2 day 2024.01.10.
05. 그로스 해킹(2)
5. 사용자 활성화 (Activation)
1) 활성화(Activation)
- 서비스 기획자가 고객에게 원하는 행동을 정의하고 이를 달성하는 과정이다.
이는 서비스의 가치를 고객에게 전달하고, 고객이 이를 이해하고 사용하는 것을 목표.
2) 퍼널 분석
- 고객이 서비스를 이용하는 과정을 단계별로 나누고, 각 단계에서 고객이 이탈하는 지점을 파악하는 분석 도구.
이를 통해 이탈 원인을 파악하고, 이를 개선하여 서비스 이용률을 높일 수 있다.
Ex) Airbnb 퍼널
- [ 서비스 방문 → (50% out) 지역탐색 → (30% out) 객실탐색 → (15% out) 후기검색 → (3% out) 객실예약]
2-1) 문제점 인식: 후기 검색에서 많은 이탈율 발생.
2-2) 일탈사유 인식: 후기(후기가 안좋은지 or 후기를 대충 남기는지)를 통해, 서비스 개선.
2-3) 해결점: 숙소 및 주인 관련 서비스 개선, 호스팅 숙소 받는 금액기준을 높여서 높은 퀄리티만 유지, 긴 퍼널로 인해 이탈율 증가 숙소 이미지를 우선적으로 보여줌.
3) Friction(마찰, = 거부감) 줄이기
- 마찰은 사용자가 서비스를 이용하는 과정에서 경험하는 불편함이나 거부감을 의미.
사용자 인터페이스, 서비스 프로세스, 제공되는 정보의 양과 질 등에서 발생할 수 있다. 이를 줄이면 사용자의 서비스 이용률과 만족도가 향상.
- 정량적 데이터: 퍼널 전환율 분석 후, 이탈이 많이나는 구간 찾기
- 정성적 데이터: 무엇을 보여주지만, 왜를 보여주지 않음 → 고객 인터뷰로 왜 이탈했는지? 파악
4) B=M * A * P 프레임워크
- 고객의 행동(Behavior)이 고객의 동기(Motivation), 능력(Ability), 즉각적인 타이밍, 트리거(Prompt)이 충분히 있을 때 행동한다는 원리.
고객의 동기를 높이고, 능력을 강화하며, 적절한 타이밍에서 서비스를 제공함으로써 고객의 행동을 유도.
- Motivation: 동기가 충분히 클 때 행동한다
: perceived value(유저가 인지하는 가치)가 가격보다 낮다 → 유저가 프로덕트의 가치를 충분히 경험한다 → 특정한 기능을 무료 체험시켜서 락인
ex) '프리미엄 요금제, 일부 기능 무료체험
- Ability: 행동할 수 있는 능력이 충분히 있을 때 행동한다
: 결제하고 싶은 사람이 결제할 수 있게 함
ex) 신용카드가 없는 곳은 라이드 쉐어링 우버, 그랩 고젝과 같은 서비스를 통해 Grab 드라이버에게 현금 지불, 유저들이 접근할 수 있도록 10대 문화상품권
5) 전환율(Conversion = people converte / people clicked * 100%)
- 전환율은 특정 행동을 취하는 사용자의 비율을 의미.
Ex) 광고를 클릭한 사람 중 실제로 상품을 구매한 사람의 비율 등이 될 수 있다. 이를 통해 마케팅 효과를 측정하고, 개선할 수 있다.
6) 성공 사례
1) 닥터나우
- 목적: 고객의 진료 경험을 단순화하고, 집중화하기 위해 '레이저 포커스'라는 핵심 가치를 제공.
- 개선사항: 광고 제거, 고객 병력 정보 취합 제거 등을 통해 진료 경험의 복잡성을 줄이고 고객의 이용률을 증가.
2) 번개장터
- 목적: 판매자가 물품을 많이 등록하여 구매가 집중되도록 유도.
2-1) 이미지 > '판매'문구추가 - 결과 미비
2-2) '판매' 문구 > 메인 페이지 내, 우측 상단에 '카메라' 이미지 삽입 - 결과 더 떨어짐
2-3) '카메라'이미지 삽입 + '판매'라는 글자 삽입 - 전환율 30% 상승
2-4) 메인 페이지 맨 하단에 [내 상품 판매하기] 버튼 생성 - 물품을 쉽게 등록할 수 있도록 UI 개선
2-5) 맨 하단에 '네이게이션 bar, 바텀 네이게이션'로 변환 - 비즈니스 방향성 & 발전 단계에서 물품 등록 보다는 다른 행동
- 개선사항: 플로팅 UI 도입, '판매'라는 글자 추가, 메인 페이지에 '카메라' 이미지 삽입 등을 통해 사용자가 쉽게 물품을 등록하고 판매할 수 있도록 했다.
