유입과 고객 획득의 측정

1.1 노출에서 고객까지의 단위

노출은 광고가 표시된 사건이고, 클릭은 사용자가 광고를 선택한 사건이다. 한 사람이 광고를 여러 번 보고 누를 수 있으므로 노출 수와 클릭 수는 곧 사람 수가 되지 않는다. 방문은 세션이나 기기 기준으로 잡을 수 있으며 가입부터 계정을 식별하는 서비스도 있다. 단계별 숫자가 나란히 놓여 있어도 단위가 모두 같은지 확인해야 한다.

가입은 이용 자격을 얻은 상태다. 학습 회고 서비스에서는 가입 이후에 학습 내용을 정리하고 계획을 확인하는 경험이 필요하다. 유료 고객은 다시 별도의 조건으로 정의한다. 무료 체험을 시작한 계정, 결제 수단을 등록한 계정, 실제 첫 결제가 승인된 계정은 서로 다른 집단이다. 영업 중심 서비스에서는 상담 신청, 영업 적격 리드, 계약 체결 조직을 나누어 관리할 수도 있다.

가치 사건은 이후 12장에서 검토할 활성화 후보와 같은 종류의 관찰 기준이다. 이 장의 AQ1에서는 이미 합의한 운영 정의로 사용한다. 그 사건이 이용자의 실제 가치 경험이나 장기 이용을 충분히 설명하는지는 별도로 확인해야 한다. 업무를 분담할 때도 지표 집계의 완료와 정의의 타당성 검증을 구별한다.

1.2 채널의 역할을 먼저 적는다

캠페인의 목적은 신규 고객 확보 외에도 재구매, 휴면 고객 복귀, 브랜드 인지도 형성 등이 될 수 있다. 재구매 캠페인의 매출을 신규 획득 성과에 넣으면 기존 고객 기반이 큰 채널이 유리해진다. 보고서 첫머리에 대상이 신규인지 기존인지, 기대하는 결과가 무엇인지 명시해야 한다.

인지 캠페인이라면 단기간 결제만으로 평가하는 것이 목적에 맞지 않을 수 있다. 그렇다고 인지도 상승을 추정 없이 장기 매출로 환산할 수 있는 것도 아니다. PM은 이번 집행에서 직접 확인할 결과와 후속 조사로 확인할 결과를 분리한다. 목적과 관찰 범위가 명료하면 서로 다른 채널을 같은 지표 하나로 줄 세울 필요도 줄어든다.

1.3 도달과 평균 빈도를 구분하기

도달(reach)은 정한 기간에 광고가 한 번 이상 제시된 고유 대상의 규모다. 노출(impressions)은 광고가 제시된 횟수다. 실제 사람을 중복 제거한 값인지 기기·쿠키의 집계인지, 여러 기기와 공동 시청을 추정한 값인지에 따라 도달의 의미가 달라진다. 대시보드의 ‘사용자’라는 열 이름만으로 식별 방법을 알 수는 없다.

평균 빈도(frequency)는 같은 기간·매체 범위에서 대상 한 단위에 해당하는 노출 수다. 독립 교육용 예에서 고유 도달이 10,000명, 이들에게 발생한 노출이 30,000회라면 평균은 3회다. 모든 사람이 정확히 세 번 봤다는 뜻은 아니다. 한 번 본 사람이 많고 소수가 여러 번 본 경우에도 같은 평균이 나올 수 있으므로 반복 노출의 분포를 함께 확인한다.

캠페인 A와 B가 각각 10,000명에게 도달하고 그중 4,000명이 겹쳤다고 가정하면 합친 도달은 16,000명이다. 각 캠페인의 도달을 단순 합산한 20,000명과 다르다. 반면 기간과 인정 기준이 같은 노출 사건은 합산할 수 있다. 중복 대상을 연결할 자료가 없으면 전체 고유 도달을 정확히 계산했다고 보고하지 않는다.

Google Ads의 공식 안내는 고유 도달에 통계 모형을 사용하며 여러 기기와 공동 시청을 고려한다고 설명한다. 따라서 도구의 추정 도달을 단순 쿠키 개수로 재현할 수 있다고 가정하지 않는다. 공동 시청을 반영한 도달에는 대응하는 노출 정의를 사용하고, 보고 지연·대상 범위·정의 변경을 함께 기록한다. 공식 측정 안내 · S72.

