PO
그렇다면 유입된 사용자가 우리 서비스에 계속 머무르게 하려면, 그 다음 단계인 Activation이 정말 중요하겠네요.
근데 솔직히 말해서요, 그 Activation이라는 개념이 좀 모호하게 느껴져요. Aha Moment랑도 비슷한 것 같고, 리텐션이랑도 헷갈리고요.
구루
좋은 지적이야. 실제로 많은 PO들이 그 부분에서 혼란을 느껴. Activation, Aha Moment, 리텐션은 분명히 연결되어 있지만, 각자 역할이 다르거든.
Activation은 '첫 경험', Aha Moment는 '그 첫 경험에서 사용자가 가치를 느끼는 순간', 리텐션은 '그 사용자가 다시 돌아오는 것'을 뜻하지.
PO
그럼 Aha Moment는 Activation의 결과물이라는 말이네요?
구루
정확히 말하면 그래. Activation이라는 단계는 사용자가 Aha Moment에 도달할 수 있도록 돕는 설계 전반을 말해. 즉, Aha Moment를 경험하게 하는 여정을 어떻게 설계할지가 Activation이지.
PO
그런데요, 현실에서는 우리 제품의 Aha Moment가 뭔지도 명확하지 않은 경우가 많아요. 회사 내부에서도 “뭘 해야 사용자가 감동을 받는 건지 모르겠다”는 말이 자주 나와요.
구루
그것도 아주 중요한 고민이야. 대부분의 회사가 그걸 처음부터 알고 있는 건 아니야. 오히려 Aha Moment는 가설을 세우고 검증하면서 찾아가는 것에 가까워. 예를 들어 어떤 행동 이후에 리텐션이 유의미하게 높아지는 사용자 그룹이 있다면, 그 행동을 Aha Moment로 추정해볼 수 있어.
PO
구체적으로 어떻게 찾아요? 그냥 데이터를 뒤져보면 나오나요?
구루
단순히 데이터만 보면 놓치는 게 많아. Aha Moment를 찾는 데는 정량적 분석과 정성적 인터뷰가 함께 필요해. 방법은 다양하지만 보통 이렇게 접근해:
리텐션이 높은 사용자 그룹과 낮은 그룹을 나눈다.
두 그룹의 초기 행동을 비교해서 '무엇이 달랐는지' 찾는다. 예를 들어, Figma에서 리텐션이 높은 유저들이 첫날에 '파일을 3개 이상 만들고, 다른 사람을 초대해 댓글을 주고받은 경우'가 많았다면, 이 복합 행동이 Aha Moment의 단서일 수 있어.
그 중 반복적으로 등장하는 행동이 있다면 Aha Moment 후보로 본다.
그 후보 행동을 더 빠르게, 더 명확하게 유도하는 방향으로 온보딩을 설계한다.
실험을 통해 정말 리텐션이 개선되는지 확인한다.
정성적 인터뷰도 중요한 보완재야. 예를 들어 실제 사용자에게 “이 서비스의 어떤 부분이 인상 깊었나요?” 혹은 “언제부터 이 서비스를 계속 써야겠다고 느꼈나요?”라고 물어보면, 데이터로는 파악하기 어려운 인사이트를 얻을 수 있어.
Figma의 경우 어떤 사용자는 “처음으로 디자이너 동료와 실시간으로 마우스를 움직이며 소통할 수 있을 때 정말 충격적이었다”고 말하곤 하지. 이런 인터뷰는 Aha Moment의 감정적 단서가 돼.
또한 사용자 세그먼트 기반으로 실험을 설계할 수도 있어. 예를 들어, 유저마다 첫 방문 시 보여주는 화면을 다르게 구성하거나, 각기 다른 유입 경로별로 온보딩 시나리오를 달리하여 Aha Moment에 더 빠르게 도달하게 만드는 식이야. 이런 세그먼트 기반 설계는 실험의 정밀도를 높이고, 더 구체적인 개선 방향을 잡을 수 있게 해줘.
PO
그럼 결국 PO는 실험 설계 능력도 필요하겠네요.
구루
맞아. Aha Moment는 단순히 아이디어로 떠오르는 게 아니야. PO는 데이터를 기준으로 가설을 세우고, 실험을 통해 진짜로 리텐션에 영향을 주는 행동이 무엇인지 찾아내야 해. 이게 Activation 단계에서 PO가 해야 할 핵심 역할이야.
PO
그런데 구루님, 어떤 서비스는 Aha Moment가 하나가 아니라 여러 개일 수도 있잖아요? 그런 경우엔 어떻게 접근해야 하나요?
구루
좋은 질문이야. 실제로 그런 경우가 많아. 예를 들어 Figma 같은 협업 디자인 툴을 생각해보자. 사용자마다 기대하는 가치가 다를 수 있거든.
디자이너에게는 "레이어 정렬을 쉽게 하는 기능"이 Aha Moment일 수 있어.
기획자나 마케터에게는 "실시간 협업 댓글 기능"이 더 인상 깊을 수 있고,
개발자에게는 "디자인 요소를 코드로 추출하는 기능"이 처음으로 ‘오, 이거 쓸 만한데?’라고 느끼게 해줄 수도 있어.
이처럼 Aha Moment가 여러 개인 경우엔 사용자 세그먼트를 기준으로 각각의 Aha Moment를 정의하고 실험하는 게 좋아.
PO는 다음과 같은 순서로 접근할 수 있어:
유저 유형을 분류해 (예: 디자이너, 개발자, 마케터 등)
각 세그먼트가 어떤 순간에 가치를 느끼는지 추정하고 가설을 세워
세그먼트별로 다른 온보딩 플로우를 설계해 실험하는 거야
그리고 그 결과가 실제 리텐션 향상으로 이어지는지 데이터로 검증하지
결국 Activation은 ‘Aha Moment에 빠르게 도달하게 하는 구조’를 만드는 일이고, Aha Moment가 여러 개인 경우엔 각각의 사용자에게 맞는 길을 만드는 것이 PO의 일인 셈이지.