Untitled

Fold the Video

Loading...

강연 세 문장 요약: 입소문으로 성장하는 Viral Growth. 유저가 많아질 수록 서비스의 가치도 올라가는 Network Effect. Viral Growth의 효과를 측정하는 Viral K와 Amplification Factor.

* Carrying Capacity 뜻을 아직 모른다면? 👉 제품 성장의 한계를 진단하는 Carrying Capacity

이전 세션 관련 질문

PO 세션 4강: 바이럴 성장-4

=> 아주 이상적으로는 첫 drop 이후에 쭉 유지되는게 좋지만, 현실적으로는 평행점을 세 꼭지 정도라도 보는 것! (6개월 이상 걸리기도 함)

PO 세션 4강: 바이럴 성장-7

=> 이런 제품은 스타트업이 하기 적합하지 않은 서비스라고 생각함. 제품 개선에 대한 결과를 확인하는데 오랜 시간이 걸리기 때문.

들어가기 전에 - 미래를 예측할 수 있을까?

PO 세션 4강: 바이럴 성장-11
PO 세션 4강: 바이럴 성장-12

PO는 미래를 예측할 수 있다는 멘탈리티를 가져야 한다고 생각함.

우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 미래는 예측 가능함. 모델링과 수학을 통해서 충분히 어느정도까지 예측할 수 있음.

데이터 Growth Modelling

PO 세션 4강: 바이럴 성장-17

Carrying Capacity를 정확하게 계산하기 위해서는 Organic inflow만 봐야 한다.

PO 세션 4강: 바이럴 성장-19
PO 세션 4강: 바이럴 성장-20

New User

  • 그냥 들어온 유저들. 세상으로부터 발견되는 것. 보통 사용자의 입소문을 통해서 organic growth가 생겨남.
  • ex) 입소문, SEO, 미디어 등

Resurrection

  • Churn된 유저가 다시 시도하게 되는 순간.

Referral (= viral growth)

  • 회원이 다른 신규 회원을 데려오는 것 (입소문과 다르게 측정이 가능해야 함.)
  • 측정이 가능하기 때문에, 설계하고 강화할 수 있음.
  • viral growth가 장착이 되어 있으면 MAU가 커질 수록 inflow가 늘어남 -> 결국 CC가 무한성장하게 됨

=> 위 3가지는 CC에 영향을 끼침

PO 세션 4강: 바이럴 성장-32

Paid Marketing

  • 이 채널이 가지고 있는 볼륨 (Volume)
  • 광고 클릭률 (Conversion rate)
  • 얼마나 돈이 들지 (Budget & Cost)

=> CC에 영향을 끼치지 않음

네트워크 효과

PO 세션 4강: 바이럴 성장-40

Network effect = 서비스를 사용하는 유저 수의 증가가 서비스의 가치를 증가를 불러일으키는 경우

MAU가 증가하면 리텐션이 늘어남. (제품을 다시 사용할 이유가 증가하기 때문)

즉 Churn이 줄어들어서 CC가 무한 성장하게 됨

PO 세션 4강: 바이럴 성장-44

유저 수가 늘어나면 Churn이 급격하게 떨어짐. 그렇기 때문에 모든 서비스들이 소셜 & 바이럴 해야함.

ex) 오늘의집, 당근마켓

PO 세션 4강: 바이럴 성장-48

Viral Growth와 Network Effect의 차이

  • Viral growth - 신규 유저가 계속 늘어나는 효과
  • -> 이것만 있고 retention이 없으면 서비스가 쉽게 주저앉을 수 있음.
  • Network Effect - 들어온 유저가 절대로 나가지 않게 만드는 효과
  • -> 이것만 있고 inflow가 적으면 성장하는 속도가 너무 느릴 수 있음.

바이럴 그로스

PO 세션 4강: 바이럴 성장-56
  • 신규 유저가 새로운 유저를 가져오는 현상을 의미
  • 이를 측정하는 비율이 Viral Factor K라고 함.
  • ex) 기존 유저가 새로운 유저를 1명 데려오면 Viral K가 1, 2명 데려오면 Viral K가 2
  • 특징:
  • Sequential 함
  • 데려온 1명이 또 1명을 데려오고 데려오고...
  • Viral K가 1이면, 그 서비스는 영원히 성장함.
  • Time Decayed 경향이 있어서 시간이 지나면서 영향력이 점차 감소함

PO 세션 4강: 바이럴 성장-66

현실에서는 Viral K는 대부분 1을 넘지 않음

  • 0.2 -> Good
  • 0.4 -> Great
  • 0.7 -> Call 이승건. 당장 투자하겠음 (ㅋㅋㅋ)

역사적으로도 Viral K가 1이 넘는 서비스는 거의 존재하지 않았음. 그렇기 때문에 Viral K 숫자는 별로 의미 없음.

오히려 중요한 것은 Amplification Factor.

Amplication Factor

A.F=11Viral KA.F = {1\over{1 - Viral\ K}}

=> Paid 마케팅의 효과를 측정하는데 활용하는 지표.

내가 광고로 데려온 유저 1명이 Viral K를 이용해서 또 누군가를 데려올테니, Paid 마케팅으로 1명을 데려올 때, 결과적으로 몇 명을 데려오는지 측정 가능.

PO 세션 4강: 바이럴 성장-77


👉 더 많은 노트가 궁금하시다면?

PO 세션 4강: 바이럴 성장-83

Last Updated: null

Summarize & share videos seamlessly

LoadingText