소영이는 오늘도 갓생러-
토스 PO Session 02-2 본문
안녕하세요, 소영입니다. :)
하하 꾸준히 하는 게 중요한 거잖아요 그쵸 ? ^_^
꼭 빠르게가 중요한 것만은 아니더라구요-
얼른 후다닥 토스 PO Session을 쓰고 !
YAPP 와이어프레임 + 기능 명세서를 쓰려 가야해요호 ㅠㅠ
마소영 할 수 있어. 해내!
그러면 지금 부터 함께 토스 PO Session 02 함께 보러 가시죠 -
03 토스 리더가 말하는 유저를 끌어당기는 서비스 개선
첫 번째, 아하 모멘트 구하기
아하 모멘트 구하기 101
1. 액션 XX 후보군 찾기
*액션 XX = 어떤 액션을 특정 기간 내에 z번한 것
액션XX은 직관이나 노가다를 통해 선정해 볼 수 있고,
Shap Value 같은 도구를 이용해서 리텐션에 높은 액션의 후보군을 뽑아볼 수 있다.
Shap Value에서 리텐션에 영향도와 임계점이 명확히 보이더라도,
RPV/교차 값을 구해서 충분한 조건을 만족하는지 확인해야 한다.
*Shap Value란?
SHAP Value는 모델의 예측 결과에 각 특징이 얼마나 기여하는지 보여주는 방법
이를 통해 리텐션에 큰 영향을 미치는 액션을 식별하고, 중요한 액션 후보군을 효율적으로 찾을 수 있음
위의 1번을 거쳐 XX를 찾은 다음에는 안 좋은 상황을 룰 아웃해야하는데요,
안 좋은 상황이라 함은 크게 두가지로 볼 수 있습니다.
1) 리테인이 되는 구간과 많이 겹치는 듯 보이지만, 리테인이 안되는 파란 구간이 매우 큰 상황 (좌측 이미지)
2) 리테인이 되는 구간과 겹치긴 하지만, 겹치는 구간 외의 리테인이 될 수 있는 구간이 훨씬 큰 상황 (우측 이미지)
결국, 두 가지가 충족되어야 하는데요.
a) 액션을 한 사람 대다수가 리테인 되어야 한다
b) 겹치지 않는 구간이 최대한 적어야 한다
아하 모멘트 구하기 101
2. 액션의 횟수에 따른 RPV(Retain Proability Value) 와 교차값을 만든다.
*RPV = 리테인 된 유저가 이 액션을 할 확률
*교차 = "액션을 했거나 OR 리테인된 유저" 중 "액션 AND 리테인 유저"의 비율
어떤 액션 XX(e.g. 송금을 3번 함)의 후보군을 만들고, 액션의 횟수에 따른 RPV 및 교차값을 구한다.
&& 교차가 최대이면서도, RPV가 95% 이상인 액션 XX를 찾을 때까지 이 과정을 반복한다.
아하 모멘트 구하기 101
3. RPV와 교차값은 아래의 과정을 통해 구할 수 있다.
ZZ에 따라서 모든 유저들을 A, B, C, D로 MECE하게 나눌 수 있다.
A: 액션 X를 했고, retain 된 유저
B: 액션 X를 안했고, retain 된 유저
C: 액션 X를 했고, retain 안 된 유저
D: 액션 X를 안했고, retain 안 된 유저
이 프로세스를 통해 액션과 리테인의 인과관계를 찾는 것이죠!
아하 모멘트 구하기 101
4. RPV는 95% 이상, 교차는 최대인 ZZ 값을 찾아본다.
교차 영역은 최대가 되는 ZZ값의 RPV가 95% 이상이 아니라면,
다른 액션 X를 찾아서 1번부터 반복한다.
위 두 조건을 만족하더라도 Sample Size가 충분히 크지 않으면 다시 1번부터 찾아봐야 한다.
이 4가지의 과정을 통해 리텐션이 어느 정도 잘 유지된다면,
"Activation"에 대해 이야기 해야 하는데요.
회원가입 과정이나 퍼널이 아닌,
Activation의 진짜 정의는 고객이 겪는 "첫 번째 행복한 경험"입니다.
