Carrying capacity | Active Users | 서비스개선
얼마 전 유튜브에서 토스 이승건 대표님의 PO 세션 영상을 통해 Carrying capacity라는 개념을 처음 접했습니다.
그동안 복잡한 시뮬레이션으로 Active Users를 예측하고 있었는데, 이 개념을 알게 된 후 약간 충격을 받았습니다.
이 개념을 안다면 아주 간단한 두 지표를 통해 우리 서비스의 Active Users 확보 Capacity를 계산할 수 있기 때문입니다.
우선 Carrying capacity란, 이전에 주로 제조업에서 많이 사용하던 개념으로 보입니다.
제조업에서의 Carrying capacity는 이론상 주어진 시간 내에 생산 가능한 최대 상품의 수를 나타냅니다.
서비스에서의 Carrying capacity는 이론상 서비스가 도달할 수 있는 최대 유저 수를 나타냅니다.
동영상에서는 호숫가의 물의 높이가 어디까지 올라올 수 있을지로 비유하여 설명했습니다.
˙ Inflow = 부어주는 유저수
˙ MAU = 호숫가의 물
˙ Churn = 나가는 유저수
즉, Carrying capacity에서 MAU를 측정하기 위해 알아야 할 지표는 Inflow와 Churn 단 2가지이며, 공식은 아래와 같습니다.
Carrying Capacity = # Of New Daily Customers ÷ % Customers You Lost Each Day
이전에 다른 글을 통해서 Orgnaic한 Active Users를 알기 위해서 전체 광고 종료 또는 최소화를 해보는 방법과 추정해 보는 방법 등에 대해서 공유를 드렸었는데, Carrying capacity 이론을 안다면 위와 같은 위험성 높고 복잡도 높은 업무를 하지 않아도 됩니다.
* Organic 추정에 대한 자세한 설명은 마케팅 전략 : 광고로 오가닉 유입도 높인다. 에서 확인할 수 있습니다.
이 글의 제목을 마케팅 실패 확률을 낮추는 방법으로 작성했는데, Carrying capacity 개념으로 실패 확률을 어떻게 낮출 수 있을까요?
마케터라면 아마 대부분 아래 그래프처럼 비용 집행을 통해 유입을 확대하였으나, 비용 집행이 끝나는 순간 바로 유입이 줄어드는 현상을 경험해 보셨을 것입니다.
이것을 Carrying capacity 이론으로 분석하면, 비용 집행 시에는 Inflow(부어주는 유저수)가 있어 MAU(호숫가의 물)가 증가하지만, 비용 집행이 종료되며 Inflow(부어주는 유저수)가 사라지고 Churn(나가는 유저수)만 남아 점차 유입이 줄어들게 되는 것입니다.
즉, Churn의 개선 없는 비용 집행은 Carrying capacity에 빠르게 도달하는 것에는 도움이 될 수 있으나 Capacity 이상의 Active Users 확보에는 도움이 되지 못합니다.
서비스의 최대 유저 수를 확보하기 위해서는 Chrun을 개선해야 하는 것입니다.
또한, 비용 집행 전 Carrying capacity를 통해 서비스의 최대 유저 수를 미리 확인한다면 비용 낭비를 줄일 수 있고 마케팅 실패 확률을 낮출 수 있습니다.
오늘은 Carrying capacity 개념에 대해 소개하였습니다.
특히 Carrying capacity 이론은 초기 서비스일수록 더욱 유용할 수 있습니다.
1~2개월의 짧은 서비스 운영 기간만 있어도 Inflow와 Churn을 계산할 수 있고 이를 통해 서비스가 도달할 수 있는 최대 유저 수를 확인할 수 있기 때문입니다.
각자 본인 서비스의 Carrying capacity를 계산하셔서 마케팅 실패 확률을 줄여보시기 바랍니다.