3) 모인
- 목적: 첫 화면에서 바로 송금 신청을 할 수 있도록 유도.
- 개선사항: 첫 화면에 바로 송금 신청 페이지를 제공하여 사용자가 쉽게 송금을 신청할 수 있도록 했다.
4) 야놀자
- 목적: 계절에 따라 변하는 고객의 여행 선호도를 반영하여 신규 고객을 유입.
- 개선사항: 계절에 맞는 여행지 추천(여름 물놀이, 겨울 스키), 계절별 할인 서비스 등을 제공하여 고객의 여행 필요성을 촉진.
6. 사용자 재방문 (Retention)
1) Retention(재방문)
- Retention은 서비스를 이용한 고객이 다시 찾아오는 것을 의미.
- 이는 고객의 만족도와 서비스의 유용성에 직접적으로 연관.
- 고객이 처음 서비스를 이용했을 때 만족도가 높고 유익하다고 느끼면, 다시 찾아오는 확률이 높다.
2) Retention 전략
- Retention Curve 올리기 신규 고객에게 처음 마주하는 서비스 경험을 최적화시켜서 제품의 핵심 가치를 사용하고, 해당 핵심 가치를 위해서 유저들을 다시 방문하도록 유도.
- Retention Curve 평평하게 계속 방문한 고객에게(중,장기간) 계속해서 더 좋은 제품 경험을 준다.
3) Retention 분석 도구
- Retention을 분석하는 도구: 코호트(Cohort) 분석, 믹스패널(Mixpanel), 앰플리튜드(Amplitude).
- Cohort 분석: 공통된 특성이나 경험을 가진 그룹이 시간에 따라서 유저 리텐션을 어떻게 바뀌는지를 분석하는 것.
시간에 따른 고객 그룹의 Retention 변화를 분석하는 방법, 공통된 특성이나 경험을 가진 그룹의 Retention을 측정.
이를 통해, 동일한 기간 동안 첫 사용자 그룹의 Retention 변화와 기존 이용자 그룹의 Retention 변를 비교 가능.
Ex) 구글 애널리틱스의 코호트분석
- OMTM 지표설명을 잘했다면, 고객이 우리 서비스에서 언제 & 어떤 가치를 찾았는지 확인 할 수 있음
- 가로 방향 문제파악: Retention이 떨어지는 시기가 있다면, 왜 낮아졌는지 분석
- (개선) Retention을 늘리기 위한 활동 1주부터 떨어졌으면, 신규유입에 대해서 집중적으로 관리, 6주후 부터 떨어진다면, 오랜시간 고객을 위한 활동
- (해결방안) 마케팅 활동, 기능 개선
- 세로 방향 문제파악: 날짜별 어떤 이벤트로 인해, 발생된 변화인지 분석
- (해결방안) 이벤트로 인해 성과가 좋았다면, 해당 이벤트 기능적으로 구현
- 대각선 방향 문제파악: 특정 날에 튀는 데이터 결과가 있다면, 해당일 유저에게 영향 분석
4) Retention 증진
- 앱푸시, 이메일 등 (단, 해당 마케팅 활동이 적절한 주기 & 컨텐츠인지 확인 필요) → 마케팅 활동 후, 코호트 변화 분석
- 앱 인덱싱(App Indexing): 서비스 dml 검색 노출 결과인 SEO에도 영향을 받기 때문에, 필수적으로 진행(검색 속도 증가)
- 딥링크(Deep Link, Android) / 유니버셜링크(Universal Link, IOS): 특정 주소 or 값을 입력하면, 앱이 실행되거나 or 앱 내 특정 화면으로 이동시키는 기능(푸시 or 이메일을 통해서, 앱 내의 핵심기능으로 유입 유도)
5) 성공사례
5-1) 비트윈
- 가설: 유저에게 핵심이 되는 액션을 유도하면, 이탈 확률이 낮을 것.
- 분석: 채팅창을 자주 사용하는 사람들이 이탈율이 낮은 패턴 확인. 스티커 기능은 커플 간 감성적인 대화를 할 때 사용되어, 차별화된 기능성을 제공.
