토스 리더가 말하는 PO가 꼭 알아야 할 개념 | PO SESSION

토스 리더가 말하는 PO가 꼭 알아야 할 개념 | PO SESSION 

1편

영상주소: https://youtu.be/tcrr2QiXt9M?si=l5eflqC8-rHZz4LA

 

1. 파워 유저들이 특정 행동을 하는 것을 발견하고, 그 행동을 하도록 강요 했을 때 이것은 도움이 될까요?

정답은 Yes & No (그럴수도 있고, 아닐 수도 있다.)

= 실제 인과관계면 영향이 있겠지만, 연관관계에 불과하다면 그 연결고리는 끊어질 것이다. 결국 중요한 건, 그 행위를 했을 때, churn rate이 올라가는지 봐라! (올라간다면 아무런 영향이 없는 것)

 

2. 당신의 서비스가 24시간 동안 장애를 겪었다. 다음날 트래픽이 많이 빠져 있는 것도 발견. 이것이 장기적으로 안 좋은 영향을 미칠까요? => 아니다. 트래픽이 잠깐 줄어도 inflow와 churn만 보고, 그 값에 변화가 없으면 설사 MAU가 지금 내려갔다고 하더라도, 다시 회복한다.

 

3. 너와 경쟁사는 매일 10만 명의 고유 방문자를 갖고 있는데, 이 중 매일 10만 명이 돌아오는 것과, 매주 70만 명이 한번씩 돌아오는게 상관이 있을까? 얼마나 자주 방문하고 이런 것은 상관이 없다. 결국 CC를 늘리는 활동만이 성장에 도움이 된다. 

 

4. 우리는 투자를 받아 광고를 진행함. 광고를 통해 매일 들어오는 유저의 수가 늘어나기 시작.(광고의 효과) 그렇지만 우리가 보통 생각하기에 광고를 계속 튼다고 지속적으로 유저가 늘거라고는 생각하지는 않음 왜 일까? 광고를 계속 한다고 해도 유저가 더 이상 늘지 않는 지점이 올까요? 정확히 CC에 도달할 때까지만 증가한다.

 

5. 당신의 알림 시스템에 문제가 생겨서 유저들에게 새로운 활동들에 대한 알림을 보낼 수 없게 됨. 이로 인해 유저 수가 감소했다는 것을 깨달음. 이것은 걱정할 일일까요?  CC가 그대로면 상관 없음.

 

-> 이 다섯 가지 질문에 답을 줄 수 있는 핵심 개념이 바로 'Carrying Capacity'(한계 수용 능력)

 

 

https://every-lesson-i-learn-today.tistory.com/85

 

+

Churn의 정의

• 얼마를 안 써야 안 오는 거라고정의할까? 1일? 4일?
• 상식적으로 이정도를 안 썼으면 Loss될 것 같다를 정한다. (나중에 바꾸면 안됨!)

• ex) 샤잠 : 한달에 한번 쓰는 앱. 3개월을 Churn으로 정의
• 토스 송금은? 30%가 이전 달에 온 적이 없는 유저.

 CC는 '내 서비스가 도달할 최종적인 유저수'라고 할 수 있음.

 

 

 

-> 출처:  https://www.slid.cc/ko/share/vdocs/c1ed9272a1d847bf8a7a70770afd4669

 

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2편 

https://youtu.be/0KgOCKJ1PG4?si=wroGp0_JzTo9SHM6

 

• 녹색 그래프 (Product B) : 아직 PMF를 찾지 못 함. 시간이 지남에 따라 사용자가 빠져서 결국 아무도 사용 하지 않게 됨. 
• 파란 그래프 (Product A): PMF를 찾은 것. 조금 떨어지더라도 어느 시점에 가면 지속적이고 주기적으로 계속 사용하는 사용자들이 생김. (광고를 하지 않아도 알아서 재방문해서 쓰는 유저가 존재)

 

• PMF를 찾았다는 것 => 제품과 고객이 확실해진 것. 
•  1) 제품의 형태를 알게 됨.
•  2) 고객이 누구인지도 알게 됨. (계속 사용하기로 결정한 사람들) 

 

• - PMF 후 Retention Plateau를 갖고 무엇을 해야할까? 리텐션 커브에 대한 분석 및 개선 
• - AARRR은 앞이 아닌 뒤에서 부터 개선을 해야 한다. (Retention 고치고, Activation 고치고, 그 다음에 마케팅에서 Acquisition 해야 함.) 

 

1. 이탈 그룹 UT

 

 

 

 

 

 

2. 유지 그룹에 대한 Data Analysis

- 리텐션이 flat이 되면, PMF를 찾았다고 말할 수 있음. 그러면 우리 고객이 누군지를 정의할 수 있는 상태가 됨.

Retention plateau가 만들어 질 때, 어느 위치에서 만들어지는지도 굉장히 중요함.

 

 

 

-> 리텐션의 높이가 기업의 valuation을 결정

 

- 왜 어떤 유저는 남고 어떤 유저는 떠나는지에 대한 데이터 분석 중요 

 

 

3. Aha Moment

- 남은 유저들은 남게 되는 공통된 특징이 있음. => 이것이 바로 Aha Moment.

- Aha Moment는 이 제품의 핵심 가치를 경험하는 순간

 

 

 

=> 모든 구성원들이 유저들로 하여금 4일 이내에 2번 이상 송금하게 만드는 것에 초초초집중.

 

 

 

 

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3편 

https://youtu.be/D9x7Tln2DI4?si=9qRUVxSZhdjQJEM1

 

액션XX 후보군 찾기

• 직관/노가다로 선정해서 찾아볼 수 있고,

• Shap Value를 활용해서 리텐션 영향도가 높은 후보군을 찾을 수 있음

 

* Shap Value: 특정 액션을 한 유저와 안한 유저들이 Feature value에 있어서 리텐션이 상승하고 하락할 때, 그 경향성이 일치하는지 확인하는 것. 경향성이 높은 위 3가지 액션XX들이 후보군이 될 수 있음. 하지만 굳이 이런 데이터 분석이 아니더라도, 직관이나 노가다로 후보군을 찾아도 됨.

 

후보군 찾은 후 검증 방법

예시) 메세지 앱을 만든다고 가정했을 때,

상황1 - retain된 유저들의 70%가 한 번 메세지를 보냈음.

 

=> 하지만 한번 보냈다고 해서 retain되는게 아니라, 대부분의 유저가 retain이 안됨. 파란색인 부분을 줄여야, 특정 액션을 했을 때 retain이 된다! 고 말할 수 있음.

 

상황2 - 메세지를 8번 보낸 유저의 80%는 retain이 된다.

=> 하지만 retain이 되는 많은 유저들이 메세지를 8번 보내지 않고도 retain이 된다. 그러면 해당 액션은 retain이 되는 이유가 아니라고 볼 수 있음.

결국 액션을 한 사람과 retain이 된 사람의 교집합이 최대가 되어야 함.

 

조건

• 액션을 한 사람 대다수가 retain 되어야 함 (95% 이상)

• 겹치지 않는 부분은 최대한 작아야 함.

후보군에 대한 Aha-moment 계산법

RVP = retain된 유저가 이 액션을 할 확률

교차 = "액션을 했거나 OR retain 된 유저" 중 "액션 AND retain 유저"의 비율

RVP가 95% 이상이고, 교차값이 최대값인 액션을 찾을 때까지 이 과정을 반복

 

RVP와 교차값 구하기

RVP는 A 부분 (95%이상 목표!)

교차는 A / (A+B+C)

=> 결국 우리가 확인하고자 하는건, 액션과 retain의 인과관계를 찾기 위한 것

 

이 액션의 수행 횟수인 ZZ값 찾기

 

교차값이 최대가 되는 ZZ값 구간을 보고, 그 구간 중 RVP가 95% 이상이 되는 값을 선택하면 그게 Aha-moment ZZ값

 

 

 

이걸 계속 반복해서 회사가 하나에 집중할 수 있는 숫자를 찾을 수 있음.

이정도면 인과관계로 볼 수 있고, 이걸 유저들에게 강요하면 power user가 되는 것!

 

 

Activation

 

 

Activation의 핵심 1: 전환율이 아닌 '기간'이 중요하다.

 

Activation의 핵심 2: 목표는 더 많은 유저가 더 빨리 Aha-moment를 경험하게 하는 것

 

기존 UX/UI를 능숙하게 바꾸는 것은 디자인 영역에서의 당연한 일이고, PO라면 전략적으로 aha-moment를 더 빨리 더 많이 경험하게 만드는 것이 퍼널 개선의 핵심이다.

 

Activation의 핵심 3: Activation 퍼널은 모든 성장 요소에 영향을 준다.

CC에 도달하면, 이 부활하는 유저들의 양이 매우 중요해짐. 이들은 가입 과정을 다시 겪게 되므로, Activation 통과율의 영향을 받게됨.

Activation을 2배로 늘리면, inflow도 2배가 됨. 그리고 CC도 2배로 늘게 됨.

 

Viral growth를 설계할 때도, Activation은 매우 중요함.

 

Viral growth는,

신규 유저 가입 -> Activation 퍼널 -> 리텐션 -> 친구를 초대 -> 새로운 유저가 가입 ...

 

바이럴 구조에서 다 지나가야하는 과정이 바로 Activation 퍼널이다!

Viral K를 1 이상으로 만들기 위해서는 Activation 전환율이 매우 중요함. (Activation이 10% 밖에 안된다면 Viral K를 만들기 거의 불가능.)

=> Activation의 통과율이 그 서비스가 도달할 수 있는 MAU를 결정하기도 함.

 

예시) 우리나라에서 3,000만 명이 넘게 쓰는 서비스의 가입과정이 기억이 나나? 가입과정이 없음.

유튜브도 접속하자마자 바로 영상 보고, 네이버도 들어가자마자 바로 뉴스 보고...

Activation 통과율이 90%는 나와줘야 inflow가 몇 천만이 될 수도 있음.

 

Activation의 핵심 4:각 단계 퍼널의 차이가 크면 안됨.

 

Activation 퍼널을 화면 단위로 잘라서 보면 안된다.

Activation은 그래프 단위로 액션을 잘게 쪼개서 보아야 개선할 수 있다.

차이가 크면 유저들이 왜 전환이 안되는지 제대로 알기가 어려움.

거의 버튼 단위로 나눠서 잘게 보아야, 어디서 전환이 안되는지 알 수 있음.

계단식으로 퍼널을 나눈 후에 개선에 집중해야 함.

 

Activation의 핵심 5:누가 전환이 되고 누가 안되는지 연관 분석

Aha-moment를 찾는 것 처럼, 누가 전환되고, 누가 안되는지, 왜 안되는지 찾아야 함.