[자료노트] TOSS INSIGHT

PO가 꼭 알아야 할 개념

 

Carring Capacity(한계수용능력)

 

출처 : https://youtu.be/tcrr2QiXt9M?feature=shared

 

 

 

월 활성 유저수(MAU)는 매달 유저수와 나가는 유저수에 따라서 결정된다

TotalCustomers = New Customer Today & Lost Customer Today

 

Customer의 정의

목적 : TotalCustomers 을 정하기 위함

 

1. Active에 대한 정의

• 95%이상의 visitor가 꼭 하는 활동
• page by page, repeatable,meaningful한 action

2. Churn에 대한 정의

• 얼마나 안써야 안오는 거라고 정의할까? -1일,4일
• 상식적으로 이정도 안썼으면 loss할 것 같다를 정해야 함(변경불가)
• -> 예) 사람: 한달에 한번 쓰는 앱, 3개월을 churn으로 정의
• ->예) 토스송금 : 30%가 이전달에 온적이 없는 유저 

🎈Carrying Capacity = ' 내 서비스가 도달할 최종적인 유저수'
이 값은 서비스를 운영하고 3-6개월 안에 알 수 있음 -> 제품의 성장 예측 가능

%of new daily(비즈니스에 맞추어 변경) customers (매일 새로운 유저수)/ customers you lost each day(매일 잃는 유저수)
-> Flow(New User + Ressurection)과 churn rate에 의해서 결정


🎈주의
서비스의 original inflow는 서비스의 특성에 따라 경정되며 일정한 숫자로 유지
churn rate(1-retention)은 전체 유저에 대해 일정한 비율로 유지

 

3. 사례

제품의 본직적인 체력(마케팅, 광고가 제외된) -> 제품의 순수한 유저수용
현재 MAU10만, Carrying Capacity 75만 -> 광고를 해야할까?

-> NO, cc도달까지 5만명이 남았기 때문, 결국 75만이니까 MAU는 75먼묭까지 증가할 것
현재 MAU70만, Carrying Capacity 75만 -> 광고를 해야할까?
현재 MAU100만, Carrying Capacity 75만 -> MAU는 떨어질까

-> YES, 근본적인 cc는 변하지 않았기 때문에 MAU는 75만까지 감소함

 

즉, 유입과 유출의 유저수를 바꾸지 못하면 MAU는 바꿀 수 없음

-> 그러나 광고하는 이유 : 빠른 성장을 보이기 위함

 

마케팅활동을 통해 일시적으로 inflow boosting은 가능하지만 결국 광고를 끄면 그대로 다시 주저않는다.

CC가 변하지 않았기 때문 -> MAU만을 늘리는 것이 아니라 CC자체를 변화시키려고 노력해야 함

 

결국 근복적인 CC의 향상은 제품 개선을 통한 유입과 리텐션향상, 유출감소밖에는 없음

-> CC를 정확하게 알고 도달할 지점에 왔을때 새로운 가치를 부여

 

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유저가 떠나지 않게 만드는 개념

Product Market Fit을 찾았다면 Retention과 Activation 개선

출처 : https://youtu.be/0KgOCKJ1PG4?feature=shared

 

스타트업과 스타트업이 아닌 기업의 차이

제품,시장,고객의 불확실성 : 누구에게 무엇을 어떻게 팔것인지에 대해 확실한가?

-> 린스타트업

 

 AARRR의 역순: Retention부터 고치기

1. 이탈 그룹에 대한 Usability Test (UT)

: 현재 서비스에서 데려오지 못한 유저들로 CC를 늘리기 위한 기준

장기적으로 cc를 높이기 위해 어떤 기능과 솔루션이 도입되어야 하는지 알 수 있다

유저에게 물음으로써 해당 기능과 솔루션 탐색

왜 우리 것을 사용하지 않나요(X)

당신은 ~~의 목적을 달성하기 위해 무엇을 사용하나요?(O)

 

-> 이것만으로 리텐션 개선불가 

-> 현 CC도달 후 CC를 추가적으로 증가하기 위한 방안

 

2. 유저 그룹에 대한 Data Analysis(페르소나)

Retention Curve

%Active/Time curve get fattern over time PM fit achieved

-> What/Who is that market

기본적인 고객분류

인적정보(성별, 나이, 지역, 산업, 회사 등) /시간 /user source

-> How big it is

 

이 리텐션의 높이가 해당 기업의 가치를 결정

-> 그러나 결국 왜 어떤 고객은 남고 어떤 고객은 떠날까 : Aha Moment

자사가 채우지 못한 usecase는 무엇인가

-> 장기적으로 CC를 높이기 위해 어떤 가치를 추가/만들어야 하는가

 

3) Aha Moment에 대하여

Aha Moment : 제품의 핵심가치를 경험하는 순간의 서비스를 계속 쓰게 하는 특이점

-> 리텐션을 개선하는 핵심 : 이 행동(아하모먼트)을 한 고객의 95%는 리텐션이 생기더라

정량적으로 정의되는, 유저가 서비스에 남게 되는 결정적인 순간 정성적으로도 상식적인 인과관계가 있는 순간 아주 단순한 산수, 한 문장(4일안에 2번이상의 송금을 만든다)  연역추리와 귀납추리 모든 과정을 통해 찾는 것이 적절 리텐션 개선을 위한 Silber bullet이 아니다

 

