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[프로덕트 지표 설정 프레임워크] ③ 활성화(Activation) 지표

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기획

[프로덕트 지표 설정 프레임워크] ③ 활성화(Activation) 지표

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[프로덕트 지표 설정 프레임워크] ③ 활성화(Activation) 지표

 

이번 글에서는 프로덕트를 보는 다섯 가지 렌즈* 중 활성화(Activation) 관련 지표 프레임워크를 소개합니다.

*획득(Acquisition), 활성화(Activation), 인게이지먼트(Engagement), 리텐션(Retention), 수익화(Monetization) 지표. 이전 글 ‘PM은 CAC, LTV, PP를 언제 어떻게 활용할까?’ 참고.

 

일단 활성화가 뭔지 이해하는 게 필요하겠죠. 활성화란 신규 획득한 사용자들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것입니다. ‘핵심 가치’, ‘경험’, ‘습관’ 이 단어들 하나하나가 중요한데요.

 

몇 가지 제품을 예로 들어서 설명드리면, 다음과 같습니다.

 

<출처: 작가>

 

  • 줌(Zoom)에서는 신규 사용자들이 줌을 이용해서 화상회의를 하는 것을 습관화했을 때 활성화되었다고 할 수 있을 겁니다.
  • 넷플릭스에서는 신규 사용자들이 넷플릭스에서 컨텐츠를 시청하는 것을 습관화했을 때 활성화되었다고 할 수 있을 겁니다.
  • 배달의 민족 같은 앱에서는 신규 사용자들이 배민에서 배달을 시키는 것을 습관화했을 때 활성화되었다고 할 수 있겠죠.

 

‘어느 정도 이용해야’ 습관화라고 부를 수 있을지는 조금 뒤에서 다뤄 보겠습니다. 지금은 일단 “사용자들이 우리 제품의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것이 활성화이다”라는 점만 이해하시면 됩니다.

 

여기서 중요한 키워드가 두 가지 있는데요, 하나는 핵심 가치, 또 다른 하나는 습관입니다.

흔히 활성 사용자(액티브 유저, Active User) 지표를 측정할 때 그냥 서비스에 접속한 사용자, 아니면 로그인한 사용자 숫자를 가지고 얘기하곤 하죠. 그래서 사용자가 가입하고, 로그인을 하게 되고, 프로덕트를 조금 이용하기 시작하면 활성화되었다고 하곤 합니다.

 

실제로 제가 예전에 일했던 한 스타트업 중에서도, 활성화를 이렇게 정의하고는 무작정 접속자 수를 늘리는 푸시 마케팅에 치중했던 곳이 있습니다. 접속한 사용자들이 프로덕트에서 가치를 얻어 갔는지까지는 트래킹하지 않고, 접속자 지표가 폭발적으로 늘어났다고 자축하기도 했고요.

 

그런데 원래 활성화는 신규 사용자가 제품의 핵심가치를 경험하고 습관화하는 것을 뜻합니다. 그냥 이용만 하는 게 아니라, 제품에서 가치를 얻어가는 것이 핵심이죠. 유저들이 제품에서 가치를 가져가야 이후에 리텐션도 되고, 결제도 하고, 다른 사람들에게 추천도 하니까요. 그래서 활성화를 개선하기 위해서는 먼저 유저 입장에서 우리 제품의 핵심가치가 무엇인지 파악하고 정의하는 게 필요합니다.

 

 

활성화 지표가 중요한 이유

그럼 우리가 활성화에 신경 써야 하는 이유는 무엇일까요?

한 가지 이유는 사용자들이 알아서 척척척 스스로 활성화(Activated)되지는 않기 때문입니다.

 

신규 획득한 사용자들이 알아서 저절로 제품의 가치를 경험하고, 제품을 습관적으로 사용한다면 너무 좋겠지만, 신규 획득한 사용자들 중 상당수는 이렇습니다.

 

  • ‘정말 이 제품이 나에게 맞는 제품인지’ 긴가민가하고
  • ‘이 제품을 사용하면 나에게 어떤 좋은 점이 있는지’ 정확히 이해하지 못했고
  • ‘‘이 제품을 사용하는 수고’를 하겠다는 의지가 높지 않고
  • ‘이 제품을 어떻게 사용해야 하는지’ 지식이 부족한 상태입니다.

 

그렇기 때문에 우리(제품을 만드는 사람들)는 신규 획득한 사용자들이 제품 사용을 습관화하도록 촘촘히 설계할 필요가 있습니다. 아직 제품의 핵심 가치를 경험하지 못하고, 확신이 별로 없는 사용자들을 제품의 팬으로 만드는 것이죠.

 

또 다른 이유는, 활성화가 리텐션에 영향을 끼치는 가장 중요한 요인 중 하나이기 때문입니다.

