1. AARRR을 통해 RARRA에 대해 가볍게 이해하기

RARRA를 이해하기 위해선 AARRR이 언제 어떻게 쓰이는지 이해해야 한다.

• RARRA는 AARRR 퍼널 프레임워크의 변형이다.
  • RARRA는 랄라, AARRR은 아르~라고 읽는다. AARRR은 해적들의 말 추임새같이 ‘아르~’소리가 나서 해적지표라고 하기도 한다. 

• AARRR 전략은 아래의 절차와 목표로 전환이 발생한다는 가정 하에 세부 전략을 수립하도록 유도한다.
  • Acquisition, 획득. 양질의 트래픽을 최대한 저렴하게 더 많이 발생시켜야한다.
  • Activation, 활성. 들어온 트래픽에게 최대한 빠르고 강하게 와우(아하)모먼트를 발생시켜야한다.
  • Retention, 유지. 트래픽의 세션시간을 늘리고 재방문을 발생시켜야한다.
  • Referral, 추천. 유저들이 서비스를 자발적으로 홍보하게 만들어야한다.
  • Revenue, 수익. 업셀링, 크로스셀링. 더 많이 더 자주 끊임없이 사게 만들어야한다.
  • AARRR에서 추천과 수익의 순서를 바꾸는 프레임워크도 있으며 계속 언급하겠지만 프레임워크에 정답은 없다.

• AARRR은 양질의 트래픽 획득에 최우선 집중해야만하는 커머스 업체나 커뮤니티, 플랫폼 사업자가 사용할 때 좋다. 
  • 하지만 B2B를 대상으로 하는 업체는 대규모 인지가 아닌 특정 타겟군들에 집중해야 하기에 AARRR이 부적합할 수 있다.
  • B2B 대상에선 한명이 엄청난 잠재 가치를 가지기 때문에 대규모 획득에 집중하기 보다는 한건한건의 세일즈에 집중하는게 나을 수 있다. 
  • 따라서 상황에 따라 AARRR 이 전사적 공감대를 만드는 퍼널 전략이 아닐 수 있다.

그럼 이 경우엔 어떻게 해야 할까? 

3가지 고민을 먼저 말하고 최선의 정답을 찾아내보겠다. 

1. 전사적 공감대란 무엇인가
2. 또한 ‘마케팅’ 퍼널인데 왜 (개발을 포함한) ‘전사적’ 공감대를 만들어야 하는가.
3. 어떤 퍼널을 사용하고 전사적 공감대를 만들기 위해 고민해야 하는가.

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1-1. 우선 ‘전사적 공감대’ 라는 것에 대해 먼저 이해해야 한다. 

전사적 공감대에 대한 내용은 그로스해킹 전략에서 자주 쓰이는 표현이다. 

누구 한명의 노력이 고객 만족도를 탁월하게 높히는 것이 불가능하기 때문에 개선과 집중 프레임워크에 대한 공감대가 필요하다.

간단한 예를 여러가지 들어보겠다.

• ‘고객이 우리 브랜드가 가지는 다정한 이미지를 좋아하는 것 같다. 그리고 다정한 모습을 지속적으로 유지, 강화하면 리텐션이 개선될 것이다’라고 그로스 리더가 가정가고 모두가 동의한다면 고객상담(CS직원)부터 상세페이지(콘텐츠 디자이너)는 톤, 매너를 그에 맞춰서 수정해야 할 것이다. 프론트/퍼블리셔는 번거롭더라도 디자이너가 요청한 내용들을 모두 일치화 시켜서 퍼블리싱 해야 할 것이다. BX디자이너가 있다면 그를 강화할 수 있는 다른 포인트드을 고민해야 한다. 데이터마케터는 이런 전략들이 실질적으로 반영이 된 시점을 파악해서 이 개선 프로세스(스프린트)에 참여한 사람들에게 보고해야 한다.
  
  
• ‘고객이 우리 서비스의 빠른 응대 속도에 대해 가장 큰 만족도를 느낀다. 이 부분을 고객, 잠재고객에게 얘기했을 때 고객 유지 기간과 초기 전환율까지 개선될 것이다’ 라고 그로스 리더가 가정하고 전사적으로 동의한다면 세일즈 팀은 이 내용에 대한 차별화 포인트를 말하고 기존 고객들에게 이 가정이 실질적으로 맞았는지 물어봐야 하며, 콘텐츠 마케터는 해당 내용이 가장 적합한 위치에 노출되는지 체크해야할 것이다.  
  
  
• 퍼널 전략을 기점으로 더 구체적인 예를 들자면, 현재 AARRR 퍼널에서 ‘획득’ 다음 스텝인 ‘활성’으로 넘어가는 전환율이 너무 낮다고 판단이 되고 그를 개선하기 위해 아하모먼트를 여러개 개발시켜서 각각의 세부 전략을 수립해야 하는 미션이 발생했다. 그에 대해 그로스 리더 또는 PM은 현재 중요하다고 판단되는 가치가 무엇인지 정의하고 이것을 행동한 사람이 최종 전환율과 다음 퍼널로 이어지는 과정에서 어떤 데이터적 인사이트를 발견할 수 있는지 데이터 마케터와 백단 개발자에게 데이터 구조를 만들어 달라해야한다. 데이터 마케터는 이벤트 구조를 설계하고 이 이벤트 구조를 스스로 또는 개발자에게 세팅 준비를 해달라 해야한다. 그로스 리더, PO/PM 은 동시에 현재 개발하고자 하는 아하모먼트가 당면한 획득 > 활성 의 개선은 만들 수 있지만 이것이 최종적인 전환율에는 오히려 위배되는 활동을 포함하는 것이 아닌가 고민해야한다.

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이렇듯 퍼널 전략을 하나 수립하게 되면 그와 관련된 모든 담당자에게 영향이 가기 때문에 전사적인 합의점이 도출되지 않는다면 업무 프로세스에 버퍼가 하나씩 걸리게 된다.

마찬가지로 우리에게 맞는 올바른 퍼널 프레임워크를 쓰게 된다면 개선전략이 수월해지기도 한다.

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1-2. 그렇다면 어떤 퍼널을 쓰는게 맞을까?

글 초반에 언급했다시피 이번 글에선 ‘B2B 를 대상으로 한 SaaS 업체(프로그램, 솔루션 판매 업체)’를 가정하려한다. 

어떤 퍼널을 쓰느냐에 정답은 절대 없다. 

그래도 각 업종 카테고리별 특징들이 있다보니 우선해서 고려해볼 퍼널 전략들이 있다. 

B2B SaaS 업종의 경우 난 RARRA 퍼널을 가장 먼저 고민하게 된다.

아래에서 천천히 설명하겠지만

RARRA 퍼널은 한명을 더 오래 유지시키는 것에 집중한다.

그리고 B2B SaaS 입장에서 RARRA는 한명한명의 유입이 매우 힘들고 이 사람의 잠재 가치가 높다는 것을 전제한다. 

그래서 유입된 사람과 조금이라도 접촉을 늘리기 위해 갖은 수단을 초반부터 다해야한다. 

이 방식은 업체 하나하나가 매출에 엄청난 영향을 줄 수있는

B2B 대상의 상품/서비스 판매 업체에게 적합하며 

이 때문에 B2B SaaS 업체에겐 우선 RARRA 퍼널 모델을 생각하게 만든다.