토스 PO Session 03

 

안녕하세요, 다들 오랜만이네요 🥹
갑자기 일이 몰려오는 바람에.. ^^ 포스팅이 잠잠해졌었네요

오랜만에 토스 PO 세션을 들고 왔는데요, 

지금부터 함께 공부해보시죠!

 

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" 세상의 모든 것을
숫자로 표현하고 예측할 수 있다. "

 

이번 세션에서는  '바이럴 성장'과 '네트워크 이펙트'에 대해 설명해주시는데요,

바이럴 성장은 새로운 유저가 다른 유저를 데리고 오는 효과를 의미하며,
네트워크 이펙트는 서비스 사용자의 증가가 서비스 가치를 향상시키는 효과를 나타낸다고 합니다!

Amplification Factor는 중요한 지표로,
바이럴 성장이 아주 완벽하게 나지 않더라도 효율적으로 광고를 할 수 있게 도와줘요. *_* 

 

핵심주제

1. 바이럴 성장에는 친구 초대와 네트워크 확장이 중요하며,
Monthly Retention을 Weekly Retention으로 개선하는 것이 필요하다. 

• 바이럴 성장은 유저들이 서비스를 홍보하고 네트워크를 확장시켜 서비스를 성장시키는 것을 의미한다.
• 월별으로 유저 유지율을 개선하여 주간으로 변환시키는 것이 중요하다는 것을 강조한다.
• 불확실성을 해소하고 제품 개선을 통해 성장에 방해되는 요소를 제거하는 것이 핵심이다.

 

2. 수학적 모델링을 통해 사업 현상과 유저 이동 모델을 예측하고, CC를 확장하며 네트워크 Growth를 분석한다.

• 수학적 예측 모델을 활용하여 사업 현상을 예측하고 CC를 키우는 방법을 모색한다.
• 유저 이동 모델을 통해 회의적 유저와 되살림된 유저의 중요성을 파악하며, Inflow와 Churn에 주목한다.3

 

3. 네트워크 이펙트를 활용한 바이럴 그로쓰는 MAU 증가와 Referral 향상으로 CC를 늘릴 수 있으며,
Amplification Factor를 통해 바이럴 효과를 파악한다. 

• 네트워크 이펙트를 통해 MAU와 Referral 등을 향상시켜 CC를 늘리는데 기여한다.
• 유저들의 친구 초대 행위를 측정하는 Amplification Factor를 통해 바이럴 효과를 정량적으로 분석한다.

 

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타임라인

 

1. 🎯 코호트 리텐션에 대한 설명

• Plateau는 안정적으로 보기 위해서는 특정한 형성 상황을 관찰해야 한다.
• 이상적으로는 첫 달에 유저의 Retention Plateau가 형성되는 것이 최적이다.
• 실제 상황에서는 초기에는 떨어지다가 어느 순간 평평한 Plateau가 형성된다.
• Plateau 형성 여부를 판단하기 위해서는 최소한 세 개의 꼭지점을 보는 것이 좋다.
• 만약 Plateau가 M3나 M4 시점에서 형성된다면 괜찮지만, 그렇지 않다면 더 긴 기간을 관찰해야 한다.
• 보통 Plateau가 형성되는 데에는 6개월 이상이 걸린다. 

 

2. 📊Retention Plateau의 어려움과 제품 개선 비난

• Retentation Plateau로 인해 제품 개선 주기가 더 길어져, 스타트업에게 부담이 될 수 있다.
• 이 경우 서비스 제공이 어려워 성장에 방해가 되고 시간이 오래 걸릴 뿐 아니라, 불확실성으로 이어질 수 있다.
• Monthly Retention을 Weekly Retention으로 구분하거나 Seasonality를 고려하는 등,
  수정사항을 빠르게 적용하여 상황 변화를 확인하며 개선해야 한다. 

 

3. ️🌌런칭|실제로 우주의 사건들은 모델링 가능하고 예측할 수 있다

• 수학자 라플라스는 모든 것을 숫자로 예측 가능하다고 주장했고 '라플라스의 악마' 개념을 소개한다.
• 모바일이나 인터넷 제품도 50줄 미만의 엑셀로 예측 모델링 가능하다는 견해를 제시한다.
• 우주의 복잡한 사건들은 모델링이 가능하며 예측이 정확하게 이루어질 수 있음을 강조한다.
• 사업 현상들 또한 모델링을 통해 예측 가능하다고 지적하며, 수학과 모델링으로 미래를 예상할 수 있다고 강조한다.

 

4. ️📊유저 이동 모델: 새로운 유저, 회의적 유저, 되살림된 유저

• 유저 이동 모델에서 'Skeptics'로 불리는 회의적 유저들이 서비스를 떠난다.
• 일부 유저는 다시 서비스를 이용하며 'Resurrection'됨. 새로운 유저도 지속적으로 유입된다.
• 전체 수용 능력은 완전 신규 유저, 되살린 유저, 떠난 유저 등을 고려해 모델링되며, 필요시 유료 유저도 유입된다. 

