콴다의 끝나지 않은 고민
이전 글과 이어진다.
서론
이전 글에서 아래와 같은 Metric 구조를 만들었다.
여러 Metric 들 중에서 어떤 것을 우선으로 고려해야할까?
가장 효과적인 변화를 만들어 낼 수 있는 것을 우선으로 골라야 할 것이다.(“가성비” 가 제일 좋은 것)
그럼 Metric의 가성비는 어떻게 계산 할 수 있을까?
들어간 Invest에 비해 나오는 Return 즉 ROI라는걸 살짝 빌려와서 사용해도 무리는 없다.
그전에, 우리는 어릴때 교환법칙이라는 것을 배웠다. 즉 A * B * C 나 A * C * B 는 동일하다. 여러가지 Metric중 어떤 것을 올리는지에 대해 결과적인 차원에서는 차이가 없다는 뜻이다. 가령 클릭율을 2배 올리는 것이나, 앱 설치/가입율을 2배 올리는 것이나 최종 Revenue는 (2 * 클릭율) * 앱 설치/가입율 * … = 클릭율 * (2 * 앱 설치/가입율) * … 는 모두 동일한 결과를 만들어 낸다.
그렇기 때문에 ROI = Return / Invest … 들 중에서 Return은 큰 차이가 없으므로 “Metric별 들어가는 Invest가 낮은 것”을 우선 고려하기로 하자.
위 그림을 기준으로 콴다의 그로스에 영향을 줄 수 있는 메트릭은 아래와 같다.
- (페이지) 클릭율
- (앱) 설치율: 어플 회원가입율도 있지만 “쉬운가입” 등으로 이미 되었다고 가정한다.
- Trial 체험율
- 구독 신규가입률
- 구독 유지율
- 구독 이탈율
이들을 하나씩 가성비가 어떠한지 고려를 해보자. 그러나 여기서 Pricing 과 Product의 새로운 Feature는 고려하지 않기로 한다. (너무 치트키적이기도 하지만 설득과 정책등 조직 차원에서 접근해야할 것이 너무 많다)
클릭율
안타깝게도 나는 여러가지 SNS 매체 (인스타, 페북, 틱톡등…)들을 활용하지 않아서 광고를 접할 수 있는 수단이 Youtube나 구글 애드센스 정도밖에 없다.
그렇기 때문에 Youtube만 고려한 생각의 흐름과 결과는 아래와 같다.
안타깝게도 이러한 버튼에 대한 정책은 우리가 결정하는 것이 아니다. 구글 광고도 마찬가지로 크기와 시간에 대한 정도만 결정하고 어떻게 나갈지 “형태”는 우리의 영역을 넘어난다.
클릭율 = 클릭수 / 광고노출수. 에서 광고노출수를 줄여서 클릭율을 높일 수도 있지만, 그게 좋은 방법이라고는 전혀 생각하지 않기 때문에 클릭 수를 높이는 것에 집중해야한다.
그러다보니 우리가 변화를 줄 수 있는 영역은 좋은 광고 즉, 사실상 광고의 “내용”에만 한정 된다 생각했고. 결국 더 좋은 “시안”을 만들어야만 클릭율을 높일 수 있지 않을까? 생각한다.
(앱) 설치율
다시 한번 말하지만 (어플) 가입율은 더 이상 개선이 어렵다고 가정한다. 물론 이후 계정 연동하면서 개인 프로필을 설정하는 구간이 있긴한데 크게 불편을 느끼거나 불필요한 단계라고 생각되지 않았다.
어플 설치율 또한 위의 페이지 클릭율과 크게 다르지 않은데 “올해의 어플” 과 같은 Featured로 선정되는게 아닌 이상 앱스토어 / 구글플레이의 버튼 정책을 우리가 수정할 수는 없기 때문이다. (그래서 결국… 다시 한번 마케팅팀에게 의존하게 되지 않을까….?)
