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[코드스테이츠 PMB 9기] 라이브 데이팅 기반 글로벌 소셜 엔터테인먼트 어플, 글램의 AARRR 지표를 분석해보자.

일단 글램의 소개는 너무 길다.. (라이브 데이팅 기반 글로벌 소셜 엔터테인먼트 어플)

 

또 글램이 추구하는 가치를 보면 소개와 공통적인 부분을 찾을 수 있다.

 

글램의 소개와 추구하는 가치를 보고 욕심이 많은 앱이구나 생각했다.

왜냐하면 넣을 수 있는건 다 넣는 킹갓제네럴마제스티충무공같은 소개와 데이팅 앱에서 필요한 부분을 모두 기입한 추구하는 가치에서 정말 데이팅 앱 시장에서 하고 싶은건 다 하려는거구나 라는 느낌을 받았기 때문이다.

 

물론 글램의 욕심이 나쁘다는 것이 아니다. 글램은 데이팅 앱 시장에서 최선을 다하겠다는 포부로 다가왔기 때문에 그 '욕심'은 글램의 프라이드로 느껴져 보기 좋았다. 또 글램은 피벗팅이 너무 잘되어 있어 고객 유입과 LTV를 강화했다고 생각한다.

 

글램의 AARRR 지표를 통해 하며 어떻게 서비스를 확장시키고 개선할 수 있었는지 알아보고자 한다.

 


 

 

먼저 퍼널 분석에 대해서 알아보자면 위 도표와 같이 깔때기 형태로 유저의 행동을 추적하고 분석하는 기법을 말한다.

제품의 노출 -> 유저의 유입 -> 제품 내에서의 행동 -> 최종 전환까지를 지표로 추적하고 단계별로 이탈하는 유저가 많을 수록 깔대기의 하단이 좁아지는 형태이다.

 

퍼널 분석에서 가장 중요한 요소는 '전환율' 이다.

 

AARRR 지표는 퍼널 분석이 발전된 형태이며 가설을 구축한 뒤, 빠르게 검증 가능하며 다양한 제품군에 활용 가능한 프레임워크다.

 

 

첫 번째 A(Acquisition) - 수집 단계

 

"고객이 어떻게 우리 제품을 처음 접하게 되는가"

수집 단계에서는 어떻게 잠재고객이 서비스를 이용하게 할지, 전환율이 높은 고객을 유입시킬 수 있을지 생각해야한다.

 

대표적인 측정 방법

CPA, CAC, 고객획득비용, 신규 방문자 수, 신규 방문자 유입 경로 등 

 

 

두 번째 A(Activation) - 활동 단계

 

"사용자가 처음 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가"

방문자가 서비스내에서 얼마나 많은 컨텐츠를 소비하고 있는지, 어떻게 소비하고 있는지를 파악해 이탈율을 낮추고 전환율을 높일 수 있어야한다.

 

대표적인 측정 방법

웹사이트 트래픽, 체류시간, 페이지뷰, 회원가입율, 이벤트 참여율

 

 

세 번째 R(Retention) - 유지 단계

 

"제품 또는 서비스의 재사용률이 어떻게 되는가"

유지 단계의 고객들은 이미 유입 후 3번째 퍼널까지 도달한 유저이기에 새로운 고객 확보보다 이들이 재방문 할 수 있도록 하는것이 중요하다.

 

대표적인 측정 방법

이탈율, 이탈 페이지, 회원가입 후 일자별 재방문율, 전체 재방문율

 

네 번째 R(Revenue) - 매출 단계

 

"돈을 지불할만큼 제품의 가치가 있는가, 어떤 상황의 고객기 매출에 많은 기여하는가"

구매 전환율을 높이는 것 외에도 목표로 해야 할 것은 LTV를 늘리고 CAC 비용을 줄이는 것 이다.

이상적인 LTV : CAC 비율은 3:1 이다.

 

대표적인 측정 지표

구매 전환율, 매출, 주문 별 객단가

 

 

다섯 번째 R(Referral) - 추천 단계

 

"사용자가 자발적 바이럴 공유를 일으킬 수 있는가"

어떻게하면 사용자가 스스로 추천할 수 있도록 만들까에 집중해야한다.

 

대표적인 측정 지표

좋아요, 댓글, 공유 수, NPS, 바이럴 지표이다.

 

바이럴 지수 계산 공식

Viral coefficient = C x R x CR / 100

 

C = Number of customers (고객 수)

R = Average number of referrals per customer ( 한 고객당 평균 추천 건수 )

CR = Average conversion rate for referrals (추천 받은 사람의 평균 전환율)


 

글램의 AARRR

좋아요를 통해 상대와 매칭할 수 있고, 이용 시 필요한 보석을 과금 유도 시킴으로서 매출을 증진한다고 볼 수 있다. 고객이 글램에 결제하기까지 광고 유입 -> 앱 다운로드 -> 회원가입 -> 프로필 설정 -> 상대 선택 -> 상대 매칭 -> 매칭된 상대방과 대화하기 위해 결제 등, 총 7단계의 프로세스를 거치게 된다.

