유저 행동 안 보면, 업셀은 없다
B2B SaaS 초기 스타트업 고객 성공 사례
많은 초기 B2B SaaS 스타트업들은 제품 성장뿐만 아니라 고객 성공(Customer Success) 측면에서도 유저 행동 데이터를 적극 활용하고 있습니다. 가입 후 온보딩이 저조하거나 리텐션(재이용률)이 떨어지고, 업셀링 기회를 놓치는 문제들은 초기 스타트업에게 치명적일 수 있습니다.
규모가 크지 않은 팀이라도 데이터에 기반해 문제를 발견하고 분석하여 대응하면 놀라운 성과를 거둘 수 있는데요. 이번 글에서는 이러한 4단계(문제 발견 → 분석 → 행동 → 결과)가 뚜렷이 드러나는 실제 사례들을 살펴보겠습니다. 온보딩 개선, 리텐션 향상, 업셀링 확대 등 고객 성공팀의 핵심 KPI를 어떻게 유저 행동 데이터로 달성했는지 알아보고, 마지막으로 이러한 문제를 빠르게 해결하도록 도와주는 노코드 행동 데이터 분석 툴(예: 얼라이닉스)의 활용까지 소개합니다.
사례 1 – 온보딩 개선: The Room의 신규 유저 활성화 향상
The RoomThe Room은 아프리카의 인재와 글로벌 기업을 연결해주는 Talent-as-a-Service 플랫폼으로, 초기에 신규 가입자 온보딩에 어려움을 겪었습니다. 핵심 온보딩 행동인 이력서 업로드를 하지 않는 유저가 많았던 것이 문제였습니다.
문제 발견
팀은 데이터로 새로 가입한 유저 중 상당수가 프로필에 이력서를 올리지 않고 이탈한다는 사실을 파악했습니다. 이력서가 업로드되지 않으면 구인 담당자가 후보자를 검토할 수 없어 서비스 가치가 실현되지 않기 때문에, 온보딩 단계의 활성화 지표가 매우 중요했습니다.
분석
The Room 팀은 제품 내 이벤트 데이터를 통해 유저들이 어디에서 이탈하는지 살펴보았습니다. 특히 가입 후 프로필 작성 흐름에서 “이력서 업로드” 버튼까지 도달하지 않는 비율이 높다는 것을 확인했습니다. 이는 온보딩 UX 상에 해당 행동을 유도하는 장치가 부족함을 시사했습니다. 팀은 인앱 행동 데이터 분석을 통해 해당 단계의 클릭 빈도와 이탈률을 계량화하고, 개선 필요성을 명확히 했습니다.
행동
해결책으로 제품 내에서 직접 유저 행동을 유도하기로 했습니다. 개발 리소스가 한정되어 있었지만, 팀은 노코드 도구를 활용해 “드리븐 액션”(Driven Action) UI 요소를 추가했습니다. 이는 화면에 이력서 업로드 버튼을 눈에 띄게 강조하여 유저의 관심을 끄는 작은 애니메이션/하이라이트 효과입니다. 이 인앱 프롬프트를 통해 새 회원이 가입 직후 바로 이력서를 올리도록 유도했습니다. (참고로, 코딩 없이 손쉽게 이런 온보딩 요소를 추가할 수 있는 툴로 Userpilot 등이 활용되었습니다.)
결과
불과 10일 만에 놀라운 변화가 나타났습니다. 주간 이력서 업로드 건수가 기존 약 200건에서 300~350건 수준으로 증가한 것입니다. 약 75%의 증가율로, 간단한 인앱 온보딩 개선만으로 단 2주 만에 신규 사용자 활성화율을 크게 높였습니다. 그만큼 더 많은 유저가 핵심 가치를 경험하게 되었고, 이는 추후 유료 전환과 지속 사용의 기반이 되었습니다.
