TOSS INSIGHT

토스 이승건 대표님의 TOSS INSIGHT 강의를 듣고 정리해보았다. 파란색 콜아웃은 강의 중 강조된 내용이고 보라색 콜아웃은 내 생각이다. 보라색 콜아웃 외에는 전부 강의 내용 그대로를 정리하였다.

Carrying Capacity

호숫가의 물의 높이는 호숫가에 물을 채우는 비의 양과 호숫가에서 흙으로 빠져나가는 물의 비율에 따라 결정된다고 한다.

이것을 한계 수용 능력, Carrying Capacity라고 한다.

이 호숫가의 물의 높이를 프로덕트에 비유하면 "월 활성 유저 수 (MAU)"라고 볼 수 있으며 매달 우리가 넣어주는 유저 수와 일정하게 나가는 유저의 비율에 따라 MAU의 크기가 결정된다는 이론이다.

Carrying Capacity는 "내 서비스가 도달할 최종적인 유저 수"라고 할 수 있다. 이 값은 서비스를 운영하고 3-6개월 안에 알 수 있기 때문에 제품의 성장을 미리 예측할 수 있는 지표가 된다. 이를 밑받침하는 가정 2개는 다음과 같다.

1. 서비스의 Organic Flow는 서비스의 특성에 따라 결정되며 일정한 숫자로 유지된다.
2. Churn Rate는 전체 유저에 대해 일정한 비율로 유지된다.

광고나 마케팅 푸시를 다 걷어내고 순수하게 유저를 모으는 능력 자체에 대한 이야기이다.

Q. 현재 MAU 70만, Carrying Capacity 75만. 광고를 해야 할까?

A. 어차피 곧 75만이 된다. 광고를 해서 순간적으로 MAU가 75만 이상이 되더라도 광고를 끄면 다시 75만으로 평형점이 맞춰진다.

Q. 현재 MAU 10만, Carrying Capacity 75만. 광고를 해야 할까?

A. 해도 되고 안 해도 된다. CC는 정해져 있지만 75만까지 빠르게 도달하고 싶다면 광고하고, 천천히 가도 된다면 안 하면 된다.

매일 들어오는 유저 수와 매일 잃고 있는 유저 비율 2가지 지표 개선 활동 이외에는 제품 개선에 도움이 되지 못한다는 강력한 이론이다. 광고를 하면 New User는 당연히 증가하나 꾸준히 유입이 보장되지 않기에 근본적인 체력 자체를 바꾸진 않는다. 마켓팅으로 근본적인 체력인 Carrying Capacity는 절대 바뀔 수 없다.

CC가 한계에 도달하기 전에 제품 전체의 CC를 성장시킬 수 있도록 해야 한다. CC가 한계에 도달했을 때 Inflow를 늘리기 위해 마켓팅에 현금을 붓는 어리석은 일은 안 해야 한다.

Retention & Activation

두 지표를 어떻게 개선할 수 있을까?

PMF를 찾은 뒤 우리는 무엇을 해야 하는가?

Retention Plateau를 찾았는지 확인해야 한다. 유입된 유저 중 일부가 계속 남아있는 것을 의미한다. 만약 그렇지 않고 시간이 지남에 따라 모든 유저가 이탈하면 가치를 제공하지 못하는 프로덕트이다.

스타트업과 그렇지 않은 회사의 차이는 불확실성이다. 제품, 시장, 고객을 확실하게 찾아가는 과정이다.

Q. Retention Plateau를 설명하실 때 Y축 (Active)는 잘 이해가 가는데 X축 (Time)은 기간이 어떻게 되나요? 어느 기간 동안의 Plateau를 보는 게 좋을지 궁금합니다.

A. Plateau가 생길 때까지 봐야 한다. 한 달 이내면 이상적이다. 실제로는 그렇지 않고 보통 6개월 이상 걸린다. 평형점이 3달 정도 지속되면 Plateau가 생겼다고 볼 수 있다.

Q. 혹시 Retention Period가 길어져서 Retention Plateau 측정이 애매해지는 서비스 쪽으로 갈 때는 어떻게 하시나요?

A. 이런 제품은 스타트업이 하면 안되는 경우가 매우 많다. 제품을 개선하는 주기가 6개월에서 1년이 걸린다는 것이기 때문에 스타트업이 하기 어렵다. Monthly를 Weekly로 줄여서 보는 것도 방법이다.

오늘 다룰 토픽은 아래 3개이다.