 

Acquisition (사용자 유입)

1. 유튜브 자체 채널을 통한 유입

 

2. 페이스북 자체 채널

 

3. 그 외 채널

앱 스토어 배너광고, 인스타 후기 등

 

 

Activation (사용자 활성화)

 

1. 12시간 마다 무료로 증정되는 좋아요 횟수

 

 

12시간마다 좋아요 횟수를 제공하기 때문에 성격이 급하지 않다면 과금이 필요없다. 좋아요 횟수외에도 매칭된 상대와 대화하기 위해서는 젬이 필요한데, 젬은 48시간마다 제공하며 상대방이 48시간내에 답장이 없으면 다시 기회를 돌려주기 때문에 고객에게는 과금에 대한 부담을 줄일 수 있다.

 

 

2. 무료로 즐길 수 있는 컨텐츠

 

 

위 사진은 현재 글램에서 무료로 이용할 수 있는 컨텐츠들이다. (각 사진마다 스티커로 가리느라 힘들었다 ㅎㅎ)

인스타와 굉장히 비슷한 구조를 갖고 있는데, 글램 라이브와 피드를 올리고 댓글과 좋아요를 받는 방식으로서 인스타를 이용해본 사람이라면 크게 불편함을 못 느낄 수 있다.

 

 

3. 지인 차단하기

 

 

자신의 프라이버시를 중요시하는 MZ 세대에게는 자신이 이용하는 서비스를 알리고 싶지 않을 것이다. 실제로 소개팅 앱에서 아는 사람을 만난다면 서로 애매한 사이가 될 수 있기 때문에 최근 소개팅 앱 내에선 필수 기능으로 자리 잡혔다. 글램은 페이스북과 연락처를 통해 별도로 기입없이 편하게 차단 등록할 수 있다.

 

 

Retention (사용자 유지)

 

1. 배너 알림

 

12시간마다 좋아요 횟수가 증정 될 때

상대방과 매칭되었을 때

상대방이 채팅을 보냈을 때

상대방에게 좋아요를 받았을 때

 

 

2. 추천 매칭 변경

추천 매칭을 변경하기 위해서는 젬이 필요한데 12시간 좋아요 횟수가 주어짐에 따라 추천 매칭도 변경된다.

 

 

Revenue (매출)

 

1. 무료 좋아요 횟수와 매칭 채팅 비용의 차이

 

무료 좋아요 횟수는 12시간마다 1회를 제공하지만 매칭된 상대와 채팅방을 오픈하기 위해서는 48시간을 기다려야한다. 상대적으로 좋아요 횟수가 채팅방 오픈 횟수보다 많기 때문에 매칭된 상대방과 대화를 빠르게 하기 위해서는 자연스럽게 과금을 할수 밖에 없는 구조로 되어있다.

 

 

심지어 상대방이 연결 해제를 하면 채팅방이 사라지기 때문에 마음에 드는 이성이있다면 빠르게 채팅하고 싶은 고객의 마음을 노린거라고 생각한다.

 

 

2. 무료 컨텐츠를 통한 많은 노출

 

피드나 라이브 같이 무료로 이용할 수 있는 컨텐츠 속에서 다양한 사람들이 노출되며 프로필 확인까지는 무료이지만 좋아요를 보내기 위해서는 또 횟수가 젬이 차감해야한다. 더 많은 사람을 노출시킴으로서 고객이 매칭을 하도록 과금을 유도하는 구조다.

 

 

Referral (추천)

 

1. 친구 초대 혜택

 

 

친구를 초대하고 초대받은 친구가 글램에 회원가입하면 잼을 제공한다. 젬이 150개 기준 5,900원인 것을 보면 친구에게 추천하여 총 300개 젬 (11,800원)을 이득볼 수 있는 구조기 때문에 충분히 친구에게 추천할 가능성이 있다.

 

 

2. 프로필 평점 공유

 

 

개인적으로 소개팅 어플에서 받은 평가는 친구에게 자랑할만한 정량적 지표가 된다고 생각한다. 가끔 근거없이 외모를 따지기 보다 객관적인 평가를 통해 나온 점수를 보내주어 증명할 수 있다고 생각하기 때문이다. 장난식이라도 친구들끼리 외모를 비교하기 위해 앱을 다운받았다가 이용하는 경우도 발생할 수 있다고 생각한다.

 


 

마지막으로

 

현재 글램은 국내 데이팅 앱중에 가장 고도화되어 있다고 생각한다. 그렇기에 뭔가 개선할 점을 찾기가 굉장히 어렵다. 하지만 전 세계 데이팅 앱 1위에 빛나는 '틴더'와 비교를 하자면 틴더는 하루에 50개씩 좋아요를 보낼 수 있고 채팅을 하는데 제약이 없다. 물론 비즈니스 모델 구조로는 글램이 더 구체적이고 다양할 수 있지만 더 많은 고객의 유입을 위해서는 무료 횟수를 증가할 필요가 있다고 생각한다.