[토스 PO Session 4️⃣] 토스 리더가 말하는 바이럴 성장이란 무엇인가 (feat. Viral Growth, Network effect)

 

[토스 PO Session 3️⃣] 토스 리더가 말하는 유저를 끌어당기는 서비스 개선 (feat. Retention, Activation)

 

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세상의 모든 것을 숫자로 표현할 수 있다 → PO에게 필요한 멘탈리티

라플라스의 악마 : 현재 숫자를 알면 미래를 알 수 있다
대부분의 사건들은 대부분 모델링이 가능하고 정확하게 예측할 수 있습니다.

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1. 데이터 그로스 모델링

• Inflow User 종류 = Organic user + Non-Organic user

CC에 영향을 주는 Organic User

 

1. New
   • 앱스토어에 올리거나 런칭했는데 그냥 들어오는 유저들 → 유저들로부터 서비스가 발견되는 것.
   • ex. 입소문(word of mouth)을 타고 퍼져나가는 것
2. Resurrection
   • Churn된 유저가 부활하는 것. 다시 시도하게 되는 것.
3. Referral
   • Trackable Invitation
     • 프로덕트 입장에서 측정할 수 있는 초대라는 점에서 입소문과 차이점이 있음. (측정할 수 없으면 Referral이 아님)
     • Viral Growth = CC를 무한 성장하게 만든다
       • Viral Growth가 장착되어 있는 서비스는 MAU가 커질수록 Inflow가 늘어난다.
       • 즉, MAU가 성장함에 따라 더 많은 Inflow(=Referral)가 들어와서 CC의 무한 성장을 일으킴

모든 스타트업이 꿈꾸는 J-curve !!!! 📈 📈 📈

• CC에 영향을 주지 않는 Non-Organic User
  • Paid Marketing
    • Volume, Conversion(%), Budget을 고려해서 마케팅 채널을 결정하면 된다.

2. Viral Growth

• 정의
  • 신규 유저가 새로운 유저를 가져오는 비율
• 측정하기 위한 지표
  • Viral K, Viral Factor
    • Viral K가 1이상이면 그 서비스는 무한대로 성장 가능하다 🦄🦄
    • 신규 유저 1명이 새로운 유저 1명을 데려오면 Viral K= 1
    • 신규 유저 1명이 새로운 유저 2명을 데려오면 Viral K= 2
    • 신규 유저 2명이 새로운 유저 1명을 데려오면 Viral K= 0.5
• 특징
  • Sequential하다
  • 고정된 숫자로 표현 가능하다
  • Time Decayed 경향이 있다 (= 대부분 신규 유저가 referral을 만들고, 앱을 사용한지 오래되었을수록 줄어드는 경향)
  • 대부분의 경우 1이 되지 않는다
    • Viral K= 0.2 → GoodViral K= 0.7 → Outstanding
    • Viral K = 1 → 역사상 없음 , 불가능 !
    • Viral K= 0.4 → Great, Amazing
  • Viral K가 1이 되는 것조차 거의 불가능하기에 사실상 Viral K는 우리에게 별로 중요한 지표가 아니다. 오히려 Amplification Factor가 훨씬 중요하다
  • Amplification Factor
    • 정의: 광고로 1명의 유저를 데려왔을 때, 그 유저 1명이 Viral K로 몇 명의 유저를 데려올 것인지를 계산하는 것
      • 광고를 통해 유저를 유입했을 때, 해당 유저가 바이럴해서 얼마나 더 많은 유저를 데려올지
    • 역할: 인당 광고비를 공격적으로 책정할 수 있음

3. Network Effect

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• 정의
  • 서비스를 사용하는 유저 수의 증가가 서비스의 가치를 증가를 불러일으키는 효과
  예시 ) 카카오톡
  • 카카오톡을 쓰는 친구가 10명이라면 카톡의 일부 기능만 사용하겠지만, 내 친구 100명이 모두 카카오톡을 쓰면 카톡의 다양한 기능(사진, 캘린더,…)을 사용하게 되어 나에게 카카오톡이라는 서비스의 가치가 매우 높아지는 것이다.
• 중요성
  • Network Effect를 갖춘 서비스 = CC가 무한 성장하게 만든다
    • MAU가 높아질수록 → 서비스를 계속 쓸 이유가 증가해서 리텐션이 🔺→ churn이 🔻
    • MAU가 높아질수록 → Churn이 감소하기에 → CC가 무한 성장하게 만든다
  • 유저가 많아질수록 → 서비스를 안 쓸(=이탈할) 이유가 사라지는 것이다X축이 유저 수, Y축이 churn → 유저 수가 증가할수록 churn이 급격하게 감소한다.

• That’s why
  • 모든 서비스들이 소셜미디어, 커뮤니티, SNS적 기능이 존재하는 것이다 (ex. 오늘의집, 당근마켓)
  • 소셜 기능을 넣어서 최대한 많은 유저를 모이게 해서 이탈률을 최소화하는 것이다.

4. Viral Growth 🆚 Network Effect

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결국 두 개념 모두 cc에 긍정적인 영향을 주는데, 어떤 차이가 있을까?

• Viral Growth: 신규 유저가 자연적으로 성장한다 (Inflow🔺)
  • 단점: 리텐션이 보장되지 않으므로, Viral Growth만으로는 mau를 늘리기 어려울 수 있다
• Network Effect: 한 번 들어온 유저는 절대로 벗어나지 못한다 (Churn🔻)
  • 단점: 매달 가입 유저 수가 너무 늦어서 CC까지 도달하는 속도가 느려질 수 있어 성장 속도가 느릴 수 있다

 

결론 : 둘 다 있는게 베스트겠죠? ^__^

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[토스 PO Session 5️⃣] 토스 리더가 말하는 지속가능한 성장을 만드는 법 (Viral Growth, 진정한 CC의