목표 달성을 위한 그로스 방정식과 아하 모먼트 활용ㅣ서현직 무신사
목표 달성을 위한 그로스 방정식과 아하 모먼트 활용ㅣ서현직 무신사
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마케터들이 고객 전략 수립에 AARRR을 활용하고 있지만 A부터 R까지의 순서 그대로 중요하다고 생각하며 어퀴지션(Acquisition)에만 몰두하는 실수를 합니다. 퍼널을 통해 목표를 달성하기 위한 핵심적인 고객 행동을 식별하고 지속가능한 퍼널 전략을 수립하기 위한 그로스 방정식과 아하 모먼트(Aha moment) 활용 방법을 살펴봅니다.
*리드는 콘퍼런스 <하이파이브 2025> 연사 강연 소개문에서 인용해 왔다.
들어가기 전
“우리도 풀 퍼널 마케팅(Full-Funnel Marketing)하자.” “제품 만들기 전 퍼널 설계를 먼저 해보자.” 이런 말을 들으면 어떤 기분이 드나요? 저는 처음 들었을 때 무언가 거창하고 복잡하며 완벽한 짜임새가 필요한 것이라고 생각했어요. 그런데 실무에서 경험한 AARRR은 실무적이고 실용적인 툴이었습니다. 그래서 AARRR에 대한 오해를 분해해 퍼널의 실무적인 활용법을 공유해 보고자 합니다. 결론을 먼저 말씀드리면 첫 번째 오해는 ‘AARRR은 순서다.’, 두 번째 오해는 ‘AARRR은 전체다’입니다. 그리고 이 둘의 대안을 차례로 ‘RR + 퍼널 구조화’, ‘그로스 방정식(Growth Equation)’을 언급하고자 합니다.
퍼널이란?
퍼널(Funnel)을 알아보기 전, 먼저 그로스 프레임워크(Growth Framework)를 짚고 넘어가 보겠습니다. 그로스 프레임워크는 간략히 축약해 말하면 ‘고객 행동을 기반으로 정량화 된 목표를 수립하고 측정 가능한 방식으로 변화하며 성과를 만들어 관리하는 방법론’이라고 생각합니다. 여기서 퍼널은 고객 행동을 구조적으로 이해할 수 있도록 하는 핵심 수단이며 고객 행동의 인풋과 아웃풋을 연결하는 구조도를 만드는 작업에 사용합니다. 퍼널은 고객과 서비스에 따라 모두 다르기 때문에, 가입과 결제 타이밍 그리고 탐색 방식도 저마다 다릅니다. 다만 퍼널에는 몇 가지 규칙이 있습니다. 첫 번째, 고객의 아웃풋 행동은 인풋 행동과 전환과 연결된다는 점입니다. 반대로 이야기하면 우리가 원하는 아웃풋 행동을 만들기 위해 그 행동과 연결된 인풋 행동과 전환 요소를 파악해 조절해야 합니다. 두 번째, 연속되는 이러한 연결고리에 따라 아웃풋이 다음 단계에서는 인풋이 되기도 한다는 점입니다. 이러한 개념을 토대로 마케터는 고객 행동을 구조화 하고 고객 행동의 인풋과 아웃풋 흐름을 이해하며 회사가 원하는 고객의 아웃풋 행동을 만들어내야 합니다.
퍼널 활용이 어려운 이유는?
퍼널 활용이 어려운 이유는 AARRR에 대한 오해에서 시작합니다. AARRR을 하나의 순서로 생각해 어퀴지션(Acquisition)부터 리퍼럴 (Referral)까지 차례대로 일어나야 한다고 오해하는 것입니다. 여기서 포인트는 일부 마케터들이 퍼널 흐름을 ‘순서’ 혹은 ‘중요도 순서’로 생각하는 점입니다. 그러나 AARRR은 순서가 아닌 요소라고 생각합니다. 실제로 AARRR 순서대로 행동하지 않은 고객이 굉장히 많습니다. 따라서 우리가 만들고 싶은 아웃풋의 구성 요소를 밝히고, 인풋과 아웃풋 흐름을 구조화 해 활용하는 방식을 채택해야 합니다. 고객 행동을 퍼널로 정량화 하고 구조적으로 아웃풋을 만들어가는 것입니다. AARRR을 순서라고 오해하는 경우 가장 자주 발생하는 실수는 무엇이 있을까요? 아래 예를 들어보겠습니다.
[예시|
A 서비스 런칭
→ 특정 액션이 없었음에도 초기 유저 발생
→ 과감하게 투자
❗수개월이 지난 후 성과가 오르지 않음
*리드는 콘퍼런스 <하이파이브 2025> 연사 강연 소개문에서 인용해 왔다.
