Funnel 분석

• Funnel 즉 깔대기 분석이다.
• 특정 조건들을 추가하면서 최종 목표까지의 전환율을 보는 분석
  • 즉 이탈율이 큰 지점을 알아내는 것이 목적
• 위 과정을 통해 서비스의 취약점 및 개선점을 찾을 수 있다.
  
• 위 사진과 같이 필터링이 됨에 따라 고객의 수가 줄어간다.
  • 위 과정을 보면 어떤 단계에서 이탈을 하는지 확인 가능하다.

SQL로 구현

• 간단하게 구현하면 다음과 같다.
  • 간단하게 하기 위해 select절의 schema는 user_id 및 distinct_user_id로만 작성

-- 해당 기간동안 접속한 유저들
with visit as (
	select
	    distinct_user_id
	from user_tb
	group by 1
	where eventdate between "start-date" and "end-date"
) ,
-- 유저중 회원가입 한 유저
with signup as (
   select
		distinct_user_id
	from visit a
	inner join user_tb b on b.user_id = user_id = a.distinct_user_id
	where is_signup = true
),
-- 활동을 하는 유저
with au as (
   select
		distinct_user_id
	from signup a
	inner join user_tb b on b.user_id = user_id = a.distinct_user_id
	where is_active = true
),
-- 구매 한 유저
with pu as (
   select
		distinct_user_id
	from au a
	inner join user_tb b on b.user_id = user_id = a.distinct_user_id
	where is_paying = true
) ,
with funnel_tb as (
select 'visit' as step ,count(1) as user_cnt from visit
union
select 'sigh up' as step ,count(1) as user_cnt from signup
union
select 'au' as step ,count(1) as user_cnt from au
union
select 'pu' as step ,count(1) as user_cnt from pu
)

select step
	 , user_cnt
	 , user_cnt / lag(user_cnt, 1) over () as drop_off
from funnel_tb;

• 간단하게 보면 위와 같이 볼 수 있다.

AARRR

• Dave McClure가 만든 분석 프레임워크

1. Acquisition(획득)
   • 회사 입장에서 고객이 생기는 것.
     • 다운로드, 사이트 방문, 등이 존재한다
     • CAC : 고객 획득 비용
       • 1명의 고객을 획득하는데 사용한 비용.
       • 광고비 : 300 , 유입 고객 : 100 -> CAC : 3
     • DAU/MAU (Daily Active User / Monthly Active User)
       • 전체 유저가 아닌 일간, 월간 방문 유저
2. Activation(활성화)
   • 고객 중 실제로 활동을 하는 고객
     • PV (Page View)
       • 명칭 그대로 Page를 본 횟수
     • DT(Duration Time) , TS(Time spent) , MTS (Mutigame Time Spent) …
       • DT , TS : 서비스, 게임을 소비한 시간
       • MTS : 실질적으로 게임을 플레이 한 시간
     • Aha Moment
       • 제품의 핵심 가치를 고객이 경험하는 순간
         • 회사마다 본인들이 정한 기준점
3. Retention(유지)
   • 고객의 재방문
     • Retention Rate
       • 고객 유지 비율
       • 고객 20명 , Retention Rate : 50%
         • 1달 지나면 10명 남고, 그 다음 달은 5명이 남을 것을 예상
     • Churn Rate
       • 이탈 비율
       • 고객 20명 , Churn Rate : 50%
         • 1달 지나면 10명 이탈, 그 다음 달은 5명이 이탈할 것을 예상
4. Revenue(수익)
   • 실질적으로 물건등을 구매한 것
     • LTV ( Life Time Value)
       • 1명의 고객이 구매(이익)의 총합
         • 1명의 고객이 1,2,3,4,5 만원을 달마다 사용
         • 1+2+3+4+5 = 15만원 사용
         • 해당 고객의 LTV = 15만원
     • PU (Paying User)
       • 구매한 유저
     • ARPU (Average Revenue Per User)
       • 수익 / 모든 고객
     • ARPPU (Average Revenu Per Paying User)
       • 수익 / PU
5. Referral(추천)
   • SNS홍보 이벤트, 추천인 가입
     • Referral Traffic
       • 여러 체널에서 유입된 트래픽에 따라 어디서 유입됬는지 확인 가능

[ Reference ]

• https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1071/
• https://popsql.com/sql-templates/marketing/running-a-funnel-analysis

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개인적으로 공부한 내용 포스팅 중
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