1. 이탈 그룹에 대한 Usability Test
2. 유지 그룹에 대한 Data Analysis
3. Aha Moment에 대하여

위 그래프에서 Product A에서 남은 45%의 고객에 대해 데이터 분석을 하고 떠난 55%의 고객에게 현재 어떤 대안을 사용 중인지 물어보는 사용성 테스트를 한다.

Pirate Metric이라고 불리는 AARRR(Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral)을 생각해보자. 보통 순서대로 한다. Acquistion을 하고, 사람들이 활성화가 안되니까 Activation을 높이기 위해 노력하고, 다시 돌아오지 않으니까 Retention을 높이고자 하고, 그 다음 BM을 붙이고, organic inflow를 늘리기 위해 referral이 일어나도록 한다. 이렇게 하면 안되고 반대로 해야 한다. 리텐션을 먼저 높이고 광고를 해야 한다. 보통 불안감 때문에 이렇게 하지 못한다.

이탈 그룹에 대한 Usability Test

우리가 채우지 못하는 Usecase를 알 수 있다. 장기적으로 우리가 Carrying Capacity를 높이기 위해 필요한 솔루션에 대해 알 수 있다.

유저에게 물을 때, "당신은 OO의 목적을 달성하고자 할 때 무엇을 사용하나요?" 라고 물어야 목적을 달성할 수 있다. 왜 우리 것을 사용하지 않나요? 와 같은 부정적인 말은 사용하지 말자.

Usability Test는 장기적인 관점에서 우리의 Usecase를 찾기 위함이다.

유지 그룹에 대한 Data Analysis

Retention Plateau가 20% 미만이면 회사가 될 수 없고, 40% 정도면 유니콘이 되고, 70% 정도면 세상을 바꾼다.

리텐션의 높이가 기업의 Valuation을 결정한다.

Aha Moment에 대하여

왜 누구는 제품을 더 사용하고 누구는 떠나게 될까?
제일 큰 이유는 제품의 핵심 가치를 경험했느냐의 여부이다.

Aha Moment란 이 행동을 한 유저의 95%가 리텐션이 생기는 행동을 의미한다.
이를 겪는 유저가 많아지면 많아질수록 Retention이 점점 올라간다.

토스의 Aha Moment는 첫 4일 동안 2번의 송금이었다. 이를 이룬 사람이라면 대부분 제품을 계속 사용했다. 팀이 점점 커지면서 제품의 방향성이 모호해지는데 이 Aha Moment를 통해 모두가 하나의 지표를 바라보고 달릴 수 있게 된다.

Aha Moment의 특징

• 정량적으로 정의되는, 유저가 서비스에 남게 되는 결정적인 순간
• 정성적으로도 상식적인 인과관계가 있는 순간
• Simplicity, not Science
  • 복잡해지면 안되고 쉽게 이해할 수 있어야 한다

Aha Moment의 예시

리텐션과의 인과관계를 갖는 Aha Moment를 찾을 수 있다. 그 순간을 만들도록 하는 것에 모든 것을 집중해야 한다.

Aha Moment의 형태

대체로 이런 구조로 Aha Moment를 구성한다.

XX라는 제품에서 제공하는 가치 있는 행동을 특정 기간 동안 반복해서 행동하게 함으로써 제품의 가치를 유저한테 각인시킨다.

PMF도 없고 리텐션도 없을 때 Aha Moment를 찾으면 안된다. Aha Moment는 고객이 있고 리텐션이 나올 때 정량적인 데이터를 토대로 만들어야 한다.

도저히 실행 불가능한 Aha Moment라면 비즈니스 자체를 재검토해봐야 한다.

Aha Moment 구하기 101

왼쪽보다 오른쪽이 더 좋은 액션 XX이다. 8번 메시지를 보낸 사람 중 Retained된 사람의 비율이 크기 때문이다. 물론 최선은 초록색과 파란색의 교집합 / 초록색과 파란색의 합집합 자체를 최대한 키우는 것이다.

RPV(Retain Probability Value, 리테인된 유저가 이 액션을 할 확률)와 교차값(액션을 했거나 리테인된 사람 중 액션 && 리테인된 사람의 비율)을 계산하고 RPV가 95% 이상인 액션 중 교차값이 제일 큰 액션을 XX로 잡으면 된다.

연관 관계가 아니라 인과 관계를 찾아야 한다.

이 액션을 강제하면 파워 유저가 된다.

Activation

Activation은 고객이 겪는 첫번째 행복한 경험이다. Aha Moment와도 동일한 개념으로 볼 수 있다. Activation을 개선하는 것은 클릭률과 전환율을 높이는 것이 아니라 Aha Moment를 더 많이 느끼게 한다는 뜻이다.

목표는 퍼널이 아닌, Aha Moment를 더 빠르게 경험하게 만드는 것이다.

