ARPDAU, LTV, CAC - 데이터를 보는 디자이너를 위한 용어 3편

규모가 작은 스타트업에서 데이터를 볼 때 기본적으로 알아야 하는 용어나 개념을 모아봤다.
이 글은 아래 세 가지 항목에 해당되는 사람들에게 특별히 추천하고 싶다.

1) 실무를 시작한 프로덕트 디자이너
PM이나 PO, 마케터, 개발자 등
2) 앱이나 웹서비스를 제작하고 있는 자.
3) 데이터를 좀 더 활용해보고 싶은 자.

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앱내 광고 수익성을
측정하기 위한 필수 용어 3가지
ARPDAU, LTV, CAC

스타트업에겐 사업성을 증명해내는 것이 가장 큰 숙제 중 하나다.
좋은 제품을 만들어내고 마케팅도 원활하게 진행하고 있다면 탄탄한 BM이 뒷받침 해주고 있어야 한다. 물론 초기 제품 당시에 큰 수익을 얻는 것은 어렵겠지만, 제품이 이후에 긍정적인 수익화를 이뤄낼 수 있다는 것을 증명하는 몇 가지 지표들이 있다. 특히 앱 내 광고 수익화를 모델로 가져갈 때 반드시 봐야할 지표해 대해 알아보자.

1. ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User): 일일 활성 유저 1인 평균 매출액

"수익이 감소하면서 ARPDAU도 함께 떨어졌네요."

ARPDAU = 평균 하루 수익 / 평균 DAU
하루 동안 서비스에서 활동하는 순사용자 들을 통해 벌었던 매출액의 평균값이다. (알프 다우라고 읽는다) 지난 시간 다뤘던 DAU의 개념을 기억해야 한다. 우리 앱서비스가 돈을 잘 벌고 있는지 계산하는데 필요한 지표 중 하나이다.

2. LTV (Life Time Value): 고객 생애 가치

"LTV는 0.92$ 정도 됩니다."

LTV = Life Time* Value
한 사용자가 서비스를 이용하는 일생 동안 가져다줄 이익을 추정한 값이다.
CLV (Customer Lifetime Value)라고도 한다.

예를 들어, 회사의 입장에선 양질의 제품을 만드는 비용이나, 홍보 및 마케팅 비용이 손해가 커 보일 수 있다. 하지만 결국 사용자가 서비스를 더 자주 이용하고 소비할 확률이 높아진다면 장기적으로는 사용자들이 서비스에 가져다 주는 이익이 지출보다 커질 것이다. 앱 서비스의 겨우, 사용자가 서비스를 발견하고, 설치하고, 사용하다가, 언젠가 이탈할 그 날까지를 사용자의 전체 일생으로 볼 수 있다.

그렇다면, 앱 서비스의 LTV는 어떻게 계산할 수 있을까?

LTV구하는 법. 어떻게 계산해야하는 지 구체적인 공식이나 수학적 개념에 초점을 맞추기보단,
그 원리를 한 번 이해해보는 것으로 정리해보자!

Step.1
LTV = Life Time* Value

Life Time: 사용자가 몇 일동안 우리 서비스를 이용하는지.
Value: 인 앱 광고 모델인 우리 앱서비스의 Value는 ARPDAU.

Step.2
사용자가 몇 일동안 서비스를 이용할지(Life Time) 어떻게 알지?

1편에서 다뤘던 Retention (Rate)를 기억해야 한다!
리텐션 Retention(Rate)은 사용자가 다시 서비스를 이용하는 비율로 즉, 사용자가 우리 서비스를 이용할 확률이다.

사용자가 우리 서비스를 이용할지 안 할지 그 가능성인 확률로, 우리는 특정한 일(사용자가 앱을 다운 받고 몇 일동안 이용할지)이 얼마나 발생할지 예측할 수 있다. 이 예측되는 값을 기대값이라고 한다. 결국, Life Time은 사용자가 서비스를 이용할 확률인 리텐션 데이터의 기대값을 구하면 알 수 있다.

Step. 3
기대값을 어떻게 구할까?

나랑 친구랑 가위바위보를 10판 했을 때 내가 평균적으로 몇 판 이길 지, 기대값을 생각해보자.
(단, 무승부는 한 판으로 치지 않는다)


첫판에서 내가 이길 확률 (50%) + 두번째 판에서 내가 이길 확률 (50%) + ... + 마지막 판에서 내가 이길 확률(50%)
= 1*(0.5)+ 1*(0.5)+ ... + 1*(0.5)+
= 10*(0.5)
= 5
나는 평균적으로 5판을 이길 확률이 있다.

여기서 알게된 사실은 모든 확률을 더하면 기대값이 나온다는 점이다.

Step. 4
리텐션 그래프로 기대값 구하기!

그렇다면 한 사용자가 D1에 들어올 확률, D2에 들어올 확률 +... + N일에 사용할 확률을 모두 더하면
N일까지 사용자가 평균적으로 몇 일간 서비스를 사용할지 기대값을 알아낼 수 있다. N일은 사용자가 이탈하는 지점인데, 주로 180일이나 365일을 기준으로 본다. 우리도 365일을 기준으로 기대값을 구해보자.

모든 확률을 더한 값은 결국 이 그래프의 넓이를 구하면 될 것 같은데,
슬프게도 리텐션 그래프는 곡선을 이룬다.
이 친구의 넓이를 어떻게 구할 수 있을까?

우리가 알고 있는 넓이를 구하는 익숙한 공식은 사각형에만 해당된다.
직선을 이용해서 사다리꼴 모양을 만들어 보니 생각보다 오차가 클 것같다..
사각형을 활용해서 넓이를 정확하게 구할수 있는 방법은 없을까?

생각해보니 이렇게 사각형들을 곡선에 따라 나란히 줄지어 넓이를 구하면 비슷하지 않을까싶다.
그리고 폭을 더 얇게 나누어서 그 넓이를 모두 더하면 결국 저 곡선 그래프의 넓이랑 꽤 비슷하지 않을까?

이렇게 탄생한 개념이 적분이다.
적분 공식을 이용해서 리텐션 그래프의 넓이를 구하면
기대값 즉, N일 까지 사용자가 몇 일동안 우리 서비스를 사용할 지 구할 수 있다!

(우리는 그 옛날에 탄생한 적분의 개념을 현대 모바일 수익화에서도 활용하고 있었다...)

3. CAC (Customer Acquisition cost): 신규 고객 획득 비용

"현재 CAC가 LTV보다 높습니다."

CAC = 신규고객 유치 비용 / 신규고객 수

고객을 데려오는데 드는 비용을 뜻한다.
결국 LTV는 CAC와 비교할 때 의미가 있다. 우리가 고객 한 명을 데려오는 데 지출하는 금액이 한 고객이 우리 서비스를 이용하면서 가져다 줄 이익이 적다면 결국 손해를 보는 것이고 그 반대라면 이익인 것이다.

다음 시간에는..

스타트업의 폭발적인 성장을 위한 그로스 해킹 프레임워크, AARRR 퍼널에 대해 알아봅시다!
그리고 아직 아래 개념들을 모르신다면 읽어보기를 추천드려요!

모바일 제품 필수용어 1편: PMF, Retention, Active User (DAU, WAU, MAU)

데이터를 보는 디자이너를 위한 스타트업 용어 1편 - PMF, Retention, DAU

모바일 마케팅 필수용어 2편: CPI, CPC, CPA, CPM, eCPM

데이터를 보는 디자이너를 위한 스타트업 용어 2편 - CPI, CPC, CPA, CPM, eCPM