도달은 메시지가 제시된 범위, 빈도는 반복 제시의 정도를 알려준다. 실제로 주의를 기울였는지, 기억했는지, 이후 구매가 늘었는지는 별도 질문이다. 매체의 표시 기록에서 인지도나 광고 효과까지 바로 결론 내리지 않는다.

2.1 AQ1의 비교 조건

AQ1은 캠페인 A와 B에 각각 광고비 100만 원을 쓴 예제다. 각 계정은 최초 유료 접점이 발생한 캠페인 하나에만 배정했다. 같은 계정의 중복 가입은 제거했고, 모든 계정은 그 접점 이후 28일의 결과 관찰을 마쳤다. 가입·가치 사건·최초 결제는 이 기간 안에서 순서대로 발생한 것으로 구성했다. 노출과 클릭은 사건 수이고, 이후 세 단계는 고유 계정 수다.

A와 B의 클릭률은 모두 2%다. B는 같은 광고비로 더 많은 노출을 확보했고 클릭도 두 배 발생했다. 가입 수 역시 두 배지만 가치 사건을 달성한 계정은 40명으로 같다. 가입 이후 가치 사건 달성률은 A가 20%, B가 10%다. 이 결과는 B에서 가입까지의 효율과 가입 이후의 진행을 나누어 검토해야 함을 보여준다.

2.2 수치에서 가능한 설명을 구분한다

B의 가입자가 서비스 목적과 덜 맞을 가능성이 있다. 광고가 무료 기능을 강조해 결제 의향이 낮은 집단을 모았을 수도 있고, 특정 기기에서 가입 이후 화면이 제대로 작동하지 않았을 수도 있다. 이용 목적이 같은데 결제 관찰 기간만 더 필요할 수도 있다. AQ1의 집계표만으로는 어느 설명이 맞는지 판정할 수 없다.

후속 분석에서는 채널 이름만 비교하지 않고 광고 문구, 대상 집단, 기기, 연결 화면, 요금제 노출을 확인한다. 동시에 실제 저장 실패나 결제 오류가 있었는지 운영 기록을 대조한다. 사용자 조사는 유입 의도와 기대를 설명하고, 이벤트 분석은 어느 단계의 차이가 큰지 보여준다. 두 자료가 만나는 지점에서 개선 과제를 좁힐 수 있다.

3.1 사건당 비용의 정의

CPC는 클릭당 비용이다. AQ1에서 광고비를 클릭 수로 나누면 A는 500원, B는 250원이다. CPA는 선택한 행동당 비용이므로 ‘CPA가 2,500원’이라는 표현만으로는 무엇을 얻었는지 알 수 없다. 가입당 광고비인지, 상담 신청당 비용인지, 첫 결제당 비용인지 이름에 결과를 붙인다.

AQ1의 가입당 광고비는 A 5,000원, B 2,500원이다. 가치 사건 달성 계정당 광고비는 두 캠페인 모두 25,000원이다. 같은 예산을 사용했어도 어떤 결과를 분모로 삼는지에 따라 차이가 사라지거나 방향이 바뀐다. 이때 각 지표는 서로 대체되는 정답이 아니라 담당 업무가 다른 측정값이다.

3.2 획득 비용의 범위

이 장에서는 CAC를 신규 유료 고객 한 명을 획득하기 위해 든 비용으로 정의한다. 광고비만 포함하면 A는 50,000원, B는 100,000원이다. 제작·대행·획득 업무 인력 비용 가운데 각 캠페인에 30만 원씩 배부하기로 했다면, 배부 포함 CAC는 A 65,000원, B 130,000원이 된다.

배부 포함 CAC = 해당 집단의 획득에 배정한 비용 ÷ 해당 집단의 신규 유료 고객 수

획득 업무 비용의 범위는 조직마다 다를 수 있다. 전담 영업 인력의 인건비를 포함하는지, 브랜드 캠페인의 비용을 어떻게 나누는지, 기존 고객 관리 인력을 제외하는지 기록해야 한다. 지출 계정과 배부 규칙을 함께 두면 재무 담당자가 수치를 재검토할 수 있다. 공통 비용을 임의로 여러 채널에 중복 배부하면 채널별 비용의 합이 실제 지출보다 커진다.

3.3 배부의 목적과 한계

AQ1의 30만 원 배부는 교육용 가정이다. 모든 서비스에 같은 비율을 적용하라는 의미는 아니다. 채널별 투입 시간이 기록된다면 실제 시간을 사용할 수 있고, 공통 제작물이 여러 캠페인에 쓰였다면 사용 범위에 맞는 규칙이 필요하다. 어떤 방식도 개별 고객 획득의 원인을 정확히 배분하는 것은 아니다. 배부는 비용을 관리하기 위한 규칙이다.