3-1. Aha Moment의 형태

1) XX

이미 P/M Fit으로 서비스 가치가 있다면

그 서비스의 핵심 가치를 경험할 때(토스: 간편송금이라면 송금을 한다라는 activation)을 한번 경험하면

이 XX라는 행동을 여러번하게 하는 것이 리텐션을 만드는 것이 가장 좋은 무기-> 아직 리텐션이 없다면 P/M Fit을 찾기 전이므로 서비스의 가치를 상승시키는게 더 중요

 

2) YY

수많은 서비스를 사용하는 유저는 한 서비스에 대한 경험을 오랫동안 기억하지 않음

-> 가입 후 일정기간 전에 서비스를 계속 쓰도록 가치제안

 

3) ZZ

대부분 서비스를 한경 경험한다고 계속 사용하는 것이 아니다여러번 쓰도록 해야 리텐션이 발생하므로 XX가 아주 훌륭한  Recurring Value면 ZZ는 1번만 또는 2~10번 경험을 해야 리텐션이 발생함

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유저를 끌어당기는 서비스 개선

출처: https://youtu.be/D9x7Tln2DI4?feature=shared

Aha Momen구하기

1. 액션 XX후보군 찾기

액션 XX = 어떤 액션을 특정 기간내에 Z번 한것

 

액션 XX은 직관이나 노가다를 통해 선정해 볼 수 있거,Shap Value 같은 도구를 이용하여 영향도가 높은 액션의 후보군을 뽑아서 볼 수 있다

-> Shap Value에서 리텐션에 영향도와 임계점이 명확히 보이더라도,RPV/교차 값을 구해서 충분한 조건을 만족하는지 확인 필요

Shap Value란

 

1) 룰아웃해야하는 상항들

sent 8 message가 아하 모먼트인가? 액션을 했으나 리테인되지 않았거나 리테인이 액션이랑 관련이 없어보임 -> 결국 겹치는 공간을 최대한 해야하는 것 -> 액션을 한 대다수가 리테인이 되어야 함 -> 액션과 리테인의 차집합이 작아져야 함

 

2) 액션의 횟수에 따른 RPV(Retain Probability Value)와 교차값

RPV = 리테인된 유저가 이 액션을 할 확률 교차 = 액션을 했거나 or 리테인된 유저 중 액션 and 리테인 유저의 비율 어떤 액션 XX의 후보군을 만들고, 액션의 획수에 따른 RPV및 교차값을 구함 -> RPV가 95%인 지점을 찾기위해 반복 RPV = A/(A+B) 교차 = A/(A+B+C) 가 95% 이상

 

액션과 리테인이 연관관계가 아닌 인과관계를 찾기

 

3) RPV는 95%이상, 교차는 최대 ZZ값을 찾는다

교차영역은 최대가 되는 ZZ값의 RPV가 95% 이상이 아니라면

다른 액션X를 찾아서 1번부터 반복한다

-> 위의 조건을 만족하더라고 sample size가 충분히 크지 않으면 다시 1번부터 반복

 

Activation 구하기 =  First Happy Experience = Aha Moment = 액션 XX

이 서비스가 제공하는 핵심가치까지의 경험

-> FUNNEL, 회원가입이 아님

activation을 개선하는 것은 더 많은 유저가 더 빨리 더 손쉽게 액션XX을 겪게 하는 것

 

1) First Happy Experience란 무엇인가?

2) 컨버젼이 아닌 기간이 중요하다

3) 목표는 퍼널이 아닌 더 빨리 더 많이 Aha Moment를 경험하게 하는 것4) activation 퍼널은 모든 growth dynamics에 영향을 준다 -> 그래프 기준으로 봐야함

4)전환됭 유저와 전환되지 않은 유저사이의 연관관계를 찾아야 함

 

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바이럴성장이란 무엇인가

Inflow(유입)

New -> organic(CC에 영향) : 소문,SEO, 우연, media 등으로 인해 들어오는 유저로 대부분의 growth, cc를 결정짓는다

 

Resurrenction / Skeptics -> organic(CC에 영향) : 모든 churned user는 부활(Resurrenction)할 수 있다.

Referral(CC에 영향) : 기존의 유저가 새로운 유저를 불러오는 것(추천)

-> referral이 좋다면 cc가 계속 커질 수 있음  

 소문과 referral의 차이: 측정의 가능 여부

network 효과
그 서비스를 사용하는 유저수가 증가하면 그 서비스의 가치가 증가하는 것
MAU가 증가할 수록 리텐션이 증가함(유출이 감소함)
예) 카카오톡
모든 서비스가 소셜미디어, 커뮤니티 기능이 있는 이유
예) 오늘의집, 당근마켓

Viral Growth = K
신규유저가 새로운 유저를 몇명을 데리고 오는가
Viral K = 1, 1명이 새로운 1명을 계속 데리고옴 -> 지속적인 성장
대부분 0.2-> Good, 0.4 -> Great, 0.7 -> Outstanding
현실에서 Viral 크기가 쉽지 않음


Viral Growth와 Network Effect중 무엇이 더 중요할까?
Viral Growth : 신규유저가 자연 성장한다(inflow) -> 이것만으로는 MAU증가는 어려움, 리텐션도 있어야 함
Network Effect : 한번 들어온 유저는 절대 벗어나지 못한다(churn) -> 성장하는 속도가 느릴 수 있음
-> 둘다 CC에 큰영향을 주고 둘다 있어야 함

Paid Marketing(CC에 영향X)

volume(이채널에서 가져올 수 있는 볼륨), conv%(클릭당 비용), budget(예산)

 

 

 

 

 

 

 

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