밀리의 서재, 다섯번째 이야기
[코드스테이츠 PMB 9기] WEEKLY PROJECT 05
사진 출처 : Photo by Thought Catalog on Unsplash
오늘도 똑똑, 들어갑니다
[蜜里]
데이터가 중요한 시대이다. 말 안해도 모든 곳에서 데이터가 사용되고 있다. 온라인의 발전으로 고객의 행동이 모두 데이터가 되는 시대. 그러므로 데이터란 기본적으로 사용자에 대한 정보다. 데이터가 중요한 이유는 많겠지만, 데이터가 주로 '사실'을 보여주기 때문이 것이다. 데이터가 없다면 직관에 의한 의견이 제품이나 서비스, 일에 반영될 가능성이 크다. 사람의 직관이란 개인의 경험이나 환경에 의해 형성되는 부분이 크기 때문에 객관적인 지표를 제공하기 어렵고, 서비스를 운영하는 다수의 팀원들과 결정을 내릴 때에도 서로 다른 의견 때문에 방향성을 정하기가 어렵다. 이 때 데이터가 논의에 대한 방향성을 제시해줄 수 있는 근거가 될 수 있기 때문에, 데이터의 중요성이 날로 높아지고 있다.
또한, 데이터를 통해서 사용자가 서비스의 어떤 부분을 좋아하는지, 언제 서비스를 많이 사용하고 자주 사용하는지, 사용자군 별로 어떤 차이가 있는지 등의 다양한 정보를 알 수 있게 해 프로덕트 개발에 있어 좋은 인사이트를 얻을 수 있다.
하지만, 데이터는 그저 숫자만을 나타낼 뿐이기 때문에 이를 해석하고 방향성을 정하는 것은 '사람'이 해야 하는 일이다. 단순히 숫자만 나열해서는 좋은 데이터라고 할 수 없고, 여기서 인사이트를 얻었다고 말할 수 없다. 데이터를 통해 얻고자 하는 '목표'를 설정하고, 이를 실현할 수 있는 데이터를 모아 분석의 방향을 결정한다. 데이터 분석 결과를 보고 앞으로 '어떻게' 해야할 지 '인사이트'를 얻고 '실행'을 하는 것은 모두 사람이 해야 하는 일이다.
사용자가 서비스의 어디에 매력을 느끼는지, 우리가 어떤 방향으로 나아가야 할지에 대한 것은 모두 제품과 서비스의 성장을 위한 인사이트를 얻기 위한 것들이다. 오늘은 지금까지 분석해 온 밀리의 서재에서 어떤 데이터들을 사용해 성장과 관련된 지표, 즉 KPI를 파악할 수 있을지 얘기를 나눠보고자 한다. 물론, 밀리의 서재에서 근무하지 않는 이상, 외부에서 단편적으로 얻은 정보들만을 가지고 추측하는 것이기 때문에 정확하지 않을 것이다. 이 점 감안하고 글을 읽어주시기 바란다.
1. 구독경제
밀리의 서재는 구독 서비스를 제공한다. 전자책 무제한 정기구독 서비스. 구독 모델은 일단 사용자가 구독하기 시작하면 해지하지 않는 이상 정기적이고 반복적인 수익을 창출할 수 있다. 고객과 장기적인 관계를 구축하고, 반복적인 수익을 창출하는 것이 핵심이다. 고객은 회사가 제공하는 가치가 지속적으로 이용할 가치가 있다고 생각할 경우에는 계속해서 비용을 지불한다. 이 때문에 회사가 구독자를 확보하면 고객을 유지하고, 고객이 서비스를 통해 느끼는 고객 가치를 실현하고, 해지를 방어할 수 있는 수단에 대해서 관심을 가지게 된다. 고객을 많이 확보하고 유지하는 것이 중요한데, 고객이 내는 서비스 사용료를 올릴 것이 아니라면 고객을 많이 확보하고 비용을 줄이는 것이 구독서비스의 수익을 증가시키는 방법이기 때문이다. 즉, 고객을 많이 확보하고, 유지하는 것이 중요하다.