예산을 조금 늘릴 때 추가로 드는 비용과 현재 전체 비용을 고객 수로 나눈 평균 CAC도 구별한다. 이미 제작한 소재를 재사용할 수 있는 구간에서는 추가 비용이 작을 수 있고, 특정 채널의 대상 집단이 소진되면 추가 고객 확보가 비싸질 수 있다. 평균 CAC 65,000원을 다음 예산의 보장 단가로 사용하지 않는다.

노출 비용과 CPM

CPM은 광고를 천 회 표시하는 데 든 평균 비용으로 광고비 / 인정 노출 수 × 1,000이다. 독립 예에서 100만 원으로 20만 회 노출되면 5,000원이다. 같은 사람이 여러 번 노출될 수 있으므로 천 명에게 도달하는 비용과는 다르다. 가시 노출만 인정하는 vCPM이나 입찰 설정값을 실적 CPM과 섞지 않는다.

노출 단가가 낮아졌다는 사실은 클릭·유효 과업·신규 계약까지의 성과를 보증하지 않는다. 매체·기간·위치·대상을 맞추어 단가의 변화를 확인한 뒤 CPC·전환·CAC로 이어지는 조건을 검토한다. 매체 구현을 확인할 때는 S49의 공식 문서와 실제 보고서의 열 정의를 대조한다. 이 짧은 계산은 AQ1과 별도 시나리오다.

4.1 월별 나눗셈의 시간 문제

당월 마케팅 비용을 당월 신규 고객으로 나누는 방식은 운영 현황을 빨리 파악하는 데 편리하다. 그러나 8월에 유입된 사람이 9월에 결제했다면 비용과 고객이 서로 다른 달에 기록된다. 영업 주기가 길거나 무료 체험 기간이 바뀌는 서비스에서는 이런 차이가 커질 수 있다.

집행 예산의 추세를 볼 때는 달력 기준 보고서를 유지하되, 캠페인 성과를 비교할 때는 유입 코호트별로 전환 기간을 맞춘다. AQ1이 최초 접점 이후 28일을 관찰한 이유도 같은 경과 시간을 비교하기 위해서다. 28일은 예제의 정의이며 적절한 기간은 구매 주기와 의사결정 목적에 따라 정한다.

4.2 미완료 코호트의 보고

시작한 지 5일 된 캠페인의 결제율과 28일을 관찰한 캠페인의 결제율을 그대로 비교하면 최근 캠페인이 불리해질 수 있다. 최근 코호트에는 관찰이 진행 중이라는 상태를 붙이고, 비교 가능한 5일 전환율을 함께 제공할 수 있다. 28일 전환율을 추정한다면 관측값과 추정값을 같은 열에 섞지 않는다.

전환 지연이 긴 상품에서는 지나치게 짧은 평가 주기가 팀을 빠른 결제 고객에만 집중하게 만들 수 있다. PM은 예산 검토 일정과 고객의 의사결정 시간을 함께 설계한다. 빠른 운영 점검에는 중간 지표를 쓰고, 최종 고객 획득 평가는 충분한 관찰 뒤 확정하는 방식이 가능하다.

5.1 순서를 요구하는 퍼널

같은 달에 가입하고 저장한 계정을 집계하는 것과 가입 이후 7일 안에 저장한 계정을 집계하는 것은 다르다. 후자는 시작 사건, 순서, 시간 제한을 함께 요구한다. 저장 이후 가입한 기존 비회원 이용자를 포함할지, 여러 번의 가입 시도를 어떻게 처리할지도 정의해야 한다.

퍼널을 설계할 때에는 각 단계의 인정 사건을 09장의 이벤트 명세와 연결한다. ‘결제’가 버튼 클릭인지 승인 응답인지, 무료 체험의 자동 전환까지 포함하는지 명확히 한다. 결제 실패 후 재시도한 고객은 성공 고객으로 한 번 세되, 실패와 재시도는 별도의 품질 지표로 남긴다.

5.2 선형 경로와 실제 이용 경로

실제 사용자는 여러 번 방문하고, 가격 페이지를 먼저 읽고, 다른 사람과 상의한 뒤 돌아올 수 있다. 선형 퍼널은 정해진 단계의 도달률을 계산하기 위한 요약이다. 단계에 도달하지 않은 사람에게 어떤 일이 있었는지 모두 설명해 주지는 않는다.

