1. 수익화(Revenue) 분석하기
1) 고객 생애 매출 (Lifetime Revenue, LTR) 활용하기
- 현실적으로 고객 생애 매출을 딱 떨어지는 숫자로 계산하는 것은 어려움
- 우리 서비스의 전체적인 고객 생애 매출을 딱 떨어지는 숫자로 요약하는 것에 집착할 필요 없음
(1) 코호트별 LTR 살펴보기
- LTR을 분석할 때는 코호트를 잘 나누고 코호트별 LTR 추이가 어떻게 변화하는지 살펴보는 것이 좋음
- 일반적으로 가입시점을 기준으로 코호트를 분리함
- 아래 그래프는 월별 LTR의 증가 추이를 보여줌
- 위처럼 기간별로 LTR이 증가하는 추이를 구한 후 고객획득비용(CAC)과 비교하면 아래와 같은 내용을 알수 있음
- 서비스의 수익 모델이 잘 동작하고 있는지?
- 마케팅 비용을 적절하게 사용하고 있는지?
- LTR과 CAC 비교 해보기
- LTR이 CAC를 빠르게 초과하고 장기적으로 몇 배 이상 높아져야 안정적인 서비스 운영이 가능함
- 일반적으로 LTR이 CAC대비 5~10배 정도 돼야함
- LTR이 CAC를 넘어서기까지의 기간(Payback Period)도 고려해야 함
- LTR과 CAC 사용 예
- LTR을 먼저 구함
- LTR을 고려해서 목표로 하는 CAC 비용 수준을 설정함 (1/5 ~ 1/10 정도)
- LTR과 CAC 중 무엇을 개선하는 것이 효과적인가?
- 같은 비율이라면 LTR을 늘리는 편이 CAC를 줄이는 것보다 효과적임
- 하지만 현실에서는 LTR 보다 CAC가 변화시키기 쉬운 지표이기 때문에 CAC에 먼저 집중하는 경우가 많음
2) 수익화(Revenue)에서 매출 쪼개서 보기
(1) 아이템별 매출의 합계
- 각 아이템의 매출을 개별적으로 분석해 매출에 기여하는 항목 파악
(2) 사용자별 매출의 합계
- 사용자 세그먼트(성별, 연령, 가입기간, 활동여부 등)에 따라 매출을 나누어 분석
(3) 결제자수 X ARPPU
- 결제자 수와 인당 결제액(ARPPU)을 곱해 전체 매출을 계산하고, 이를 퍼널 단계별로 분석해 매출 증감 원인 파악
- 위 이미지와 같이 매출을 퍼널에 따라 쪼개 보면
- 매출이 증가하거나 감소하는 패턴을 훨씬 더 세부적으로 파악할 수 있게됨
- 매출을 퍼널에 따라 쪼개면 매출 변화 패턴에 대해 훨씬 더 세부적으로 파악 가능함
- 가입전환율이 좋아져서 인가?
- 리텐션이 좋아져서인가?
- 유저가 결제하는 비율이 높아져서인가?
- 평균적으로 더 비싼 제품을 사서인가?
- 가입기간에 따른 월별 코호트 기준으로 매 코호트의 데이터를 쪼개서 확인하면
- 기간에 따른 효과와 퍼널에 따른 효과를 결합해서 훨씬 더 입체적으로 매출을 분석할 수 있음
- 간단한 시뮬레이션을 통해 향후 트렌드를 반영한 매출 예측도 가능함
3) 월별 반복 매출 (Monthly Recurring Revenue, MRR)
- 구독형 서비스에서 주로 사용되는 매출 분석 방법
- 다음과 같이 요소를 나누어 분석함
- 기준(Base) MRR: 전월 기준 매출.
- 신규(New) MRR: 신규 고객으로 증가한 매출.
- 이탈(Churn) MRR: 기존 고객 이탈로 감소한 매출.
- 업그레이드(Upgrade) MRR: 기존 고객의 요금제 업그레이드로 증가한 매출.
- 다운그레이드(Downgrade) MRR: 기존 고객의 요금제 하향 조정으로 감소한 매출.
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
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