[마케팅 데이터 분석] 퍼널 분석 & KPI

 

 

최근 데이터 분석이 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있지만, 특히 마케팅이 중요한 이커머스 분야에서는 더욱더 필수적입니다. 저도 경영학을 전공했지만, 오랜만에 다시 접하니 마케팅 용어들이 가물가물하더라고요. 그래서 이커머스와 마케팅 데이터 분석에 자주 등장하는 주요 용어들을 한 번 정리해보려 합니다.

 

퍼널 분석 (Funnel Analysis)

Funnel = 깔때기. 사용자가 특정 목표(예: 제품 구매, 회원 가입, 앱 다운로드 등)를 달성하기까지의 과정을 분석하는 방법입니다. 처음에는 많은 사용자가 유입되지만, 단계가 진행될수록 점점 줄어드는 형태라서 깔때기와 비슷한 모양을 띠게 됩니다.

 

(1) 퍼널 분석의 핵심 요소

퍼널 단계 예시 : 광고 ~ 결제

• 단계별 사용자 이동 분석 : 광고 클릭 → 상품 페이지 방문 → 장바구니 담기 → 결제 완료 등 사용자 이동 경로를 분석합니다.
• 이탈률 확인 : 각 단계에서 사용자가 얼마나 이탈하는지 파악해, 문제가 되는 구간을 개선합니다.
• 전환율(Conversion Rate) 개선 : 최종 목표에 도달한 비율을 높이는 것이 목표입니다. (예: 회원가입 절차 간소화, 결제 페이지 최적화 등)

 

(2) 리텐션 (Retention)

리텐션은 퍼널 분석에서도 중요한 부분으로, 고객이 우리 서비스를 지속적으로 사용하는지를 의미합니다. 신규 유입보다 기존 고객의 유지가 장기적으로 더 큰 수익을 가져올 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 즉, 리텐션은 특정 기간 동안 우리 서비스로 돌아온 고객 비율을 의미합니다.

 

일반적으로 '특정 시점에 유입된 고객 중, 이후 일정 기간이 지난 후에도 여전히 서비스에 방문하는 고객 수의 비율'을 리텐션율로 계산합니다. 다만, 서비스마다 기간 설정(예: 1일 후, 7일 후, 30일 후)이나 계산 방식에 차이가 있을 수 있습니다.

 

 

🔍 리텐션 관련 지표 

지표	설명
잔존율(Retention Rate)	특정 기간 후에도 남아 있는 고객 비율
이탈률(Churn Rate)	특정 기간 동안 서비스를 떠난 고객 비율
재방문율(Repeat Visit Rate)	서비스 최초 이용 이후 다시 방문한 고객 비율
재구매율(Repurchase Rate)	구매 고객 중 다시 구매한 비율

 

 

(3) AARRR (해적 지표)

스타트업이나 서비스 성장 과정에서 고객 행동을 분석하기 위해 사용하는 그로스 해킹 프레임워크입니다. Acquisition(고객 획득), Activation(고객 활성화), Retention(고객 유지), Revenue(수익 창출), Referral(추천) 단계의 앞글자를 따서 AARRR이라고 부릅니다.

 

📝 AARRR 프레임워크 5단계

단계	의미	핵심 질문
Acquisition	고객 획득	어떻게 고객을 유입시키는가?
Activation	고객 활성화	고객이 제품/서비스를 제대로 경험하고 있는가?
Retention	고객 유지	고객이 지속적으로 우리 제품을 사용하는가?
Revenue	수익 창출	고객이 돈을 지불하고 있는가?
Referral	추천/바이럴	고객이 다른 사람에게 우리 제품을 추천하는가?

 

1) Acquisition (고객 획득)

• 의미: 고객이 처음 서비스와 만나는 과정
• 예: 광고, 검색, SNS, 바이럴 등
• 지표: 방문자 수, 클릭률(CTR), 회원가입 전환율 등

2) Activation (고객 활성화)

• 의미: 고객이 서비스 첫 경험에서 가치(핵심 기능)를 느끼는 단계
• 예: 앱 설치 후 첫 주문, 서비스 가입 후 첫 구매 등
• 지표: 첫 사용 비율, 첫 구매 완료율 등

3) Retention (고객 유지)

• 의미: 고객이 서비스를 꾸준히 이용하는지 확인하는 단계
• 예: 재방문, 재구매 등
• 지표: 재방문률, 재구매율, 이탈률 등

4) Revenue (수익 창출)