Activation 퍼널은 모든 Growth Dynamics에 영향을 미친다. 액티베이션 퍼널에서의 전환율을 2배 높이면 Organic Inflow를 2배 높일 수 있다.

Activation 전환율이 90% 이상인 네이버, 유튜브 등을 보면 별도의 절차 없이 제품을 바로 사용할 수 있다. 그럴 때 CC가 몇천만명이 될 수 있다.

Viral Growth & Network Effect

세상의 모든 것을 숫자로 표현하고 예측할 수 있다?

위 문장은 "라플라스의 악마"라는 개념에서 나오는 문장이며 이 개념은 우주의 모든 것을 알고 있는 가상의 존재가 있다면 미래를 정확하게 예측할 수 있다는 가설이다.

이런 마인드를 가져야 한다. 고객들의 복잡한 다이나믹스들이 사실 다 예측가능한 것일 수도 있다. 모델링이나 프로젝션을 해야 한다.

데이터 그로스 모델링

• Inflow
  • New
  • Resurrected (서비스를 사용하다 churn된 유저가 다시 사용하는 경우) / Skeptics Saved (서비스를 알게 되었으나 회의적이어서 사용하지 않은 경우)
  • Referral
  • Paid
• Churn

Inflow와 Churn으로 DAU, Carring Capacity가 모델링된다.

Inflow 중 중요한 것은 Organic이며 New, Resurrection, Skeptics 이다.

New (CC에 영향 O): 모든 사물은 우주로부터 그것으로 향하는 퍼널이 필수적으로 존재
Resurrection (CC에 영향 O): 모든 Churned User는 부활 가능

Referral (CC에 영향 O): "Trackable" Invitation. Viral Growth. 측정할 수 없다면 Referral이 아니다. Viral Growth가 장착되어 있는 서비스는 Inflow가 커지고 MAU가 커지고 Inflow가 커지고 무한반복되면서 CC의 무한 성장이 가능하다.

Paid Marketing (CC에 영향 X): 광고 전환율. 광고의 예산 등을 고려하여 채널 결정.

Network Effect

유저수의 증가가 서비스 가치를 증가시키는 것을 의미한다.

네트워크 효과가 있다면 MAU가 커질 수록 Retention이 올라가고 Churn Rate는 점점 감소하고 CC는 무한히 성장한다.

모든 서비스들이 소셜미디어, 커뮤니티, SNS적 기능이 있어야 하는 이유이다.
ex. 오늘의 집, 당근마켓

Viral Growth <-> Network Effect를 비교해보자.

• Viral Growth: 신규 유저가 자연 성장함. 하지만 리텐션은 보장못함.
• Network Effect: 한번 들어온 유저는 절대로 벗어나지 못함. 하지만 신규 유입이 너무 적음.

그래서 제품이 성장하기 위해선 2가지 모두 필수이다.

Viral and Amplication Factor

Viral K = 1명의 유저가 데리고 오는 유저 수
0.2 => Good
0.4 => Great, Amazing
0.7 => Outstanding

Viral K의 값에 따라 위처럼 제품을 단편적으로 평가 가능하다.

Viral K에 따라 실제 제품에 미치는 영향을 명확하게 계산해보자. Viral K가 0.5인 제품이 있을 때 광고로 100명을 데리고 왔다면 그 100명이 50명을 데리고 오고 50명이 25명을 데리고 오고 25명이 12.5명을 데리고 오고... 결과적으로 총 200명을 데리고 오는 효과와 같을 것이다. 이를 모델링하기 위해 Amplication Factor라는 값으로 정의한다.

Amplication Factor = 1 / (1 - Viral K)

A.F. = 1 + Viral K + (Viral K)^2 + ...

위처럼 계산하게 된다.

Viral Growth

$ Virality = Pay Load \times Frequency \times Conversion Rate $

• Pay Load: 바이럴 루프 한번에 몇 명에게 그 메시지가 도달하는가?
• Frequency: 한 바퀴 안에서 유저가 그 메시지를 얼마나 겪게 되는가?
• Conversion Rate: 그 메시지를 한번 봤을 때 신규 유저로 전환되느 비율이 얼마인가?

보통 3개 중 하나에 집중해서 만든다. 예시는 아래와 같다.

페이스북이 네이트온이나 한메일 메일을 물어보고 그걸 가져오면 그 친구 목록을 가져와서 페이스북 친구로 이어주고 추가로 더 데리고 오라고 한다. 바이럴의 교본이다.

