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

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

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오늘 배울 내용: PMF를 찾은 이후 바로 해야 하는 것: Retention, Activation을 개선하는 방법

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1. Retention을 이끄는 아하 모먼트 구하기

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1. 액션 XX 후보군 구하기

액션 XX = 어떤 액션을 특정 기간내에 z번한 것

• 방법 : 액션 XX는 직관이나 노가다를 통해 선정해볼 수 있고, Shap Value같은 도구를 이용해서 리텐션에 영향도가 높은 액션의 후보군을 뽑아볼 수도 있다.
  • Shap Value에서 리텐션에 영향도와 임계점이 명확히 보이더라도, RPV/교차 값을 구해서 충분한 조건을 만족하는지 확인해야 한다.
• 유의 : 룰 아웃해야 하는 상황을 경계하자.

좌측: 리텐인된 유저의 다수가 포함되어 있지만, 그 외 영역이 너무 많다 / 우측: 액션 XX의 다수에 리테인된 유저가 포함되어 있지만, 그 외에 리테인된 유저의 특성도 찾아야 한다.

결론: a와 b의 조건을 모두 만족하도록 만든다 

 

2. 액션의 횟수에 따른 RPV(Retain Probability Value)와 교차값을 만듭니다. 

• RPV: 리테인된 유저가 이 액션을 할 확률
• 교차: “액션을 했거나 or 리테인된 유저(합집합)” 중 “액션 and 리테인된 유저(교집합)”의 비율

어떤 액션XX(ex. 송금을 3번함)의 후보군을 만들고, 액션의 횟수에 따른 RPV 및 교차값을 구했습니다.
그리고 교차가 최대이면서도, RPV가 95% 이상인 액션 XX를 찾을때까지 이 과정을 반복합니다.

 

3. RPV와 교차값은 아래의 과정을 통해 구할 수 있습니다. 

A가 95% 이상이고, A가 B+C의 값보다 훨씬 클 때까지 그 값을 찾아야 한다

4. RPV는 95% 이상, 교차는 최대인 zz값(몇 번이나 반복해야 하는지)를 찾아봅니다. 

👆🏻 위 표에서는 ‘3번’이라고 볼 수 있다.

연관관계가 아닌 ‘인과관계’를 찾아야 한다.

- 액션을 한 사람 → 리테인 된다
- 리테인된 사람은 그 ‘액션’ 때문이다.

교차 영역은 최대가 되는 ZZ값의 RPV가 95%가 아니라면, 다른 액션 XX를 찾아서 1번부터 반복합니다.
위 두 조건을 만족하더라도 sample size가 충분히 크지 않으면 다시 1번부터 찾아봐야 합니다.

 

 

2. Activation을 개선하는 과정

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• Activation이 뭘까?
  • ❌흔한 오해: 회원가입 과정 혹은 퍼널
  • ⭕진짜 의미: 고객이 첫 번째 행복한 경험(= The first happy experience)을 할 때까지의 여정
    • 곧, AHA MOMENT를 이끄는 액션 XX를 의미한다.

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• Activation을 개선한다?
  • ❌흔한 오해: 클릭율, 전환율을 높여 퍼널을 개선한다
  • ⭕진짜 의미: 더 많은 유저가 더 빨리, 더 손쉽게 액션 XX(The first happy experience)를 하게끔 만드는 것
    • 즉, Activation을 개선하기 위해서는 “The First Happy Experience”에 대한 정의가 필요하다.
    • 그래서 Retention에서 Aha-Moment를 먼저 정의하고 돌아와야 했던 것.

Activation 개선 과정에서 중요한 것

1. 퍼널 개선은 Conversion이 아닌 '기간'이 중요하다.

• 단계별 전환율이 중요한 게 아니라, 얼마만에 다음 퍼널로 넘어가는지 그 기간이 중요하다.
• 더 단기간 안에 많은 Conversion을 일으키는 것이 중요하다.

 

2. 목표는 퍼널이 아닌 더 많은 유저가 더 빠르고 더 간결하게 Aha moment를 경험하도록 하는 것이다.

• 화면 UI/UX를 더 능숙하게 바꾸는 것은 기본이지만 이건 사실 디자인 적인 측면이고, PO라면 전략적으로 Aha moment를 더 빨리, 더 많이 경험하게 만드는 것이 퍼널 전환의 핵심이다.

 

3. Activation 퍼널은 모든 Grwoth Dynamics에 영향을 주기에 매우 중요하다.

⇒ Resurrection / Viral / Inflow 등 모든 지표에 영향을 준다 !!!!

• Churn된 유저가 다시 돌아오면 Resurrection(부활)되는데, 이 부활하는 유저의 수가 나중에는 매우 중요하다.
  • CC에 도달하면 대부분의 유저는 신규 유저가 아닌 부활유저이다. 근데 이 부활 유저는 앱을 삭제했을 수도 있고, 탈퇴를 했을수도 있다. 그러면 부활 과정에서 activation 과정을 다시 겪게 된다.
    • 이 개념으로 봤을 대, Activation이 2배 개선 → Inflow 2배 → CC도 2배
• 특히 Viral Growth를 설계하고 있다면 더욱 중요하다. Viral 구조에서 모든 유저가 다 거쳐야 하는 퍼널이 Activation 퍼널이다.
  • 그래서 Viral K를 1 이상으로 만들기 위해서는 Activation의 전환율이 매우 중요하다.
    • Activation 전환율이 10% : Viral K를 만드는 것은 불가능
    • Activation 전환율이 50% : Viral K가 5배 증가
• Activation 퍼널의 전환율이 그 서비스가 도달할 수 있는 MAU를 결정하기도 한다.
  • 액티베이션 통과율이 90% 이상은 되어야 Inflow가 몇 천만이 될 수 있다 (ex. 유튜브, 네이버, 카카오,..)

 

4. 차이가 크면 안 된다.

좌) 퍼널 간 차이가 너무 크다 / 우) 퍼널 간 차이를 최소화했다

 

• Activation 전환율을 측정할 때 화면 단위로 보면 안 되고, Graph 기준으로 봐야 개선할 수 있다.
  • 차이가 크면 유저들이 왜 제대로 전환되지 않았는지 알기 어렵다.
  • 따라서 차이가 큰 경우 버튼 누르는 것 여부 단위로 더 잘게 쪼개서 봐야지, 대체 어디서 떨어져 나갔는지를 알 수 있다.

 

5. 대체 누구는 전환되고, 누구는 전환되지 않았는지 이유를 찾아야 한다.

• 전환된 유저의 페르소나 🆚전환되지 않은 유저의 페르소나를 비교해서 trigger point를 찾아야 한다.
  • 전환되지 않은 유저에게 어떤 액션을 취해야 전환될지 인사이트를 도출할 수 있다.

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