Trial 체험율 / 구독가입율
실제 고객이 콴다의 Trial을 어떻게 겪는지를 따라가기 위해 어플을 설치후 콴다 프리미엄 Trial 기능/설명에 까지 접근 가능한 플로우를 정리해봤는데
복잡했다.
단계 자체에는 고객이 궁금할 수 있는 내용에 대한 설명들은 잘 달아두었는데. 찾아보기 전에는 이런게 있는지 조차 모를 수 있는 일종의 히든 기능과도 같아서 체험율 자체가 낮을 것 같기도 했다.
특히나 대부분의 고객이 급식친구들이라 카드 결제가 어려움을 고려하면… 결제창에서 만원넘는 (떡볶이 보다 크다) 부분에 있어서 장벽을 느낄 것이고. 적어도 이 부분은 개선이 많이 필요해보였다.
구독가입율, 구독유지율을 이전에서는 분리했지만 함께 작성했던 이유는 다음과 같다.
- 이 몸 30살… phD, 수학문제를 풀기 위해 혹은 힙데비를 위해 콴다 프리미엄 결제까지는 할 필요가 없다
- 7일 체험이 끝나는 시점에 어떤 형태인지 보려면 7일이 지나야 하는데 그러기엔 마감이 오늘이다.
그래서…
아마 (느낌상) 7일이 지날때쯤 알림을 줄 텐데 그 이전에 해지할 이유가 생겼거나 (Product 기능의 문제) 혹은 해지를 하는게 너무 쉬워서 실수로 하거나 (UX 의 문제) 하지 않는 이상은 Trial 이후, 혹은 다음 정기결제 이후에도 유지가 될 것이라고 전제를 했다.
구독이탈율
구독이탈페이지를 들어가본 적은 없어서 검색으로 쓰는 부분이다.
어플자체에서 구독해지를 설정하는 것이 아닌, 구글플레이와 앱스토어에서 이를 처리한다. 즉 위의 클릭율과 설치율에 이은 다시 한번 우리가 컨트롤 할 수 없는 영역이다.
구독해지율이라는 지표를 다시 생각해보면 구독 이탈자수 / 현재 구독자수 로 표현 할 수 있는데, 이를 낮추기 위해서는 현재 구독자수를 늘리거나, 이탈자 수를 줄여야한다.
구독자 수를 늘리는 것은 다른 영역과도 같이 얽혀 있기 때문에 이탈자 수를 줄이는 방법으로 접근하려고 한다.
이탈을 더 어렵게 한다거나 불가능 하게 한다거나… (욕먹는다)와 같은 방법론 적인 접근은 불가능 한 것을 위 이미지를 통해 확인 했으니…
사실상 이탈의 이유를 Product의 기능 수준에서 접근해야하고 이는 구독 이탈자와 구독 유지자 간의 사용로그 비교 분석을 통해 확인해야한다.
이번에는 개발팀과 데이터팀의 피, 땀, 눈물이 필요한 시간이다.
정리
최근에 썼던 Product Analytics 글에서 언급한
- User understand my product (마케팅)
- User easily use my product (개발/디자인)
- User keep use my product (개발/데이터)
의 3가지 선택지가 고대로 있는 것이 조금은 신기하긴한데 이것들 중에서 어떤 것을 우선순위로 둘지는 (셋다중요하니) 팀별 리소스와 조직의 전략을 고려해서 결정해야 할 것 같다.
한편 각 선택지별로 고려해 볼 수 있는 데이터는 다음과 같다.
마케팅: 다른 프로덕트 (사내 / 외) 들의 통상적인 클릭율. 최근 이벤트, 시즌, 이슈 등을 고려한 예상했던 클릭율과 실제 데이터.