* 또 다른 온보딩 개선 사례: 소셜 미디어 SaaS인 Sked Social의 고객 성공팀도 유저 행동 데이터로 온보딩을 최적화했습니다. Sked 팀은 신규 유저가 초반 설정 과정에서 흥미를 잃는 지점을 발견하고, 온보딩 프로세스를 단순화했습니다. 4개의 핵심 작업만 담긴 체크리스트와 진행률 표시를 도입하여 부담을 줄였는데요, 그 결과 체크리스트를 완료한 유저의 유료 전환율이 3배 높아졌다고 합니다. 온보딩 경험을 개선한 덕분에 더 많은 무료 이용자가 만족스럽게 제품 가치를 파악하고 유료 고객으로 전환된 것이죠.
사례 2 – 리텐션 향상: Kommunicate의 제품 활용도 증대
KommunicateKommunicate는 AI 챗봇과 인간 상담원을 결합한 고객지원 챗 플랫폼으로, 세일즈 팀 없이 제품 주도로 성장(PLG)하던 초기 스타트업입니다. 고객 성공팀은 유저 리텐션 저하 신호를 포착했는데, 바로 다수의 유저가 제품 기능을 일부만 사용하고 떠나는 현상이었습니다.
문제 발견
사용자 인터뷰와 피드백을 통해 2/3의 유저가 플랫폼의 3~4가지 기능만 사용하며, 심지어 이미 존재하는 기능을 모른 채 요청하는 경우가 많다는 사실을 알게 되었습니다. 이는 충분한 기능 안내가 이루어지지 않아 제품 가치 전달에 실패하고 있었음을 의미합니다.
분석
Kommunicate의 제품 마케팅 매니저는 Hotjar 세션 녹화와 Heap의 사용자 행동 데이터를 면밀히 분석했습니다. 그 결과 두 가지 핵심 단계가 부족함을 알게 되었습니다
(1) 가입 직후 ‘Aha 모먼트’에 이르는 핵심 경험 제공, 특히 챗봇을 웹사이트에 연동시키는 초기 성공 경험.
(2) 장기적으로 가치가 큰 핵심 기능들의 사용 유도입니다.
데이터를 통해 초기 챗봇 연동율이 40%에 머물러 있고, 주요 고급 기능들의 발견율이 30% 미만이라는 것을 파악했습니다. 이는 리텐션을 높이기 위해 반드시 개선해야 할 지표였습니다.
행동
팀은 제품 내 안내 메시지와 투어를 통한 기능 교육 전략을 펼쳤습니다. 우선 온보딩 단계에서 알림 배너를 띄워 챗봇을 사이트에 바로 설치하도록 유도했습니다. 그 결과 첫 실험에서 회원의 챗봇 연동율이 약 40%에서 60% 가까이 상승했습니다. 불과 7개월 동안 인앱 메시지 문구와 위치 등을 개선한 끝에 이룬 성과이며, 이 단일 지표 개선만으로 최근 두 분기 MRR 성장률이 크게 올라가는 효과를 봤습니다. 이후 온보딩 체크리스트를 추가해 중요한 초기 작업들을 안내함으로써 추가로 4%포인트의 기능 도입률 상승을 얻었습니다.
또한 제품 내 숨겨진 기능들을 찾도록 여러 세그멘테이션 기반 안내를 실시했습니다. 제품 사용 빈도와 패턴에 따라 사용자 그룹을 분류하고, 각 그룹에 필요한 기능 팁을 인앱으로 제공했습니다. 예를 들어, 상위 플랜에서만 제공되는 고급 기능들을 아직 시도하지 않은 고객 세그먼트에는 그 기능의 가치와 사용법을 띄워주는 식입니다. 사용자 행동 데이터 세분화는 업셀 기회를 찾는 최고의 방법이기도 합니다. 이러한 맞춤형 기능 노출 캠페인을 5개월간 전개한 결과, 주요 핵심 기능들의 평균 발견율이 28%에서 41%로 상승했습니다.
