PO 세션 2강: Retention과 Aha-Moment

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** PO세션 1강을 아직 안봤다면? 👉 Carrying Capacity 강의 먼저 듣기

Retention & Activation

-> AARRR 중 두 지표가 가장 중요.

이전 세션에 대한 질문

PO세션 1강을 아직 안봤다면? 👉 Carrying Capacity 강의 먼저 듣기

팀원분으로부터 질문이 들어왔습니다.

유저에게 파워유저들이 하는특정 행위를 강요했을때
'Churn Rate이 안올라간다고 해서 파워유저로 전환되고있을것이다'라고
추측을 할수 있는걸까요?
파워유저가됐을수도 있고, 안됐을수도 있는데 그렇게추측하시는배경이 있을까요?
파워유저가하는행위를 했음에도 불구하고 Chum Rate이 올라가지 않았으면
해당 유저는 파워유저를 흉내냈으니 파워유저라고볼 수 있는 걸까요?

=> 파워유저들에게 하는 행위를 일반 유저들에게 강요했을 때, Churn rate가 개선이 되어야만 CC가 증가한다. Churn rate가 올라가지 않는다고 해서 파워유저가 될 것이라고 보는 것은 무리가 있음.

24시간 동안 다운타임이 있어도트래픽이 좀 줄었다가 다시 회복된다고말씀하셨는데
다른 대안이 많은 요즘 cc가 많이 떨어질 것으로 생각되었는데
토스의 초기 모델은 그런 적 없을까요?

=> 토스의 경우에도 종종 다운타임이 있었지만, CC에 변동이 없었다. 대부분의 경우에도 CC에 변도이 없을 듯

Q.
Outflow는 비율 단위인데 왜 Inflow는 정수 단위일까요?
일반적으로 Chum Rate은 유저 수에 비례하지만
신규 유저수는 그렇지 않기 때문일까요?

=> Churn rate은 물의 양에 비례하기 때문에 유저 수에 비례하고, 신규 유저인 inflow는 유저 수에 비례하지 않는 정수 값이기 때문.

Q.
위 C.C에서 시간이라는 개념을 넣으면 어떻게 변화될지?
복리처럼 천천히 일정하게 변하는 게 아니니까 속도에 가속도가 붙는 영향도
함께 봐야 하지 않을까?

=> 중요한 것은 CC와 MAU의 갭을 만드는 것이고, (성장할 수 있는 여지를 계속 만드는 것) 얼마나 빨리 그 CC에 도달할지 속도는 그다지 중요하지 않음. 속도를 안다고해서 실용적으로 쓸 수 있는 곳은 없이 않을까 싶음.


세션 시작:Product Market Fit 찾은 뒤 우리는 무엇을 해야하는가?

Product Market Fit을 찾은지 어떻게 알 수 있을까?

=> 가장 중요하고 거의 유일한 기준은 Retention Plateau가 생겼냐 안생겼냐.

녹색 그래프 (Product B) -> 아직 PMF를 찾지 못했다. 시간이 지남에 따라서 사용자가 쭉쭉 파져서 결국엔 아무도 안쓰게 됨.

파란 그래프 (Product A) -> PMF를 찾은 것. 조금 떨어지더라도, 어느 시점에 가면 지속적이고 주기적으로 계속 쓰는 사용자들이 생긴 것. (광고를 하지 않더라도, 알아서 재방문해서 쓰는 유저가 있다.)

Product A는 '가치'가 있는 것. 제품에 가치가 있으니까 계속 쓰는 것.

=> 그러면 매우 중요한 스타트업의 가설 하나가 해결이 되는 것.

잠시 다른 이야기)

스타트업과 스타트업이 아닌 것을 나누는 기준: 불확실성의 크기 (3가지)

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=> 누구에게 어떤 형태의 제품을 팔고 어떻게 돈버냐.

스타트업은 이 3가지의 불확실성을 확실성으로 옮겨과는 과정이다. (린스타트업 개념)

PMF를 찾았다는 것은 이 3가지 중 제품고객이 확실해진 것.

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PMF 후 Retention Plateau를 갖고 무엇을 해야할까?

=> 리텐션 커브에 대한 분석 & 개선!

AARRR 은 앞이 아닌 뒤에서부터 개선을 해야함. (Retention 고치고, Activation 고치고, 그 다음에 Acquisition 마케팅)

그럼 Retention을 어떻게 개선하냐?

리텐션을 개선하는 3가지 방법

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1. 이탈 그룹 UT - 왜 UT를 해야할까?

리텐션을 찾았다는 것은 CC를 계산할 수 있게 되었다는 것을 의미함. 즉, 우리가 어디까지 도달할지에 대해서 생각할 수 있게 됨. = 언제 성장이 멈출지 알게 됨.