• 의미: 고객이 서비스에 비용을 지불하는 단계
• 예: 유료 서비스 구독, 제품 구매 등
• 지표: 객단가(ARPU), 결제율, 월 매출(MRR) 등

5) Referral (추천/바이럴)

• 의미: 기존 고객이 자발적으로 주변에 서비스를 추천하는 단계
• 예: 리뷰 작성, 친구 초대, SNS 공유 등
• 지표: 추천인 수, 바이럴 계수, NPS(고객 추천 지수) 등

 

🛒 AARRR 실제 사례 (이커머스 예시)

단계	고객 행동 예시	데이터 분석 포인트
Acquisition	광고 클릭 후 방문	광고 성과, 유입 경로 분석
Activation	첫 구매 시도	회원가입 후 첫 결제 완료율
Retention	1개월 내 재구매	구매 주기, 이탈률
Revenue	고가 상품 구매	평균 주문 금액, 업셀링(추가 구매) 성과
Referral	친구에게 추천 코드 공유	추천 코드 사용 수, 리뷰 작성 비율

 

 

(4) 퍼널 분석 데이터 분석 과정

퍼널 분석은 단순히 고객의 유입 수치만 보는 것이 아니라, 각 단계에서 사용자가 어떻게 이동하고, 어디서 이탈하는지를 확인해 개선점을 찾는 과정이 핵심입니다. 이제, 퍼널 분석을 실제로 수행하는 과정을 단계별로 알아보겠습니다.

 

📌 단계별 진행

• 목표 설정 : 최종 목표(구매, 회원가입 등)를 설정합니다.
• 단계 정의 : 사용자 이동 경로를 나눕니다.
• 데이터 수집 : 웹 로그, GA 등 활용
• 이탈률 및 전환율 계산 : 각 단계 사용자 수 비교
• 이탈 구간 분석 : 문제 구간 찾기 (예: 장바구니 → 결제 단계 이탈률 높음)
• 개선 및 A/B 테스트 : UX 개선 후 데이터 비교

 

마케팅 관련 지표

KPI(Key Performance Indicator)란 핵심 성과 지표를 뜻합니다. 쉽게 말해, '목표가 잘 이루어지고 있는지 측정하는 기준'이에요.
이커머스나 마케팅 운영에서는 이런 KPI를 통해 매출, 사용자 활동, 광고 효과 등이 잘 돌아가고 있는지 확인합니다. 아래는 마케팅과 서비스 운영에서 자주 활용되는 주요 KPI 지표들입니다.

 