- 해결방안: 첫 가입자를 채팅창으로 유도하고 마음에 드는 스티커를 보내도록 강제화. 또한, 스티커를 연속해서 사용하면 무료 스티커를 제공하는 보상식 팝업을 진행.
- 결과: 이러한 방법을 통해 이탈률을 줄이고, 진성 고객을 확보.
5-2) 번개장터
- 문제점: 일괄적인 푸시 진행 시, 전환율이 낮고 이탈이 발생.
- 가설: 고객이 관심 있는 컨텐츠에 대한 알람은 전환율을 높일 것.
- 분석 및 해방결안: 고객의 연령대별 관심사에 대한 검색결과 데이터를 누적하여 그룹별로 좋아할 만한 콘텐츠 키워드로 푸시 메지를 전달.
- 결과: 이를 통해 판매율 증대, 긍정적 후기, 삭제율 감소, Retention 증가 등의 결과.
5-3) 듀오링고
- 분석: 영어 학습은 꾸준히 하는 것이 중요하다는 것을 인지.
- 해결방안: 매 들어왔을 때의 기록을 남기고, 앱에서 사용 가능한 아이템을 증정. 또한, 공부하라는 푸시 알람을 보내 알람에 대한 반응을 안 할 경우, 알람 해지 관련 메시지를 발송.
7. 매출 (Revenue)
1) Revenue(수익)
- 정의: 고객의 과거 또는 미래에 예상되는 구매액을 기반으로, 우리 서비스의 현재 고객 가치를 정의하는 것. 이를 CLV(Customer LifeTime Value) 또는 LTV(Life Time Value)라고 함.
- 계산 방식, 고객 생애 가치: CLV = (평균 구매 금액 x 총 마진 x 구매빈도 x 고객 수명) – 고객획득비용
월간 구독료 $10, 평균 총마진 70%, 수명은 60개월(5년), 고객 1명 확보를 위해 $20 =
($10 / 월 * 0.7 * 12개월/년 * 5년) - $20 = $400
- 영향 요인: 판매 상품의 수(SKU), 요금제(무료/유료), 사용자 참여정도(파워 사용자/일반사용자) 등 다양한 요인에 따라 계산.
2) 스타트업 수익 모델의 종류
2-1) 광고기반 수익 모델: 페이스북, 트위터, 인스타 등
: 데이터 기반으로 사용자에게 맞는 광고 노출(광고를 통한 매출 발생 다만, 개인정보 활용 - 판매 - 구매에 대한 부분은 고려되어야 하는 사항)
2-2) 구매 및 거래 기반 수익 모델: 아마존, 쿠팡 등
2-3) 구독형 수익 모델: 넷플릭스, 와챠, slack 등
: 성공사례. 와이즐리 컴퍼니: 면도날 구독 → 남성 화장품 시장을 구독 형태로 활용
2-4) 혼합형 수익 모델
- 정의: 다양한 회사의 비즈니스 모델에 따라 서비스 로직을 설계한 결과로, 여러 가지 수익 모델을 혼합하여 사용하는 방식.
2-5) 혼합형 수익 모델의 사례
- '배달의 민족': 초반에 광고수수료와 중개수수료로 수익성을 발생시켰으나, 현재는 광고 수수료만을 통해 수익을 얻고 있다.
- '슬랙': 일정 용량 이하는 무료로 제공하며, 큰 데이터를 교류할 경우에는 프리미엄 모델을 적용하여 수익을 얻다.
- '카카오페이지': 일부는 무료로 제공하며, 조금 더 빨리 보고 싶은 컨텐츠에 대해서는 유료 서비스를 제공.
- '원티드': 구인과 구직을 원하는 사람을 연결하여 수수료를 얻다.
- '게임회사': 인프라에 따라 상이하지만, 고객 트렌드와 기술력에 따라 비즈니스 모델을 변경하여 수익을 얻다. 예를 들어, '콘솔판매'가 유일한 수익원이었던 과거에 비해, 최근에는 월정액 구독 모델이나 확률형 아이템 구매 등 다양한 방식으로 수익을 얻고 있다.
2-6) 가격 책정 알로리즘의 함정
- 빅테크 기업들의 가격 알로리즘 정책: 빅데이터 분석, 클라우드를 통한 인공지능 알고리즘, 머신러닝을 바탕으로 수요와 공급, 경쟁자의 가격, 배송시간 등의 변수를 측정하여 서비스를 고도화한다.