=> 이럴 때는 새로운 CC를 일으키는 서비스를 더해서 CC를 늘리기.

이때, 무엇을 해야 CC가 늘어날까?에 대한 답이 UT에서 나온다.

* TIP: 왜 안쓰는지 묻지 말고, 그 문제를 해결하기 위해서 현재 어떤 행동을 하고 있는지를 물어라. (20명 정도는 해야함)

ex)

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=> 근데 사실 이것은 retention을 개선하는데 전혀 도움이 되지 않음.

이 UT를 통해 얻을 수 있는 아이디어들은 다른 use-case를 커버할 새로운 서비스에 대한 것이기 때문에, CC가 모두 찼을 때, 다음 아이템을 찾는 용도임.

이보다 훨씬 중요한 것은, 우리 앱을 계속 쓰기로한 유저들이 누구고, 왜 쓰는가에 대한 분석이 먼저 되어야 함.

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.

리텐션 기준

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ex) Facebook은 초기 68% / 토스 간편 송금 68%

리텐션의 높이가 여러분 기업의 valuation을 결정한다!

열심히해서 PMF를 찾아도, 리텐션이 낮은 곳에서 생긴다면 이를 버리고, 더 큰 리텐션을 찾아야 할 수도 있음. 열심히해서 크게 성공해도 큰 임팩트를 낼 수가 없기 때문.

이 유저가 어떤 유저인지 분석 시작.

페르소나에 대한 이해도 중요하지만, 더 중요한 것은 왜 어떤 유저는 남고 어떤 유저는 떠나는지에 대한 데이터 분석.

남은 유저들은 남게 되는 공통된 특징이 있음.

=> 이것이 바로 Aha Moment.

3. Aha Moment

리텐션을 개선하는 핵심은 'Aha Moment 운동'을 회사 내에 일으키는 것!!! 모두가 하나의 목표에 집중할 수 있도록.

Aha Moment는 이 제품의 핵심 가치를 경험하는 순간을 말하는 것.

이 Aha Moment를 경험하면, 유저들은 이 서비스를 계속 쓰게 되고, 이것을 경험하지 못한 유저가 계속 쓰지 않게 됨. 그 특이점이 바로 Aha Moment.

특정 행동을 한 유저의 95% 이상이 계속 남게 되는 Moment를 찾는 것. 이것을 경험하는 유저가 많아지면 리텐션 그래프가 올라갈 수 있는 것.

Aha moment는 정량적으로 정의되는 순간

회사의 팀원들 모두가 우리의 Aha Moment가 이거야! 라고 일관되고 심플하게 말할 수 있는 정량적으로 정의되는 순간.

예) 초기 토스 간편송금의 Aha moment -> 4일 이내에 2번 이상 송금

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

Aha moment 운동: Aha moment에 기여하는 일을 한 사람은 착한 사람, 기여하지 않는 일을 한 사람은 나쁜 사람.

물론 정성적으로도 말이 될 수 있음. (상식적인 인과관계도 있어야 함.)

Simplicity, not Science => 팀원 모두가 쉽게 추종할 수 있는 숫자를 찾는 것이 제일 중요함. (정확도가 높더라도 복잡해서 아무도 이해 못하면 X)

하지만 이 또한 silver bullet은 아님. (20~30% 정도만 증가시킬 수 있음.) 우리가 커버하지 못하는 고객은 결국 UT를 통해서 확보해 CC를 늘리기.

그럼에도 불구하고 이는 매우 유용한 개념임.

외국 회사들 Aha moment 예시)

모든 구성원들이 무지성 추종할 수 있는 한 문장을 찾는 것이 중요함.

Aha moment의 형태

XX라는 행동을 가입한지 YY라는 날짜 안에 ZZ번 한다.

(만약 아직 Retention이없다면, P/M Fit을 찾기 전인것이고, 그렇다면 아직 서비스에 가치가 없는 것이기 때문에, 아직 Aha Moment를 찾을때가 아닙니다.)

XX라는 행동

-> 핵심 가치를 느끼게 하는 행동 (향후 이를 여러 번 하게 하기 위함.)

YY라는 날짜

-> 서비스에게 받은 좋은 경험을 잊기 전에 다시 쓰게 만들어 계속 쓰기로 결정을 하게 됨.

ZZ번 한다.

-> 핵심 가치를 느끼는 행동을 여러번 하게 만들어야 함.

그런데...

이러면 Retention이 있어도 제품을 심각하게 재검토 해야함. XX의 가치를 증대시키는 것을 더 고민해봐야 함.

여기까지...


PO 세션 강의 요약 링크