[핀테크기업/강의추천] 토스 리더가 말하는 유저를 끌어당기는 서비스 개선 | PO SESSION

[핀테크기업/강의추천] 토스 리더가 말하는 유저를 끌어당기는 서비스 개선 | PO SESSION

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이 블로그 포스팅은 향후 핀테크 분야에서의 업무 경험을 쌓기 위해 한국 대표 핀테크 기업 토스의 이승건 대표가 진행한 강의를 듣고 내용을 정리한 것이다. 이 강의에서 얻은 내용들 중에서도 특히 인상적인 부분들을 통해 데이터 분석가로서 유용한 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

https://www.youtube.com/watch?v=D9x7Tln2DI4&t=10s

 

이전에 언급한 내용을 바탕으로, 통계적으로 "아하" 모멘트를 어떻게 파악하는지에 대해 알아보겠다.

 

먼저, "가입한 지 YY일 이내에 XX 행동을 ZZ번 수행하는 것"에서

 

• XX는 제품의 핵심 가치를 경험할 수 있는 특정 행동입니다.
• YY는 특정 기간(예: 4일, 7일 등)을 나타냅니다.
• ZZ는 해당 행동의 수행 횟수를 의미합니다.

이러한 변수를 정의한 후, Shap Value를 활용하여 리텐션에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 분석한다. Shap Value는 특정 액션을 취한 유저와 취하지 않은 유저 간의 특성 값을 비교하여 영향력을 확인하는 데 사용된다.

 

Shap Value를 통해서 리텐션에 가장 영향력이 높은 후보군을 찾는 것이 먼저. 그리고 RPV나 교차값을 통해서 구하면 된다.

 

Shap Value가 무엇인지 물어볼 수 있는데, 결국은 이제 이 특정 액션을 한 유저와 하지 않은 유저와 이런 Feature Value가 있어서 그 경향성이 일치하는지 확인하는 것이다.

 

 

그다음은 "액션 XX를 했을 때 리테인이 발생하는 인과관계"를 확인하는 과정에 집중해야 한다. 예를 들어 위의 그림처럼 아하 모멘트를 찾고 있는데, 메시지 보낸 사람의 리테인을 보자. 문제는 왼쪽처럼 한 번 보냈다고 해서 다 리테인이 안 되는 것이 아니라 대부분의 유저가 리테인이 안 되는 경우도 있다. 그러면 반대로, 오른편처럼 메시지를 8번 보냈더니 그 유저의 80%는 리텐션을 한다. 이는 굉장히 좋은 상황이지만 메시지 보낸 것과 상관없이 굉장히 많은 포션의 유저(녹색)는 여전히 리테인이 되는데 그 원인은 메시지가 아닌 것 같다. 그러면 얘가 이 전체 리텐션을 만드는 액션 XX인지 다시 한번 고려해봐야 한다. 즉, 녹색, 파란색 양쪽을 줄이고 겹치는 영역이 큰 것을 찾아야 한다. 아래의 그림을 참고! 

 

 

 

액션의 횟수에 따른 RPV(Retain Probability Value)와 교차값을 계산하여 리테인 확률을 분석

 

RPV = 리테인 된 유저가 이 액션을 할 확률
교차 = "액션을 했거나 OR 리테인 된 유저" 중 "액션 AND 리테인이 된 유저" 

 

 

이러한 엄격한 과정을 통해서 결국 우리가 하려는 것은 액션을 한 사람과 리텐션이 된 것이 인과관계가 되어야 한다는 것이다. 연관 관계가 아니라 인과 관계를 찾는 수학적 과정이라고 보면 된다.

 

 

 

리텐션 개선되면, Activation에 대한 고려가 필요하다. Activation은 첫 번째 행복한 경험(The First Happy Experience)을 제공하는 것으로, 이는 회원 가입 과정이나 단순한 퍼널이 아니라 핵심 가치를 경험하는 것을 의미한다.

 

이 첫 번째 The First Happy Experience와 아하 모먼트의 차이는 무엇일까? 차이는 없고 같은 것이다. 고객이 겪는 이 첫 번째 행복한 순간이 바로 그 아하 모멘트의 액션 XX. 첫 번째 행복한 경험을 할 때까지의 여정이 Activation. 그래서 이것은 반대로 무슨 말이냐면 Activation을 개선한다면 많은 경우 클릭률을 높이고 전환율을 높아서 퍼널을 개선하는 과정으로 이해한다. 하지만 좀 더 추상적인 레벨에서 이해한다면, 액티베이션을 개선한다는 것 더 많은 유저가 더 빨리 더 손쉽게 액션 XX를 하게끔 만드는 것을 말한다. 

