유료 멤버십 서비스는 어떤 데이터를 보아야 할까?
Product Owner 관점에서 멤버십 데이터 보기
광활하고, 복잡한 서비스에서 데이터를 보기란 쉽지 않다. 처음이면 더더욱 어렵다.
지표가 하락하면 Product Owner, Project Manager, 서비스 기획자 모두 긴장을 하게 된다. 그 순간부터 모든 지표를 뜯어보기 시작하고 문제점을 찾게 된다.
멤버십 데이터라고 하면 단순하게 가입자수, 해지자수를 보아야 하는 게 아니야? 싶지만, 서비스들은 유기적이게 연결되어 있다. 떨어지는 것에는 그만한 이유가 있고, 증가하는 것에는 그만한 이유가 있다. 여기서 PO는 단순히 가입자 수, 해지자 수를 찾는 것이 아니라 '그만한' 이유가 무엇인지를 찾아야 하는 것이 숙제이다.
멤버십 서비스를 담당하면서 지표를 보았던 경험을 이야기하고자 한다.
1단계
기본 중에 기본. 멤버십에 ‘당월’에 직접 영향을 주는 직접 지표 확인하기
1. 멤버십 '유지' 회원수
해당 월에 멤버십을 유지하고 있는 회원수를 말한다. 멤버십 유지 회원수는 플랫폼의 멤버십 체력을 보여주는 지표이다. 이 지표가 커질수록 서비스 전체에 멤버십 회원들이 미치는 영향이 커진다.
멤버십 회원들은 비회원보다 인당 결제건수가 높기 때문에 자연스럽게 결제 건수를 확보하고 있다고도 볼 수 있다.
무엇보다도, 고객 '유지'는 고객 만족, 충성도를 의미하므로 비즈니스에 매우 중요하다. 높은 유지율은 일반적으로 서비스가 자사 고객들의 요구 사항을 잘 충족하고, 고객들은 시간이 지나도 충성도를 유지하고 있음을 나타낸다.
*단, 유지 회원수에는 ‘해지 대기자 수‘가 함께 끼어있다는 것을 주의하자. (다음 달 해지를 하기 위해 해지신청을 한 유저들을 말한다). 멤버십 유지 회원수와 해지 대시자 수를 제외한 유지 회원수를 같이 비교하는 것을 추천한다.
2. 신규 가입자 수, 재가입자 수
신규 가입자 수는 가입이력이 없는 유저가 가입에 전환한 수를 말하고 (주로 첫 달 무료 체험자들이다)
재가입자 수는 가입이력이 있는 해지했던 유저가 가입에 전환한 수를 말한다.
신규 고객 확보는 서비스가 성장을 지속하고 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적이다. 신규 고객 확보 지표가 줄을 수록, 시장 경쟁력을 잃고 있다고 볼 수 있다.
신규 가입자수보다 재가입 수가 증가하고 있다는 점을 조금 더 눈여겨봐야 한다. 보통 탈퇴 이력이 있는 회원이 다시 멤버십 가입으로 전환하는 데에는 많은 마케팅 비용이 들기 때문이다. 멤버십 혜택을 정비한 후에 재가입수가 늘어났다면 매력적인 혜택으로 과거 탈퇴 회원들을 다시 가입으로 전환시킨다는 증거가 된다. 별다른 혜택이나 서비스 개선이 없었는데 재가입으로 꾸준히 전환되는 케이스는 아쉽지만 극히 드물다.
3. 해지자수
멤버십을 해지한 사람들을 말한다. 해지자수는 어떤 서비스에나 존재한다. 다만 이 해지자수가 지속적으로 상승하고 있는지, 가입대비 평균 해지율을 유지하고 있는지 살펴보는 게 필요하다. 해지자수가 지속적으로 하락하고 있다면, 서비스에 문제가 없는지 대대적인 점검이 필요하다.
4. 가입동선 내 데이터
멤버십 가입 동선 내 전환율이다. 주로 멤버십은 소개페이지, 상품 선택 페이지, 결제페이지에 제공되고 있다. (멤버십 회원들의 과반수 이상 전환이 되는 지면은 결제 지면이다.)
각 지면들 마다 평균 CTR이 있을 것이다. 이때 평균적으로 가입 동선 내 데이터를 볼 필요가 있다. 가입 동선 데이터가 감소하고 있으면 이를 견인하기 위한 기존 UI개선이나 새로운 가입 동선 진입구가 필요하다.
2단계
다음 달의 지표를 예측하기. 익월 갱신율, 익월 해지율, 갱신율 보기
1. 한 달 무료체험 회원의 유료 결제 전환율
무료 회원이 유료 회원으로 전환되는 수가 증가하고 있다면 아주 좋은 신호이다.
보통 첫 달로 무료체험하고 다음 달에 해지해버리는 *체리피커들이 있는데, 이런 잠재적 체리피커들을 점차 충성 고객으로 전환시킨다는 증거이다. 무료체험자들의 유료 전환이 멤버십 유지 회원수에 가장 중요한 부분을 차지한다.
