[내일배움캠프] PM - Toss PO 세션 (Carrying Capacity, C.C) 관련 요약 및 정리

오늘의 썸넬.

 

오늘의 글을 시작하기에 앞서 이제 매일 노래를 하나씩 추천하며 글을 써볼까 한다.

 

내가 정말 다양한 분야의 음악을 듣는 것을 좋아하는 데, 다른 분들의 TIL을 보니 노래를 하나씩 추천하면서 글을 시작하더라..

 

나도 추천할 만한 노래 정말 많아서 이제 앞으로 추천 노래 1 ~ 2개씩 소개드리고 글을 시작하려고 한다.

 

자 드가자~

 

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https://www.youtube.com/watch?v=UM9XNpgrqVk

 

<Vaundy -怪獣の花唄 (괴수의 꽃노래)>

 

Jpop은 간간히 듣는 편인데, 가사를 잘 보면서 듣진 않는다 ㅎㅎ;

 

일본의 밴드 노래는 특유의 감성이 들어가 있어서 항상 좋게 듣고 있다. 그중 요즘 듣는 노래는 이거! 친구가 추천해줘서 알게 된 노래다.

 

아침에 하루를 시작할 때 들으면 힘나서 좋다-

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https://www.youtube.com/watch?v=52a9LrbBQUk&list=RDMM52a9LrbBQUk&start_radio=1

 

<Sik-K - LOV3 (Feat. Bryan Chase, Okasian) ("Epik High" Extended Intro) (Prod. By rimurix)>

 

원곡이 아닌 다른 분이 리믹스한 걸 갖고 왔다. 원곡보다 좋은 듯

 

개인적으로 국내힙합을 정말 자주 많이 듣는 편이다. 

 

가사가 좋거나 / 멜로디(이모힙합)가 좋은 노래를 듣는데, 외힙에 밀리지 않는 노래라고 생각해서 갖고 와봤다.

 

옛날 히트곡인 에픽하이의 Love Love Love를 샘플링해서 해외에서 건너온 레이지 힙합을 우리나라만의 감성과 정말 잘 섞었다..

 

개인적으로 요즘 이거만 듣는 중..

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오늘은 PM 관련된 아티클을 찾아보던 중, 2022년 Toss에서 진행했던 세션을 유튜브를 통해 알게 됐다.

 

토스 회사의 대표께서 C.C (Carrying Capacity)라는 새로운 정의를 통해 제품의 한계와 가능성을 가늠할 수 있다는 주장이었다.

 

Inflow(유입)과 Churn(이탈률), Retention(유지)와 Active(활성화)에 관한 내용이 주를 이뤘다.

 

해당 세션에서 정말 다양하고 어려운 개념과 내용들이 많아서 혼자 유튜브를 보고 정리하긴 좀 어려웠다..

 

그래서 다른 분께서 세션을 보고 작성해주신 아티클을 보고 참고하여 글을 작성해봤다!

 

참고 아티클 >>> https://brunch.co.kr/@ashashash/186

토스 PO 세션 1~7편 총 정리

 

그리고 토스 세션 링크를 아래 접은 글에 모아봤다. 총 영상은 7개이다 (합쳐서 3시간 30분;;)

세션 1 : https://www.youtube.com/watch?v=tcrr2QiXt9M&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM

 

세션 2 : https://www.youtube.com/watchv=0KgOCKJ1PG4&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=2

 

세션 3 : https://www.youtube.com/watchv=D9x7Tln2DI4&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=3

 

세션 4 : 

https://www.youtube.com/watch?v=fDbidmqfjIA&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=4

 

세션 5 :

https://www.youtube.com/watch?v=4gjRPJZk2us&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=5

 

세션 6 : 

https://www.youtube.com/watch?v=Tmj1HEFnKpE&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=6

 

세션 7 :

https://www.youtube.com/watch?v=GFERag7kjFM&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=7

 

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그럼 이제 세션에서 다룬 핵심 내용들을 정리해보자.

💎 Carrying Capacity (C.C)

세션에서는 이 개념을 '호숫가의 물'로 비유했다.

 

Inflow를 호숫가에 들어오는 물의 양(비), Churn을 호수 물의 양에 따라서 점점 늘어나는 나가는 물의 양으로 비유했다.

