[AARRR] Revenue (수익, 매출)

Revenue (수익, 매출) : 매출로 이어지게 한다.

💡 수익화 시점에서 중요하게 생각해야 하는 것

서비스의 비즈니스 모델을 잘 이해할 수 있어야 한다.

비즈니스 모델에 따라 수익이 발생하는 지점과 유형이 달라지기 때문. BM이 잘 동작하는지, 비용 대비 수익이 안정적인지 확인해야 한다.

돈을 효율적으로 번다는 것은 ‘들인 돈’보다 ‘번 돈’이 많다는 것을 의미한다.

• 번 돈 : 고객이 지불한 돈의 가치 (고객이 와서 지불한 돈)
  ex. LTV
• 들인 돈 : 고객을 유치하기 위해 들인 비용 (Acquisition을 위해 들어간 돈)
  ex.CAC

⇒ 고객 간 균형을 고려한 가격 정책 설정하기 (돈을 많이 쓰는 고객)

⇒ 많은 가격 메커니즘 시도하기 : 번들, 단계 별 서비스, 할인 등

 

 

✔️ PU(Paying User) Rate : 전체 사용자중에 결제를 한 사용자 비율 

✔️ Average Check : 구매 1회당 평균 금액 = Revenue / Transaction

 

1) ARPU (Average Revenue Per User) : 인당 평균 매출

• 특정 기간 동안 사용자 한 명이 평균적으로 발생시키는 매출 (APRU = 매출 / 사용자)
• 수익화 상황을 보는 데 유용 (매출의 증가 속도를 가늠할 수 있음)
• 전사적으로 통용되는 지표를 설정하려면?
  • 사용자? (DAU? MAU? 결제자?)
  • 매출 기간? (누적매출? 이번달 매출? 오늘 매출?) → 디폴트는 ‘월’ 기준이다.
  • ARDAU =일매출 / DAU, APRWAU = 주간매출 / WAU처럼 분명한 용어를 사용할 수도 있다.

 

2) ARPPU (Average Revenue Per Paying User) : 결제자 인당 평균 매출

• 특정 기간 동안 결제자 한 명이 평균적으로 발생시키는 매출 (ARPPU = 매출 / 결제자)
• 전사적으로 통용되는 지표를 설정하려면?
  • 사용자? (DAU? MAU? 결제자?)
  • 매출 기간? (누적매출? 이번달 매출? 오늘 매출?) → 디폴트는 월 기준이다.

ARPU = ARPPU * (전체 사용자 대비 유료 사용자의 비율) ex) 전체 사용자 수 1000명중 20명이 유료 사용자이다. 한 달 매출액은 2,000달러. 따라서 ARPU는 2달러(=2000/1000)이고, ARPPU는 100달러(2000/20)이다.

 

3) 고객 생애 가치 (Lifetime Value, LTV or Customer Lifetime Value, CLV)

• 한 명의 사용자가 진입-이탈까지의 전체 활동 기간에 누적해서 발생시키는 수익
  (M : 1인당 평균 매출, c : 1인 당 평균 비용, r : 고객 유지 비율, i : 할인율, AC : Acquisition Cost)
  

LTV = [(M-c) / 1-r +i] - AC

• LTV 지표 해석
  • M-C : 매출에서 운영 비용을 제외한 Revenue 값
  • r : 이탈율 고려, 고객 생애 동안 반복적으로 기대되는 누적 수익 산정
  • i : 할인율 반영 (미래 가치를 현재 가치로 계산해야 하므로)
  • AC : 고객 획득 비용 (고정)

 

❓ LTV가 최선일까?

• 문제 : 현실에서 계산이 사실상 어려운 것 → 대안으로 LTR 사용할 수도 있음!
• 대안 : 고객 생애 매출 (Lifetime Revenue, LTR) - 양승화님의 그로스 해킹
  • 고객 생애가치 : 고객 한명에 대한 기대 이익 (온갖 수익, 비용을 모두 고려해야 한다)
  • 고객 생애매출 : 고객 한 명에 대한 기대 매출 (매출만 보면 되니 간편하다!)

 

➡️ LTV를 이렇게도 사용한다! : ML 모델링을 통해 구현 - LTV를 예측하거나 측정하는 데 사용

• LTV 계산기를 이용하기도 하고

출처 : Datamp

• 예측 모델링을 돌리는 분도 있다

A Machine Learning Project - LTV Prediction (1)

A Machine Learning Project — LTV Prediction (1)