유료 회원들은 결제 갱신의 경험이 있는 회원들이지만
무료 회원들은 한 달을 0원으로 체험하였기에, 실 결제를 아직 하지 않은 회원들이다.
이런 잠재적 결제자들을 실 결제로 전환시키는 것이 멤버십 서비스의 핵심이기에 한 달 무료체험 회원의 유료 결제 전환율 데이터 분석은 꼭 필요하다.
*체리피커(Cherry Picker)는 신 포도 대신 달콤한 체리만 골라 먹는 사람으로, 케이크에 장식된 달콤한 체리만 빼먹는 사람에 비유해 자신의 이익만을 챙긴다는 뜻
2. 무료 회원의 익월 해지율
신규 가입자들의 익월 해지율은 1번과 반대이다. 무료 체험 후 한 달 뒤 해지하는 지표를 말한다. 첫 달 무료 체험으로 실속을 챙기고, 월 이용료를 납부하기 전에 떠나버리는 회원들이다.
3. 유료 회원의 익월 해지율
무료 회원의 익월 해지율은 예상하지만, 유료 회원들의 익월 해지율은 충성고객이 이탈한다는 것을 말한다.
최근에 쿠팡과 같은 사례이다. 쿠팡이 멤버십 가격을 올리면서, 기존 가입자들이 탈퇴를 하겠다는 목소리가 나온다. 이 목소리를 수치화하면 바로 '유료 회원의 해지율' 이겠다.
여기서 유료 회원을 또 나눠볼 수 있는데, 재가입자와 기존 결제 갱신자들이다.
재가입자들의 익월 해지율 : 재 가입자들은 이미 한 번 탈퇴한 경험이 있는 사람들이다. 이들이 얼마 안 가 다시 탈퇴를 한다는 것은 충성고객으로 완전히 전환시키지 못했다는 것을 의미한다. 재가입자들이 다시 우리 서비스를 찾게 하기 위한 노력들이 필요하다.
Tip)
해지율이 증가한 것은 결제 알림을 수신한 직후가 가장 높을 수 있다. 결제 알림 발송 시점에만 해지 신청이 증가하는지, 그 외 시간에도 증가하는지 파악이 필요하다. 더불어 고객센터 등 CX에 인입되고 있는 멤버십 해지 관련 문의 확인이 필요하다.
3단계
가입에 영향을 주는 지표들과의 상관관계를 보기.
예를 들어, 유지 회원수가 감소하고 있다고 해보자.
가입자수와 해지자수가 동시에 늘고 있는지 = 무료 회원들이 한 달 체험 후 이탈하는 것
가입자수는 기존 추세를 유지하고 있는데, 해지수가 늘고 있는지 = 기존 유료 회원들(충성고객)이 이탈하는 것
해지수는 그대로인데, 가입자수가 떨어지고 있는지 = 신규 가입자수가 하락으로 나눠볼 수 있겠다.
중요한 인사이트는, 멤버십 '신규' 가입은 앱 다운로드, 첫 결제 완료자수 등 '서비스의 신규 유입' 지표와 비슷하게 움직인다.
단순이 멤버십 신규 가입자들이 하락했다기보다는, 아래와 같은 관점으로 바라볼 수 있다.
신규 유저들이 줄어들진 않았을까?
만약 이 지표들 간 커플링이 지속되다 깨진다면, 서비스상 이슈가 없는지 점검해봐야 한다.
앞서, 잠깐 스치듯 결제 완료 동선에서 멤버십 전환이 가장 잘 된다고 말했는데, 첫 결제 완료자수와 멤버십 신규가입 회원수가 가장 유사한 추세를 보이는 것은 결제동선에서 멤버십 가입으로 유입되는 비중이 가장 크기 때문이다
해지완료수는 신규가입수와 어떠한 추세를 보이는지 알아봐도 좋다. 보통 한 달 차이로 같은 추세를 보이기에 한 달 뒤를 예측 가능할 수 있다.
또한, 로그인 수/라이브 상품 건수/쿠폰 포인트 사용 수/신규 회원 수 및 결제 전환율도 멤버십 서비스와 상관관계를 갖고 있는 지표들이다. 로그인 및 신규가입 데이터로 신규 멤버십 회원들의 몇 %가 가입 당일에 이뤄지는지 알아봐도 좋겠다.
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이 글은 본문부터 시작했다. 어떠한 데이터를 중심으로 봐야 하는지에 대해서부터 설명했으니 말이다. 다만, 서비스에 문제가 생긴다면, 가설부터 설정해 보고 데이터를 살펴보는 것이 좋다. 그리고 이 가설이 맞는지 여러 데이터들을 유기적으로 살펴보는 것이 좋은 방향이다.
그리고 데이터를 보았으면, 필히 next action을 도출하고 대응을 해야 한다.
P1을 배포한 이후, P2, P3 등 과제를 이어나가며 개발자분들에게 이런 데이터에 대해 밀도 있게 설명하는 시간들이 부족한 것이 아쉽다. 기획서에 이러한 데이터들을 다 쓰지 못했어서 남겨보는 회고록이었다.
