[📘PO세션] 토스 리더가 말하는 지속가능한 성장을 만드는 법 필사
Designing Viral Growth
바이럴 성장 만들기
* Virality는 Pay Load, Frequency, Conversion Rate라는 세가지 요소로 평가할 수 있음
→ 이 세가지 요소의 곱이 어떤 제품의 Virality를 결정함
* 친구 1명 초대 시 5,000원 주는 바이럴 루프를 가정
→ Payload는 바이럴 루프를 한 번 돌 때 몇 명에게 그 메시지가 도달(노출)하는가?
→ Frequency는 바이럴 루프를 한 번 돌 때 그 메세지를 몇 번이나 봤는지?
→ Conversion Rate는 그 메세지를 봤을 때 신규 유저로 전환되는 비율이 얼마나 되는지?
➡️ 보통 많은 바이럴 제품들이 이 세 가지 중 한 가지에 엄청난 에너지를 집중해서 바이럴을 터뜨림
💎 바이럴 성장 제품 예시
1) Hotmail
* 메일의 말미에 '나는 이 메일을 Hotmail로 보냈습니다'라는 문구가 무조건 추가되어 발송되었음
* 그 당시 메일이 공짜 서비스가 아니었는데 Hotmail은 공짜 메일이어서 가능했음
→ Payload: 받는 사람 1명(1:1로 매우 낮음)
→ Frequency: 엄청 높음(SNS도 없고, 메신저도 없고, 유일한 소통수단이 이메일이라 메일을 엄청 많이 보냈음)
→ Conversion: 낮음(문구 한 줄로 전환이 많이 되지는 않을 테니까)
➡️ Frequncy 하나로 승부!
2) Facebook(a.k.a 바이럴 기계)
* 가입할 때 다른 SNS 및 이메일 정보를 받아서 친구 중 이미 페이스북에 가입한 친구를 보여주거나 새로운 친구 초대를 유도해서 친구를 연결하는 방식. 친구를 많이 연결시켜서 아하 모먼트를 만든 케이스
* Instagram 역시 마찬가지 형태
→ Payload: 매우 높음(한 바이럴 루프 안에 어마어마하게 많은 사람들에게 메시지를 보내게 됨)
→ Frequency: 가입 시 1번
→ Conversion: 낮음(서비스 초대이기 때문에 전환율이 엄청 높지는 않음)
➡️ Payload 하나로 승부!
3) Paypal
* 친구 초대해서 가입하면 나도 $10을 받고 친구도 $10을 받는 방식
* Dropbox 역시 마찬가지 형태
→ Payload: 초대받는 사람 1명
→ Frequency: 자주 초대하지는 않으니 낮음
→ Conversion: 초대받는 순간 당장 가입해서 높음
➡️ Conversion 하나로 승부!
* Viral Growth는 이 세 가지 요소를 분해해서 보면 우리 서비스가 어디에 강점을 가지고 있는지 알 수 있음
💎CC를 목표로 잡을 때 기억해야 하는 3가지 팁
1) Growth는 MAU가 아니라 CC를 높이는 것을 목표로 삼아야 함
* MAU를 높이는 것을 목표로 하는 것과 CC를 높이는 것을 목표로 하는 것의 차이는 무엇일까?