 

이때 호숫가의 물은 활성 유저수인 MAU(Monthly Active User)가 된다.

 

정확한 정의는 매일 새로 오는 유저 수를 매일 잃게 되는 유저의 비율로 나눈 것, 즉 'Inflow / Churn' 을 의미한다.

 

그런데 어떻게 매일마다 유입수랑 이탈률을 구해? 🤔

 

· 유입 유저수는 일주일 안에 알 수 있다 => 제품 런칭만 하면 매일 들어오는 유저 수를 바로 알 수 있음.

 

· 그러나 이탈 유저수는 내가 유저를 얼마나 빨리, 즉 몇 %씩 잃는가 => MAU 대비 몇 %가 날아가는 가를 계산해야하기 때문에 한 두 달 내의 기간 안에 정확히 측정 가능하다. 이때 서비스의 성장 한계를 churn이 결정한다는 점.

 

따라서 C.C는 보통 1 ~ 2달 안에 계산된다. 

 

그리고 계산식에서 알 수 있듯 이탈률이 적고 유입이 높을수록 C.C의 값은 높아진다.

 

이때 C.C 의 핵심은 제품의 본질적인 가치, 즉 순수하게 서비스가 유저를 모으고 유지하는 능력을 의미한다. 마케팅이나 광고로 인한 유입, 즉 Paid가 아닌 Organic 유저에 중점을 둔다. 그렇다면 C.C의 Inflow는 궁극적으로 'Organic Inflow'를 의미하겠다.

 

기본 토대가 튼튼해야 한다는 의미다. 서비스의 본질적인 체력이 튼튼해야 MAU를 더 키울 수 있다는 것.

 

C.C 관련 질문 중 24시간 동안 서비스가 Down 되어 트래픽이 줄어도  다시 회복된다는 데, 유저들이 다른 대안으로 이탈하는 현상이 발생하지 않냐는 질문이 있었다. 

 

이에 대해 토스 대표께선 실제로 토스는 다른 대안들과 관련 없이 C.C가 다 회복되었다고 한다. C.C의 핵심적인 가치인 서비스의 본질 및 토대 - 강한 Retention의 중요성 입증 사례가 아닐까 싶다.

 

 

 

근데 여기서 문제가 보이는데.. '광고랑 마케팅 다 빼고 계산해야 되는데 현실적으로 가능한지?' => 정확히 계산하려면 광고를 꺼야한다. 딱 2달만 꺼봐라..

 

마케팅을 활용하면 일시적으로 Inflow의 Boosting이 가능하지만, 결국 광고를 끄면 그대로 다시 Inflow 수치는 하락한다. 이것을 C.C가 변하지 않았기 때문이라고 설명한다.

 

결국 근본적으로 C.C를 향상시키려면 제품 개선을 통해 Inflow와 Retention 향상, Churn 감소 외의 방법은 없다고 말한다.

 

 

 

🔍 PMF

PMF는 Product-Market-Fit의 약자이다.

 

예전 티스토리 글에 사전적인 단어의 의미를 정의해놨었는데, 제품이 시장의 Fit과 맞는지를 의미한다.

 

그럼 이 PMF를 어떻게 찾느냐?

PMF를 찾았다는 기준을 가르는 것은 'Retention Plateau'가 생겼는지 여부로 판단한다.

 

Retention은 '유지', Plateau는 '고원' 이라는 단어적 의미를 지닌 것으로 유추할 수 있듯

 

Retention Curve에서 시간이 지남에 따라 한 번이라도 제품을 사용했던 유저가 계속 주기적으로 시간이 지나도 제품을 사용한다면 PMF를 찾았다고 볼 수 있다. 즉 시간이 지나고 광고를 안하더라도 스스로 재방문 하는 Organic이 있다는 것.

 

이와 관련해서 스타트업과 스타트업이 아닌 걸 가르는 가장 중요한 기준은 '제품 / 시장 / 고객에 대한 불확실성의 크기'이다.

 

이 불확실성을 확실성으로 바꾸는 과정이 린 스타트업의 개념이자 'PMF를 찾는 과정'이다.

