[토스 PO Session 1️⃣] 토스 리더가 말하는 PO가 꼭 알아야할 개념 (feat. Carrying Capacity)

 

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1. 데이터 그로스 모델링 사전 질문

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1. 만약 서비스에서 파워 유저들이 모두 특정한 행동을 하는 것(ex. 프로필 채우기)을 발견했다고 가정하자. 그래서 모든 유저들에게 이 행동을 하도록 만드는 것은 도움이 될까, 아닐까?
   • 내가 생각한 답: 어느 정도 경향성을 확인했다면 시도해볼 법한 액션이라고 생각한다.
2. 만약 서비스가 24시간동안 장애를 겪고, 다음날 트래픽이 많이 빠져있다. 이게 과연 서비스에 장기적으로 안 좋은 일일까, 괜찮은 일일까?
   • 내가 생각한 답: 일시적인 현상이므로 괜찮다고 생각한다.
3. 당신은 하루에 10만명의 유저가 방문하는 서비스를 운영 중이다. 경쟁사도 마찬가지이다. 근데 하루에 10만명이 오는 것과 매주 70만명이 오는 것은 과연 상관이 있을까, 없을까?
   • 내가 생각한 답: 잘 모르겠다..
4. 광고를 계속 돌리면 유저가 늘 것이라고 가정하는 것은 올을까, 옳지 않을까?
   • 내가 생각한 답: 옳지 않다. 어느 정도까지만 늘 것이다.
5. 서비스 알림 시스템에 문제가 생겨서 유저들에게 새로운 활동들에 대해 알릴 수 없게 되었다. 그래서 실제로 매일 들어오는 유저 수가 좀 감소했다. 이게 과연 걱정해야 할 일일까?
   • 내가 생각한 답: 알림을 통해 유입되는 유저 행동 패턴을 분석해봐야 하지 않을까?

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2. 데이터 그로쓰 모델링

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• 그 전에, 이 개념부터 알자! Carrying Capacity (CC)
  • 호수 물(MAU)의 양이 어디까지 올라올 수 있을지는, 2가지 요인으로 결정된다.
    • Inflow(유입)
    • Churn(이탈)

• Total Customer는 New Customer Today와 Lost Customers Today, 단 2가지 요소만 영향을 미친다.
• Total Customer를 정의하기 위해서는 Customer에 대해 먼저 정의해야 한다.
  • Active를 어떻게 정의하나?
    • 95% 이상의 Visitor가 꼭 하게 되는 행동
    • Page by Page, Repeatable하고, Meaningful한 액션인가?
  • Churn은 어떻게 정의하나?
    • 얼마를 안 써야 안 오는 거라고 정의할까? 1일? 4일?
    • 상식적으로 이 정도를 안 썼으면 Loss될 것 같다를 정한다. (나중에 바꾸면 안 됨)

 

3. Carrying Capacity

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• 정의: 매일 새로 오는 유저 수를 매일 잃게 되는 유저 수 비율로 나누는 것
• 중요성
  • 광고와 같은 마케팅, 푸시 제외하고 제품 자체가 순수하게 유저를 모으는 제품의 능력
  • 본질적인 체력이 튼튼해야 MAU가 늘어날 수 있는 것
• 계산
  • Carrying Capacity = #Of New Daily Customers / % Customers You lost each day
    • #Of New Daily Customers (= 새로 유입되는 유저 수, 정수로 표현)
      • 유입 유저 수는 일주일 안에 알 수 있다. 즉, 제품을 런칭하면 ‘매일 이 서비스로 들어오는 유저 수가 얼마지?’를 바로 알 수 있다.
      • 광고하면 늘어나긴 함. 근데 천년만년 광고 할거야? 광고는 돈이 드니까 언젠간 끄게 되는데, 그렇다면 유입 유저 수는 원래대로 회복되기 마련임.
    • % Customers You lost each day (= 이탈하는 유저 비율, 비율로 표현)
      • 유저 수에 비례하기 때문에 비율로 표현
        • 1달 ~ 2달 내에 알 수 있다
• 예시
  • 750,000 = 7,500(유입) / 1%(이탈)
    • 75만명이 있는데, 매일 7500명이 유입되고, 매일 7500명이 이탈하면 MAU 유지
    75만명이 있는데, 7000명이 유입되고 7500명이 이탈하면 MAU는 점점 감소
    • 언제까지? (7000/1% = 70만까지)

실전 예시

현재 MAU 70만, CC는 75만이다. 광고를 해야할까?
- No! 광고를 하지 않아도 75만까지 자연스럽게 MAU는 늘어날 것이다.