#1 Growth는 MAU가 아니라 CC를 높이는 것

지속가능하지 않은 것들의 예시

• 프로모션 마케팅
• 다크 패턴의 푸시들
• 리텐션이 보장되지 않은 Paid Parketing
• 법률 이슈로 문제가 될 제품 경험
• ...

#2 그럼 어떤 CC값을 목표로 하는게 맞을까?

Usecase의 Broadness, Frequency

얼마나 대중적으로 필요한 유즈케이스인지, 얼마나 자주하는지가 제일 중요하다. 한 달에 4번 이상 하는 행동을 타겟으로 잡아야 한다. 스타트업이 그 이하를 타겟으로 하기엔 개선 주기가 너무 길어진다. 커머스가 약 4번 정도로 스타트업이 하기에 정말 어려운 도메인 중 하나이다.

Online Penetration -> Competition Divide Opportunities -> Maximum CC -> Current MAU

으로 퍼널이 형성된다. 택시를 예시로 잡아보자.

• 40%가 택시를 사용한다. (Broadness)
• 택시 사용 인구 중 40%가 온라인 택시 서비스로 전환된다. (Online Penetration)
• 그 중 40%만이 우리 서비스를 쓰고 60%는 다른 회사 서비스를 쓴다. (Competition Divide Opportunities)
• 이렇게 나온 5000만 * 40% * 40% * 40% = 320만명이 Maximum CC이다.

이게 바로 당신 회사 기업가치의 최댓값이다.

성장하기 위해서는 Maximum CC에 최대한 빠르게 도달하고 경쟁사보다 더 빠르게 성장하여 경쟁사에게 고객을 뺏기지 않고 모든 고객을 온라인으로 전환시키며 우리 서비스의 기능을 아예 사용하지 않던 고객들까지 유입되도록 매력적인 서비스를 만들어야 한다.

#3 CC에게 가장 큰 영향을 주는 것은 어떤 지표들일까?

Carrying Capacity를 높이기 위해서는 Churn을 낮추고, Retention을 높이고, Activation을 높이고, Acquisition을 해야 한다. Acquisition을 먼저 하고 Activation을 하고 Retention을 올리는 것처럼 반대로 하면 안된다.

Winning Strategy

토스의 이승건 대표는 수많은 실패를 딛고 일어나 토스를 만들었다. 수많은 실패를 통해 얻었던 경험들을 설명한다.

달라진 점 #1

어차피 실패할거니까 빠르게 실패하고 빠르게 넘어가자.

1년 4개월 동안 8명이 2.2억 써서 제품을 검증했다면 2일 만에 1명이 만원으로 제품을 검증했다. 어차피 실패할거니까 빠르게 검증하자는 마인드를 가졌다.

서비스를 만들지 않고 이미 서비스가 있는 것처럼 홈페이지를 만들고 유저 반응만 보고자 했다.

달라진 점 #2

잘 될 제품은 예쁘지 않아도, 노출이 적어도 잘 된다는 사실을 절실하게 깨달았다.

달라진 점 #3

핵심 가설 딱 하나만 잘 구현하면 된다.

핵심 가설 하나만 딱 잘 구현하고 그게 잘 되면 가는거고 아니면 빨리 넘어가야 한다.

달라진 점 #4

고객 개발, 모델링과 분석이 계획을 만들어준다. 내가 아니라!

죽고자 했던 사람 생각의 흐름

• 이것도 안 될거야
• 어차피 안 될거니까 정말 핵심 가설만 개발하자.
• 안될 제품에 괜히 이런 저런 기능 개발하지 말자. 디자인 예쁘게 하지 말자.
• 안 될거니까, 잘 된다고 확신하기 전에 절대로 유저들에게 알리지 말자. 알려도 최소로.
• 제품도 변변찮은데, 고객을 만나 이야기를 듣는다. 감동의 순간...
• 그럴리 없어. 그래봤자 여기까지 일거야. 하지만 혹시 모르니 퍼널을 좀 개선해볼까?
• 유저들이 이런 기능을 필요하다고 하네? 이거 붙여볼까?

죽고자 하는 자는 산다. 반드시 산다.

언젠가 될 줄은 알았지만, 끝까지 조심하고 싶었던 성공이었다. 사실은 자신감이 있었기에 부정적일 수 있었던 우리. 못 될 거라는 겸손이 진짜 강함이구나. 오히려 "우리 진짜 잘될거야"가 약한 모습인거구나.

성공을 바라는 팀원들에게도 결과가 실패인 게 정상인 환경을 납득시켰다.

성공은 실패가 주는 패배감을 진정으로 두려워하지 않을 때 시작된다.

살고자 하는 자는 죽고 죽고자 하는 자는 살 것이다.

FINAL