가입에서 저장으로 진행하지 않은 집단을 조사할 때는 08장의 경험 지도를 함께 사용한다. 학습 자료를 준비하지 못한 경우와 앱의 오류를 겪은 경우는 같은 이탈로 집계되어도 개선 담당 업무가 다르다. 단계별 비율은 조사 위치를 정하는 자료로 사용하고, 구체적인 원인은 별도의 증거로 확인한다.

GA4의 참여율과 이탈률은 세션 지표다

GA4의 참여율은 전체 세션 중 참여 세션의 비율이고 이탈률은 참여 세션이 아닌 세션의 비율이다. 확인한 공식 문서는 참여 세션을 10초 초과 지속, 주요 이벤트 발생, 페이지·화면 조회 2회 이상 중 하나를 충족하는 세션으로 설명한다. 실제 속성의 설정과 보고 정의도 확인해야 한다. 이탈률은 이 정의에서 참여율의 보수다. Google 공식 설명 · S18, 2026-09-21 재확인.

이 값은 계정의 구매 전환율이나 이후 기간의 고객 이탈률(churn)과 다르다. 짧은 조회로 필요한 답을 얻은 방문과 오래 머물지만 문제를 해결하지 못한 방문을 세션 규칙만으로 구별할 수 없다. 도구가 참여라고 부르는 조건과 제품이 원하는 결과를 따로 적는다. 같은 이탈률이라는 번역을 쓰더라도 세션의 bounce와 계약·고객의 churn은 분석 단위부터 구별한다.

6.1 ROAS가 계산하는 것

이 장의 ROAS는 특정 규칙으로 광고에 귀속한 매출을 광고비로 나눈 값이다. 분자가 총 결제액인지 환불 차감액인지, 세금과 배송비를 포함하는지, 어떤 기간의 주문인지 명시해야 한다. 매출 기준 ROAS에는 제품 제공 비용과 획득 조직의 인건비가 직접 반영되지 않는다. 따라서 ROAS 200%만으로 이익이 났다고 판단할 수 없다.

귀속 규칙은 하나의 주문에 어떤 접점의 성과를 배정할지 결정한다. 마지막 접점에 모두 배정할 수도 있고 여러 접점에 나눌 수도 있다. 규칙을 바꾸면 주문 총액이 같아도 채널별 성과가 달라진다. 규칙의 선택 목적과 버전을 보고서에 남기는 이유다.

6.2 AQ2: 주문 네 건을 두 매체가 보고한 경우

AQ2에는 각각 10만·20만·30만·40만 원의 주문 네 건이 있다. A 매체는 첫 세 주문을 자신에게 귀속하고, B 매체는 뒤의 세 주문을 귀속한다. 20만 원과 30만 원 주문은 양쪽 보고서에 모두 들어 있다. A의 귀속 매출은 60만 원, B는 90만 원이지만 실제 고유 주문의 합은 100만 원이다.

A 광고비가 20만 원이고 B가 30만 원이면 각 매체가 보고한 ROAS는 모두 300%다. 이를 합치면 150만 원 ÷ 50만 원 = 300%다. 주문을 중복 제거한 매출 100만 원을 전체 광고비로 나눈 기술적 비율은 200%다. 여기서 200% 역시 광고의 추가 효과를 뜻하지는 않는다. 광고와 무관하게 발생했을 구매가 포함될 수 있기 때문이다.

예제의 마지막 접점 규칙으로 주문을 한 번씩 배정하면 A에는 40만 원, B에는 60만 원이 배정된다. 귀속 매출 합계가 주문 원장과 맞는지는 확인할 수 있지만, 그 규칙이 각 채널의 인과적 기여를 알아냈다고 말할 수는 없다. 원장 일치와 효과 검증은 서로 다른 검토다.

광고를 클릭한 사람은 이미 상품에 관심이 많을 수 있다. 구매 직전에 브랜드를 검색한 고객에게 노출된 광고는 높은 전환율을 보일 수 있지만, 광고가 없어도 구매했을 가능성은 별도로 남는다. 예산을 줄였을 때 사라질 구매 수를 알려면 광고가 있었던 경우와 없었던 경우를 비교할 근거가 필요하다.

