웃는(Smile) 리텐션 그래프

대부분의 리텐션 그래프는 ‘우하향’합니다. 계속 우하향하다가 0까지 떨어지는 경우가 대부분이기 때문에, 어떤 선에서 떨어지지 않고 유지되면 다행이라고 이야기하지요. 그런데 아주 드물게 어느 시점을 지나 ‘우상향’하는 그래프를 그리는 경우가 있습니다. 이런 상황 때문입니다.

  • 이동수단 공유 서비스 지역이 넓어진 경우 : 자기 지역에 서비스를 되지 않아서, 회원 가입만 하고 이탈했던 사용자가 그 지역에 서비스가 시작되자 돌아옴
  • 경쟁 서비스에 불만족 : 가격 프로모션을 제공하는 다른 서비스로 갔던 사용자가, 그 경쟁 서비스가 마음에 들지 않아서 돌아옴
  • 내 친구들이 쓰기 시작한 경우 : 소셜 플랫폼의 경우 가입 초기 할 게 없어서 이탈했던 사용자가, 친구들이 쓰기 시작하니 할게 생겨서 돌아옴
Smile Retention Graph
우상향을 그리며 웃는(Smile) 리텐션 그래프

어떤 배경에서건 웃는 리텐션 그래프는 아름답습니다. 팀이 서비스를 제대로 된 방향으로 개선하고 있다는 뜻이기 때문이지요 . 페이스북 그로스 팀을 이끌었고, Social Capital을 만든 Chamath Palihapitiya 는 투자 시 웃는 그래프가 있는지 아주 중요하게 본다고 이야기했을 정도니까요.

Smile graph make us smile
우리를 웃게하는 웃는 리텐션 그래프

로켓펀치와 집무실 역시 웃는 그래프를 그리기 시작했습니다. 우리가 만든 이런 결과 덕분입니다.

  1. 집무실 지역 커버리지가 높아짐
  2. 집무실을 쓰다 다른 공유 오피스로 갔던 사용자가 돌아오기 시작
  3. 집무실과 결합된 로켓펀치 소셜 플랫폼이 동작하기 시작

웃는 리텐션 그래프는 정말 보기 어려운 지표입니다. 이 웃음을 더 크게 만들고 싶은 분들은 저에게 꼭 연락주세요!

이직할 때 ‘우리 회사 데이터 분석 잘한다’는 말에 낚이지 않는 방법

면접보러 간 회사 앞에 이런 게 보인다면?

데이터 분석 열심히 한다던 그 회사, 막상 들어가 보면 왜 다 엉망진창일까?

최근 들으면 알만한 구독형 서비스로 이직한 지인 A의 고민을 접할 기회가 있었다. 자기 일에 열심인 A는 ‘데이터 분석을 통한 성장 전략(a.k.a 그로스 해킹)’에 관심이 많은 터라, 데이터를 기반으로 전략을 만들고 실행하는 회사를 가려고 여러 회사를 후보군에 두고 신중히 고민했다. 그중에서 제일 잘할 것 같은 회사에 들어갔는데, 들어가 봤더니 실상은 그렇지 못한 것이었다.

  • A: 조민희 대표님, 대표님 회사는 데이터 분석 어떻게 하나요? 지금 회사 잘할 줄 알고 들어왔는데, 기대했던 것과 너무 다르네요. 책도 쓰시고 평소에 이야기 하시는 거 들어보면 대표님네 회사는 진짜 제대로 하는 것 같은데 궁금하네요.
  • 나: 저희 회사가 잘하는 것 같다고요? 음… 부끄럽네요 ㅎㅎ;;

내가 그렇게 이야기한 것은 겸손한 척하려는 것이 절대 아니다. 데이터 분석 기반으로 전략을 세우고 실행한다는 것은 정말 너무너무 어려운 일이기 때문이다. 그런 맥락에서 나는 데이터 분석가들 사이에서 종종 언급되는 아래 문장을 너무 좋아한다.

데이터 분석은 10대들의 섹스와 같다. 다들 그것에 관해서 이야기 하고, 누구도 진짜 어떻게 하는지는 모르지만, 다른 사람들은 다 하고 있을 것으로 생각해서, 모두 그들도 하고 있다고 주장한다. (Big data is like teenage sex; everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it)

듀크대학교 교수 ‘댄 애리얼리(Dan Ariely)’

‘빈 수레가 요란하다‘는 속담처럼, ‘우리 데이터 분석 잘해요!’라고 떠드는 회사는 실제로는 제대로 못 하고 있을 가능성이 높다. 그럼 어떻게 진짜 데이터 분석 잘하는 회사를 골라낼 수 있을까?

데이터 분석 잘하는 회사를 골라낼 수 있는 단 하나의 질문

사용자 데이터를 잘 분석해서, 성장 전략을 짠다는 것은 너무 어려운 일이다. 사용자들에게 주고 싶은 가치를 정의하고, 그 가치가 전달되었는지 측정할 수 있는 가설을 세우고, 가설을 검증하기 위한 시스템을 만들고, 축적된 거대한 데이터 속에서 우리에게 진짜 필요한 데이터만 선별하고, 그 결과를 모두가 쉽게 알 수 있는 쉬운 지표로 만드는 것은 글로 쓰기에도 진이 빠지는 일이다.

