#1. [프리코스 공부] AARRR 프레임워크

AARRR 프레임워크를 통해 사용자 흐름을 지표로 바라보기

이번 학습에서는 서비스의 성장 흐름을 체계적으로 분석하는 방법론인 AARRR 프레임워크에 대해 배웠다. AARRR은 사용자가 서비스를 처음 알게 되는 순간부터, 실제 매출과 추천으로 이어지는 과정까지를 다섯 단계로 나누어 관리하는 지표 프레임워크다.

 

AARRR은 Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral의 앞 글자를 딴 말이다.

각각 획득, 활성화, 유지, 수익화, 추천을 의미한다. 이 프레임워크는 미국 실리콘밸리의 500 Startups 창립자인 데이브 맥클루어가 제안한 것으로, 스타트업이나 디지털 서비스가 막연하게 “사용자가 늘었는가?”만 보는 것이 아니라, 사용자가 어느 단계에서 유입되고 이탈하며 전환되는지를 구체적으로 파악하도록 돕는다.

 

가장 인상 깊었던 점은 AARRR이 단순히 마케팅 용어가 아니라, 사용자 여정을 지표로 쪼개어 보는 사고방식이라는 점이었다.

예를 들어 서비스에 신규 사용자가 많이 들어온다고 해서 반드시 좋은 상황이라고 볼 수는 없다. 유입된 사용자가 핵심 기능을 경험하지 못하고 바로 이탈한다면 Acquisition은 잘 되고 있지만 Activation에서 문제가 발생한 것이다. 반대로 신규 유입은 적더라도 기존 사용자가 꾸준히 재방문하고 결제까지 이어진다면 Retention과 Revenue 측면에서 강점이 있다고 볼 수 있다.

 

첫 번째 단계인 Acquisition은 신규 사용자를 서비스로 유입시키는 단계다.

이 단계에서는 신규 사용자 수, 회원 가입 수, 앱 다운로드 수, 리드 수 등을 통해 획득 규모를 확인한다. 또한 단순히 많이 데려오는 것보다 얼마나 효율적으로 데려왔는지를 보기 위해 CAC, 즉 고객 획득 비용을 함께 본다. CAC는 고객 한 명을 획득하는 데 들어간 비용을 의미한다. 이때 중요한 것은 “고객”의 기준을 명확히 정의하는 것이다. 회원가입한 사람을 고객으로 볼 것인지, 결제까지 완료한 사람을 고객으로 볼 것인지에 따라 같은 비용을 쓰더라도 지표 해석이 달라질 수 있기 때문이다.

 

Acquisition 단계에서는 광고 성과 지표도 함께 활용된다.

대표적으로 CTR, VTR, CVR이 있다. CTR은 광고를 본 사람 중 실제로 클릭한 비율이고, VTR은 영상 광고가 얼마나 조회되었는지를 보는 지표다. CVR은 클릭이나 방문 이후 원하는 행동으로 이어진 비율을 뜻한다. 예를 들어 광고 클릭은 많이 발생했지만 회원가입 전환이 낮다면, 광고 소재는 흥미를 끌었지만 랜딩 페이지나 가입 과정에서 문제가 있을 가능성이 있다. 이처럼 지표는 단독으로 보기보다 서로 연결해서 해석해야 실제 개선 지점을 찾을 수 있다.

 

두 번째 단계인 Activation은 사용자가 서비스의 핵심 가치를 처음 경험하는 단계다.

흔히 말하는 ‘아하 모먼트’를 만드는 과정이라고 볼 수 있다. 사용자가 서비스를 처음 접했을 때 “이 서비스가 나에게 필요하구나”라고 느끼게 만드는 것이 중요하다. 아무리 유입이 많아도 사용자가 핵심 기능을 경험하지 못하면 장기 사용으로 이어지기 어렵다. 따라서 이 단계에서는 온보딩 흐름, 첫 사용 경험, 핵심 기능 도달률 등을 살펴봐야 한다.

 

세 번째 단계인 Retention은 사용자가 서비스를 지속적으로 사용하는지를 보는 단계다.

