- Funnel 즉 깔대기 분석이다.
- 특정 조건들을 추가하면서 최종 목표까지의 전환율을 보는 분석
- 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;
AARRR
- Dave McClure가 만든 분석 프레임워크
- 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)
- Activation(활성화)
- 고객 중 실제로 활동을 하는 고객
- PV (Page View)
- DT(Duration Time) , TS(Time spent) , MTS (Mutigame Time Spent) …
- DT , TS : 서비스, 게임을 소비한 시간
- MTS : 실질적으로 게임을 플레이 한 시간
- Aha Moment
- 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
- 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)
- ARPU (Average Revenue Per User)
- ARPPU (Average Revenu Per Paying User)
- Referral(추천)
- SNS홍보 이벤트, 추천인 가입
- Referral Traffic
- 여러 체널에서 유입된 트래픽에 따라 어디서 유입됬는지 확인 가능
[ Reference ]
개인적으로 공부한 내용 포스팅 중
잘못된 정보는 지적해주시면 좋겠습니다!