 

<출처: 작가>

 

위 그림은 프로덕트에서 시간이 경과함에 따라 신규 사용자들이 얼마만큼 남아있는지 리텐션율을 보여주는 차트 예시입니다. 활성화 지표를 개선하기 전에는 회색 선에서처럼 초반에 많은 사용자들이 이탈하고, 그에 따라 전체적으로 리텐션율이 낮게 나타납니다. 그런데 활성화 지표를 개선하면 파란색 선에서처럼 초반에 이탈하는 사용자가 적어지게 되고, 그로 인해 이후에 전체적으로 리텐션율이 높아지게 됩니다. 초반에 더 많은 사용자들을 활성화시키면 이렇게 리텐션율이 전반적으로 높아지는 이점이 있습니다.

 

 

아하 모먼트, 셋업 모먼트, 해빗 모먼트

여러분이 기존에 그로스(growth)에 관심이 있으셨다면 아마 아하 모먼트(aha moment)라는 용어를 들어 보셨을 겁니다. 사용자들이 제품의 핵심 가치를 처음으로 경험하는 순간을 아하 모먼트라고 하는데, 대표적으로 페이스북의 사례가 잘 알려져 있죠.

 

<출처: Product Fit>

 

페이스북에서 데이터를 분석해 보니, 신규 사용자가 10일 내에 친구 7명과 연결되고 나면 서비스를 떠나지 않고 남게(리텐션) 된다는 사실을 발견했다는 일화는 유명하죠. 이 경우 ‘10일 내에 7명의 친구와 연결되는 것’이 신규 사용자의 리텐션에 굉장히 큰 영향을 끼치는 요인이고, 다시 말해서 ‘10일 내에 7명의 친구와 연결되는 순간’이 신규 사용자들이 페이스북의 가치를 경험하는 순간, 즉 ‘아하 모먼트’ 라는 얘기입니다. 이런 아하 모먼트를 만드는 것이 활성화에서 가장 집중해야 하는 영역이라고도 하고요.

 

그런데 이건 좀 지난 이야기이고, 요즘은 활성화를 조금 더 세분화해서 바라보고 있습니다. 아까 활성화의 정의가 ‘사용자들이 제품의 핵심 가치를 경험하는 것을 습관화하는 것’이라고 말씀드렸는데, 이 단계까지 사용자들이 크게 세 번의 모먼트를 경험한다고 해요. 각각 셋업 모먼트(setup moment), 아하 모먼트(aha moment), 해빗 모먼트(habit moment)인데, 이게 무엇인지 하나하나 설명드리겠습니다.

 

해빗모먼트와 아하모먼트

먼저 세 번째 단계인 해빗 모먼트부터 설명드릴게요. 해빗 모먼트란, ‘사용자가 제품의 핵심 가치를 이용하는 습관을 들인’ 순간을 가리킵니다. 활성화의 최종 목적지라고 할 수 있죠. 앞에서 ‘활성화는 사용자들이 제품을 이용하는 습관을 들이는 것’이라고 말했으니, 해빗 모먼트를 경험했다는 것은 바로 활성화가 완료되었다는 뜻입니다.

 

해빗 모먼트를 경험한 사용자들과 그렇지 않은 사용자들 차이는 무엇일까요? 바로, 해빗 모먼트를 경험한 사용자들의 장기 리텐션이 더 높다는 점입니다. (‘장기 리텐션에 영향을 끼치는 유저들의 특정한 행동’이 해빗 모먼트의 정의이기도 합니다.)

 

<출처: 작가>

 

해빗 모먼트를 정량적으로 지표로써 나타내면, 이런 식으로 표현할 수 있습니다. (참고로 이건 실제 수치가 아니고 제가 설명을 위해 만들어낸 가상의 예시입니다.)

 

  • 줌의 해빗 모먼트: 신규 유저가 첫 28일 내 화상 회의를 4회 개최했을 때
  • 넷플릭스의 해빗 모먼트: 신규 유저가 첫 14일 내 영상 컨텐츠를 5회 이상 시청했을 때
  • 배달의민족 해빗 모먼트: 신규 유저가 첫 28일 동안 배달 주문을 3회 이상 완료했을 때

 

물론 해빗 모먼트를 정의할 때는 그냥 감으로 정의하는 것이 아니라, 장기 리텐션과의 상관관계 등을 정량적으로 분석해서 정의합니다. 어떻게 분석하는지 자세한 내용까지 이 글에서 다루지는 않겠습니다. 더 깊이 있게 학습하는 데 관심 있는 분들은 상관관계, 양성 예측도(Positive Predictive Value, PPV), 음성 예측도(Negative Predictive Value, NPV) 등의 개념을 공부해보시길 추천드립니다.

 

그런데, 사용자들이 제품 사용을 습관화하려면, 먼저 제품의 가치를 경험해야 합니다. 여기서 아하 모먼트 개념이 나옵니다. 아하 모먼트란, ‘사용자가 처음으로 제품의 핵심 가치를 경험하는 순간’을 뜻합니다. 사용자 입장에서 ‘아하, 이 제품은 나에게 이런 가치가 있구나!’라는 걸 느끼는 순간이죠.