개발/디자인: 중간중간 추가 단계 / Flow 별 어플 종료/이탈, 이후 단계로의 전환율
개발/데이터: 이탈, 유지 그룹별 실제 사용로그 및 유저 프로파일
위의 Metric을 성장시킬 수 있는 가설과 검증
3가지 선택지를 주긴 했지만, 그나마 조금 더 익숙한 3번째 (그림체 다른) 선택지를 기준으로 고민해보겠다.
“구독 해지에는 우리가 해결할 수 있는 이유가 있다.” 라는 가설인데 사실 이렇게 쓰고보니 너무 뭉뚱그려 표현된 것 같아 조금 더 세부 전제들을 깔고 가려고 한다.
구독 해지 (이탈)에는 초기 이탈과 그렇지 않은 장기 이탈이 있고,
초기 이탈에는 급한 불만 콴다로 일단 해결하는 “체리피커” 가 있지만 이들은 추후 다른 새 계정을 만들어 접근하거나 아니면 결국 구독을 한다 라는 전제를 한다. (“결국 구독을 한다” 라는 가설은 이전에 Trial 시도 AND 일정 기간 이후 구독 가입자 라는 것을 확인해볼 수 있다.)
장기 이탈의 경우는 이전에는 기능에 만족했지만 더 이상 “기능에 만족하지 못해서” 이탈한 것으로 가정한다.
즉,
- 나이가 차서 구독해지 하는 것
- 진작에 구독 해지를 하고 싶었는데 까먹고 있다가 뒤늦게 구독해지 하는 것
은 장기 이탈이 맞긴 하지만 우리가 집중하려는 문제는 아니다.
초기 이탈
초기 이탈의 경우, 아마 처음에 Trial때 점점 써봤지만 고객이 찾고자 하는 가치를 결국 찾지 못해서 점점 빈도가 줄어들고. 어느 순간 해지를 하게 될 것이다.
“가치를 결국 찾지 못해서” 라는 표현을 쓴 이유는 처음에 찾지 못했다면 굳이 복잡한 과정을 거쳐서 Trial을 시도하지 않았을 거라 생각하기 때문이다.
아무튼 이 가치를 찾지 못한 Trial 고객의 경우는 그래도 뭔가를 결제했으니 (취소가 가능해도) 있는 기능들을 다 써봐야겠다 라거나, 쓰려는 기능을 많이 써봐야겠다. 정도의 생각을 할테고 이는 유저가 다양한 기능을 접근 / 사용 했는지 혹은 많은 회수를 사용했는지 로그 분석을 통해 확인 할 수 있다.
만약 여기서 쓰려는 기능을 많이 써봐야겠다. 그런데 구독 자체에서 제공하는 재화로는 턱없이 부족하다 라는 결론 (제공하는 재화를 전부 사용) 이 나오게 된다면 Pricing 의 문제로 넘어가야해서 머리가 많이 뜨거워진다.
장기 이탈
이 경우는 기능을 잘 쓰다가, 쓰지 못하는 이유가 생겼기 때문인데. 기능 업데이트 일 수도 있고 UI/UX의 문제일 수도 있고, 아니면 다른 대체재로의 이탈 일수도 있고… 사실 이유는 너무 많지만 나타나는 패턴은 두 가지중 하나 일 것이다.
- 시들시들 점점 사용 빈도가 줄어들다가 이탈
- 잘 사용하다가 갑자기 이탈 (퇴사처럼)
2 번의 경우를 사용로그에서 파악했다면.. 빠르게 원인을 파악, 대처해야하는 이슈이고, 1번이라면 Product의 기능차원에서 장기적으로 접근하면 좋다. 물론 두가지가 다 있다면… 말잇못
번외
이탈은 Product 에 있어서 정말 중요한 문제중 하나인데 여기에 데이터 과학의 입장을 뿌려 예측까지 들어가게 되면 밑도 끝도 없이 깊어진다.
나도 잘 모르지만 좋은 레퍼런스 글이 있어서 (NC의 이은조 선생님으로 추정) 링크를 달아두니 관심 있는 사람들은 더 읽어봐도 좋을 것 같다.
