토스 PO 세션 - (3)
AARRR 지표에서 Retention과 Acquisition에 대해 알아보았다. 이 두 가지가 가장 중요한 지표이기는 하지만 남은 Activation과 Referral도 알아야 한다.
결국은 AHA MOMENT
Activation이란 보통 고객이 회원가입하거나 서비스를 사용하는 것을 가리킨다. 힘들게 불러 온 고객(Acquisition)이 흘러나가지 않도록 전환율을 높히기 위해, 퍼널을 개선하기 위해 집중하는데 핵심은 '얼마나 가입이 편리한가' 혹은 '얼마나 가입을 많이 하느냐'가 아니다. 얼마나 AHA MOMENT, 즉 앱의 핵심 가치를 빠르게 경험해볼 수 있는가 이다. 예를들어, 토스는 송금의 편리함을 경험시키기 위해 1원 무료 송금을 지원헀다.
퍼널 분석을 할 때 주로 '전환률'에 집중한다. 그러나 그 보다도 중요한게 '기간'이다. 어느 정도 기간에서 보았을 때 그 전환률이 나왔는가? 이는 어떤 업무에 집중해야 할 지를 알려주는 중요한 요소이다. 토스에서 계좌를 등록하는 전환률이 한 세션 기준으로는 35% 였지만, 한 달 기준으로는 65% 였다. 기간의 개념 없이 35%라는 전환율만 고려했다면 전환을 높이는 데 많은 자원을 낭비했을 것이다. 현재 충분히 좋은 전환율인데도 불구하고 말이다. 그렇다면 기간은 얼마인게 좋은가? 짧을수록 좋다. 빠르게 AHA MOMENT를 경험할수록 서비스를 사용하고 리테인 될테니 말이다.
Activation은 모든 유저가 거쳐야 하는 과정이다. 특히나 유저가 다른 유저를 데리고 오는 바이럴 그로스(viral growth)를 기획하고 있다면 더더욱이나 중요하다! 가장 좋은 것은 가입 과정 자체를 없애는 것이다. CC가 매우 높은 서비스들은 보통 가입 과정 없이도 서비스를 바로 사용할 수 있다. 유튜브에서 영상 시청이 가능하고, 네이버에서 바로 검색할 수 있다.
cf) 인스타그램은 가입하지 않으면 탐색을 할 수 없다. 가입자 수를 높이기 위해서 등 일부로 Activation 과정을 넣는 비즈니스 모델도 가능하다.
차이를 최대한 줄여라
Activation 퍼널을 볼 때 보통은 화면 단위로 분석한다. 그러나 화면 별로 전환율이 뚝뚝 줄어든다면? 유저들이 전환되지 않은 이유를 이해하기 어렵기에 더 세분화 된 기준으로 봐야 한다. 버튼 단위로 전환율을 나누어서 보는 등 최대한 부드러운 계단형으로 전환율이 보이도록 잘게 나누어 볼 때 개선의 아이디어를 추가로 찾을 수 있을 것이다. 전환되는 유저와 전환되지 않는 유저의 차이는 무엇일까? 이들에게 무엇을 해주면 전환이 될까? 마케팅 채널, 연령대, 사용 디바이스 등으로 나누어보는 것도 방법이다.
바이럴의 3가지 요소
서비스로 유입되는 유저는 크게 4 카테고리로 나눌 수 있다. 자연적으로 유입되는 유저(new), churn 되었다 다시 돌아온 유저(resurrection), 추천을 통해 유입된 유저(referral) 그리고 마케팅으로 끌어온 유저(marketing). 바이럴은 이 중 추천을 통해 유입된 유저, 즉 Referral을 개선하는 방법이다. 추천은 MAU에 비례하기 때문에 MAU가 클수록 바이럴이 효과적이다.
Viral = Pay Load X Conversion Rate X Frequency
- Pay Load: 바이럴 루프 한 번에 몇 명에게 노출되는가?
- Conversion Rate: 메시지를 봤을 때 신규 유저로 전환되는 비율이 얼마나 되는가?
- Frequency: 바이럴 루프가 안에서 그 메시지를 몇 번 받는가?
바이럴의 효과는 3가지의 곱으로 표현할 수 있다. 이 중 어떤 것에 집중하여 바이럴 효과를 높일 것인지는 비즈니스 모델에 따라 다르다. 페이스북이나 인스타그램은 가입 시 친구를 초대하는 메시지를 보내도록 하여 노출 인구(payload)를 높였다. 페이팔이나 드랍박스는 친구 초대시 $N 지급, 저장 용량 N기가 지급이라는 파격적인 혜택을 통해 전환율(conversion rate)을 높이는 데 주력했다. 핫메일은 무료 메일 기능을 제공하는 대신 하단에 'sent via Hotmail'이라는 문구를 추가하여 노출 빈도(frequency)를 높였다.
바이럴을 높이긴 어렵다. 그러나
바이럴 효과는 시간의 흐름에 따라 줄어드는 경향을 보인다.(time decay) 신규 유저일수록 주변에 추천하는 경우가 많으나 시간이 지나며 더이상 추천하지 않게 된다. 1 명의 유저가 몇 명의 유저를 불러오는가를 Viral K로 나타내는데, 이 또한 낮은 편이다. 0.2 정도이면 양호하다고 하는데 이는 5명의 유저가 1명의 신규 유저를 불러오는 정도이다. 보통 바이럴은 0.2 ~ 0.4 정도이며 이를 더 늘리는 건 거이 불가능하다.
그러나 확대계수(Amplication Factor)는 마케팅을 통해 조정이 가능하다. 마케팅을 통해 1명이 유입되었다고 할 때 1명이 유입된 것이 아니다. 이 1명이 다른 친구를 데리고 올 것이니 마케팅을 통해서 얻은 유저는 1.N명이 되는 것이다. 이를 수식으로 표현하면 Amplication Factor = 1/(1-Viral K) 이다.
또 한가지 생각해볼만한 것은 네트워크 효과이다. 바이럴이 신규 유저의 증가에 집중한다면 (신규 유저의 자연 성장, inflow) 네트워크 효과는 한 번 유입된 유저가 계속 리테인 되는 핵심이다.(churn ↓) 서비스를 사용하는 유저 수가 증가하는 것만으로도 서비스의 가치가 늘어나는 효과가 있다. 특별한 기능이 추가된 게 아니라도 말이다. 예를 들어, 카카오톡을 10명만 사용한다면 가치가 크지 않지만 100명이 사용한다면 효용을 더 크게 느낄 것이다. MAU가 커질수록 churn 할 이유가 줄어들고, 결국 CC가 성장할 동력이 되어준다. 모든 서비스들이 소셜 미디어, 커뮤니티, SNS적 기능을 추가하는 이유이고. 성공적인 케이스로 당근마켓, 오늘의 집을 들 수 있다. 꼭 거래를 위해서가 아니라도 서비스를 반복해서 계속 사용 할 이유를 만들어준 것이다. 특히 당근마켓은 최근 당근으로 사명을 변경하며 그 의지를 더욱 분명히 했다.