실무에서 쓰이는 지표 (Funnel & LTV)

[ Funnel (퍼널) ]

유저들이 어디서 이탈하는가?

 - 퍼널은 잠재고객을 유입시키며 최종적인 목표 액션을 달성할 때까지의 과정

 - 모든 서비스와 비즈니스는 각 단계로 갈 수록 이용자 수가 줄어들게 됨

 - 각 단계의 전환율 (or 첫 유입 대비 전환율)을 측정

 

 [ 퍼널 기법 AARRR ]

 - 디지털 마케팅 시 활용하는 프레임 워크

 - 단계별 전환율을 지표화 하여 서비스 부완 지점을 찾음

 > Acquisition 유입

 > Activation  활성화

 > Retention  재방문(재구매)

 > Revenue   수익

 > Referral    추천

 

 [ LTV (Life Time Value, 고객 평생 가치) ]

해당 유저가 우리에게 평생 주는 이익은 얼마나 될까?

 - 고객 생애 주기 : 한 명의 유저가 서비스를 사용하기 시작하여 이탈할 때까지의 기간

 - LTV는 한 명의 유저가 생애 주기 동안 얼마만큼의 이익을 주는지를 정량적으로 지표화 한 것

 - LTV는 유저와의 관계를 측정하고, 이를 사업적 이익으로 가져가는데 중요한 지표

 - LTV가 높다는 것은 해당 서비스와 관계가 좋고, 충성도가 높은 고객이 많다는 것

 

* LTV 산출 방법 (엄청 다양함, 무엇을 보고자 하느냐에 따라 선택 혹은 모델링)

 - 이익 x Life Time x 할인율 (미래 비용에 대한 현재 가치)

 - 연간 거래액 x 수익률 x 고객 지속 연수

 - 고객의 평균 구매 단가 x 평균 구매 횟수

 - (매출액 - 매출원가) / 구매자 수

 - 평균 구매 단가 x 구매 빈도 x 구매 기간

 - (평균 구매 단가 x 구매 빈도 x 구매 기간) - (신규 획득 비용 + 고객 유지 비용)

 - 월 평균 객단가 / 월 잔존율

 

LTV 결론

 - 자사 서비스에 딱 맞는 LTV를 산출하는 것은 매우 어려운 일

 - 사용 주기, 변수, 객단가 등 여러가지를 고려해야 함

 - LTV를 늘리기 위한 방안

   > 객단가 상승

   > 구매 빈도를 높임

   > 이탈률 감소, 이용시간을 증가

 - LTV는 가정을 베이스로 하는 지표이기 때문에 꾸준한 모니터링이 필요

 - LTV에 관심이 더 생긴다면 읽어보면 좋을 자료들(교안)

https://playinpap.github.io/retention-ltv-simulation/

https://blog.toss.im/article/tossbdm

https://eopla.net/magazines/1519