Lewis·Rao·Reiley의 디지털 광고 측정 연구는 클릭 등 풍부해진 관찰 자료와 광고 효과의 신뢰할 만한 추정을 구별한다. 이 장에서는 공개 초록에서 확인되는 문제 제기만 사용한다. 디지털 기록이 많다는 이유만으로 인과 효과를 쉽게 알 수 있다고 가정하지 않는 근거다. NBER 원문 안내

PM이 예산 회의에서 구별해야 할 질문은 세 가지다. 주문이 어느 접점에 배정되었는지, 실제 신규 고객 한 명을 확보하는 데 얼마를 지출했는지, 그 지출이 없었다면 고객이 얼마나 줄었을지다. 첫 두 질문은 정의와 집계로 정리할 수 있고, 마지막 질문에는 비교 설계가 추가로 필요하다. 실험이나 관찰 연구의 구체적인 조건은 17장에서 다룬다.

오가닉 유입도 비용이 전혀 없는 유입으로 해석하지 않는다. 콘텐츠 제작, 검색 노출 관리, 브랜드 구축, 추천 운영에는 자원이 들어갈 수 있다. 또한 유료 광고로 처음 알게 된 사람이 나중에 직접 방문하면 마지막 접점만으로는 자연 유입처럼 보일 수 있다. 측정된 경로와 고객이 형성한 인식의 전체 경로가 일치하는 것은 아니다.

8.1 고객과 상품 구성

A가 월간 개인 요금제를, B가 연간 팀 요금제를 주로 판매한다면 CAC만으로 우열을 정하기 어렵다. 고객의 결제 규모, 유지 기간, 제공 비용, 회수 시점이 다르기 때문이다. 신규 유료 고객이라는 단위를 맞춘 뒤에도 상품 구성과 고객 용도를 구분해야 한다. 이 비교는 14장의 공헌이익과 회수 기간으로 이어진다.

국가·기기·신규성·가격·유입 시기를 확인하면 차이가 어느 구성에서 발생하는지 좁힐 수 있다. 다만 집단을 지나치게 잘게 나누면 고객 수가 작아져 비율이 불안정해진다. 업무 가설과 관련된 구분을 먼저 정하고, 비교 집단의 실제 인원과 관찰 기간을 함께 보고한다.

8.2 전체 효율과 한계 효율

현재 예산에서 A의 CAC가 낮다고 해서 B의 예산을 전부 A로 옮겼을 때 같은 효율을 유지하는 것은 아니다. A가 이미 구매 가능성이 높은 좁은 집단에 도달했다면 추가 예산은 다른 집단으로 퍼질 수 있다. 예산 확대는 기존 평균 성과의 단순 배수가 되지 않을 수 있다.

실무에서는 확대 범위와 재검토 시점을 정해 변화량을 관찰한다. 집행액, 추가 유료 고객, 제공 비용, 환불과 첫 이용 품질을 함께 확인한다. 예산 변경과 동시에 가격·가입 절차·대상 집단까지 바꾸면 결과를 설명하기 어려워지므로 변경 이력을 남긴다.

정의서는 담당자마다 다른 보고서를 만드는 일을 줄이기 위한 운영 문서다. AQ1의 CAC를 실제 문서로 옮기면 다음과 같다. 비교하려는 목적이 바뀌면 별도 지표 버전을 만들고 기존 시계열과의 연결 방법을 적는다.

실제 운영에서는 취소와 환불의 처리 시점도 추가한다. 첫 결제 후 즉시 환불한 계정을 획득 고객으로 셀지, 첫 결제 고객과 환불 제외 고객을 별도로 보고할지 결정해야 한다. 예제는 환불이 없는 단순 자료다. 환불이 존재하는 서비스에 이 정의를 그대로 복사하면 목적과 결과가 어긋날 수 있다.

자료 담당자는 매체와 결제 원장의 금액 합계를 대조하고, PM은 지표의 인정 사건이 서비스 목적을 나타내는지 검토한다. 마케팅 담당자는 집행 대상과 소재 변경을 기록하고, 재무 담당자는 비용 범위와 배부를 확인한다. 책임자를 적어 두면 수치 불일치가 발생했을 때 문의가 여러 팀을 순환하는 일을 줄일 수 있다.

AQ1에 대한 판단 메모는 관찰, 해석, 추가 확인, 집행 결정의 순서로 작성한다. “B는 실패했다”처럼 채널 전체를 평가하는 문장보다 어떤 결과가 달라졌는지 적는 편이 후속 업무를 명확하게 만든다.