마지막으로 많은 고객이 놓치던 챗 위젯 디자인 변경 기능에 대해서도 제품 내에 눈에 띄는 큐를 추가했습니다. 그 결과 해당 기능은 86%의 사용자가 실행하게 되었고, 전체 기능 사용량이 3% 증가하면서 매출도 3% 증가하는 효과를 보였습니다.
결과
Kommunicate 팀의 데이터 중심 고객 성공 활동으로 유저 리텐션 지표는 눈에 띄게 개선되었습니다. 기존에 제품 가치를 절반도 활용하지 못하던 유저들이 이제는 주요 기능들을 적극적으로 발견하고 사용하게 되면서 계정당 활성 사용자 수 증가와 MRR 성장이 이어졌습니다.
실제로 중요한 기능 안내 후 제품 연동율 60% 돌파, 기능 발견율 41% 등 활용 지표가 상승했고, 이탈률 감소와 업셀링 기여로 연결되었습니다. 더불어 고객지원 문의량도 25% 감소하여, 유저들이 셀프서비스로 제품을 익히고 문제를 해결하는 비중이 늘었습니다.
* Osano라는 다른 B2B SaaS도 유사하게 인앱 알림을 활용해 결제 연체로 인한 이탈(delinquent churn)을 줄인 사례가 있습니다. 이 회사는 사용자의 결제가 늦어지는 경우 점진적으로 강도를 높인 알림 창을 띄워 결국 대부분의 사용자가 제때 결제하도록 유도했고, 추가로 제품 내 리소스 센터를 구축해 문의량을 크게 줄였습니다. 이런 노력들은 모두 유저 행동 데이터를 기반으로 어느 고객이 위험 상태인지 파악하고 선제 대응한 덕분입니다.
사례 3 – 업셀링 및 확장: MyShopManager의 프로액티브 고객 관리
MyShopManagerMyShopManager는 중소 비즈니스 대상의 SaaS로, 무료 트라이얼 이용자를 유료 고객으로 전환시키고 기존 고객의 업셀을 늘리는 것이 성장의 핵심이었습니다. 그러나 Pre-A 단계 당시에는 제품 사용 현황 파악이 어려워 고객 성공팀이 적시에 개입하지 못하고 있었습니다.
문제 발견
CSM 한 명이 250개 이상의 계정을 담당할 정도로 빠르게 고객이 늘었지만, 고객 여정과 제품 사용량에 대한 가시성이 부족했습니다. 이 때문에 언제 업셀 제안을 해야 할지, 어떤 고객이 이탈 위험인지 알기 어려웠습니다. 특히 온보딩 후 담당 CSM 변경 과정에서 다수의 고객이 이탈하는 현상이 있었지만, 문제를 알아챘을 때는 이미 너무 늦는 경우가 많았습니다. 기존 CRM에 간단한 헬스스코어 지표를 두었지만 뒤늦은 결과 지표일 뿐, 문제가 발생하기 전 징후를 포착하지는 못했습니다.
분석
MyShopManager 팀은 근본적으로 고객 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 필요성을 느꼈습니다. 개발팀에 의뢰해 자체 대시보드를 만드는 방안도 고민했지만, 시간과 비용이 만만치 않다고 판단하여 전문 솔루션 도입을 결정했습니다.
이후 ChurnZero와 같은 고객 성공 플랫폼을 연결하여, 제품 사용 이벤트를 상세히 추적하기 시작했습니다. 이벤트 트래킹을 통해 각 계정별 로그인 빈도, 주요 기능 사용 횟수, 설정 변경 여부 등 행동 데이터가 대시보드화되었습니다. 이를 바탕으로 사용량 급감이나 특정 기능 미사용 등의 변화를 자동 알림으로 받게 되었습니다.
또한 사용량에 기반한 고객 세그먼트와 업셀 신호를 정의하여, 업그레이드할 준비가 된 고객을 식별하는 기준을 세웠습니다. 예를 들어, 제공된 한도치에 근접하게 서비스를 쓰고 있거나 추가 기능의 무료 트라이얼을 자주 시도하는 고객을 업셀 후보로 태깅하였습니다. 제품 사용량을 기준으로 고객을 세분화해 업셀링 기회를 포착하는 전략입니다.