이 서비스가 제공하는 핵심 가치 (XX) 를 경험하는 첫 번째 해피니스를 겪을 때까지의 과정입니다
그렇다면, 아하 모먼트와의 차이는 무엇일까요?
정답은 "차이는 없다." 인데요,
the first happy experience (Activation) == AHA Moment로,
첫 번째로 고객이 행복을 느끼는 경험, 즉 Activation이 아하 모먼트인 것이죠.
그래서 Activation을 개선한다는 것은 더 많은 유저가 더 빠르게, 손쉽게 XX를 하는 것입니다.
핵심내용 #1 컨버전이 아닌, 기간이 중요합니다.
전환율을 볼 때는 무조건, "기간"도 함께 보아야 합니다.(개인적으로 저는 이 이야기를 듣고 아하, 를 깨달았답니다..)
전환을 하는 데에 기간이 얼마나 걸리는지를 보아야 해요.
이 부분이 제대로 보여야, 우선순위를 잘 세울 수 있기 때문이죠.
그래서 단기간 안에 컨버전을 이뤄야 합니다.
핵심내용 #2 목표는 퍼널이 아닌, Aha Moment를 경험하도록 하는 것입니다.
PO라면 전략적으로 아하 모먼트를 빠르게 달성할 수 있도록 해야 합니다.
핵심내용 #3 액티베이션 퍼널은 모든 Growth Dynamics에 영향을 줍니다.
액티베이션 퍼널은 한 번만에 겪는 것처럼 보이지만, 사실 C.C의 개념으로 돌아보면 아니라는 것을 알 수 있습니다.
Churn이 된 유저가 계속 Churn이 될까요?
그 대답은 "NO"인데요,
C.C에 도달하면 대부분의 유저가 부활유저로 됩니다. 신규 유저는 거의 없다고 하는데요,
그래서 Activation의 양이 많아야, Inflow양이 많아지고, C.C도 많아진다고 합니다.
핵심내용 #4 차이가 크면 안됩니다.
액티베이션은 페이지 별로 보면 안됩니다.
페이지 별로 보면, 퍼널차이가 매우 큰데요, 이럴 경우에는 버튼 단위로 보아야 합니다.
계단식으로 배열되어야 어디에서 떨어지는지 확인하기 보다 쉽기 때문이죠.
또한, 왜 전환이 되고 왜 전환이 안될까?에 대해서 제대로 확인할 수 있어야 합니다.
핵심내용 #5 Whom/Why They are Converting vs Not Coverting (연관 분석)
PMF를 찾은 직후에, Retention과 Activation을 개선해야 하는 방법에 대해서 많은 이야기들을 공유해주셨는데요,
이 위의 내용들과 과정들을 통해 PO들이 토론의 장을 열어보는 시도를 했으면 좋겠다는 마음에 이야기를 하셨다고 합니다
승건 대표님의 마음이 저한테는 매우 잘 먹힌 것 같은데요..ㅎㅎ
이렇게 데이터 기반으로 User에 대해 파헤치고,
서비스의 핵심 가치를 찾아나가고,
더욱 활성화시키는 !
하 너무 매력적이고 재밌지 않나요..
얼른..!! vling도!!!
PMF를 찾아서 데이터적 사고를 더 잘 수행해보고 싶다는 욕구가 마구마구.. 생기네요 ^__^
더 이어서 보고 싶은데 해야 할 일들이 산 더미라.. ^^
이렇게 틈틈히라도 꼭 봐야 겠습니다.
그리고 한 번에 그칠 것이 아니라,
여러 번 반복하면서 보아야겠어요!
최근에 제가 기획한 서비스가 배포되면서
데이터를 보는 일들이 잦아졌는데요,
제 서비스에서도 데이터에 기반한 개선점들을 찾아서 !
빨리 해결해내야겠어요 😎
다음 주에는 꼬옥 시간을 내서!
제 서비스에 대한 내용을 낱낱이 파헤칠 예정이랍니다 🌟
오늘도 저의 글을 봐주셔서 감사드리며,
앞으로는 더 좋은 내용들로 찾아올게요 👋🏻
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