Event와 획득 및 활성화 더 알아보기

2025. 8. 15. 15:23·데이터 분석/02-1. GA4를 더 잘 다루기 위한 마케팅 개념

🔸EVENT란?

EVENT :사용자의 행동 데이터(로그데이터)

  • where : 어디서 왔는지
  • who : 누가 클릭한건지
  • what :무엇을 클릭했는지
  • when :언제 클릭했는지
  • why :왜 클릭했는지

🔸Event vs Event Property vs User Property

  • Event: 사용자의 행동
    ex) 구매하기 버튼 클릭
  • Event Property: 사용자의 행동과 관련된 정보(속성값)
    ex) 상품명, 브랜드명, 사이즈, 할인가격 
  • User Property: 사용자와 관련된 정보(속성값)
    ex) 이전 유입경로, 선호 브랜드, 장바구나 개수, 지역 등

event 와 event property, user property를 같이 수집하는 이유

수집된 사용자의 행동(event)와 속성값(property) 정보에 따라 분석의 깊이가 달라지기 때문이다.

즉, 더욱 세부적인 분석이 가능하기 때문에 더 효율적인 전략을 적용할 수 있다는거죠 


🔸Taxonomy 설계 : 웹, 앱 서비스 내에서 특정한 이벤트를 설계하는 것 

Event Taxonomy 설계 : 서비스에서 발생하는 이벤트(사용자 행동)를 일관되고 분석 가능한 구조로 정의하는 작업


🔸AARRR 더 알아보기

[획득 → 활성화 → 유지 → 추천 → 수익 ]전 과정을 데이터로 측정해 성장 전략을 세우는 프레임워크

 

1. AARRR 5단계

단계 의미 핵심 질문 예시 지표
Acquisition (신규 획득) 새로운 사용자를 유입/가입/앱설치/첫구매 시키는 것 유입에 기여한 채널/매체는 무엇인가? 방문자 수, 앱 설치 수, 채널별 전환율
Activation (활성화) 사용자가 첫 경험에서 가치를 느끼는 단계 첫 사용 시 ‘아하 모먼트’를 느꼈는가? 회원가입 완료율, 첫 구매율, 첫 콘텐츠 생성률
Retention (유지) 사용자가 반복적으로 재방문·재사용하는 단계 계속 쓰고 있는가? N일차 리텐션율, MAU/WAU, 재구매율
Referral (추천) 사용자가 다른 사람에게 서비스 추천·공유 다른 사람을 초대하는가? 추천 코드 사용 수, 초대 전환율, SNS 공유 횟수
Revenue (수익) 사용자가 결제·구매 등 수익에 기여하는 단계 얼마나 수익을 창출하는가? 매출액, ARPU, LTV

 

1단계 : Acquisition : 유입에 기여한 채널/매체는?

📌 Attribution 모델 종류

1) Single-touch Attribution

  • 하나의 터치포인트에 100% 기여를 부여
  • 종류
    • First Click: 전환 여정에서 첫 번째 채널에 기여
    • Last Click: 전환 직전 채널에 기여
    • Last Non-Direct Click: 직접 유입을 제외한 마지막 채널에 기여

2)  Multi-touch Attribution

  • 여러 터치포인트에 기여도를 분배
  • 종류
    • Linear: 모든 채널에 동일 비율로 기여
    • Time Decay: 전환 시점에 가까운 채널에 더 많은 기여
    • U-Shaped: 첫 클릭과 마지막 클릭에 높은 기여, 나머지는 중간에 분배
    • Data-driven: 실제 데이터 기반으로 기여도 계산(머신러닝 활용)

2 단계 : Activation : 사용자가 행동하게 만드는 것 Web보자는 App 

: 고객의 Aha-moment를 찾아서  첫 event를 설정하고 이후 퍼널 확인 -> 마지막 event(구매)를 설정하고 이전 퍼널 확인

🔸퍼널 전환율(Funnel Conversion)

결제 전환율의 차이를 만드는 요소는?

  • 환경
    • 유입 경로 중 매체, 소재 (utm_source, utm_medium, utm_campaign)
    • 유입 시점
    • 유입 요일/시간대
    • 계절 및 날씨, 시즌러리티
    • 디바이스 (web<>app, iOS<>Android)
  • 사용자
    • 가입 시점
    • 특정 이벤트 경험 유무
    • 사용자 성별, 나이 등 인구통계학적 정보

퍼널 전환율(Funnel Conversion)을 높이는 것은,

퍼널 단계를 최소화하고 Activation(활성화) 단계의 성과를 극대화하는 전략싸움입니다.

하지만 퍼널수를 줄인다고 해서 모든 상황이 해결되는 것은 아닙니다.

서비스의 특성상 퍼널수를 늘리더라도 고객의 이해도를 높이는 것이 중요한 경우도 있기 때문입니다.

 

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