PM 관점에서 Retention은 매우 중요한 지표라고 느꼈다. 신규 유입을 늘리는 것도 중요하지만, 기존 사용자가 계속 돌아오지 않는다면 서비스는 계속 새로운 사용자를 비싼 비용으로 데려와야 한다. 반대로 Retention이 높다면 사용자가 서비스에서 지속적인 가치를 느끼고 있다는 의미다. 이 단계에서는 재방문율, 반복 사용률, 특정 기간 이후 잔존율 등을 볼 수 있다.

 

네 번째 단계인 Revenue는 사용자의 활동이 실제 매출로 이어지는지를 확인하는 단계다.

무료 사용자가 유료 사용자로 전환되는 비율, 객단가, 구독 전환율, 결제 유지율 등이 여기에 해당한다. 다만 Revenue를 볼 때도 단순히 매출이 증가했는지만 보는 것이 아니라, 어떤 사용자군에서 매출이 발생했는지, 획득 비용 대비 수익성이 충분한지를 함께 봐야 한다. CAC가 높더라도 장기적으로 고객 생애 가치가 더 크다면 전략적으로 감수할 수 있고, 반대로 단기 매출은 있어도 유지율이 낮다면 수익 구조가 불안정할 수 있다.

 

다섯 번째 단계인 Referral은 사용자가 자발적으로 서비스를 추천하는 단계다.

Referral이 잘 일어난다는 것은 사용자가 서비스에 만족하고 있으며, 다른 사람에게도 권할 만큼 신뢰하고 있다는 뜻이다. 추천 링크 공유, 초대 코드 사용, 리뷰 작성, 바이럴 유입 등이 이 단계의 지표가 될 수 있다. Referral은 단순히 마케팅 비용을 줄이는 수단이 아니라, 서비스의 만족도와 충성도를 보여주는 중요한 신호라고 볼 수 있다.

 

이번 학습에서 특히 중요하게 느낀 부분은 지표의 계산식은 고정된 정답이 아니라는 점이었다.

예를 들어 전환율을 계산할 때도 무엇을 ‘전환’으로 볼지 먼저 정의해야 한다. 회원가입을 전환으로 볼 수도 있고, 결제를 전환으로 볼 수도 있으며, 특정 버튼 클릭이나 상담 신청을 전환으로 볼 수도 있다. 또한 분모를 사용자 수로 둘지, 페이지 조회 수로 둘지에 따라서도 결과가 달라진다. 측정 기간 역시 월간, 주간, 분기별 등으로 다르게 설정할 수 있다. 결국 좋은 지표란 보편적인 공식 하나를 그대로 적용하는 것이 아니라, 지금 알고 싶은 질문에 맞게 정의된 지표라는 생각이 들었다.

 

AARRR 프레임워크는 정해진 순서대로만 적용해야 하는 도구라기보다는, 현재 서비스에서 가장 병목이 되는 단계를 찾기 위한 분석 도구에 가깝다. 모든 단계가 중요하지만, 서비스의 상황에 따라 집중해야 할 단계는 달라질 수 있다. 초기 서비스라면 Acquisition과 Activation이 중요할 수 있고, 어느 정도 사용자가 모인 서비스라면 Retention과 Revenue가 더 중요한 과제가 될 수 있다.

 

이번 강의를 통해 지표를 바라볼 때 단순히 숫자의 크고 작음만 보면 안 된다는 것을 배웠다. 숫자 자체보다 중요한 것은 그 숫자가 어떤 사용자 행동을 의미하는지, 그리고 그 지표를 통해 어떤 의사결정을 할 수 있는지다. 앞으로 서비스를 기획하거나 프로젝트를 회고할 때도 “사용자가 몇 명인가?”에서 멈추지 않고, “사용자는 어디에서 들어왔고, 어떤 가치를 경험했으며, 왜 다시 돌아오거나 이탈했는가?”까지 질문해보아야겠다고 느꼈다.

 

결국 AARRR 프레임워크는 사용자 흐름을 더 구체적으로 이해하게 해주는 도구다. PM으로서 서비스를 바라볼 때 감이나 추측만으로 판단하는 것이 아니라, 각 단계별 지표를 통해 문제를 발견하고 개선 방향을 정리하는 습관이 필요하다는 점을 배운 시간이었다.

 

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