고객의 마지막 행동

제품의 문제, 우선순위, 방향을 동시에 결정한다.

대부분 앱 서비스 데이터 분석하면 아래와 같은 것들을 보통 분석한다.

- DAU/MAU 고착률

- 전환율

- 퍼널 이탈률

- 리텐션

큰 틀에서 제품을 만들어 공급하는 관점에선 가장 직관적이고 이해하기 쉽다.

필자도 서비스를 운영할 때 기본적으로 위 지표를 확인하면서 더 나아가 CC(Carrying Capacity) 분석까지 더해가면서 건강하게 서비스가 잘 성장하는지 그리고 앞으로 어떤 전략을 취해왔다.

최근 몇 달간 이탈률을 줄이기 위해서 많은 개선을 시도했었다.

자주 사용하는 기능의 사용성을 최대한 극대화해보기도 했고,

다시 돌아올 이유를 만들어주기 위해 고객이 효용성을 느낄 만한 신규 기능도 대문에다 배치해보기도 했고,

탈퇴 사유 데이터들을 모아서 해당 문제들을 개선해보기도 했다.

그 결과는

리텐션은 더 끌어올리고 이탈률은 더 줄이고 싶다!

물론 효과가 없지는 않았지만 그동안 시간과 에너지를 정량화해 보면

생각보다 꽤 많은 비용이 들어간 건 사실이다.

지표를 보고 문득 떠오른 생각은,

눈에 보이는 문제만 해결하려 한 건 아닐까?

필자는 위 질문에서 시작해서

데이터엔 존재하지만 더 미시적인 관점에서 말없이 조용한 고객의 마지막 행동에 주목하기 시작했다.

고객의 마지막 행동 분석과정

일단 말없이 조용히 떠난 고객의 행동을 분석하기 앞서, 아주 행복하게 사용하는 고객의 마지막 행동 데이터를 먼저 분석해 보았다.

여담이지만, 옛날 같으면 SQL 쿼리 일일이 작성해서 고객마다 분석 돌리고 데이터 보는데 시간 많이 들였는데, ChatGPT처음 나왔을 때 SQL을 LLM으로 대신 작성해서 BigQuery에 돌리곤 했었다.

하지만 세상 너무 좋아져서 필자는 클로드랑 GPT를 병행해서 사용하는데 요즘 데이터 분석은 클로드에 BigQuery에 MCP 연결해서 돌리고 데이터를 시각화해서 인사이트를 얻어내는데 너무 행복하다.

다시 본론으로 돌아와서 필자가 운영하는 서비스에는 고객이 얻을 수 있는 핵심가치가 크게 3가지가 있다.

시간, 돈 그리고 감정이 있는데 3가지를 골고루 잘 활용하는 고객들도 보였고, 하나만 행복하게 즐겨 활용하시는 고객님들도 계시는 걸 확인할 수 있었다.

이와 대조적으로 필자는 일반적인 아주 보통의 고객의 마지막 행동도 분석해 보았고,

마지막으로 가입한 지 7일 안에 조용히 떠나버린 고객들의 마지막 행동 또한 분석해 보고

각 세그먼트별로 마지막 행동을 비교해 보았을 때 재밌는 결과가 두 가지가 나왔다.

1. 탈퇴사유는 거짓말이었다

떠나간 고객님의 탈퇴사유와 마지막 행동의 대부분이 일관성을 가지고 있지 않음을 깨달았다.

그렇다고 떠나간 고객님이 거짓말쟁이라고 비난하는 것은 아니다.

덕분에 진짜 문제를 발견할 수 있었는데,

오래 체류하면서 잘 이용하고 계시는 행복한 고객님의 자취를 잘 따르지 않았을 뿐이다.

필자는 생각해 보았다.

왜 잘 따르지 않았을까?

그럼 행복한 고객님들의 자취에는 어떤 의도가 있었기에 행동을 했을까?

거기에 나는 의도를 추정하기 시작했고,

거창한 결과는 아니지만 더 나은 가치가 있지만

적절한 상황과 맥락에서 온보딩을 제대로 하지 않아

결국 서비스에 대한 기대치가 하락하면서 생긴 문제였다.

2. 파리가 날리는 화면

두 번째로는 생각보다 접근성이 떨어지거나 관심이 없는 화면들이 있었다.

필자는 보통 화면단위로 체류시간을 측정하는 것을 선호한다.

양날의 칼이긴 하지만 기능의 성향에 따라서 꽤 유의미한 정보를 제공해 주는데, 유저가 콘텐츠를 작성하는 화면이 아닌 이상 비상식적으로 아주 짧은 체류시간과 매우 저조한 재방문율은 답정너지만 고객에겐 별가치 없는 기능이라 볼 수 있다.

이게 만든 거 아까워서 할머니처럼 창고에 방치? 내버려두는 경우도 있는데,

이 좋지 않은 기능을 마지막으로 마주하고 이탈하는 고객도 적지는 않았다는 사실에 충격을 금치 못했다.

그리고 고객이 좋아할 거라 기대했지만 다시 방문하지 않는 경우도 있었다. (차라리 고객센터로 욕이라도 해주셨으면 좋겠다.)

제품의 문제, 우선순위, 방향을 동시에 결정하다

덕분에 종합적으로 다음 분기에 해야 할 과제들이 명확해진 거 같다.

1. 적절한 상황과 맥락에 맞춰서 가치전달 잘하기

2. 불필요하거나 고객이 오해할만하고 가치가 없는 기능은 과감히 제거하기

고객의 마지막 행동을 분석했을 뿐인데 마치 종합 감기약이 투여된 느낌이 든다.

고객의 마지막 행동 분석은 당연한 거 아닌가 싶겠지만

이번 글에서 필자가 하고 싶은 말은 표면적으론 맞다 하지만 진짜 하고 싶은 말은

눈에 보이는 문제만 해결하지 말고 보이지 않는 것도 볼 수 있어야 한다는 점이다.