들어온 사람과 남은 사람
GA4의 구조(사용자·세션·이벤트)와 광고 밖의 네 숫자 — DAU·MAU와 stickiness, 리텐션 코호트, LTV·CAC — 를 읽고, LTV를 넣은 손익분기를 다시 계산하고, 지금까지의 모든 숫자를 성과 리포트 한 장으로 쓰는 날.
들어가며 — 광고는 사람을 데려오고, 사이트는 사람을 남긴다
8부의 숫자는 전부 광고의 숫자였다 — 노출에서 전환까지. 그런데 전환한 사람이 다시 오는가, 한 달 뒤에도 있는가, 그 사람이 평생 얼마를 쓰는가는 광고 관리자가 모른다. GA4와 주문 데이터가 안다. 오늘의 네 숫자(DAU·MAU, 리텐션, LTV, CAC)는 **"데려온 사람이 남는가"**의 숫자다.
그리고 이 네 숫자가 38장 손익분기를 바꾼다. 한 번만 사는 고객이면 BEP CPA는 29,150원이었다. 세 번 사는 고객이면 그 세 배까지 써도 된다 — 광고 예산의 상한을 정하는 것은 결국 리텐션이다.
1. GA4의 구조 — 사용자, 세션, 이벤트
| 단위 | 뜻 | 세는 법 | 함정 |
|---|---|---|---|
| 사용자 | 기기 · 브라우저(쿠키) 또는 로그인 ID 하나 | 활성 사용자 = 참여 세션이 있던 사용자 | 폰 + PC = 사용자 둘 (User-ID 없으면) |
| 세션 | 한 사용자의 한 방문 (30분 비활동으로 끝) | session_start 이벤트 | 자정에 끊기지 않음(UA와 다름) |
| 이벤트 | 세션 안의 행동 하나 (39장) | 이벤트 수 | 페이지뷰도 이벤트 — '조회수'는 page_view 수 |
참여 세션 — 10초 이상 머물거나, 전환이 있거나, 2페이지 이상 본 세션. 참여율 = 참여 세션 / 세션. UA의 이탈률을 뒤집은 것이다. 랜딩 조건 1(메시지 일치, 36장)이 깨지면 참여율이 떨어진다 — "속았다"의 숫자.
GA4 데모 계정에서 보는 세 보고서 — 획득(어디서 왔나: 소스/매체/캠페인 = UTM), 참여(무엇을 했나: 페이지 · 이벤트), 수익 창출(얼마나 샀나: purchase). 그리고 탐색에서 코호트와 퍼널을 직접 만든다.
미니 실습 — 데모 계정 탐색 (25분)
데모 계정에서 (1) 지난 28일 획득 보고서 — 세션 상위 소스/매체 3, (2) 참여율이 가장 낮은 랜딩 페이지 3, (3) purchase 이벤트 수와 수익. 셋을 시트에. 우리 브랜드 데이터가 있다면 같은 셋.
평가 기준: 소스/매체 형식(google / cpc)으로 적었는가. 참여율 낮은 페이지에 가설 한 줄.
2. 네 숫자 — DAU·MAU, 리텐션, LTV, CAC
DAU · MAU · stickiness
| 숫자 | 뜻 | 읽기 |
|---|---|---|
| DAU | 하루 활성 사용자 | 광고 켜면 뛴다 — 광고의 숫자 |
| MAU | 30일 활성 사용자 | 천천히 움직인다 — 브랜드의 숫자 |
| stickiness = DAU / MAU | 한 달 사용자 중 오늘도 온 비율 | 쇼핑몰 5~10% 보통 · 앱 20%+ · 광고 끄면 떨어지는가가 질문 |
쇼핑몰에는 DAU보다 WAU / MAU가 맞다 — 러닝화를 매일 보는 사람은 없다. 주 1회 오는 사람이 남은 사람이다.
