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

alwayshappydaysforever 2025. 3. 8. 19:45
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[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)이전 글은 여기에 있습니다 - !  [토스 PO Session] 유저를 떠나지 않게 만드는 단 하나의 개념 (feat.

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1. 바이럴 성장 만들기 (Designing Viral Growth)


  • Viral Growth 공식
    • Virality = Payload * Conversion Rate * Frequency
      • Pay Load: 바이럴 루프 한 번에 몇 명에게 그 메시지가 도달하는지?
      • Frequency: 바이럴 루프 한 바퀴 안에서 유저가 메시지를 얼마나 받는지?
      • Conversion Rate: 그 메시지를 봤을 때 신규 유저로 전환되는 비율
    • 보통은 3가지 요소 중 한 가지의 요소에 집중하는 경향을 보인다
  • 예시

  • Hotmail: 메일 마지막에 ‘이 메일은 Hotmail로 보냈습니다 의 문구가 추가
  • Facebook: 가입 시 다양한 이메일 아이디를 불러오도록 해서 친구를 쉽게 찾도록 함
  • Paypal: 추천인 가입시 모두가 5000원

 

2. CC를 목표로 할 때 집중해야 할 3가지 팁


  1. Growth는 MAU가 아니라 cc를 높이는 것에 집중해야 한다

2. 어떤 CC값을 목표로 하는 게 맞을까?

  • 서비스가 타겟하는 유저의 행동 (ex. 대한민국 사람들의 송금 횟수)을 기반으로 다음 요소를 따져보자.

  • Frequency를 충족한다면 순차적으로 파악해야 할 요소
    • 나의 현재 MAU에서 역으로(4 →3→2→1) 하나씩 올라오면서 우리 서비스가 최대로 성장할 수 있는 지점 파악

3. 그럼 CC에 가장 큰 영향을 주는 것은 어떤 지표일까?

  • Carrying Capacity = #Of New Daily Customers / % Customers You lost each day

  • 대부분의 기업은 4순위부터 역으로 4→3→2→1로 집중하는 경우가 많은데 1순위부터 집중하는게 중요
  • 참고
    • Cohort Retention Plateau 🆚WAU 대비 MAU 비율
      • 전자를 보는 게 중요, 후자는 우리 프로덕트가 긍정적인 방향으로 나아가는지 절대 알 수 없음.

4. 하고 있는 일이 CC에 긍정적인 변화를 주는지 매일 어떻게 알 수 있을까?

내가 매주 하는 행위가 CC에 긍정적인 영향을 주는지, 부정적인 영향을 주는지 Tracking할 수 있다

7d Trailing만 단독으로 추적하면 반드시 내 행위 때문이었다고 결론짓기 어렵기 때문에 30d Trailing을 함께 보는 것

  • 7d Trailing CC: 지난 7일간의 Inflow와 Churn → 훨씬 더 가파르게 반응 (긍정이라면 UP, 부정이라면 Down)
  • 30d Trailing CC: 지난 30일간의 Inflow와 Churn → 변화가 늦게 발견

 

3. 참고


제품 구조를 볼 때 다음 3가지를 봐야 한다. 3가지 요소의 곱이 제품이 사회에 미칠 impact의 총량이다.

요소 설명

요소 설명
Top Funnel (총 노출 규모) 이 서비스가 몇 명에게 노출되는가? (organic, referral, marketing)
Wow Factor (입소문 영향) 입소문에 의해 유입되는 유저 = 바이럴
Recurring Value (=retention) 이 제품을 계속 사용할 이유, 입소문과 상관없음
  • 위 3가지 요소는 모두 배타적인 요소이다. 서로에게 영향을 주지 않는다는 점을 명심하자.
    • Wow Factor가 있다고 Recurring value가 있는게 아님
    • Wow Factor가 없다고 Recurring value가 없는게 아님
    • 리텐션이 높다고 해도 바이럴은 잘 안 이루어질 수 있음
    • 바이럴이 잘 되어도 리텐션은 낮아질 수 있음 (ex. mbti 심리 테스트 서비스)

 

 

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