여하는 것 (퍼스트 클릭은 첫 이벤트에 100% 기여도 부여) 2.     멀티 터치 어트리뷰션 모델 : 선형, u자형, 타임 디케이 ▶ 여러 이벤트에 가중치 나눠 부여 (선형-동일, u자-맨앞과 맨뒤 가장 많이, 타임-점점 높게 부여) ★이런 기준은, 광고 채널의 특성과 컨텐츠 내용 등 여러가지를 고려하여 회사내에서 원칙을 세워야 한다. *딥링크 & 디퍼트 딥링크 -앱 내 컨텐츠를 보여줄 때 웹이 아닌 앱을 열어주는 링크 -딥링크의 경우, 앱 설치 사용자에게만 유효하고 앱이 없는 경우 정상적으로 작동하지 않는다. -그 단점을 보완한 것이 디퍼트 딥링크. : 앱이 없는 사용자에게 앱 설치 화면을 보여주고, 앱 있는 사람에게는 앱을 열어주면서 ‘사용자 맥락’을 유지시켜준다. ▶디퍼트 딥링크에 파라미터(UTM)을 달면 어느 링크를 통해 들어온 사람이 어플이 설치하는지 추적이 가능하다.