행동
이러한 데이터 인사이트를 바탕으로, MyShopManager의 고객 성공팀은 보다 프로액티브(proactive)한 고객 관리를 시작했습니다. 우선 무료 체험 고객을 유료 플랜으로 전환시키기 위해 온보딩 여정 자동화를 구축했습니다. ChurnZero의 플레이(Play) 기능을 활용하여, 트라이얼 고객이 온보딩 담당자에서 CSM으로 인계될 때 앱 내 공지를 띄우고 다음날 자동으로 CSM 소개 이메일이 발송되도록 했습니다.
이를 통해 고객이 담당자 변경에 어색함을 느끼지 않고 자연스럽게 관계를 이어가도록 만든 것이죠. 또한 온보딩 여정에 체계적인 체크포인트를 만들어, 트라이얼 단계에서 성공 여부(핵심 기능 활용 여부, 설정 완료 여부 등)를 CSM이 점검하도록 했습니다. 이 과정에서 성공 지표에 미달한 고객은 인계 시점을 늦추고 추가 케어를 제공하여, 온보딩 직후 바로 이탈하는 일을 줄였습니다.
나아가 제품 사용 패턴에 변화가 생기면 즉각 대응하는 체계를 마련했습니다. 예를 들어, 활발히 쓰던 기능을 중단한다든지 캠페인을 꺼두는 행동이 감지되면 그것을 약화된 참여도의 신호로 간주하고 자동 알림이 뜨도록 했습니다. CSM은 이 신호를 받으면 곧바로 해당 계정에 연락하여 문제를 파악하고 해결해 주었습니다.
한편으로 업셀 기회도 놓치지 않았습니다. 사용량 상위 10%의 고객이나 기능 한계에 도달한 고객 세그먼트를 모니터링하면서, 적절한 시점에 상위 플랜 업그레이드 제안이나 관련 기능 추가 구매 제안을 자동화된 이메일이나 인앱메시지로 전달했습니다. 예컨대 이용률이 80%를 넘긴 고객에게는 업그레이드 시 얻는 이점을 구체적으로 안내하고, 클릭 한 번으로 플랜 변경이 가능하게 하는 식입니다.
결과
데이터 기반의 선제적 고객 관리로 MyShopManager는 리텐션과 업셀링 모두 향상되는 성과를 거두었습니다. 가장 큰 과제였던 온보딩 종료 직후 이탈율이 95%나 감소하여 거의 사라졌고, 전반적인 월간 churn도 28% 감소하며 고객 유지율이 크게 안정화되었습니다.
빠른 이탈이 줄어들자 자연히 유료 고객의 LTV도 상승했습니다. 한편 무료 체험→유료 전환율도 개선되어, 트라이얼 종료 후 유료 플랜으로 전환되는 비율이 25%에서 60%로 증가했습니다. 이는 제품 가치를 느끼기까지 걸리는 시간을 단축시킨 덕분으로, 고객 행동 데이터를 통해 어느 시점에 결제를 제안해야 효과적인지 알게 된 결과입니다.
고객당 매출 확대 측면에서도, 데이터 기반으로 업셀 기회를 포착해 대응하면서 기존 고객으로부터의 월 반복 매출이 꾸준히 늘어나는 추세를 만들었습니다. 무엇보다 이러한 자동화와 데이터 통합 덕분에 CSM 1인당 관리 고객 수가 40% 늘어나도 무리 없이 대응할 수 있게 되어, 팀 효율과 확장성 측면에서 큰 이점을 얻었습니다.