→ MAU는 지속가능하지 않은 것도 하게 만들고, CC는 지속가능하지 않은 것은 어차피 무의미하기 때문에 안 하게 만듦
→ CC를 높이는 것을 목표로 삼으면 지속가능하지 않은 것은 장기적으로는 무의미하기 때문에 비효율적인 것(안해도 되는 것)을 하지 않게 막아줌
→ 지속가능하지 못하다면 하지 않는게 나음(시간 낭비, 노력 낭비를 줄일 수 있음)
✔️ 일시적인 프로모션 마케팅
→ MAU에는 영향을 주지만 결국 프로모션이 끝나면 다시 유저의 inflow가 줄기 때문에 CC에는 영향을 주지 못함
✔️ 다크 패턴(사용자를 기만하거나 충분한 고지를 하지 않는 등)의 푸시
→ 기업이 성장하거나 서비스 규모가 커지면 지속가능하지 않기 때문에 꺼버리면 갑자기 CC와 MAU가 확 주저앉게 되면서 전사에 충격적인 효과를 줌
✔️ 한동안만 가능한 회원가입 퍼널에서의 Tweak
→ 원래 이렇게 하면 안 되는데 지금은 이렇게 하자
→ 기존대로 원복시키면 CC도 함께 원복되게 되어있음
✔️ Retention이 보장되지 않은 Paid Marketing(a.k.a CC를 넘어서는 광고 )
✔️ 법률적 혹은 PR 이슈로 인해 결국은 문제가 될 제품 경험이나 퍼널
→ 결국 지속할 수 없기 때문에 초장부터 안 하는 것이 나음. 마음 고생 + 시간 낭비 🥲
✔️ 잠시만 노출할 예정인 홈화면 인텔리전스
✔️ 지역화폐를 내부 기능으로 도입함으로써 일으키는 성장
→ 코로나가 끝나면 어차피 지역화폐를 쓰는 사람은 줄 것이고, 그러면 그걸로 인해 올라간 CC는 어차피 줄 것이기 때문에 할 필요가 없음
2) 그럼 어떤 CC값을 목표로 하는 게 맞을까?
* 어떤 서비스가 타겟하는 유저의 행동(ex. 대한민국 국민들의 송금 횟수, 대한민국 국민들의 결제 횟수)이 있다면
→ Broadness: 전 국민의 몇 %가 그 행동을 하는가?
→ Frequency: 그 행동을 얼마나 자주 하는가?
ex) 모빌리티 서비스를 만든다고 가정을 해보자.
→ Broadness: 전 국민의 몇 %가 택시를 탈까? (2000만 명, 대략 40%)
ㄴ 내 서비스의 MAU는 2,000만을 넘을 수 없음
→ Frequency: 얼마나 자주 하는가?
ㄴ 한 달에 4번 이상 하는 서비스를 공략해야 함(4번 이하라면 성장이 불가능할 수 있음)
* 추가로, 우리가 제공하는 서비스는 온라인 서비스이기 때문에 오프라인에서의 행위가 얼마나 온라인으로 전환될 수 있느냐도 매우 중요함 즉, Online Penetration => 오프라인 대비 온라인의 비중 혹은 도달 가능한 한계를 아는 것이 중요
* 그다음으로는 경쟁자와 그 기회를 얼마나 나눠 먹을 것이냐도 고려해야 함. 그렇기 때문에 더 빨리, 더 많이 성장하는 게 중요함
* 이것까지 고려한 것이 Maximum CC. 그 밑에 MAU가 있는 것이고. Max CC가 도달 가능한 최대의 값이며 이게 바로 우리 회사의 기업가치의 최댓값이기도 함(= 얼마나 많은 유저를 모을 수 있느냐에 대한 한계치)
ex) 검색(네이버)
→ Broadness: 전 국민
→ Frequency: 매우 자주
→ Online penetration: 100% (다 온라인으로 함)
→ Competition: 독점
➡️ 시장을 다 먹어버림(가장 이상적인 상태)
* 경쟁에서 이긴 상황에서 더 큰 CC에 도달하기 위해서는 더 많은 사람을 온라인으로 전환시키는 노력을 해야 함
ex) 토스의 '대출' 서비스
→ 대출을 토스를 통해 많이 받도록 하고 싶었는데 여기서 문제가 대출을 받기 위해서는 결국 지점을 방문해야 했던 것. 그래서 토스가 금융 서비스이기는 하지만 공공 서비스도 제공하고 있음. 주민등록등본을 뗀다거나, 가족관계증명서를 뗄 수 있게 함으로써 여러 가지 대출 서류들을 토스 안에서 다 처리할 수 있도록 하여 지점에 갈 이유를 줄이고 온라인으로 해결할 수 있도록
→ 하지만, 이러한 노력을 하더라도 전체 Broadness를 넘을 수는 없다
* 온라인 서비스라면 Frequency가 월 3~4번이 임계점. 월 3번이 안 되는 빈도수를 가진 서비스는 Retention Plateau를 만드는 것이 거의 불가능함. 즉, CC 측정이 불가능해짐
→ Frequency가 월 3~4번 이하인 경우 스타트업이 할 서비스가 아닐 가능성이 높음
→ Frequency가 3~4번인 서비스가 커머스. 커머스가 3번이 안 되거나 3번이 조금 넘는 경우가 많은데 이런 경우 Retention을 만드는 것이 어렵기 때문에 굉장히 많은 자금 투여를 통해서 인위적으로 Retention을 부스트함
3) CC에게 가장 큰 영향을 주는 것은 어떤 지표들일까?
