[12] 수익화(Revenue) - 1부. 수익화 개념 및 주요지표

01. 수익화(Revenue)의 기본 개념

01)  수익화(Revenue)란?

• 서비스의 비용 대비 수익 구조를 효율적으로 개선하는 활동

 

02)  수익화(Revenue)의 목표

• 지속 가능한 수익 창출로 서비스의 지속 가능성을 높이는 것
• ARPU(인당 평균 매출), ARPPU(결제자당 평균 매출) 등의 지표를 향상시켜 매출을 극대화 하는 것
• 고객생애가치(LTV)를 극대화 하여 고객이 서비스에 머무르는 동안 꾸준히 매출을 발생시키도록 하는 것
• 효율적인 비용대비 수익 구조를 확보하여 고객 획득 비용(CAC) 보다 높은 수익을 내는 구조를 만드는 것

 

03)  유의사항

• 개별 사용자 간 수익화 편차
  • 수익화 지표는 평균값으로 표현되지만 실제 수익은 사용자마다 크게 다름
  • 파레토 법칙처럼 상위 20%의 사용자가 80% 매출을 차지하는 경우도 있음
• 사용자 그룹별 전략 필요
  • 평균적인 사용자를 타깃으로 삼기보다는 충성도가 높고 매출 기여가 큰 사용자 그룹에 맞춘 전략이 효과적임
• 수익 모델 로드맵
  • 서비스 출시 초기에는 수익 모델이 명확하지 않을 수 있음
  • 하지만 언제 어떻게 수익화할지에 대한 명확한 계획이 필요함
  • 이를 고민하지 않으면 성공적인 서비스가 될 수 없음

 

02. 수익화(Revenue) 관련 주요 지표

01) ARPU (Average Revenue Per User, 인당 평균 매출)

• ARPU(인당 평균 매출) = Revenue(매출) / User(사용자수)
• 사용자 한 명이 평균적으로 발생시키는 매출
• 전반적인 수익화 상황을 보는데 유용하며 미래 매출을 예측하는 데 유용함
• ARPU 전제조건
  • ARPU 측정기간을 정의해야 함
  • 일반적으로 월 기준으로 집계
• ARPDAU & ARPWAU
  • ARPU의 기간을 더 명확하게 정의한 지표
  • ARPDAU(Average Revenue Per Daily Active User) = 일 매출 / DAU
  • ARPWAU(Average Revenue Per Weekly Active User) = 주간 매출 / WAU

 

 

02) ARPPU(Average Revenue Per Paying User)

• ARPPU(결제자 인당 평균 매출) = Revenue(매출) / Paying User(결제자수)
• 결제자 한 명이 평균적으로 발생시키는 매출
• ARPPU 전제조건
  • 기간에 대한 정의가 필요함
  • 일반적으로 월 기준으로 집계

 

 

03) 고객 생애 가치(Lifetime Value, LTV )

• 고객이 평생(서비스진입~이탈) 동안 발생시키는 총 매출에서 비용을 제외한 순 이익을 의미함

• 예시
  • 각 변수 값
    • M(1인당 평균 매출) = 15만원
    • c(1인당 평균 비용) = 5만원
    • r(고객유지비율) = 60%
    • i(할인율) = 10%
    • AC(고객획득비용) = 3만원
  • 계산결과
    • ((M-c)/(1-r+i))-AC = ((150,000 - 50,000)/(1-0.6+0.1)) - 30,000 = 170,000
• 하지만 현실에서 이런 식의 계산은 사실상 불가능함
  • 우리는 경제학 시험문제를 푸는 것이 아니라 비즈니스 현실에서 마주친 문제를 풀어야 함
  • 위 공식에 숫자를 넣어서 LTV를 계산하려면 엄청나게 많은 가정이 필요한데 현실적으로 이러한 가정들은 충족되기 어려움
    • 고객 1인당 비용(유지비용, 획득비용)을 계산할 수 있다? → 불가능
    • 고객 1인당 평균 매출이 기간마다 일정하다? → 일정하지 않음
    • 고객 유지 비율(혹은 이탈 비율)이 기간마다 일정하다? → 일정하지 않음
  • 현실적으로 계산하기 어렵다는 이유로 포기하기에는 고객 생애 가치가 갖는 중요도가 너무나도 큼
• 고객 생애 매출을 활용하는 방법이 대안임

 

 

04) 고객 생애 매출(Lifetime Revenue, LTR)

• 고객이 평생 동안 발생시키는 매출만을 계산한 것
• 비용을 고려하지 않아 간편하게 사용할 수 있음
• 특정시점(ex.2020년1월) 가입자들에 대한 고객 생애 매출 산출방법

• 데이터
  • 2020년 1월 - 1,000명 가입
  • 이 가운데 500명 결제 전환됨
  • 다음 달부터 점차 활동하는 회원 및 결제하는 회원 감소
  • 최종적으로 2020년 1월에 가입한 1,000명이 2020년 8월에 모두 이탈했다고 가정
• 위와 같은 경우 고객 생애 매출(LTR)은?
  • 2020년 1월 가입자당 결제금액을 계산하면 매출250만원 / 가입자 1,000명 = 2,500원 (결제자로 나누는 것이 아니라 가입자로 나눠야 함, 결제자당평균결제액은 ARPPU임
  • 2020년 2월 가입자당 결제금액을 계산하면 매출135만원 / 가입자 1,000명 = 1,350원
  • 나머지 월도 위와 같이 계산
  • 월별 가입자당 결제액을 모두 합산하면 4807.5원
  • 위 4807.5원이 1명의 가입자가 생겼을 때 기대할 수 있는 평균 매출(Lifetime Revenue)임

 

 

 

 

 

 

본 포스팅은 도서 <그로스 해킹> 및 유튜브영상<toss | PO SESSION>을 참고하여 작성하였습니다.

책 속에는 더욱 자세한 내용과 좋은 내용이 포함되어 있습니다.

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001766457

영상에는 더욱 자세하고 좋은 내용이 포함되어 있습니다.(PO세션 모두 시청하시는걸 추천드립니다.)

https://www.youtube.com/watch?v=tcrr2QiXt9M&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM