성공을 거둔 모든 앱의 중심에는 성공적인 마케팅 및 유지 전략이 있습니다. 이러한 전략의 결과는 고객 생애 가치(LTV)로 요약할 수 있는데, 이 메트릭은 미래에 사용자가 앱에 가져올 미래 가치를 나타냅니다. 따라서 LTV와 함께 ARPU를 이해하는 것은 프로덕트 매니저가 앱 사용을 늘리기를 원한다면 무조건적으로 중요하겠죠. 아래에서 더 자세한 내용을 살펴보세요.
LTV란?
사용자 생애 가치(LTV)는 고객과 제품 간의 관계에 따른 순이익의 계산된 예측값입니다. 마케팅 측면에서는 ‘고객 생애 가치’라고 불리는 경우가 많지만, 우리는 사용자가 있는 앱에 해당 값을 적용하기 때문에 이를 ‘사용자 생애 가치’라고 부릅니다. 이 값은 제품의 소비자로서의 시간 동안 각 고객의 가치를 측정하는 데 효과적이기 때문에 마케팅 전부문에 걸쳐 사용됩니다. LTV는 사용자가 앱에 들어와서 이탈하기까지 그 전체 기간 동안 얼마나 이익을 가져다 주는가를 수치화 계산한 것으로, 사용자의 순자산을 예측할 수 있습니다.
LTV가 중요한 이유는 무엇인가요?
LTV는 비즈니스의 성장과 성공의 척도가 될 수 있기 때문에 중요합니다. 이를 통해 단기적인 트랜잭션 기반 사고에서 반복적인 비즈니스 및 사용자 유지라는 장기적인 가치에 초점을 맞출 수 있습니다. 뿐만 아니라 사용자 충성도의 힘을 상기시켜 향후 성장을 예측하는 도구가 될 수 있습니다. 즉, 앱 마케팅 예산을 뒷받침하기 위해서는 LTV를 사용하는 것을 고려해야 합니다. 각 신규 사용자의 가치를 알면 해당 사용자를 확보하는 데 드는 비용의 상한선을 알 수 있습니다. 이런 경우, 새로운 유저를 획득하려고 할 때에 과소비를 방지할 수 있기 때문에, 예산은 다른 곳에서 더 효율적으로 지출할 수 있습니다.
LTV 계산 방법
LTV는 평균 사용자 이탈율(고객이 특정 기간 동안 회사와 거래를 중단하는 비율)을 계산하여 계산됩니다. 그런 다음, 앱의 전체 지출을 예측하기 위해 특정 기간 동안 사용자의 평균 지출을 나누는 데 사용됩니다. LTV를 계산하려면 먼저 ARPU와 ‘이탈’이라는 다른 두 가지 메트릭을 이해해야 합니다.
ARPU(Average Revenue Per User)란?
사용자당 평균 수익(ARPU)은 한 명의 유저가 발생시키는 평균 매출액을 나타낸 값으로, 비즈니스의 총 매출액을 유료 사용자 수로 나눈 값을 말합니다.
사용자 이탈(User Churn)이란?
사용자 이탈을 계산하려면 특정 기간 동안 손실된 고객 수를 해당 기간 시작 시 총 고객 수로 나눕니다. 이러한 수치를 얻으면 사용자 생애 가치 값을 계산할 수 있습니다. LTV를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.
- LTV = ARPU/User Churn
이 공식은 사용자당 평균 수익(ARPU) 및 사용자 이탈율(User Churn)을 예측하여 사용자의 생애 가치를 계산합니다. 이 계산을 통해 사용자가 앱에서 보내는 시간 동안 사용자가 얼마나 많은 가치를 가지고 있는지 알 수 있습니다. 적절한 수치가 있는 경우에는 다음의 방법으로도 실시할 수 있습니다.
- LTV = ARPU×고객 생애(Customer Lifetime)
이 경우에는 고객 생애가 필요합니다. 이렇게 하면 계산이 훨씬 쉬워지지만 해당 수치가 없는 경우에는 전자의 계산 방법을 사용하세요. 기본적으로 LTV는 ARPU를 훨씬 더 유용한 수치로 디벨롭합니다.
ARPU와 LTV의 차이점
ARPU는 사용자 1인당 평균 매출을 나타내며 주어진 시간 동안 사용자의 가치를 알려줍니다. 이를 사용자 이탈(churn)와 결합함으로써 결과 LTV는 사용자의 미래 가치를 예측하는 데 사용할 수 있는 모델을 만드는 데 도움이 됩니다. 사용자 행동이 앱의 매출 성과를 정의하는 시장에서는 사용자에 대해 가능한 한 많은 정보를 아는 것이 중요합니다. 이것이 ARPU가 비즈니스에서 매우 유용한 이유입니다. 이는 ARPU가 사용자 및 매출 증가를 이끄는 요인을 분석할 수 있기 때문입니다.