 

아하 모먼트를 경험한 사용자들은 그렇지 않은 사용자들에 비해 해빗 모먼트를 경험할 확률이 높고, 장기 리텐션 역시 더 높아지게 됩니다.

아하 모먼트를 정량적으로 지표로써 나타내면, 이런 식으로 표현할 수 있습니다. (실제 수치가 아니라, 설명을 위해 만들어낸 가상의 예시입니다.)

 

<출처: 작가>

 

  • 줌의 아하 모먼트: 신규 유저가 첫 7일 내 화상 회의를 개최했을 때
  • 넷플릭스의 아하 모먼트: 신규 유저가 첫 3일 내 영상 컨텐츠를 시청했을 때
  • 배달의민족의 아하 모먼트: 신규 유저가 첫 7일 내에 배달 주문을 완료하고, 별 5개 리뷰를 작성했을 때. 그냥 배달을 시키는 것뿐만 아니라, 만족해서 별 5개 리뷰를 작성했을 때 가치를 경험했다고 정의할 수 있는 것입니다.

 

물론 이것도 그냥 감으로 정의하는 게 아니라, 해빗 모먼트와의 상관관계, 장기 리텐션과의 상관관계 등을 정량적으로 분석해서 정의합니다.

 

셋업 모먼트와 아하 모먼트

그런데, 이런 기준에서 보면 앞에서 소개한 ‘페이스북: 10일 내 7명 친구 추가’는 아하 모먼트라고 부르기 조금 애매합니다. 왜냐면 사용자들이 페이스북에서 가치를 경험하는 순간은 ‘재미있는 콘텐츠로 가득 찬 피드를 봤을 때’이지, ‘친구를 추가했을 때’가 아니니까요.

 

그런데, ‘10일 이내 친구 7명 추가’는 분명히 사용자가 페이스북에서 가치를 경험하기 위한 준비 단계는 맞습니다. 친구가 없으면 콘텐츠 피드도 존재하지 않으니까요. 여기서 유용한 개념이 셋업 모먼트(Setup Moment)입니다.

 

셋업 모먼트란, 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하기 위한 ‘준비’를 마친 순간입니다. 다시 말하면, 셋업 모먼트는 아하 모먼트를 위해 사용자가 필수적으로 거쳐야 하는 과정이라고 생각할 수 있습니다.

 

페이스북 사례에 비추어 생각해 보면,‘사용자가 페이스북의 핵심 가치를 경험하는 순간', 즉 아하 모먼트는 ‘재밌는 콘텐츠로 가득 찬 피드를 봤을 때’입니다. 그런데 사용자가 이 아하 모먼트를 경험하기 위해서는 최소한의 친구가 필요합니다. 만약 첫 10일 내 친구를 7명 추가한 사용자들이 그렇지 않은 사용자들에 비해  아하 모먼트를 경험할 확률이 높다면, 10일 내 7명 친구 추가하는 것이 페이스북의 셋업 모먼트라고 할 수 있습니다.

 

네, 이렇게 활성화에 관련된 세 가지 모먼트, 셋업 모먼트, 아하 모먼트, 해빗 모먼트에 대해 설명드렸는데요. 활성화 관련해서 지표를 설정할 때도 이 세 가지 모먼트를 기준으로 지표를 설정하면 되겠죠. 여기서 중요한 질문은 ‘신규 획득한 유저/고객들 중 얼마나 많은 사람들이 셋업, 아하, 해빗 모먼트를 경험하는가?’입니다.

 

그러면 활성화 관련해서는 이렇게 세 가지 지표를 설정해 볼 수 있습니다. 

  • 셋업 모먼트: 가입 후 n일 내로 셋업 모먼트를 경험하는 사용자 수 및 전환율
  • 아하 모먼트: 가입 후 n일 내로 아하 모먼트를 경험하는 사용자 수 및 전환율
  • 해빗 모먼트: 가입 후 n일 내로 해빗 모먼트를 경험하는 사용자 수 및 전환율

 

<출처: 작가>

 

이런 지표들을 트래킹하고 이를 개선하기 위한 실험을 하면 활성화를 개선할 수 있고, 장기적인 유저 리텐션 개선에도 도움이 됩니다.


[프로덕트 지표 설정 프레임워크] 시리즈

프록시(Proxy) 지표

획득(Acquisition) 지표

③ 활성화(Activation) 지표 (현재 글)

④ 인게이지먼트(Engagement) 지표 (발행예정)

⑤ 리텐션(Retention) 지표 (발행예정)

⑥ 수익화(Monetization) 지표 (발행예정)

⑦ Metric Hierarchy, 인풋 지표와 아웃풋 지표 (발행예정)

 

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김민우입니다. 스타트업 그로스, 프로덕트 자문 및 컨설팅을 하고 있습니다.
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