PO 세션 3강: Aha-moment & Activation

Aha-moment 구하는 방법

액션XX 후보군 찾기

=> 이 후보군 중 RPV/교차 값을 활용해 충분한 조건을 만족하는지 확인

* Shap Value란?

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

후보군에 대한 Aha-moment 계산법

액션의 횟수에 따라서 retain이 될 확률을 계산하고, 교차 되지 않는 영역이 최소화되는 값을 만든다.

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 반복한다!

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

리텐션이 괜찮아진 후에는 Activation을 고려해야함.

Activation의 진짜 정의는 '고객이 겪는 첫 번째 행복한 경험'이지 '회원가입' 과정이 아님. (The first happy experience)

서비스가 제공하는 '핵심 가치'를 첫 번째로 경험하는 과정까지의 경험을 Activation이라고 함.

=> '고객이 겪는 첫 번째 행복한 경험'은 Aha-moment와 일치한다!

'Activation을 개선한다'의 뜻:

더 많은 유저가 더 빨리 손쉽게 XX 액션을 하게끔 만드는 것을 의미함. (Funnel을 개선하는게 아님!)

즉, Activation을 개선하려면, Aha-moment가 정의가 우선 되어야함.

Aha-moment는 리텐션이 있을 때 구할 수 있으므로, Retention에서 액션XX가 정의되지 않으면, Activation에서 무엇을 목표로 해야하는지 알 수 없다.

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Activation의 핵심 1: 전환율이 아닌 '기간'이 중요하다.

사실 전환율은 중요하지 않고, 얼마만에 다음 퍼널로 넘어가는지 그 기간이 중요함.

예시) 토스 계좌등록 과정

계좌 등록하는 전환율이 35%라고 가정. 이걸 개선해야할까?

더 중요한 것은 전환율이 35%까지 가는데, 고객이 얼마나 걸렸냐? (하나의 세션에서의 전환율이었음.)

한 달 정도 기다려보니, 그 전환율은 65%까지 올라갔음.

=> 꽤 괜찮은 숫자이므로 더 이상 개선하지 않고 다른 우선 순위로 넘어갈 수 있었음.

즉, 퍼널 개선은 전환율 뿐만 아니라, 시간의 dimension도 함께 봐야한다. 중요한 것은 더 단기간 안에 많은 전환을 일으키는게 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.

Activation은 유저들이 최초에 1번만 경험하는건데, 어떻게 서비스 성장에 영향을 줄까?

Activation은 유저들이 한 번만 겪는게 아니다.

CC의 개념으로 돌아가보자. Churn이 된 유저들이 있을 때, 이 유저들은 영원히 churn이 될까? 다시 복귀한다. 이게 Resurrection(부활) 유저.

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, Activation에서도 누가 전환이 되고 누가 안되는지를 찾아야 함.

ex) 유입된 마케팅 채널의 차이? 연령대? 사용하는 디바이스 기종? 등

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