데이터분석 프레임워크 : AARRR

 

데이터를 다루는 디자이너에게는 다양한 이점이 있는데, 분석을 하기 이전에 비즈니스 모델 또는 프러덕트 또는 조직에 맞게 분석 프레임워크를 갖추는 것이 중요하다.
이를 통해 얻어지는 데이터 인사이트를 가지고 디자인 방향성이나 목표를 되돌아볼 수 있다.
프레임워크 기법 중 데이브 맥클루어(Dave McClure)는 AARRR이라는 프레임워크를 제시했다.
주로 마케터에게 유용한 방식이지만, 디자이너에게도 충분히 적용될 수 있는 방식이다.

각각 아래와 같이 정의할 수 있다.

Acquisition 획득

사용자를 얼마나 유입하는지 살피는 단계이다.
마케터와 함께 한다면, 마케터가 설계한 전략에 따라 그것을 고려하여 디자인 방향과 구상을 할 수 있다.
관련 개념: DAU, MAU, SEO 등

Activeation 활성화

사용자가 충분히 확보되었다 판단된다면, 체류시간 또는 이용 시간을 늘리는 것에 집중한다.
체류시간 안에서 이탈한 시점을 분석하여 이탈한 사유를 알아내고 디자인 방법론을 통해 이를 개선하여 이탈율을 줄일 수 있다.
관련 개념 : 이탈율(Bounce Rate), 체류시간(Life Time), 사용자 여정(User Journey) 등

Retention 유지 또는 재방문

사용자가 얼마나 유지되고 있는지, 재방문은 어떻게 되고 있는지 살펴본다.
전환율을 파악하는 것이 중요하다.
계속적으로 사용자가 유지되지 않는다면, 매출 또는 트래픽 유지에 큰 영향을 주므로 중요하게 생각해야하는 단계이다.
관련 개념 : 전환율(CVR)

Revenue 매출 또는 수익

매출을 확보하는 단계이다. 이 단계에서는 전환율을 높이는 것을 목표로 해야한다. 전환율과 직결되는 부분들인 회원가입, 구매하기, 다운로드 등의 UI나 해당 태스크의 수행시 UX를 적극적으로 개선해야한다.
관련 개념 : 전환율(CVR)

Referral 추천 또는 입소문

프러덕트에 대한 내용이 어디에 얼마나 공유되고 있는지 알아야 한다. 그래야 해당 플랫폼에서 신규 고객 또는 유지할 수 있는 고객이 얼마나 될 수 있는지 알 수 있다. 이 부분에서의 핵심이 되는 콘텐츠가 있다면 그것을 공유하거나 구독할 수 있는 장치를 마련하는 등의 고민이 필요하다.

 

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* 위 내용은 <데이터 드리븐 UX (포어그릿)> 라는 책에서 발췌한 내용에 개인적인 생각을 살짝 첨가한 내용임을 알려드립니다.