관찰: 같은 광고비에서 B의 가입자는 A의 두 배였으나 가치 사건 달성자는 같고 신규 유료 고객은 절반이었다. 배부 포함 CAC는 A 65,000원, B 130,000원이다. 두 코호트는 28일 관찰을 완료했다.

해석 범위: 가입 확보 비용은 개선되었지만 신규 유료 고객 확보 비용은 높다. 집단 구성·연결 화면 품질·구매 시차의 영향은 아직 분리하지 않았다.

후속 업무: 광고별 기대 메시지와 실제 첫 화면을 대조하고, 기기별 저장·결제 오류와 요금제 구성을 확인한다. 성숙한 코호트의 후속 이용과 제공 비용을 연결한다.

예산 판단: 현재 자료만으로 B의 예산 확대를 확정하지 않는다. 확인 결과와 추가 예산의 목표·평가 기간을 정한 뒤 확대 또는 수정안을 검토한다.

이 메모는 교육용 판단 예시다. 조직의 현금 여력과 성장 목표가 다른 상황에서는 같은 수치로도 다른 결정을 내릴 수 있다. 중요한 것은 판단 근거와 조건이 남아 있어 다음 검토에서 무엇이 바뀌었는지 확인할 수 있다는 점이다.

유입 측정에는 매체 운영, 고객 관리, 원가 배부, 실험 설계의 질문이 함께 들어 있다. AARRR은 이런 질문을 이용 단계에 배치하는 실무 틀로 사용할 수 있다. 그러나 단계 이름이 같다고 모든 서비스의 고객 단위와 비용 구조가 같아지는 것은 아니다. Dave McClure의 2007년 발표 기록은 프레임워크의 공개 사용을 확인하는 근거이며, 모든 획득 지표의 발명 시점을 뜻하지 않는다. 발표 기록과 확인 범위

이 장의 CAC·ROAS 계산은 자체 정의를 둔 교육용 예제다. 비용 범위의 선택은 03장의 지표 정의, 집계 사건의 신뢰도는 09장의 수집 품질, 사용자 결과는 10장의 과업 평가와 연결된다. 유입 이후의 가치를 해석하기 위해 다음 장에서는 활성화 후보를 검토한다.

1. AQ1에서 두 캠페인의 클릭률, CPC, 가입당 광고비를 계산하라. 이 세 수치만으로 B의 신규 유료 고객 확보가 더 효율적이라고 판단할 수 있는가.
2. A와 B의 가치 사건 달성률, 광고비 기준 CAC, 배부 포함 CAC를 계산하라. 각 식의 분모 단위를 적어라.
3. B의 배부 비용이 30만 원에서 50만 원으로 수정되었다. 나머지 값이 같을 때 CAC를 다시 계산하고, 이전 보고서와 비교할 때 필요한 주석을 작성하라.
4. 5일 관찰한 신규 캠페인과 28일 관찰한 기존 캠페인을 비교해야 한다. 지금 제공할 수 있는 비교와 보류할 비교를 구분하라.
5. AQ2의 매체 주장 합계, 고유 주문 합계, 마지막 접점 귀속 매출을 계산하라. 중복 제거와 인과 효과 식별이 다른 이유를 설명하라.
6. “ROAS가 300%이므로 이익이 200% 남는다”는 보고 문장을 검토하라. 필요한 추가 자료를 적어라.
7. 신규 획득 보고서에 기존 고객의 재구매 30건이 섞였다. 고객 수·매출·비용 중 어떤 항목을 어떤 기준으로 재검토해야 하는가.
8. A의 평균 CAC가 낮다는 이유로 예산을 세 배 늘리려 한다. 확대 판단에 필요한 가설, 보조 지표, 재검토 조건을 작성하라.
9. 담당 서비스의 유입 경로 하나를 선택하여 지표 정의서와 예산 검토 메모를 작성하라. 관측된 결과와 아직 확인하지 못한 효과를 구분하라.

연습문제 해설로 이동

• S01 · Dave McClure, 2007 발표 기록. AARRR의 공개 발표 맥락. 출처 장부. 역사적 직접 계승을 추가로 주장하지 않았다.
• S44 · Randall A. Lewis, Justin M. Rao, David H. Reiley, 2013. Measuring the Effects of Advertising: The Digital Frontier, NBER Working Paper 19520. 원문 안내·초록. 공개 초록의 측정 문제 제기를 참고했으며 개별 실험 결과를 재현하지 않았다.
• 자체 자료 AQ1·AQ2. 원자료와 계산. 모든 수치·그림·업무 메모는 교재에서 만든 예제다.