2. 그래서, 밀리의 서재에서 중요하게 생각하는 지표는 무엇일까?
모든 지표가 우리 서비스가 제대로 성장하고 있는지 확인하는 데 필요한 것은 아니며, 오히려 잘못된 지표를 선택하면 우리 제품이 '성장'하고 있거나 '정체'하고 있다고 '착각'할 수 있다. 실은 성장하고 있는 것이 아니라 '정체'되고 있거나 정체되어 있는게 아니라 '성장' 중인데도 불구하고. 때문에 우리 서비스를 이해하기 위해서 정말로 필요한 지표는 무엇인지 잘 선택해야 하며, 지표를 통해 조직이 어떤 '행동'을 취해야 할 지 알 수 있게 해주는 지표가 결국 가장 좋은 지표가 된다.
그렇다면 밀리의 서재에서는 어떤 지표를 확인해야 할까?
Conversion Rate, Retention Rate, CLV, Churn Rate.
1번에서 말했듯, 회사는 구독자를 확보하고, 유지하고, 고객의 가치를 높여 해지를 방어하는 것을 중요하게 여기게 된다. 단순히 고객이 유입되었다고 해서 고객이 '구독'을 시작하지는 않는다. 따라서 단순히 유입률만을 보는 것은 의미가 없다. 사용자가 밀리의 서재에 유입된 후 '구독'이라는 목표로 '전환'을 했는지 그 비율을 확인하는 것이 필요하다. 전체 고객 구독 경제에서 '유지'란 한 텀의 구독 기간이 끝났을 때 다시 결제를 하는 것을 말하며, 여기서 다시 결제를 한다는 것은 고객이 해지를 하지 않았다는 뜻과도 같다. 고객이 해지를 하지 않는다는 것은 대체로 제품을 사용하며 긍정적인 가치를 경험했기 때문으로 볼 수도 있다(물론, 정기적으로 자동결제를 걸어놓고 잊어버리고 해지하지 않은 경우도 물론 있겠지만).
3. 어떤 데이터를 보고 지표를 확인할 수 있을까?
1) Conversion Rate
: 일정 기간 동안에 밀리의 서재에 유입된 고객들 중 '구독' 서비스를 신청한 고객의 비율이다.
현재 밀리의 서재는 첫 달 무료 서비스를 사용하기 때문에, 한 달이라는 무료 기간이 끝나고 나면 구독을 해지하지 않고 첫 결제를 하는지까지 확인해야 한다.
2) Retention Rate , Churn Rate
: 전체 사용자 중 한 달 구독 텀이 끝난 후 결제를 '유지'하는 고객의 비율이다. 재결제 비율이 높을수록 구독이 유지가 잘 되고 있고 안정적으로 수익이 들어오는 상태가 된다. 해지율은 전체 사용자 중 결제를 '해지'하는 고객의 비율이다. 앞서 말했듯 밀리의 서재는 첫 달 무료 서비스를 진행 중이기 때문에, 첫 달 무료 서비스를 신청한 고객들을 전체 분모로 놓고, 이들 중에서 첫 달 무료 서비스가 끝나고 재결제를 하는 고객의 비율을 확인한다면 무료 서비스만 이용하고 빠지는 '체리피커'가 얼마나 되는지, 첫 달 무료 구독의 효과가 어떤지도 확인할 수 있다.
유지를 하는 비율이 높고, 해지하는 비율이 낮은 것이 구독 서비스를 제공하는 밀리의 서재 입장에서도 좋다. 따라서 기업은 유지 비율을 높이고 해지를 방어하는 전략을 세우게 된다.
4. 만약, 위의 지표들이 좋지 않다면 어떻게 개선할 수 있을까?
1) 전환율은 획득한 고객들 중 구독을 신청한 고객의 비율이기 때문에, 해당 기간 동안 고객들이 어떻게 유입되었는지 유입 경로를 분석할 수 있을 것 같다. 만약 'TV 광고를 통해 유입된 고객은 전환율이 낮을 것이다'라는 가설을 세운다면 채널 별로 유입 된 고객의 수 별로 해지/구독 여부를 확인해 데이터를 확인할 수 있다. 다른 채널에 비해서 TV 광고를 통해 유입 된 고객의 전환율이 정말로 낮다면, TV 광고의 어떤 부분 때문에 유입이 낮은지에 대해서 추가로 생각할 수 있다.
