프로덕트 오너(PO)가 꼭 알아야 할, 실패를 줄이는 단 하나의 개념 "Carrying Capacity" (토스 PO SESSION)

Carrying Capacity 개념을 알고 모르고에 따라 투자금의 소진률이 달라질 것

 

[데이터 그로쓰 모델링 질문]

Q1. 당신의 서비스에 있어서 당신의 파워 유저들이 다 어떤 행동을 한다는 걸 발견 함 (e.g. 프로필을 다 채워넣는 행위 등) → 때문에 모든 유저에게 동일한 행위를 하도록 강요함. 이런 행위가 과연 도움이 될까요? 안될까요? 로열 유저들이 하는 액션을 일반 유저들에게도 강요하면 동일하게 로열 유저가 될 수 있을까요?

A1. 정답은 Yes and No. 그럴수도 있고 아닐 수도 있다. 그렇게 함으로서 특정 매트릭을 높일 수는 있다. 또한 그것이 실제 인과관계일 경우 강화되겠지만 연관관계에 불과하다면 그 연결고리는 끊어지면서 숫자가 연결고리가 없는 것처럼 보일 것이다. 더 중요한것은 그런 행위를 했을때 전체 리텐션과 Churn rate이 올라가는지 봐야 한다.

 

Q2. 만약에 당신의 서비스가 24시간 동안이나 장애를 겪었고 다음날 트래픽이 많이 빠져있는 것을 발견 함 → 이 이슈가 장기적으로 당신의 서비스에 악영향을 미칠까요? 아닐까요?

A2. 아니다. 트래픽이 며칠간 줄었다고 하더라도 C.C를 계산하는데 핵심인 인플로우와 churn을 계산했을때 그 값의 변동이 없으면 설사 지금 MAU가 내려 앉았다 하더라도 다시 회복한다는 것. (but, 신뢰하락으로 Churn유저와 New visitor의 비율이 바뀌어버렸으면 새로운 C.C가 형성되었고 그러면 문제가 될 수는 있음)

 

Q3. 당신은 하루 10만명이 오는 서비스를 가지고 있고 경쟁자도 동일함  → 하루에 10만 명이 오는 것과 매주 70만 명이 오는것이 서로 상관이 있을까요? 없을까요?

A3. C.C 개념이 없이 보면 매일매일 오늘 유저 수를 늘리는것이 매우 중요하다고 생각할 수 있다. 그러나 언제나 같이 봐야 하는것은 내가 매일 일으키는 변화가 churn user를 늘리는지 봐야 한다. 하루 10만명이 계속 오는게 좋아보여 서비스에 자주 방문하는 기능이나 알람을 넣었을 시 처음엔 MAU가 늘어나는거 처럼 보이지만 그렇게 늘어난 user가 썰물처럼 나가는걸 볼 수도 있음 이럴 경우 MAU를 증가시키기 위해서 유의미한 장기적인 효과는 만든것이 없음

→ C.C를 늘리는 활동만이 오직 성장에 도움이 되는 활동이다. 우리는 PO로서 MAU를 높이는게 아니라 C.C를 높히는게 성장을 위한 길이다. 자주 방문하여 MAU가 늘어난다고 좋아만 할것이 아닌 그것이 MAU에 악영향을 주지 않는지도 같이 봐야 함 (= Dark Patten)

 

Q4. 투자를 받아 광고를 집행하기 시작함 → 광고 효과로 인해 매일 들어오는 유저의 수가 늘어남. 이렇게 광고를 매일 틀면 유저가 지속적으로 늘어날까? 광고를 계속 켠다고 해서 유저가 더 이상 늘지 않는 지점이 올까요?

A4. 광고 캠페인을 지속한다고 해서 유저가 계속 늘어나는것이 아니라, 정확히 Carrying Capacity가 도달할 때까지만 느는 것. 그 이상 늘리려 해서 광고를 추가로 집행한다 해도 광고 끄는 순간 다 빠짐.

 

Q5. 당신 서비스의 '알림 시스템'에 어떠한 문제가 생김 (e.g. 페이스북이 갑자기 노티피케이션을 끄는거나 이메일 딜리버리 서비스에 문제가 생기는 등) → 이로 인해 유저에게 새로운 활동들에 대해 알릴 수가 없게 되었고, 매일 오던 유저수가 감소된것을 알게 됨. 이 상황이 걱정할 일일까요? 아닐까요?

A5. 알림을 껐고 들어오는 유저수가 줄어드는걸 확인했지만 걱정할 일이 아니다. 들어오는 유저 수만 볼것이 아닌 나가는 유저 수도 변화는지 봐야 알 수 있는 것. 푸쉬알람을 꺼서 유입되는 숫자가 줄어드는건 맞겠지만 그로인해 쓸데없이 churn되는 수도 줄었을 수 있다. 들어오는 유저수가 줄었지만 나가는 유저수도 줄어들게 되면 결국 C.C에는 아무런 차이가 없는 것.

 

위 질문에 답을 줄 수 있는 핵심 개념이 "Carrying Capacity " 이다.

 

"Carrying Capacity"를 한 문장으로 표현하면 "호숫가의 물의 높낮이가 어디까지 올라올까?" 이다.

호숫가의 물의 높이는 그 땅의 지형과 상관없이 1) 호숫가의 물을 채우는 비가 오는 양, 2) 꽉 차 있는 호수의 물의 양에 따라서 점점 늘어나는 나가는 물의 양, 이 두 가지의 비율에 따라서 호숫가에 물이 얼마나 차오르는지가 결정되게 됨.

→ 이것이 생태 이론에서 말하는 "한계 수용 능력" 이다.