들어가기 전
“우리도 풀 퍼널 마케팅(Full-Funnel Marketing)하자.” “제품 만들기 전 퍼널 설계를 먼저 해보자.” 이런 말을 들으면 어떤 기분이 드나요? 저는 처음 들었을 때 무언가 거창하고 복잡하며 완벽한 짜임새가 필요한 것이라고 생각했어요. 그런데 실무에서 경험한 AARRR은 실무적이고 실용적인 툴이었습니다. 그래서 AARRR에 대한 오해를 분해해 퍼널의 실무적인 활용법을 공유해 보고자 합니다. 결론을 먼저 말씀드리면 첫 번째 오해는 ‘AARRR은 순서다.’, 두 번째 오해는 ‘AARRR은 전체다’입니다. 그리고 이 둘의 대안을 차례로 ‘RR + 퍼널 구조화’, ‘그로스 방정식(Growth Equation)’을 언급하고자 합니다.
퍼널이란?
퍼널(Funnel)을 알아보기 전, 먼저 그로스 프레임워크(Growth Framework)를 짚고 넘어가 보겠습니다. 그로스 프레임워크는 간략히 축약해 말하면 ‘고객 행동을 기반으로 정량화 된 목표를 수립하고 측정 가능한 방식으로 변화하며 성과를 만들어 관리하는 방법론’이라고 생각합니다. 여기서 퍼널은 고객 행동을 구조적으로 이해할 수 있도록 하는 핵심 수단이며 고객 행동의 인풋과 아웃풋을 연결하는 구조도를 만드는 작업에 사용합니다. 퍼널은 고객과 서비스에 따라 모두 다르기 때문에, 가입과 결제 타이밍 그리고 탐색 방식도 저마다 다릅니다. 다만 퍼널에는 몇 가지 규칙이 있습니다. 첫 번째, 고객의 아웃풋 행동은 인풋 행동과 전환과 연결된다는 점입니다. 반대로 이야기하면 우리가 원하는 아웃풋 행동을 만들기 위해 그 행동과 연결된 인풋 행동과 전환 요소를 파악해 조절해야 합니다. 두 번째, 연속되는 이러한 연결고리에 따라 아웃풋이 다음 단계에서는 인풋이 되기도 한다는 점입니다. 이러한 개념을 토대로 마케터는 고객 행동을 구조화 하고 고객 행동의 인풋과 아웃풋 흐름을 이해하며 회사가 원하는 고객의 아웃풋 행동을 만들어내야 합니다.
퍼널 활용이 어려운 이유는?
퍼널 활용이 어려운 이유는 AARRR에 대한 오해에서 시작합니다. AARRR을 하나의 순서로 생각해 어퀴지션(Acquisition)부터 리퍼럴 (Referral)까지 차례대로 일어나야 한다고 오해하는 것입니다. 여기서 포인트는 일부 마케터들이 퍼널 흐름을 ‘순서’ 혹은 ‘중요도 순서’로 생각하는 점입니다. 그러나 AARRR은 순서가 아닌 요소라고 생각합니다. 실제로 AARRR 순서대로 행동하지 않은 고객이 굉장히 많습니다. 따라서 우리가 만들고 싶은 아웃풋의 구성 요소를 밝히고, 인풋과 아웃풋 흐름을 구조화 해 활용하는 방식을 채택해야 합니다. 고객 행동을 퍼널로 정량화 하고 구조적으로 아웃풋을 만들어가는 것입니다. AARRR을 순서라고 오해하는 경우 가장 자주 발생하는 실수는 무엇이 있을까요? 아래 예를 들어보겠습니다.
[예시|
A 서비스 런칭
→ 특정 액션이 없었음에도 초기 유저 발생
→ 과감하게 투자
❗수개월이 지난 후 성과가 오르지 않음
위 예시에서 초기 유저는 혁신 확산 모델(Diffusion of Innovations)에서 이노베이터(Innovator), 얼리 어뎁터(Early Adopter)에 해당하는데요. 이러한 유저 특징은 약간의 불편과 위험을 감수하며 새로운 무언가에 높은 호기심을 갖지만, 결국 본인 기준에 충족되지 않으면 쉽게 떠납니다. 이때 유입된 유저들의 반응으로 AARRR 순서에 맞춰 과감하게 투자(Acquisition)하면 위 예시처럼 실패하게 될 수 있습니다. 그래서 우리는 PMF(Product Market Fit)를 확인해야 한다고 이야기합니다. PMF는 제품 핵심 가치가 고객의 핵심 니즈를 충족하는 상태를 의미하며, 최소한의 서비스 지속가능성을 점검하기 위해 활용합니다.
