일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
Tags
- cte
- hackerrank
- Growth hacking
- lv4
- coding
- 조합
- 파이썬
- programmers
- Queue
- Level2
- 코딩
- itertools
- sql
- 완전탐색
- counter
- mysql
- Stack
- time complexity
- join
- 코테
- coding test
- lambda
- python
- 프로그래머스
- collections
- 코딩테스트
- import re
- AARRR
- tableau
- level4
Archives
- Today
- Total
ror_coding
[그로스 해킹] AARRR 개요 본문
728x90
AARRR
사용자의 서비스 이용 흐름을 기반으로 다섯 가지 카테고리를 정의하고,
각 카테고리에서 핵심이 되는 지표를 발굴하고
이를 측정/개선하는 지표 관리 방법론
AARRR은 사용자가
서비스에 진입하고,
핵심 기능을 사용하고,
결제하고,
이탈하는 라이프사이클(lifecycle)
전반에 걸친 핵심 지표를 찾고 관리하도록 합니다.
지표를 바라보는 2가지 관점
AARRR은 결국 지표 (metric)에 대한 이야기인데, 그로스 해킹에서 지표를 바라보는 관점에 대해 먼저 살펴봐야 합니다.
그로스 해킹은 핵심 지표를 찾고, 그 지표를 성장시키는 방법을 찾는 활동입니다.
이러한 서비스의 지표를 측정하고 관리하는 방법은 크게 2가지입니다.
1. 과업 기반 (Task-based) 과업 -> 지표
각 조직별로 담당하는 업무를 우선 정의한 후, 해당 업무를 통해 발생하는 수치들을 지표화해서 관리합니다.
- 문제점
- 전체적으로 서비스 관점에서 무엇이 중요한 지표인지 판단하기 어렵습니다.
(전사 관점에서의 지표 우선순위를 정의하기 어려움 <- 모든 팀의 업무는 나름의 중요도를 지니고 있기 때문.) - 팀별로 진행 중인 업무가 언제든 추가되거나 변경될 수 있기 때문에 모니터링하는 지표가 수시로 달라질 수 있습니다.
(모니터링 대상이 되는 지표가 달라지는 것 자체가 문제라기보다는 놓치고 있던 중요한 지표가 뒤늦게 여기저기서 발견된다는 문제점이 더 큼.)
- 전체적으로 서비스 관점에서 무엇이 중요한 지표인지 판단하기 어렵습니다.
2. 프레임워크 기반 (Framework-based) 지표 -> 과업
사용자의 이용 흐름(Use Flow)에 따라 단계별 주요 지표를 전체 서비스 관점에서 정의해야 합니다.
- 위 흐름에 따른 핵심 지표를 정의하는데 AARRR을 활용합니다.
AARRR을 활용하는 방법
- 각 단계별로 풀어야 하는 문제를 확인합니다.
- 각 단계의 핵심이 되는 주요 지표를 선정하고, 해당 지표의 현재 수준을 측정합니다.
- 측정된 지표가 가지는 의미를 이해합니다.
- 개선해야 하는 목표 수준을 정하고, 실험을 통해 단계적으로 개선합니다.
[출처] 양승화(2021), "그로스 해킹", 위키북스, 03장 3.1 AARRR 개요
728x90
'Data Analysis > Growth Hacking' 카테고리의 다른 글
[그로스 해킹] AA"R"RR - 리텐션 (Retention) (1) | 2025.06.13 |
---|---|
[그로스 해킹] A"A"RRR - 활성화 (Activation) (0) | 2025.06.13 |
[그로스 해킹] "A"ARRR - 고객 유치 (Acquisition) (0) | 2025.06.08 |
[그로스 해킹] PMF (Product-Market Fit) 이란? (0) | 2025.06.08 |
[그로스 해킹] Growth Hacking이란? (1) | 2025.05.31 |