📊 KPI 지표 

지표	설명
DAU(Daily Active Users)	일간 활성 사용자 수. 하루 동안 서비스에 접속해 활동한 사용자 수를 의미합니다. 주로 서비스 건강도를 측정하는 기본 지표로 활용됩니다.
WAU(Weekly Active Users)	주간 활성 사용자 수. 일주일간 한 번이라도 서비스에 방문한 사용자 수입니다. DAU보다 주기적인 서비스 이용도를 파악하는 데 유용합니다.
MAU(Monthly Active Users)	월간 활성 사용자 수. 한 달 동안 최소 한 번 이상 서비스에 접속한 사용자 수입니다. 장기적인 서비스 이용 추이를 확인할 때 사용됩니다.
ARPU(Average Revenue Per User)	사용자 1인당 평균 매출. 특정 기간 동안 발생한 총 매출을 활성 사용자 수로 나눈 값입니다. 서비스 수익성을 평가할 때 자주 사용됩니다.
LTV(Lifetime Value)	고객생애가치. 한 명의 고객이 서비스 이용 기간 동안 발생시키는 예상 총수익입니다. 고객 유치 비용(CAC)과 비교하여 마케팅 효율성을 판단하는 데 유용합니다.
CTR(Click Through Rate)	클릭률. 광고 등에서 노출 수 대비 클릭 수의 비율입니다. 사용자가 광고에 얼마나 반응하는지를 평가하는 지표로, 광고 소재 효과나 마케팅 성과를 파악하는 데 활용됩니다.
CVR(Conversion Rate)	전환율. 광고 클릭이나 방문 이후 특정 목표(구매, 회원가입 등)를 달성한 사용자 비율입니다. 마케팅 캠페인의 성과를 평가하는 핵심 지표입니다.
CAC(Customer Acquisition Cost)	고객 획득 비용. 신규 고객을 유치하기 위해 지출한 마케팅 비용을 고객 수로 나눈 값입니다. LTV와 비교하여 고객 유치의 경제성을 판단합니다.
ROAS(Return on Ad Spend)	광고 수익률. 광고 비용 대비 발생한 매출의 비율입니다. 광고 집행 효율성을 평가하는 데 사용됩니다.
Bounce Rate	이탈률. 웹사이트 방문자가 첫 페이지에서 바로 나가버리는 비율입니다. 콘텐츠의 매력도나 웹사이트 사용성 문제를 판단하는 데 도움이 됩니다.
Session Duration	평균 세션 시간. 사용자가 서비스에 접속해 머문 평균 시간을 의미합니다. 서비스 콘텐츠의 몰입도를 평가하는 데 활용됩니다.
Retention Rate	잔존율. 특정 기간 후에도 재방문하거나 지속적으로 사용하는 고객 비율입니다. 서비스 충성도를 측정하는 중요한 지표입니다.
Churn Rate	이탈률. 특정 기간 동안 서비스를 더 이상 이용하지 않게 된 고객 비율입니다. 리텐션율과 반대되는 개념으로, 고객 유지 관리에 활용됩니다.
NPS(Net Promoter Score)	순추천고객지수. 고객이 서비스나 제품을 타인에게 추천할 의향을 0~10점으로 평가한 후, 이를 점수 구간별로 계산하여 고객 충성도를 측정하는 지표입니다.
RPU(Revenue Per User)	사용자당 매출. 전체 사용자(유료+무료) 기준으로 평균 매출을 계산합니다. ARPU와 유사하지만, 사용자 집단에 따라 구분될 수 있습니다.
Impression	노출 수. 광고가 사용자의 화면에 노출된 횟수를 의미합니다. 광고 도달 범위를 측정하는 기본 지표입니다.
CPA(Cost Per Action)	행동당 비용. 특정 행동(구매, 회원가입 등) 1회 발생당 지출한 평균 비용입니다. 광고 및 마케팅 효율을 평가할 때 활용됩니다.
CPM(Cost Per Mille)	1000회 노출당 비용. 광고가 1000번 노출될 때 지불해야 하는 금액을 나타냅니다. 주로 디스플레이 광고에서 사용됩니다.
CPV(Cost Per View)	동영상 광고 시청당 비용. 동영상 광고가 한 번 시청될 때 지불해야 하는 비용입니다. 유튜브 등 영상 플랫폼 광고에서 주로 사용됩니다.
VTR(View Through Rate)	조회율. 광고가 노출된 후 클릭 없이 시청만 한 사용자가 일정 시간 이후 목표 행동(구매, 방문 등)을 취한 비율입니다. 광고 잔존 효과를 평가합니다.
CPC(Cost Per Click)	클릭당 비용. 사용자가 광고를 클릭할 때 광고주가 지불하는 금액입니다. 검색 광고나 디스플레이 광고에서 자주 사용됩니다.
ROI(Return On Investment)	투자 수익률. 마케팅 및 사업 투자 대비 발생한 순이익 비율입니다. 사업성과와 효율성을 평가하는 핵심 지표입니다.

 

 

결론

오늘 정리한 퍼널 분석, AARRR, 리텐션, 그리고 마케팅 핵심 지표들은 이커머스나 디지털 서비스 운영에서 반드시 알아야 할 기본 개념들입니다. 단순히 '방문자 수가 늘었다' 같은 단편적인 지표만 보는 것이 아니라 사용자가 어떤 과정을 거쳐 구매에 이르는지(퍼널 분석), 어떻게 하면 고객이 이탈하지 않고 계속 머물게 할지(리텐션) 고객을 유입시키고, 수익으로 연결하는 전체 흐름(AARRR) 등 이런 '고객 여정' 전체를 데이터로 읽는 시각이 중요합니다.

 

특히, 지표들은 각자 따로 보는 게 아니라 '연결해서' 해석하는 게 핵심입니다. 예를 들어, DAU(일간 활성 사용자 수)가 높아도, 전환율(CVR)이 낮으면 결국 매출이 안 나올 수 있죠. 유입부터 구매까지 단계별 데이터를 종합적으로 보고, 이탈 구간을 찾아 개선하는 과정이 필요합니다. 이런 데이터 분석과 지표 활용에 익숙해지면, 단순히 ‘광고비를 더 써야 하나?’가 아니라 ‘어느 단계가 막혀서 매출이 안 오르는 걸까?’라는 더 근본적인 질문을 던질 수 있게 됩니다.

 

오늘 소개한 개념들이 현업에서 작은 개선의 실마리를 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다.