 

PMF를 찾았다(Retention Plateau가 생겼다, Retention을 찾았다)는 의미는 우리 제품의 구조와 형태, 고객을 찾았다는 의미다.

 

PMF를 찾았다면 Retention Plateau Graph를 갖고 리텐션 커브(Retention Curve)를 분석해야한다.

 

즉 Retention에 대한 분석과 개선이 가장 첫 번째로 해야하는 일이다.

 

이 말이 무슨 의미냐?

 

이전 내 티스토리 글에서 그로스해킹의 프레임워크인 'AARRR'을 다뤘었는데,

 

그때 '활성화(Active)'와 '유지(Retention)'이 제일 중요하다고 적으며 A->A->R->R->R의 순으로 진행하면 안 된다고 적고 넘어갔었다.

 

지금 해당 내용에 덧붙이자면, Retention에 대한 분석과 개선이 가장 먼저 해야되는 일이므로 AARRR 프레임워크에선 뒤에서부터 계산해야 된다는 의미이다. Retention -> Activation -> Acquistion의 순으로 진행해야 된다는 근거란 말이다. 이제 이해가 된다

 

만약 Acquistion 부터 진행하게 된다면 유저의 Churn은 상상에 맡기겠다..

 

Retention으로 고객이 떠나지 않도록 하는 강력한 서비스를 만들고, 유저들이 들어오는 길을 잘 다듬고 (이 과정이 Active), 그 다음 광고를 통해 고객을 유치시켜야 한다. (하지만 대부분의 서비스가 반대로 진행한다고 한다. 불안감 때문에..)

 

그래프를 분석하는 방법으론 

 

· 이탈 그룹 (Churn Group)에 대한 사용성 테스트 - 떠난 유저들에게 인터뷰해서 "님들 왜 떠남?"에 대한 답을 찾아야 한다. 이 사용성 테스트가 곧 C.C를 늘리기 위한 기준이 된다 (이탈률이 낮아지면 C.C가 증가하니까). '떠난 사람들을 어떻게 다시 데려올 수 있을까' 에 대한 분석이 필요하다.

 

· 유지 그룹 (Retention Group)에 대한 데이터 분석 - "님들 이거 왜 씀?", "님들 누구임?" 으로 정리 가능. 우리 제품을 고객이 왜 쓰는 지의 핵심을 데이터 분석을 통해 찾아야 한다.

 

이 있다.

 

현실적으론 Plateau는 3 ~ 4개월 내에 생기면 좋고, 보통 6개월 이상 걸리며 더 오래 봐야 한다고 한다.

 

이로 인해 Retention 기간이 늘어나서 Plateau 측정이 애매해진다면 리텐션을 나눠서 보거나 시간 단위를 짧게 해서 보라고 한다.

 

이래도 애매하면 기다려야 한다고.. 

 

 

💡 Aha Moment

우리 서비스에 남는 고객들은 공통적인 특징이 있다.

 

제품 경험 중 특정 구간을 넘기냐 못 넘기냐에 따라 유저가 서비스를 사용하는 여부가 결정되는데,

 

이때 제품의 핵심 가치를 경험하는 순간, 서비스를 계속 쓰게 만드는 특이점을 'Aha Moment'로 정의한다.

 

다시 요약하자면 유저가 서비스에 남게 되는 결정적인 순간이다.

 

아하 모먼트는 대체로  XX, YY, ZZ로 이루어진 정말 단순한 한 문장으로 정의된다. 

 

여기서 XX는 액션(행동), YY는 날짜, ZZ는 횟수를 의미한다. (염색체 의미하는거아님)

 

- 예를 들어 페이스북에선  '첫 10일(YY)동안 7명의 친구와 연결(XX)시키는 것'을 아하 모먼트로 정의한다.

 

이러한 행동을 한 유저의 95%는 Retention이 생긴다고 볼 수 있는 상황이다. 아하 모먼트를 겪는 유저가 많아지면 자연스레 Retention Plateau도 올라간다.

 

토스에서는 Retention Plateau를 3가지 수치 - 20%, 40%, 70% 로 정의한다.