* Churn, Retention, Activation, Acquisition
→ 순서대로 중요함 Churn > Retention > Activation > Acquisition
→ 그런데 많은 기업들이 반대로 일하더라. 유저 데려오고, 가입을 잘 못하면 가입 과정을 고치고, 왜 떠나가는지 분석해서 리텐션을 고치고, 정작 churn을 보는 데는 많이 없음. 하지만 이 반대로 봐야 함
* Cohort Retention Plateau와 MAU/WAU 비율의 차이는 무엇일까?
→ MAU/WAU 비율: 특정 Action으로 인해 영향을 받은 것을 구분하기 어려움
→ Cohort Retention Plateau: 특정 Action으로 인해 영향을 받은 것을 구분해서 볼 수 있음
→ 절대 같은 지표가 아니다! 결국, 이를 모니터링하려면 MAU/WAU 비율이 아닌 Cohort Retention Plateau를 봐야 함
4) 하고 있는 일이 CC에 긍정적인 변화를 주는지 매주 어떻게 알 수 있을까?
* 7d Trailing CC → 지난 7일간의 Inflow & Churn 값을 모아서 CC를 계산
* 30d Trailing CC → 지난 30일간의 Inflow & Churn 값을 모아서 CC를 계산
→ CC에 긍정적인/부정적인 영향을 줬다면, 7d Trailing이 먼저 반응을 하며 훨씬 더 가파르게 속도에 영향을 받음
→ 30d Trailing CC를 보는 이유는 7d Trailing CC는 Seasonal한 영향(외부 변인에 대한 영향)을 받을 수도 있기 때문!
→ 위 지표를 비교해서 추적하면 매주 내가 하는 행위가 CC에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있음
* 제품 구조를 볼 때 봐야 할 3가지
→ Top Funnel, Wow Factor, Recurring Value(a.k.a. Retention)
→ 이 세 가지 곱이 그 제품이 일으키는 임팩트의 총량
→ 제품의 구조를 이 세가지 요소로 나눠서 볼 수 있어야 하며, "서로에게 영향을 주지 않는다"는 효과를 구분해야 한다는 점 인지 필요
* Top Funnel (노출되는 총량)
→ 이 서비스가 몇 명에게 노출되냐(distribution, marketing, organic, referral)
* Wow Factor
→ 입소문의 영향
* Recurring Value(= Retention)
→ 이 제품에 계속 돌아와서 사용할 이유
* Wow Factor를 만들면 그 유저가 감동을 해서 계속 올까? 혹은 반대로 Wow Factor가 없어서 입소문이 잘 안 나면 서비스가 잘 안 될까? Nope.
→ Wow Factor가 있다고 Recurring Value가 있는 것이 아니고, Wow Factor가 없다고 Recurring Value가 없는 것이 아님
→ 토스의 간편 송금 서비스의 경우 Wow Factor와 Recurring Value 모두 있는 서비스였고, 마이데이터 서비스의 경우 Wow Factor는 없지만 한 번 쓰면 계속 쓰는 Recurring Value가 엄청나게 높은 서비스임
→ Retention이 높다고 해서 Viral이 높을까? Nope. Retention이 높아도 Viral이 엄청나게 낮을 수 있음. Viral이 높다고 Retention이 높을까? Nope. Viral이 엄청 높았다가 아무도 안 쓰는 서비스가 될 수도 있음