- 문제점: 역동적인 가격 정책(잦은 가격변동)이 고객에게 미치는 심리적 영향을 고려하지 못하고 있다.
- 해결 방안: 알로리즘의 적절한 사용 사례와 배경을 설정하고, 결과를 책임질 명확한 주체가 이를 관리해야 한다. 가격 측정의 기준선을 정하여 모니터링하며, 상황에 따라 서비스를 중단.
2-7) 우버의 서지 프라이싱 전략
- 원리: 우버를 많이 찾는 소비자가 많을 경우, 소비자에게 높은 서비스 가격을 책정하고, 기사들에게는 단기적인 인센티브를 제공.
- 문제점: 현실적으로 문제가 발생. 예를 들어, 2011년에는 최악의 교통체증으로 유명한 뉴욕에서 새해맞이 첫날밤에 택시비가 8배로 뛰었고, 2018년에는 런던의 테러 상황에서도 서지 프라이싱이 적용되어 불만이 폭주.
- 결과: 이러한 문제들로 인해 고객 충성도와 브랜드 평판이 훼손.
3) 사용자 유형
- 신규 user: 서비스를 처음 이용하는 고객
- 계속 사용하고 있던 user: 서비스를 지속적으로 이용하고 있는 고객
- 리저렉션 user: 서비스를 중단했다가 다시 이용하는 고객
- 이들은 요금제와 제품의 과금방식에 따라 분류되며, 각 항목별로 세분화된 분석이 필요.
4) CLV 개선 방안
- 구매 빈도나 고객 수명을 늘리는 방법을 찾거나, 고객획득비용을 줄이는 방안을 모색.
5) 사용자 분류에 따른 개선 방안
- 신규 user, 계속 사용하고 있던 user, 리저렉션 user 등 사용자의 유형에 따라 개선 전략을 세우며, 이를 통해 LTV를 개선.
6) 성공 사례
- 아마존: 배송료 문제를 '프라임 멤버십' 도입으로 해결하고, 이를 통해 타 채널 유저를 자사로 이동시킴.
- 모인: 유학생 대상 마케팅을 강화하고, 이를 통해 서비스 이용률과 추천률을 높임.
8. 추천 (Referel)
1) 레퍼럴(추천) 전략
- 정의: 고객이 만족도가 높아 추천할 만큼 좋은 서비스를 제공하는 전략이다. 일반적으로 만족도 10점(만점) 중 8점부터 추천을 시작한다.
2) 레퍼럴 전략의 중요성
- '서비스 기획자'는 셰어 레이드(Share Rate)를 통해 설계한 레퍼럴의 UI 편리성, 레퍼럴을 통한 보상 적절성을 확인한다.
3) 레퍼럴 활동 형태
- '추천인 코드' 활용이 가장 대표적이다. 서비스의 특징과 고객의 기대수익에 따라, 비용과 방법을 효율적으로 설계해야 가장 좋은 결과를 얻는다.
4) 레퍼럴 전략의 성공 사례
4-1) '틱톡'의 레퍼럴 전략
- 문제점: 고객 한명에 대한 라이프타임밸류(CLV)를 높게 책정하고, 루막강한 콘텐츠로 이탈율을 낮추는 전략이 필요했다.
- 가설: 추천받은 사람이 틱톡 콘텐츠를 한 달 동안 꾸준히 본다면 이탈율이 낮아질 것이라 예상하였다.
- 분석 및 해결방안: 추천인에게 약 5만원, 추천받은 사람에게 약 2만원의 현금을 지급하는 현금성 레퍼럴 이벤트를 진행하였다.
- 결과: 2020년 틱톡의 매출은 39조원을 기록하였다.
4-2) '에어비앤비'의 레퍼럴 전략
- 문제점: 게스트 레퍼럴의 수익성 한계와 코로나로 인한 호스트에 대한 레퍼럴 활용의 필요성이 있었다.
- 가설: 추천인에 대한 레퍼럴 코드를 없애고, 에어비앤비 호스트 또는 새롭게 채워진 호스트에 대한 레퍼럴 비용만을 제공한다면 더 효율적일 것이라 예상하였다.
- 분석 및 해결방안: 추천인에 대한 레퍼럴 코드를 없애고, 에어비앤비 호스트 또는 새롭게 채워진 호스트에 대한 레퍼럴 비용만을 제공하였다.