문제 해결을 가속화하는 노코드 행동 데이터 분석 툴의 활용
얼라이닉스앞서 살펴본 사례들의 공통된 성공 비결은 유저 행동 데이터를 잘 활용했다는 점입니다. 하지만 초기 스타트업이 직접 데이터 수집 플랫폼을 개발하기에는 시간도 인력도 부족합니다. 다행히도 현재는 노코드(No-Code) 행동 데이터 분석 툴들이 등장하여, 개발자 도움 없이도 고객 성공 팀이 필요한 데이터를 손쉽게 확보하고 활용할 수 있습니다. 예를 들어 얼라이닉스(Alignix)와 같은 플랫폼을 사용하면, 제품에 코드를 최소화하여 빠르게 유저 이벤트를 추적하고 대시보드화할 수 있습니다.
이런 툴이 제공하는 주요 기능과 이점은 다음과 같습니다:
- 손쉬운 데이터 수집: 클릭, 페이지 이동, 기능 사용 등 중요 이벤트들을 손쉽게 캡처합니다. 별도 개발 작업 없이도 클릭 몇 번 만으로 제품 내 행동 데이터 스트림을 만들 수 있습니다.
- 실시간 분석과 시각화: 코호트 분석, 퍼널 분석 등을 통해 어디서 이탈이 발생하는지, 어떤 기능 사용률이 낮은지 한눈에 파악합니다. 예를 들어 온보딩 퍼널의 각 단계 전환율을 보고 병목 구간을 즉시 찾아낼 수 있습니다.
- 세그멘테이션 및 위험 감지: 유저를 행동 패턴에 따라 세그먼트화하여 관리할 수 있습니다. 제품 사용량 기반으로 고객을 분류하면 업셀링 기회를 최대한 발굴할 수 있다는 것은 앞서 언급했죠. 마찬가지로 로그인이 뜸해진 고객, 핵심 기능을 미사용 중인 고객 등을 손쉽게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 고객 성공 매니저가 타이밍을 놓치지 않고 조치를 취할 수 있습니다.
- 신속한 대응 실행: 일부 툴은 분석에 그치지 않고 인앱 가이드 또는 메시지 발송 기능도 갖추고 있어, 한 곳에서 바로 개입 액션까지 실행할 수 있습니다. 개발자 없이 온보딩 튜토리얼, 팝업, 이메일 연동 등을 설정하여, 각 세그먼트에 맞는 맞춤형 캠페인을 전개할 수 있습니다. 예컨대, 사용량이 줄어든 그룹에는 자동으로 재참여 유도 이메일을 보내고, 무료 플랜 한계에 가까운 고객에겐 상위 플랜 소개 배너를 띄우는 식입니다.
이처럼 노코드 행동 데이터 분석 도구를 활용하면 초기 기업도 데이터 주도 전략을 빠르게 실행에 옮길 수 있습니다. 실제로 Osano 사례에서 보았듯이, 비개발자도 직접 여러 가지 업셀 팝업을 테스트하며 최적안을 찾을 수 있었고, MyShopManager도 내부 개발을 할 필요 없이 도구 도입만으로 수개월 걸릴 일을 단시일에 해낸 셈입니다.
맺음말: 데이터로 고객 성공을 이끌어내다
초기 B2B SaaS에서는 제품 사용 데이터가 곧 생존과 성장의 나침반입니다. 작은 신호라도 포착해 신속히 대응하는 팀이 온보딩 경험을 개선하고 고객 이탈을 방지하며 업셀링 기회를 극대화할 수 있습니다. 이제는 전문 데이터 분석가나 거대한 예산이 없어도, 노코드 행동 분석 툴과 같은 솔루션으로 고객 성공팀이 스스로 데이터에 접근할 수 있습니다. 중요한 것은 문제를 정의하고 관련된 행동 데이터를 추적하여 근거 기반으로 실행하는 일련의 과정입니다.
이번에 소개한 사례들처럼, 체계적인 문제 발견 → 분석 → 행동 → 결과 측정 사이클을 구축한다면, 작은 스타트업도 데이터 중심의 고객 성공으로 높은 리텐션과 성장률을 달성할 수 있을 것입니다.
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#B2BSaaS #유저행동데이터 #온보딩개선 #리텐션전략 #업셀링
참조
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