그런데 대부분의 회사는 이 과정을 그들이 어떻게 멋지게 하고 있는지에 대해서만 이야기한다. ‘데이터를 쌓기 위해 어떤 최신 인프라를 사용하고 있고, 얼마나 멋진 분석 방법론을 사용하고 있으며, 실험을 위한 도구에 얼마나 투자하고 있는가?’ 등. 그들이 만들어낸 실질적 결과보다는 과정의 멋짐에 취해있다.

그렇다면 진짜 데이터 분석 잘하는 회사는 어떻게 이야기할까? 그들은 그 힘든 과정을 거쳐 만든 구체적인 결과에 대해서 이야기한다. 예를 들면 이렇게 말이다.

  • 우리는 구독형 서비스를 만드는 회사인데, 최근에 벤치마크 서비스와 비교해서 전체 사용자 퍼널 (Funnel) 중 추천(Refferal) 단계에 문제가 있는 것 같아서, 추천 요청 타이밍을 바꾸는 실험을 통해 기존 대비 20%를 개선한 결과를 만들었다.
  • 우리에게 맞는 광고 채널을 찾기 위해 최근 2개월간, ‘검색 광고 / 디스플레이 광고 / 동영상 광고 / 인플루언서 마케팅’ 4개 카테고리에 대해서 30개 정도 되는 채널에 총 3,000만 원 정도를 집행했고, 그 결과 디스플레이 광고와 인플루언서 마케팅이 제일 효과가 좋은 것 같아, 두 가지에만 집중하기로 했다.

위 문장에 데이터 분석 방법론이 어떻고, 어떤 실험 도구를 쓰고, 누가 수행했는지는 단 한마디도 나오지 않는다. 회사 성장의 걸림돌이라고 생각되는 가장 중요한 문제를 구체적으로 어떻게 해결했는지에 대해서만 이야기한다. 그렇기 때문에 인터뷰 때 회사에 아래와 같은 질문을 던져, 위와 같은 식으로 답을 하는 회사를 찾으면, ‘낚일’ 확률은 현저히 줄어든다.

“최근에 회사에서 데이터 분석을 통해 개선한 구체적인 문제가 있나요?” – 데이터 분석 잘한다는 말에 낚이지 않을 수 있는 단 하나의 질문

로켓펀치와 집무실을 만들고 있는 알리콘의 답은?

2021년 7월 11일 오늘, 내가 위와 같은 질문을 받았다면, 나는 이렇게 답을 했을 것이다.

인터넷 접속만 되면 누구나 쓸 수 있는 온라인 서비스와 다르게, 오프라인 서비스인 집무실은 유료 마케팅을 했을 때 지역적 한계가 명확하더라. 집무실이 아무리 좋은 서비스라고 생각해도, 아직 수도권에만 지점이 있는데 부산에 있는 사람이 쓸 수는 없는 것 아닌가?

우리는 우리가 가진 고객획득비용(UAC) 기준을 초과하지 않으면서도 가장 많은 수의 신규 고객을 획득할 수 있는 유료 마케팅 예산 범위를 알고 싶어, 일 예산을 2배까지 높였다가 순차적으로 줄이면서 지점당 최적값 ’n만 원/일’을 찾았다.

이제 나머지 마케팅 예산은 오가닉 및 바이럴 기반 고객 획득 전략에 투여할 계획이다.

이 답에는 그 어떤 분석 도구도, 그 어떤 분석 방법론도 언급되지 않는다. 우리는 우리가 가진 것들로 답을 찾는 것에만 집중했기 때문이다.

덧 – 이 글을 빌어 많은 현실적 제약을 이겨내고 마케팅 예산의 최적값을 찾아낸 이창훈, 양희우, 이정연, 백성흠 네 분께 특별한 감사를 드린다.

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2021년은 포스트 코로나 시대일까 위드 코로나 시대일까?

인류의 한 사람으로서 코로나19가 빨리 종식되기를 바라 마지않지만, 사업가로서는 냉정하게 그 가능성과 시기를 따져보지 않을 수 없다. 최근 2021년의 코로나 상황을 가늠해 볼 수 있는 이야기를 들어 나누고자 한다.