- 결과: 이러한 전략 변경으로 에어비앤비는 레퍼럴 전략의 효과를 극대화하였다.
4-3) '모인'의 레퍼럴 전략
- 문제점: 개인과 기업에 따른 레퍼럴 비용의 적절한 책정이 필요했다.
- 가설: 개인의 경우, 추천인 코드로 추천인과 추천 받은 사람에게 해외 송금수수료 3000원 할인을 제공하고, 기업의 경우, B2B 유학학원과 제휴하여 더 많은 혜택을 제공한다면 더 효과적일 것이라 예상하였다.
- 분석 및 해결방안: 개인의 경우, 추천인 코드로 추천인과 추천 받은 사람에게 해외 송금수수료 3000원 할인을 제공하였고, 기업의 경우, B2B 유학학원과 제휴하여 더 많은 혜택을 제공하였다.
- 결과: 이러한 전략은 '모인'의 레퍼럴 전략의 효과를 극대화하였다.
5) 레퍼럴 전략의 실패 사례
5-1) 레퍼럴 전략의 문제점
- 문제점: 암호화열풍으로 인한 레퍼럴 전략의 부적절한 활용이 발생하였다.
- 가설: 인플루언서들이 다양한 거래소 가입, 코인의 ICO, 크립토 마진거래 서비스 가입 등을 유도하면서 높은 수익률을 창출하였다.
- 분석 및 해결방안: 이는 레퍼럴 전략의 부적절한 활용 사례로 볼 수 있다.
- 결과: 이를 통해 레퍼럴 전략의 잘못된 활용으로 인한 문제점을 인식하였다.
9. Carrying Capacity에 대한 이해
1) Carrying Capacity(캐링 카파시티) 이해
- 정의: 원래는 환경 수용능력을 의미하며, 특정 지역에서 초식동물과 육식동물이 얼마나 살 수 있는지를 계산하는데 쓰였다.
IT 분야에서는 고객이 서비스를 이용하다가 더 이상 쓸모가 없다고 판단할 때까지의 서비스 내에서의 환경 수용력을 말한다.
2) Carrying Capacity의 활용
- '고객의 수용력'은 신규 유저를 확보해야 할지, 이미 이탈한 고객을 다시 불러들일지 등에 대해 결정하는데 중요한 요소이다.
- 비즈니스가 수용 가능한 한계에 다다랐을 때, 해당 제품에 광고를 해야할지, 제품을 개선해야 할지, 신사업을 개발해야 할지 등을 판단하는데 사용된다.
3) Carrying Capacity 활용의 성공 사례
- 네이버: 네이버를 이용하지 않는 사용자를 유입하기 위해 다양한 서비스를 구축하였다. 네이버 웹툰 등을 통해 사용자를 유입하였다.
- 에어비앤비: 숙박 서비스에서 체험 서비스로 확장하여 '에어비앤비 TRIP'을 개발하였다. 이를 통해 여행자의 end-to-end 경험을 디자인하였다. 여행객의 경험을 기반으로 어떤 것을 기술로 자동화하고 확장할 수 있는지 고민하여 신규 프로젝트를 진행하였다.
4) 한국의 Carrying Capacity 사례
- 한국의 슈퍼앱(네이버, 카카오, 쿠팡, 야놀다, 배달의 민족 등..)은 다양한 카테고리로 확장하여 해당 서비스의 캐링 카파시티를 늘려서, 다양한 니즈의 고객을 유입, 라이프 타임 밸류 높이고, 리텐션을 높이기 위해 노력.
- 모르는 단어
- 퍼널: 고객이 제품 구매까지 이르는 단계별 과정을 나타내는 마케팅 모델이며, 고객의 행동 패턴 분석 및 떠나는 지점 파악을 통한 전략 개선에 활용
- 콜 투 액션 (Call to Action, CTA): 고객에게 행동을 유도하는 메시지나 버튼으로, 결정 촉진 및 전환율 향상에 기여함
- 믹스패널(Mixpanel): 웹사이트나 앱에서 사용자 행동을 추적, 분석하는 툴로, 제품 개선 및 마케팅 전략 수립의 도움이 됨
- 앰플리듀드(Amplitude): 용자 행동 분석 툴으로, 사용자 세그멘테이션과 퍼널 분석 등을 통해 사용자 경험 최적화와 비즈니스 성과 향상 향상에 기여한다.