현재 MAU 100만, CC는 75만이다. MAU는 떨어질까?
- MAU는 떨어질 것이다. 제품 자체의 본질적인 힘인 CC가 늘어난 것이 아니기 때문이다.

현재 MAU 10만, CC는 75만이다. 광고를 해야할까?
- 광고를 안해도 MAU는 75만까지 올라갈 것. 하지만 광고를 하겠지? ㅋㅋ J커브를 만들어서 투자 받아야 하니까
~ 승건님이라면, 5-60만에 도달할때까지 광고를 돌려서 더 빠르게 많은 수를 유입시키고, 그 이후에는 CC를 키울 수 있는 제품 개선에 집중할 것 같다.

 

결론

1. 어떤 서비스를 런칭했을 때 그 서비스가 리텐션이 있다고 가정할 경우, Carrying Capacity는 보통 1-2달 안에 계산 가능하다. 그리고 이 Carrying Capacity가 MAU의 최종 도착지가 된다..
- 그래서 유입 유저 수와 이탈 유저 수, 이 2가지 값을 본질적으로 바꾸지 않으면 MAU는 늘어날 수 없다.

2. 그렇다면 우리는 어디에 집중해야 하는가?
- 매일 광고, 마케팅 다 빼고 유입되는 유저 수가 얼마나 높은지, 2) 전체 MAU중에 우리가 몇 퍼센트를 잃고 있는지, 이 2개의 숫자를 변화시키는 제품 개선 활동 외에는 전부 MAU를 바꾸는 데 일절 영향을 주지 못한다.

3. 하지만 보통의 회사는 광고, 마케팅을 항시 하고 있기에 CC를 계산하는 것 자체가 불가능하다.
- 대안책 1: 마케팅, 광고로 유입된 유저 수 일일이 제외하고 계산. 하지만 광고 부스트 효과로 새로운 유저가 유입될 수 있어서 정확하지는 않다.
- 대안책 2 : 정확히 계산하려면 광고 끄세요! 2달만 끄면 정확히 알 수 있어요.

4. 결국 근본적인 CC의 향상은 근본적인 제품 개선이 동반되어야 한다.
- 마케팅 활동을 통해 일시적으로 Inflow Boosting은 가능하지만, 결국 광고를 끄면 그대로 다시 주저앉게 됩니다. Carrying Capacity가 변하지 않았기 때문이죠.

⇒ 많은 스타트업에서 하는 실수 😓

결국 근본적인 Carrying Capacity의 향상은 1) 제품 개선을 통한 Inflow(매월, 매일 들어오는 유저의 수) 와 2) 그것을 늘리기 위한 Retention과 Activation 향상, 3) Churn 감소 외에는 방법이 없고, 이것은 마케팅 활동으로는 바꿀 수 없습니다.

5. 결국 CC는 ‘내 서비스가 도달할 최종적인 유저 수’라고 할 수 있다. 이 값은 서비스를 운영하고 3-6개월 안에 알 수 있다. 제품의 성장을 예측할 수 있다는 점에서 매우 중요하다.
- 그렇다면, 내 서비스의 CC 한계점이 보일때는 어떻게 해야할까?
- 당시, 토스의 간편송금 서비스 cc는 300만에 불과했다.이 때 토스는 ‘신용조회’ 서비스를 런칭해 새로운 Inflow와 churn을 만드는 새로운 cc를 만들었다.→ 미리 예측했기 때문에 가능했던 사실 💡
- 결국 Carrying Capacity에 영향을 주는 건 Inflow(New User + Resurrection)과 Churn Rate 2가지에 의해 결정된다. 사실 서비스의 성장 한계는 Churn이 결정한다.