 

액티베이션의 개선 과정은 단지 퍼널을 더 쉽게 전환율을 높이는 것이 아니라 더 많은 유저가 그 첫 번째 경험을 하게 만드는 과정이다. 예를 들어, 토스 송금이 아하 모멘트를 찾았기 때문에 더 많은 유저가 송금을 하게 하게끔 돈이 없는 유저도 송금하게 하려고 무료 송금 5번 주는 경험도 액티베이션의 개선 과정이었다. 

 

그래서 액티베이션을 개선하려면 The First Happy Experience가 정의되어야 한다. 즉 우리 앱의 핵심 가치를 경험하게 하는 액션 XX는 무엇인가? 그것이 정의되어야 하고 그다음에 최대한 많은 유저 그 액션 XX를 하게끔 하는 것이 액티베이션 개선 과정이다. 그래서 리텐션에서 이런 숙제를 풀지 못하면 액티비에이션에서 무엇을 목표로 해야 되는지 알 수 없다. 그래서 꼭 액션 XX를 정의하고 액티베이션을 개선하는 과정에 돌입해야 한다.

 

 

 

액티베이션에 대한 핵심 내용을 앞으로 설명하겠다.

 

1번, 액티베이션을 개선할 때 퍼널을 개선하는 과정이라면, 퍼널 개선에 있어서 중요한 건 컨버전이 아니라 기간. 많은 경우 퍼널을 개선할 때 전환율 높이는데 집중한다. 하지만 오히려 얼마 만에 다음 퍼널로 넘어가는지가 중요하다. 예를 들어서 토스에서 계좌 등록하는 과정이 있단다. 계좌를 등록하는 전환율이 35%. 하지만 한 달 동안 이 숫자를 봤을 때 65%라서 괜찮은 숫자였기에 개선하지 않고 이대로 두었다. 그래서 컨버젼은 어느 기간 동안 그게 일어나는지 반드시 봐야 한다. 즉 시간의 디멘션을 같이 봐야 한다는 것이다. 

 

2번, 목표는 퍼널이 아니라 아하 모먼트를 경험하는 만드게 하는 것이 핵심이다. 즉 액티비에션을 개선해서 화면 UI, UX를 바꾸는 것은 기본. PO라면 전략적으로 아하 모먼트를 더 빨리 더 많이 경험하게 만드는 것이 퍼널 개선의 핵심이다. 그래서 리텐션이 높아지게 되는 것. 

 

3번, 액티베이션 퍼널은 모든 Growth Dynamics에 영향을 준다.  Chrun이 된 유저가 영원히 Chrun 될까? 복귀, 부활하는 유저 하는 양이 매우 매우 중요하다. C.C도달하면 대부분의 유저가 부활 유저이고 신규 유저는 거의 없다. 근데 이 부활 유저는 앱을 탈퇴하거나 지웠을 수 있다. 만약에 액티베이션의 통과율이 30%이면 그만큼 인플로 30%밖에 못한다. 그래서 액티베이션이 좋아지면 두 배가 되면 인플로우가 두 배 되고 C.C도 두 배가 된다. 이 액티베이션의 통과율이 그 서비스가 도달할 수 있는 MAU를 결정하기도 한다.

 

우리나라에서 3,000만 명의 MAU가 있는 유튜브, 네이버, 카카오를 생각해 보자. 가입 과정이 생각날까? 가입하지 않아도 바로 사용할 수 있기 때문이다. 카카오톡은 가입 과정이 있기는 하지만 전화번호를 통한 SMS인증. 비교적 라이트 하다. 액티베이션의 통과율이 90% 이상이 되어야 사실상 이 인플로가, C.C가 몇천만이 될 수 있다.

 

4번, 차이가 크면 안 된다. 액티베이션을 개선할 때 화면 단위로 자르면 안 된다. 그래프 기준으로 봐야 한다. 버튼 단위로 나눠서라도 이 차이를 크기를 줄여야 한다. 이렇게 해야지 대체 어디서 떨어져 나갔는지 알 수 있다. 너무 큰 격차가 없는 계단식으로 배열을 하고 퍼널 개선에 집중해야 한다. 

 

5번째는 Whom/Why They are Converting vs Not Converting. 쪼갠 것에서 대체 누가 전환이 되고 왜 전환이 안되었는지 알아야 한다. 마케팅의 문제인지 연령대의 차이, 디바이스 기종에 따른 차이 등. 

 

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