1️⃣  Retention Plateau 20% - 20%는 한계선, 이보다 낮으면 회사 만들 수 없음. 20% 정도면 꽤 괜찮지만 큰 비즈니스 만들기 힘든 회사. 2️⃣  Retention Plateau 40% - 유니콘(가치있고 큰 이상적인 회사)을 만들 수 있음.  3️⃣  Retention Plateau 70% - 세상을 바꾸고 혁신할 수 있음.

 

⛔ 만약 실행 불가능한 아하 모먼트가 나왔다면 Retention이 있어도 제품을 심각하게 재검토하고 XX를 다시 생각해야한다.

 

아하 모먼트 관련 계산의 주요 내용을 요약해보자면

 

· XX 찾기 - 직관 / Shap Value 같은 툴 활용으로 발견. 이후 XX 한 유저와 Retention 유저간 교집합을 늘려야. 이때 액션한 사람의 95% 이상이 Retain 되어야 함.

 

· RPV - Retain 유저가 액션 XX을 할 확률. RPV가 95% 이상이어야 함. 교차값과 검증해야 함.

 

· RPV는 95% 이상이며 교차값이 최대인 ZZ를 찾아야 함. 만약 이 두 조건을 만족해도 Sample의 Size가 작으면 다시 시작해야 함.

 

RPV와 교차값 계산 방법.

 

 

🔥 Activation (활성화)

진정한 정의는 회원 가입이나 Funnel이 아니다.

 

고객이 겪는 첫번째 행복한 경험 = 💡Aha Moment (The First Happy Moment) 까지의 과정이 진짜 정의이다.

 

이 Activation을 개선한다는 것은 곧 아하 모먼트를 더 많은 유저가, 더 빨리, 더 손쉽게 경험하도록 하는 것이다.

 

그러므로 Retention에서 Aha Moment를 정의하고 Activation에서 목표를 설정해야 한다. (R -> A의 순이어야 하는 이유)

 

Activation 개선 과정에서 중요한 것을 요약 정리 해봤다.

 

· 퍼널 개선 과정시 단계별 전환율보다 '기간'이 더 중요함. · PO라면 전략적으로 아하 모먼트를 더 빨리, 더 많이 경험하게끔 만드는 것이 핵심 · Churn된 유저가 다시 돌아오면 Resurrection(부활) 유저. 이 유저의 양이 나중에 엄청 중요해짐. 부활 유저가 다시 돌아오면 Activation 과정을 다시 겪게 되는데 Activation이 2배 개선되면 Inflow도 2배가 되고 C.C도 2배가 됨. · C.C에 도달하게 되면 신규 유저는 거의 없어짐.  · Viral K란 Viral K가 1이면 유저 1명이 다른 새로운 유저 1명을 데려오는 것을 의미하는데, 이때 Viral K를 1 이상으로 만들기 위해선  Activation의 전환율이 매우 중요. 전환율이 50%면 Viral K는 5배됨. · 퍼널을 잘 만들어야 함. Activation 퍼널의 통과율이 그 서비스가 도달할 수 있는 MAU를 정하기도. · Activation의 차이가 크면 전환율 분석이 힘듬. · 전환이 왜 안되고, 누가 전환되고, 누가 남아있는 지 연관분석이 필요함 (아하 모먼트 찾는 과정과 비슷함)

 

 

 

🛠 바이럴 성장 (Viral Growth, Viral K)

신규 유저가 새로운 유저를 가져오는 비율을 말한다. (데려오는 유저 / 데려온 유저)

 

신규 유저 1명이 새로운 유저 1명을 데려오면 Viral K가 1이 되고, 2명을 데려오면 Viral K가 2...

 

Viral K도 Retention Plateau와 마찬가지로  Sequntial하다.

 

· 20% - good, 40% - great, amazing, 70% - outstanding(거의 존재하지 않음)

 

중요한 수치는 'Amplification Factor'이다.

 

Amplification Factor는 '1 / (1 - Viral K)'로 계산된다.

 

내가 Paid로 1명을 데려오면 결과적으로 몇 명을 데려온 효과가 된 지를 계산하는 것이다.

 

보통 Viral K가 0.2 ~ 0.4에 위치하므로 Amplification Factor가 훨씬 중요하다.

 

관련 내용을 살펴보자.

