[제로베이스 PM 파트타임 스쿨] 2주차 - Activation, Retention

수강한 강의

제로베이스 PM 파트타임 스쿨 

• Chatper 5 그로스 해킹
• 5. 사용자 활성화 (Activation)
• 6. 사용자 재방문 (Retention)

주차

2주차

강의 요약

• Activation - 활성화
  • 원하는 행동 달성
  • Friction (마찰) 줄이기
    • 사용자가 우리 서비스를 사용할 때 느끼는 거부감으로 해석
  • Friction을 개선하면 activation 향상 가능
  • 정량
    • 데이터(퍼널 전환율) 분석해서 이탈이 많이 일어나는 구간 찾기
    • 정성적 : 데이터는 what은 보여주지만 why는 보여주지 않음
      • 고객 인터뷰로 '왜 이탈했는지' 알아내야함
  • B = M * A * P : 솔루션을 찾는 프레임워크
  • Behavior = Motivation * Ability * Prompt
  • Motivation 
    • 동기가 충분히 클 때 행동한다.
  • Ability
    • 행동할 수 있는 능력이 충분히 있을 때 행동한다.
  • Prompt
    • 알림이나 트리거(내적/외적)가 주어졌을 때 행동한다.
  • Friction 줄이기
    • Motivation : Perceived Value (유저가 인지하는 가치)가 가격보다 낮음 -> 유저가 프로덕트의 가치를 충분히 경험하게 함 -> 특정한 기능을 무료 체험
    • Ability : 결제하고 싶은 사람이 결제할 수 있게 함
      • 동남아의 경우에는 카드를 많이 사용하지 않기 때문에 현금으로 지불하는 옵션 추가
      • 10대인 경우에는 문화상품권 결제를 많이 하기 때문에 문화상품권 지불 옵션 추가
    • Prompt : 마케팅 커뮤니케이션 (푸시, 문자 등), 프로덕트 내 CTA(Call to Action)
  • 컨버전레이트 (CVR) : 전환율
    • people converted (퍼널이 전환될 때 마다) / people clicked * 100
• Retention - 사용자 재방문
  • 이미 온 고객이 다시 방문하는 것
  • 고객이 다시 방문할 만한 좋은 제품을 만드는 것
  • 보통 리텐션 커브를 올리거나 평평하게 하는것이 좋음
    • 리텐션 커브 올리기
      • 신규 고객에게 처음 마주하는 서비스 경험을 최적화
      • 제품의 핵심가치를 사용하게 하고 유저들을 다시 방문하게 끔 하는 것을 의미
    • 리텐션 커브 평평하게 만들기
      • 계속 방문하는 고객에게 계속해서 좋은 제품 경험을 주는 것
  • 리텐션 코호트 분석 : 공통된 특성이나 경험을 가진 그룹이 시간이 지남에 따른 유저 리텐션을 분석하는 것
  • 기존 데이터를 확인해서 가설을 세우고 테스트
  • 성공적이면 꾸준히 테스트를 하면서 해당 테스트 결과를 기능적으로 자동화, 서비스 고도화
  • 결과가 나쁘다면 실망하지 않고 다음 가설을 세우고 계속해서 테스트

생각 정리

오늘은 AARRR 중 Activation, Retention에 대해서 공부했다.

 

올해 초부터 토스에 있는 토스 증권 서비스를 이용하는데

잊을만 하면 출석체크 알림 푸시메시지가 왔다.

 

이런 푸시가 다 AARRR 중 Activation에 해당하는 부분인 걸 알 수 있었다.

 

모를때는 그냥 가볍게 넘기던 것들이 강의를 수강하면서 하나 둘씩 보이게 되는게 새롭고 재밌다.

적용

내가 사용하는 서비스 중 Activation과 Retention을 위한 활동을 어떻게 하고있는지 알아봤다.

1. NOL 티켓

B = MAP 프레임워크 중 Prompt에 해당하는 항목으로

다음 주 오픈 예정 티켓에 대한 푸시알림을 보내면서 서비스 이용을 유도하고있다.

 

2. 쿠팡 이츠

 

1번의 예와 마찬가지로 Prompt에 해당하는 항목으로

6월 첫째 날에 서비스 사용을 독려하는 푸시메시지

 

이 글은 제로베이스 PM 파트타임 스쿨의 강의 자료 일부를 발췌하여 작성되었습니다.