그렇다면 PMF 달성 근거와 개선 방법은?
PMF 달성 근거
- 리텐션(Retention)
- 컨버전(Conversion)
- NPS(Net Promoter Score)
PMF가 달성되었다면 리텐션과 컨버전 값이 레드 라인(달성 기준) 위에 위치해야 하고, 이를 유지되도록 관리하는 것이 바로 마케터의 핵심 역할입니다. 레드 라인을 그리는 기준은 저마다 다르지만 대부분 공감하는 세 가지 기준은 아래와 같습니다.
- BEP 리텐션/컨버전(가장 최소한의 기준)
- CAC to LTV(고객 만족도에 따른 변화): LTV가 CAC보다 커야 최소한의 지속가능성이 만들어집니다. 그런데 만약 초기 서비스라서 장기 LTV가 없다면 CAC to LTV 배수를 통해 개선 속도를 확인합니다. 여러 변수가 있을 수 있으니 유동적으로 판단해야 합니다.
- 시장/경쟁사 벤치마킹: 리텐션과 컨버전의 시장 평균을 자사와 비교합니다. 시장 평균이 레드 라인이 돼 그보다 높아야 합니다. 조금 더 공격적으로 PMF를 달성한 업계 1위와 비교할 수 있습니다.
PMF 지표 개선 방법
PMF를 달성하기 위해 아하 모먼트(Aha moment)를 구체화 하고 활용해야 합니다. 일반 고객이 아하 모먼트를 경험하면 리텐션과 컨버전이 개선/상승되며 PMF 달성에 다가갈 수 있습니다. 아하 모먼트를 찾는 방법은 간단합니다.
1) 아하 모먼트 찾는 방법 *순서대로
- 리텐션 그래프에서 높은 플래토(Plateau)가 형성되는 코호트(Cohort)를 찾습니다.
- 코호트 별 고객들의 사용 경험을 리스트업합니다.
- 경험 별 고객들의 경험 횟수와 비율을 파악합니다.
- 리텐션이 좋은 코호트에서 기하급수적으로 많이 하는 경험을 찾습니다.
2) 아하 모먼트를 찾은 후 해야 하는 액션 *순서대로
- 더 많은 고객이 아하 모먼트를 경험할 수 있도록 아하 경로를 최적화 합니다.
- 아하 모먼트를 경험한 고객들의 실제 리텐션과 컨버전이 상승하는지 관찰합니다.
- 고객들을 만나 인터뷰하며 결과에 대한 이유를 파악합니다.
그로스 방정식(Growth Equation)에 대해
풀 퍼널(Full Funnel) 첫 입문에서 보통 너무도 많은 지표에 당황하게 됩니다. 여기서 또 한 번의 오해(오류)가 발생합니다. 바로 부분만 잘 되는 것은 의미가 없고 모든 지표를 관리해야 풀 퍼널 마케팅이라고 생각하는 것입니다. 그러나 그것은 불가능합니다. AARRR은 전체가 아닌, 전체 퍼널에서 기회와 문제를 찾아내기 위한 접근법이라는 것을 알아야 합니다. 앞서 퍼널을 올바르게 활용하는 방법으로 고객 행동을 정량화, 구조화 하며 목표 달성에 활용하는 것이라고 했는데요. 이때 그로스 방정식(Growth Equation이 영향을 줍니다. 그로스 방정식은 변수에 따라 목표 달성 여부가 결정되는 수식을 의미하고, 목표 달성에 핵심적인 영향을 주는 변수들을 찾기 위해 활용됩니다. 그런데 이는 하나의 방정식만 성립하지는 않습니다. 만약 우리가 여행 상품을 판매하는 여행 슈퍼 앱 마케터라고 가정해 봅시다. 이때 모든 여행 예정자의 투어 예약 건수를 목표로 한다면 도시별, 출발일 등 여러 방식으로 관리할 수 있는데요. 이러한 사용 가능한 방식들 중 목표에 가장 적합한 방정식을 찾아내야 합니다.
방정식을 찾아내는 방법
- 컨트롤 가능한 변수가 많은 방정식을 찾습니다.
- 같은 인풋에서 더 많은 아웃풋이 나오는 방정식을 찾습니다.
강연 요약
오해 1: A부터 R까지 순서대로 일하자
대안: 지속가능성 먼저 확인하자
해결책: RR + Full Funnel
효과: 지속가능한 스케일업 가능
오해 2: 모든 지표를 관리하자
대안: 핵심 변수 관계를 파악하자
해결책: Growth Equation
효과: 목표 달성을 위한 인풋과 아웃풋 관계 파악
정리 박효린 원티드랩 콘텐츠 사업 개발
촬영 사진 원티드랩 영상 파트