리텐션 — 코호트로 본다
리텐션은 "1월 첫째 주에 처음 온 사람 중 둘째 주에도 온 비율". 처음 온 주(코호트)별로 묶어 주차별 잔존율 표를 만든다.
| 코호트 (첫 방문 주) | 사용자 | W1 | W2 | W3 | W4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1/4 주 | 1,200 | 18% | 9% | 6% | 5% |
| 1/11 주 (가이드 캠페인 시작) | 2,100 | 24% | 13% | 9% | — |
| 1/18 주 | 2,400 | 22% | 12% | — | — |
읽는 법 — (1) 곡선이 평평해지는 지점(56%)이 '남는 사람'의 비율. (2) 코호트 간 비교 — 가이드 캠페인 코호트의 W1이 18→24%면 가이드가 재방문을 만든다는 증거(36장 가설의 두 번째 지지). (3) 구매 리텐션은 따로 — 주문 데이터에서 고객 ID별 재구매 간격(러닝화 평균 69개월).
GA4 탐색 → 코호트 탐색 분석에서 바로 나온다. 포함 기준 "첫 방문", 반환 기준 "모든 이벤트" 또는 purchase(구매 코호트).
LTV와 CAC — 38장 손익분기가 바뀐다
LTV (고객 생애 가치) = 첫 구매 공헌이익 + 재구매 공헌이익의 합. 수업 계산(단순형):
LTV = 공헌이익 × (1 + 재구매율₁ + 재구매율₁ × 재구매율₂ + …) ≈ 공헌이익 × 1 / (1 − 재구매율) (재구매율이 일정할 때) 29,150 × 1 / (1 − 0.30) = 41,643원 (재구매율 30%, 12개월 기준)
CAC (고객 획득 비용) = 광고비 + 콘텐츠 제작비 + 툴비 / 신규 고객 수. CPA와 다르다 — CPA는 전환당 광고비, CAC는 신규 고객당 전체 비용. 재구매 전환이 CPA 분모에 섞이면 CPA가 좋아 보이는데 CAC는 그대로다.
| 숫자 | 1회 구매 기준 (38장) | LTV 반영 (41장) |
|---|---|---|
| BEP CPA | 29,150원 | 41,643원 |
| 목표 CPA (× 0.7) | 20,400원 | 29,150원 |
| 허용 CPC (CVR 6%) | 1,224원 | 1,749원 |
| LTV : CAC | — | 목표 3 : 1 이상 (1:1이면 손해 · 5:1이면 광고를 덜 쓰고 있다) |
리텐션이 광고 예산의 상한이다. 재구매율 30%가 40%가 되면 BEP가 48,583원이 된다 — 입찰 여력이 7,000원 생긴다. 이것이 10부(CRM·이메일)가 광고 다음에 오는 이유다 — CRM은 재구매율을 올리고, 재구매율은 광고 예산을 늘린다.
실습 01 — 코호트 + LTV 손익분기 v2 (55분)
- GA4 데모(또는 우리 데이터) 코호트 탐색 — 주별 4코호트 × W4. 시트로.
- 주문 샘플 — 고객 ID별 구매 횟수 → 재구매율 · 평균 간격. (수업 샘플: 재구매율 약 28%)
- LTV 계산 — 단순형. 재구매율 셀을 바꾸면 LTV · BEP · 목표 CPA · 허용 CPC가 전부 바뀌게(38장 시트 확장).
- LTV : CAC — 수업 가정 CAC(광고비 + 제작비 20만 + 툴비 5만 / 신규 고객).
- 두 번째 모델 — "재구매율 계산에 기간(12개월)을 명시했는가 · CAC 분모가 신규만인가 · LTV에 교환 비용이 빠졌는가".
- Notion "DAY 41".
평가 기준: 코호트 곡선의 평평한 지점을 지목했는가. 재구매율 셀 하나로 전부 재계산되는가. CAC 분모가 신규인가. LTV:CAC 비율과 판정.