또는 '첫 달 무료 서비스가 고객 전환율을 높일 수 있다'라는 가설을 세워 무료 서비스가 고객의 구독까지 이어지는 지 확인해 볼 수 있다. 고객의 획득과 전환에 있어서 이러한 이벤트가 도움이 되는지 파악할 수 있지만, 첫 달 무료 서비스가 끝나면서 구독을 유지하지 않는 고객이 있을 수 있기 때문에 이 고객들이 구독을 '유지'하는지 '해지'하는지에 대해서 2차로 추가 분석이 필요하다. 처음 전환에는 성공했을지 모르나, 정작 매출을 발생시키는 첫 결제를 하지 않고 해지한다면 진정한 '전환' 목표를 달성한 고객이라고 하기는 어렵기 때문이다.
2) 밀리의 서재는 누적 구독자 수가 350만 명이 넘었다고 말하고 있지만, 이것은 한 번이라도 구독을 했던 사용자 수이기 때문에 현재는 해지했던 사용자의 수까지 포함된 수치이다. 현재 실 구독자 수가 몇 명인지, 해지율은 어떻게 되는지는 알 수 없다. 만약 리텐션이 낮고 해지율이 높아진다면 서비스를 존속하기 어려울 것이다. 영업이익이 계속해서 증가하는 추세이기 때문에 해지율이 리텐션 비율을 능가하는 것은 아닌 것으로 보이기는 하지만, 만약에 해지율이 증가하고 있고 재 구독을 하지 않는다면 어떻게 이를 개선할 수 있을지 생각해보도록 한다.
'페이지 체류 시간이 짧을 수록 해지율이 높아진다'라는 가설을 세운다. 밀리의 서재는 '책'이라는 콘텐츠를 소비해야하는 서비스다. 그런데 사용자가 앱에 머무르는 시간이 짧다면 콘텐츠를 충분히 소비하지 않고 있다는 뜻이 된다. 물론, 짧고 간결하게 콘텐츠를 즐길 수 있도록 하는 2차 콘텐츠들이 많지만, 사용자가 앱에 접속해서 1,2분도 채 되지 않아 페이지를 이탈한다면? 사용자가 원하는 콘텐츠가 부족하거나, 충분한 가치를 제공하지 못하고 있다는 뜻으로 읽을 수 있다(물론 정성적인 이유에 대해서는 단순히 페이지에 머무르는 시간만으로는 알 수가 없다). 정성적인 이유를 알 수는 없으나, 만약 페이지 체류 시간과 해지율의 상관관계가 드러난다면 해지를 방어하기 위해 페이지 체류 시간을 늘릴 수 있는 방안을 강구해야 할 것이다.
데이터는 양면성을 가지고 있는 것 같다. 어떻게 만져도 데이터는 '결과'를 보여준다. 하지만 그것이 제대로 된 결과인지, 나의 목적에 부합하는 결과인지는 데이터를 어떻게 인식하고 이해하고 있는지에 따라 달라진다고 생각한다. 나는 이전에 데이터를 다루면서 데이터를 분석하는 목적과 의미에 대해 생각하지 않고, 어떠한 배경지식도 갖추지 않은 채 단순히 프로그램을 돌려 결과가 나오니 맞는 결과이겠거니 하고 분석을 했던 경험이 있었다. 하지만, 그 때 나온 결과물은 처참했고 그 후로는 데이터를 분석하는 배경, 목적을 꼭 생각하고 고민한 후 데이털을 다루게 되었다. 실물 데이터를 보지 않으면서 머릿 속에서 상상하는 과정은 쉽지가 않다고 느꼈다. 그리고 내가 분석했던 데이터 뿐만 아니라 다양한 데이터를 다룰 수 있도록 공부하고 싶다는 생각도 강해진다.