또한 성장을 주도하는 요인에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 일정 기간 동안 사용자의 순자산을 예측할 수 있는 LTV와 비교할 때 ARPU는 현재 사용자의 가치를 알려줍니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 앱의 작동 방식과 성장하는데 필요한 것들에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 따라서 ARPU와 LTV를 고려할 때는 ARPU가 현재 성과(비즈니스 상태)를 측정하고, LTV는 애플리케이션의 미래 성과를 예측하는 데 도움이 된다는 점을 기억하세요.
사용자 LTV를 증가시키는 방법
1. 푸시 알림의 적절한 사용
LTV는 사용자 유지와 연관되어 있기 때문에 LTV 증가를 위한 중요한 요소 중 하나는 푸시 알림 사용입니다. 푸시 알림은 사용자 유지 및 사용자 재상호작용에 매우 중요합니다. 예시로 듀오링고(DuoLingo)의 “하루 5분” 학습 알림과 같은 푸시 알림은 사용자가 정기적인 앱 사용을 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사용자가 이탈 후 복귀하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 그러나 푸시 알림을 보내는 방법에 주의하세요. 사용자에게 개인화된 맞춤형 알림을 보내는 것이 중요합니다. 아무도 자신과 관련도 없는 메시지가 오는 것은 원치 않으니까요!
2. 리워드 제공하기
사용자가 앱에 계속 참여하고 LTV를 높이는 또 다른 방법은 앱 내 보상을 제공하는 것입니다. 인앱 리워드 및 할인 혜택은 사용자가 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 하는데 도움을 주고, ‘추천해주기’ 기능을 통해 사용자들이 앱을 친구들과 함께 사용하고 공유하도록 권장하는 과정을 통해서 마케팅 예산도 절약할 수 있습니다.
3. 쉽고 간편한 온보딩 기능
온보딩 프로세스를 최대한 간편하게 만드세요. 누구나 쉽게 이용할 수 있는 프로세스는 사용자 유지율을 개선하고 결과적으로는 LTV를 높이는 가장 중요한 방법 중 하나입니다. 쉬운 가입 및 로그인은 사용자가 시간이 흘러 앱에 로그인하지 못하게 할 가능성이 적게 만듭니다. 지메일이나 페이스북, 인스타그램 등을 통해 간편 로그인을 할 수 있는 빠른 로그인 옵션을 포함하는 것을 잊지 마세요. 이런 간편 로그인 옵션은 사용자가 때때로 자신의 암호를 잊어버리고 새로운 정보를 갱신하기 위해 시간이 오래 걸리는 프로세스를 거치는 것을 원치 않다는 것!
4. 딥링킹
딥링킹은 사용자 경험을 향상시키는 아주 좋은 옵션입니다. 딥링크는 사용자를 웹사이트나 온라인 스토어가 아닌 앱의 특정 지점으로 직접 보냅니다. 이렇게 하면 사용자가 웹 브라우저를 떠나 앱으로 이동한 다음 방문하고자 하는 위치를 찾는 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 또한 딥링크는 이탈율을 줄이고 앱 설치 가능성을 높이는 원활한 사용자 여정을 생성합니다.
5. 가능한 모든 것을 측정하기
가능한 모든 것을 측정하고 트래킹하세요. 딥링크에서 앱 설치 및 삭제, 앱에서 보내는 시간, 신규 유저 수 등 모든 것을 트래킹하는 것이 좋습니다. 간단히 말해서 사용자 생애 가치를 보장하려면 자주 측정하는 것이 좋습니다. 사용자의 행동 방식, 특히 이탈 경향이 있는 지점을 식별하여 문제를 해결하여 LTV를 높일 수 있습니다.
6. 리뷰 모니터링하기
사용자 리뷰 모니터링을 통해 고객의 목소리에 귀를 기울이세요. 리뷰는 사용자 피드백을 위한 공간으로, 종종 낮은 유지율에 대한 이유를 제공하기도 합니다. 사용자 피드백은 또한 앱의 제품 개발에 대한 중요한 인사이트를 제공하기 때문에, 사용자의 의견에 더욱 경청할 수록 더 만족스러운 사용자를 만들 수 있습니다. 최종적으로는 만족스러운 사용자는 앱을 계속 사용할 가능성이 더 높겠죠. 그리고 최종적으로는 LTV가 증가하게 되는 것입니다.