→ 이 호숫가의 물이 우리의 월 활성 유저 수(=MAU) 이다. 즉, 매달 우리가 넣어주는 유저의 수와 매달 MAU 퍼센트로 일정하게 나가는 유저수 비율에 따라 MAU의 크기가 결정된다는 것.

 

 

Total Customer는 "오늘 들어온 새 유저수"와 "오늘 나간 새 유저수" 단 두가지 요소에 의해서만 영향을 받고, 이 두가지의 값을 본질적으로 바꾸지 않으면 MAU는 늘어나거나 줄어들 수 없습니다.

 

Total Customer의 양을 정하려면 Customer를 정의해야 하고, 이는 결국 Active User가 무엇이냐라고 정의해야 된다. 때문에 이 Active User를 어떻게 정의하느냐가 굉장히 중요하다. (Active User를 어떻게 정의하느냐는 토스에 오시면 알 수 있다🙃)

 

[Carrying Capacity 계산법]

Carrying Capacity = 매일 잃게되는 유저의 비율 / 매일매일 새로 오는 유저 수

예시)

- MAU 상태에 대해서 C.C는 75만명 → 75만명 중 1%가 매일매일 나가고 매일 부어지는 유저수가 7500명이라고 했을때 MAU가 딱 75만명이 나오는 것

 → 유입이 줄어들 경우 : 7500명의 유입이 7000명으로 줄어들 경우 500만큼의 유출이 지속적으로 일어나게 되고 MAU가 새로운 평형점(1%/7000=70만명)에 도달할 때 까지 유출되고 MAU는 70만명으로 내려앉아 버림

 → 유출이 줄어들 경우 : 1%에서 0.1%로 유출이 줄어들게 되면 유입이 10배 상승하게 되므로 750만 MAU의 괴물같은 서비스로 성장

즉, Carrying Capacity는 제품이 가지고 있는 본질적인 체력에 관한 문제이고, 런칭 후 한달만에 계산 가능함

 

Q1. MAU가 70만인데 Carrying Capacity가 75만 입니다. 만약 이런 상황이면 광고를 해야 할까요? → 안하는게 나음. C.C까지 도달하려면 5만 유저밖에 남지 않았기에 해당 값은 자연스럽게 늘어나게 된다. 아무런 돈을 쓰지 않아도 유입과 유출이 결국 MAU 75만에 이르게 만들것이기 때문.

 

Q2. 런칭한지 한달만에 MAU가 10만인데 C.C가 75만이 나왔다면 광고를 해야 할까요? → 광고를 해도 되고 안해도 됨. 광고를 안해도 C.C인 75만 MAU는 도달하게 됨. 그럼에도 광고를 보통하는데, 그 이유는 스타트업이기 때문에 투자자들에게 엄청 빠르게 성장하는 모습을 보이기 위한 J커브 만들기위해서.

 → 이럴 경우 50, 60만이 될 때까지 광고를 걸어서 쭉 빠르게 키우고 60, 75만 되기 전에 "새로 유입되는 유저수"와 "오늘 나간 새 유저수"를 움직이는 제품개선을 열심히 할거 같음.

 → 보통의 경우 광고나 마케팅을 늘 켜고있는 경우가 많기때문에, 매일매일 들어오는 본질적인 유저의 수를 정확히 알 수가 없음. 때문에 C.C를 계산하는게 불가능함. 이럴 경우 C.C를 계산하기 위해

1) 마케팅이나 광고로 트레킹되는 광고를 다 발라낸 나머지 유저 수는 C.C 계산법에 넣어서 계산해보는 것 → 마케팅, 광고를 하면 부스트효과가 있기 때문에 오가닉 유저(=New User Cusomer)는 그냥 늘게되기 때문에 정확하지는 않음

2) C.C를 정확히 계산하려면 위와 같은 광고를 꺼야 함 → 광고 두 달 꺼보면 우리 MAU가 어디까지 도달하는지 정확히 알 수 있음

 

 

근본적인 제품의 개선 없이는 MAU를 증가하는게 불가능한 시점이 온다는 것이고 그것을 개선하기 위해서는
1) 제품 개선을 통해 inflow(매월 매일 들어오는 유저의 수)
2) 그것을 늘리기 위한 리텐션(사용자 유지)과 엑티베이션(전환) 개선
3) churn을 감소시키는 본질적인 노력 있어야만 한다.
이것은 마케팅 활동으로는 절대 바꿀 수가 없는 수치이다.

C.C는 결국 내 서비스가 도달할 최종적인 유저수라고 할 수 있다. 이 값은 서비스를 운영하고 3~6개월만에 알 수 있기에 결국은 파이낸셜 프로젝션을 통해서 엑셀에서 정확히 예측할 수 있다. 

토스는 C.C에 도달할 시점을 정확히 예측할 수 있었고, 간편송금서비스가 C.C에 도달하는 느낌이 들었을때 새로운 C.C인 신용정보서비스를 런칭하여 얹었음. 간편송금서비스 C.C가 도달할 것을 알았기 때문에 전략적으로 앱 전체의 C.C를 올리는 플랫폼화 작업을 실시함

 

C.C에 영향을 주는 Activation(전환), Retention(사용자 유지), Churn rate(유저 떨어져 나가는 비율)에 집중해야 한다.  

 

 

 

Carrying Capacity의 개념을 아는지 모르는지에 따라서 '마케팅 비 집행', '제품의 전략', '신성장 전략(언제 새로운 기능을 추가해야 하는지)' 등에 대해 아주 적절한 타이밍으로 계산할 수 있다. 따라서 이에 따라 스타트업의 생존확률이 크게 바뀔 것이다.

 

 

 

 

 

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=tcrr2QiXt9M&t=1321s