4. 다시 풀어보는 데이터 그로스 모델링 사전 질문

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1. 만약 서비스에서 파워 유저들이 모두 특정한 행동을 하는 것(ex. 프로필 채우기)을 발견했다고 가정하자. 그래서 모든 유저들에게 이 행동을 하도록 만드는 것은 도움이 될까, 아닐까?
   • 내가 생각한 답: 어느 정도 경향성을 확인했다면 시도해볼 법한 액션이라고 생각한다.
   • 정답은 ‘그럴수도 있고 아닐수도 있다’ 이다. 그 행위를 해도 상관없지만, 이 때 우리가 주목해야 할 것은 ‘churn rate’가 증가하냐 이다. (+ retention에 영향을 주는지도 함께 보라)
     • 프로필을 채우도록 유도했을 때 churn rate가 증가하면 → 인과관계 X
     • 프로필을 채우도록 유도했을 때 churn rate가 감소하면 → 파워 유저로 전환되고 있다는 뜻 ( = CC가 늘어난다)
   • 특정 metric(프로필을 채우는 유저의 수)을 증가시킬 수는 있지만, 만약 프로필을 채우는 유저가 파워 유저였다면 (= 인과관계) 더욱 강화되겠지만, 만일 프로필을 채우는 유저가 파워 유저가 아니었다면(=연관관계) 약화될 것이다.
2. 만약 서비스가 24시간동안 장애를 겪고, 다음날 트래픽이 많이 빠져있다. 이게 과연 서비스에 장기적으로 안 좋은 일일까, 괜찮은 일일까?
   • 내가 생각한 답: 일시적인 현상이므로 괜찮다고 생각한다.
   • 정답은 ‘아니다’이다. 만약 당신의 트래픽이 며칠 줄었더라도, CC에 영향을 주는 inflow와 churn의 비중만 체크해보면 된다. 만약 영향이 없다면 지금 MAU가 설령 내려앉았더라도 다시 회복할 것이다.
3. 당신은 하루에 10만명의 유저가 방문하는 서비스를 운영 중이다. 경쟁사도 마찬가지이다. 근데 하루에 10만명이 오는 것과 매주 70만명이 오는 것은 과연 상관이 있을까, 없을까?
   • 내가 생각한 답: 잘 모르겠다..
   • cc 개념 없이 보면 매일 유입되는 유저 수가 중요하다고 볼 수 있다. 하지만 유입이 늘어날수록 churn rate가 같이 증가할 수 있기 때문에 조심해야 한다. 마치 매일 10만명이 유입되는 것이 매주 70만명이 오는 것보다 좋아보일 수 있다. MAU가 늘어나는 것처럼 보이지만, churn rate가 늘어나서 cc에는 영향을 안 준다.
     • churn rate가 늘어나는 다크 패턴이 늘어나지 않도록 유의합시다! PO분들!
4. 광고를 계속 돌리면 유저가 늘 것이라고 가정하는 것은 올을까, 옳지 않을까?
   • 내가 생각한 답: 옳지 않다. 어느 정도까지만 늘 것이다.
   • cc에 도달할 때까지만 늘어난다.
5. 서비스 알림 시스템에 문제가 생겨서 유저들에게 새로운 활동들에 대해 알릴 수 없게 되었다. 그래서 실제로 매일 들어오는 유저 수가 좀 감소했다. 이게 과연 걱정해야 할 일일까?
   • 내가 생각한 답: 알림을 통해 유입되는 유저 행동 패턴을 분석해봐야 하지 않을까?
   • inflow만 보지말고 churn의 개념을 생각하자!
     • 쓸데없는 푸시 알림이 안 가면 유저들이 안 나갈수 있음 !(ㅋㅋ,, 완전 사고의 전환!)

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[토스 PO Session 2️⃣] 유저를 떠나지 않게 만드는 단 하나의 개념 (feat. Aha Moment)