실리콘밸리에서 바이러스 검출 기술 관련 사업을 하고 있는 친구의 이야기

  • 어떤 감염성 질환이 인류에 덜 위협적인 상황이 되려면 ‘진단 / 치료제 / 예방(백신)’ 세 가지 기술이 100점 만점에 90점 정도 완성도가 되어야 한다.
  • 신종플루를 포함한 독감 계열은 세 기술 모두 90점 이상이 되었으므로 독감이 유행하는 계절이 되었고 환자가 늘고 있다고 해서 봉쇄조치를 시행하지 않는다.
  • 코로나19의 경우 진단 기술은 80~90점, 치료제는 아직 출시되지 않았으므로 0점, 백신은 이제 막 접종을 시작했고 결과를 모르므로 60~70점 정도로 볼 수 있다. 인류가 유래 없이 빠른 속도로 대응했긴 하지만, 세 기술이 모두 2021년에 90점 이상이 되기는 어려울 것이다.
  • 세 기술 모두 90점 이상이 된다고 해도 완전 종식은 어렵고 계절성 질환으로 남지 않을까?

건명원 동기로부터 전해 들은 저명한 교수님의 생각

  • 코로나19 백신은 2021년 말이나 되어야 선진국 접종이 끝날 것이고, 개발도상국 접종은 완료는 빨라도 2022년 혹은 영원히 완료되지 않을 수도 있다.
  • 코로나19 바이러스는 이미 인류 유전자 풀에 들어왔다. 아마 매년 백신을 접종하고, 접종한 사람만 해외여행을 할 수 있는 시대가 되지 않을까?

사업가라면 코로나로 인한 사회적 거리두기 등이 2021년에는 없을 것이라고 보는 것보다 2020년과 비슷한 상황이 계속 될 것이라고 보는 것이 좋지 않을까? 즉, ‘포스트(Post) 코로나’ 시대가 아니라 ‘위드(With) 코로나’ 시대의 1년 연장인 것이다.

그리고 2년이라는 시간은, 사회 구조가 바뀌기에 충분히 차고 넘치는 시간이다.

출처 – vperemencom from Pixabay

2020년 회고

오랜만에 아쉬움보다 자부심이 큰 한해. 앞으로도 이런 해들이 지속될 수 있기를.

잘한 일 또는 잘한 결정

  • 위기를 기회로 바꾼 것 — 코로나19가 세상을 바꿔놓을 것이라는 빨리 알아채고, 미래를 함께 만들 수 있는 좋은 파트너와 회사를 합병하고, 변화에 올라탔다. (서비스와 플랫폼, 그리고 집무실)
  • 독서 방식을 바꾼 것 — 책을 처음부터 끝까지 다 읽어야 한다는 강박관념에서 벗어났다.
  • 다음 주요 업무 장비로 아이패드 프로를 선택한 것 — 나의 바뀐 역할에 맞는 좋은 장비를 선택한 것 같다.

아쉬운 일 또는 잘못한 결정

  • 독서, 글쓰기, 사진찍기를 충분히 못 한 것 — 더 읽고, 더 쓰고, 더 찍을 수 있는 환경은 무엇일까?
  • 2019년에 이어 부상이 잦았던 것 — 코로나로 인한 운동시설 폐쇄와 맞물려, 운동을 제대로 못 했다. 떨어진 신체 능력에 대해서 받아들이고 운동을 해야 할 것 같다.
  • 운전연수를 끝끝내 시작하지 못한 것

올해의 글

올해의 사진

외사촌 결혼식 후 양재 시민의 숲 나들이

올해의 책

  • 승려와 수수께끼

올해의 음악

레이디 가가 – I’ll Never Love Again (from A Star is Born)

올해의 영화, 드라마

A Star is Born (2018)

무작위 재생 중 레이디 가가의 목소리를 알아채고 찾게 된 영화. 이미 극장 개봉이 끝났다는 사실을 알고, 재개봉하면 꼭 보러 가야겠다고 생각하던 차에, 코로나 시국으로 인한 과거 명작 재개봉 덕에 극장에서 볼 수 있었던 영화.

책 소개 – 언카피어블 (스퀘어 창업자 ‘짐 맥켈비’)

스퀘어 창업자 ‘짐 맥켈비’의 책 ‘언카피어블’이 출판되었습니다. 저는 2018년 이데일리 전략포럼에 짐 맥켈비와 함께 패널로 참석한 인연으로 추천사를 쓰게 되었습니다.

지면 관계상 다 담기지 못한 저의 추천사 원문으로 책 소개를 갈음합니다.

혁신적인 서비스나 제품을 접했을 때, 사람들은 그 결과물을 만든 사람들이 하나씩 쌓아온 많은 문제 해결 과정은 생각하지 못한 채, 현재 모습에만 집중하는 오류를 종종 범한다. 어떤 분야의 1등을 고스란히 모방하는 전략이 대부분 실패하는 것도 그 결과물은 모방했을지언정, 그들이 지금도 쌓아가고 있는 혁신의 무더기, ‘이노베이션 스택’은 모방하지 못했기 때문일 것이다.

이 책은 혁신의 결과물이 아니라 혁신의 과정에 집중하는 책이다. 그 과정을 직접 만든 사람이 들려주는 이야기이기에, 고객에게 어제보다 오늘 더 나은 가치를 제공하기 위해 힘쓰는 혁신의 최전선에 계신 분들에게 큰 영감을 줄 것이라 확신한다.

언카피어블