 

🎯 Inflow의 분류

Inflow는 New, Resurrection, Paid, Viral(Referal) 4가지로 분류하는 데, 이중 New와 Reserrection은 Organic으로 분류된다. (Viral도 사실상 Organic, Organic과 다르게 경로가 추적이 가능하다는 점.)

 

이때 Organic은 C.C에 영향을 주고, Organic이 아니면 C.C에 영향을 안 준다는 점. 즉 C.C의 Inflow는 Organic Inflow.

 

🎯 Network Effect

서비스 사용 유저수의 증가가 서비스의 가치의 증가를 불러 일으키는 경우를 의미한다.

 

근본적으로 Network Effect가 있는 서비스는 MAU가 증가하면 Retention도 증가한다. 즉 Churn이 감소한다는 얘기.

 

모든 서비스에 SNS나 커뮤니티 기능이 있어야 하는 이유이기도 하다.

 

 

Viral Growth (Viral K) 는 Inflow에 영향이 있고, Network Effect는 Churn에 영향을 주므로 둘 다 있어야 함!

 

 

🎨 지속가능한 성장

Growth는 MAU가 아닌 CC를 높이는 것이다.

 

여기서 Use Case(타겟 유저의 행동)의 Broadness Frequency가 중요하다.

 

Broadness는 얼마나 많은 사람들이 사용하는 가를 의미한다. 신규 수요를 창출한다기 보다 현재 시장에 있는 시장을 전환시켜야.(?)

 

Frequency는 얼마나 자주 사용하는 지를 의미한다. 한 달에 4번 이상하는 서비스를 공략해야.

 

그리고 Top Funnel은 총 노출 규모 / Wow Factor은 입소문의 영향 / Recurring Value (Retention) : 입소문과 상관 X.

 

이 3가지의 차이와 효과를 꼭 구분하자.

 

 

 

🏆 Winning Strategy (Winning Attitude)

토스의 성장 과정에서 PO의 색다른 마인드셋을 엿볼 수 있었다.

 

이건 잘 될거야의 긍정적 사고가 아닌,

 

이건 절대 안될거야의 부정적 사고로 생각의 흐름을 바꿔야 한다.

 

어차피 안 될건데 핵심 기능만 개발하자. 

-> 어차피 안 될거니까 최소로만 개발하자.

-> 숫자가 왜 잘 나오지? 어차피 이래봤자 망할텐데. 혹시 모르니까 퍼널이나 개선해볼까?

 

이렇게 마인드셋을 바꾸니 아이러니하게도 

 

디자이너들은 "설명이 명확해서 디자인이 편해"

 

개발자들은 "디자이너 설명 없이도 뭘 할지 알겠어"

 

와 같이 오히려 디자인과 개발 속도가 개선되었다.

 

어차피 메이커(내부 팀원)들이 이해 못 하는 내용들은 고객들도 이해 못 한다.

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솔직히 지금까지 글 쓴 것 중 제일 힘들었다.

 

C.C는 개념이 어렵기도 하고, 실제로 서비스에 바로 적용하기도 어려운 내용이라고 한다. (많은 제약 조건 하에 동작하기 때문)

 

영상들의 길이가 길고, 내용도 방대..해서 오늘 하루 종일 해당 영상 보랴 글 보랴 여기저기 왔다 갔다 했다.

 

솔직히 글 쓰는 당사자인 나도 곧바로 이해하기 어렵고, 이해하려고 한다기 보단 새로운 인사이트를 찾으려 노력했다.

 

Toss의 대표가 C.C를 만들어내며 '이 회사를 어떻게 성장시킬 수 있을까'에 대해 다양한 데이터 지표를 활용하기 위한 시도를 보았고,

 

Retention 개선의 중요성, 그 다음 Activation 개선의 과정을 거치는 그로스 해킹의 프레임워크 'AARRR'에 대한 인사이트,

 

PO의 헛된 성공에 대한 희망이 아닌 실패가 기본이라는 마인드셋이 제일 중요했다고 생각한다.

 

 

 

패배를 두려워 하지말고, 승리를 두려워 해라

 

마지막에 와서 내가 최종적으로 이해한 PO의 Winning Starategy 이자 Attitude였다.