 

5. 📊네트워크 Growth 분석: Inflow와 Churn의 중요성

• 네트워크 Growth를 분석하여 Inflow와 Churn을 포함해 유저 유형과 Growth 요인을 정리하였다.
• Organic과 Non-Organic으로 나누어 설명하며,
  Organic이 Carrying Capacity에 영향을 미치지만 Non-Organic은 그렇지 않다고 설명한다.
• New와 Resurrection을 통해 분류한 유저 중, New는 광고 없이 자연스럽게 유입되는 신규 유저로 이해된다.
• 또한 철학적으로, 새로운 것이 존재할 때 다른 것을 향해 형성되는 퍼널을 비유하며, 이를 예시와 함께 설명한다. 

 

6. 📱웹사이트 또는 앱의 이름 중요성과 발견되는 방법

• 웹사이트의 복잡한 이름은 접근을 어렵게 하며, 쉽게 발견되기 어려울 수 있다.
• 앱스토어에 간단한 앱을 올리면서도 다운로드를 유발할 수 있으며, 발견되는 과정은 마케팅과 연관된다.
• 사람들은 워드오브마우스, SEO, 미디어 등을 통해 서비스를 발견하게 되며, 사용자들의 활발한 이야기가 자연적 성장을 이끌어낸다.
• 이러한 점들이 대부분의 서비스의 성장을 좌우하며, 사용자들의 퍼널을 통해 Carrying Capacity에 영향을 미친다. 

 

7. 🔄Resurrection과 CC의 영향

• Resurrection은 Churn된 유저가 부활하면서 다시 서비스를 이용하는 현상을 설명한다.
• 유저들의 다양한 상황에 의해 Resurrect 되는데, 이는 주로 기존 유저들에 의해 발생한다.
• 또한 Referral은 유저가 새로운 유저를 초대하는 과정을 나타내며, CC에 영향을 줄 수 있다.
• Referral은 Trackable하고 성능에 영향이 있으며, 이를 활용해 효율적인 마케팅을 진행할 수 있다.

 

8. 🚀Viral Growth와 서비스 성장

• Viral Growth은 사용자가 서비스를 체험하고 친구를 초대함으로써 네트워크를 확장시키는 과정이다.
• 이 과정은 기존 유저가 새로운 유저를 끌어들이고, MAU와 Inflow 간 상호작용으로 설명된다.
• Viral Growth를 통해 CC가 무한대로 확장되는데, 이는 Referral과 Paid 마케팅에 영향을 미친다.
• Paid 마케팅은 Volume, Conv%, Budget, Cost를 고려하여 CC에 영향을 주지 않으며, 광고 채널 결정에 도움을 준다.

 

9. 📱카카오톡과 네트워크 이펙트에 대한 설명

• 카카오톡의 네트워크 이펙트를 예를 통해 설명하며, 유저 수가 증가할수록 서비스의 가치가 증가함을 강조한다.
• 네트워크 이펙트는 MAU 증가로 리텐션 향상과 Churn 감소로 이어지며, 이는 CC 성장을 도와준다.
• 서비스의 소셜 및 Viral 특성으로 인해 Churn Rate가 감소하고 CC가 증가하는 효과를 가져오는 사례 소개이다.

 

10. 네트워크 이펙트의 서비스 가치 상승과 MAU에 대한 중요성

• 네트워크 이펙트는 서비스를 사용하는 유저수의 증가가 서비스 가치 증가로 이어지는 현상을 뜻한다.
• 당근마켓과 오늘의 집은 커뮤니티 기능 강화로 네트워크 이펙트가 형성되었고, MAU를 상당 수준까지 끌어올릴 수 있었다.
• 유저수 증가로 서비스 이용률 증대 및 커뮤니티 기능을 통한 네트워크 이펙트는 서비스 성장에 기여한다.
• 네트워크 이펙트를 통해 서비스 CC를 늘리는 것 또한 가능하며, 이로써 유저 상호작용이 활발해진다. 

 

11. 📈바이럴 그로쓰와 네트워크 이펙트: 장단점 및 혼합 필요

• 바이럴 그로쓰는 신규 유저 늘어나는 효과를 주고, 네트워크 이펙트는 들어온 유저 유지하는 효과를 준다.
• 바이럴 그로쓰만 있으면 리텐션 부족으로 MAU 증가 어려움, 네트워크 이펙트만 있으면 성장 속도 느려진다.
• 바이럴 K가 1일 때 초기 Sequential한 성장을 나타내며, K가 0.5일 때 낙수효과로 이어질 수 있다.
• 바이럴 K가 1이면 서비스 영원히 성장, 0.5면 Sequential효과로 지속적 성장 가능한다.
• 바이럴 K가 0.5일 경우, 친구를 톱으로 썰어 계산하지 않고, 점차적 성장효과를 나타낸다.

 

12. 📊바이럴 커브와 Amplification Factor

• 시간이 지남에 따라 바이럴 계수는 감소하는 경향이 있으며, 가입한 지 얼마 안 된 유저가 주로 바이럴을 만든다.
• 바이럴 K가 대부분 1을 넘지 않으며, Amplification Factor가 중요한 지표로 간주된다.
• Amplification Factor는 1 / (1 - Viral K)로 계산되며, 한 유저가 또 다른 유저를 데리고 오는 효과를 측정한다.
• 이에 따라, 실제로 1을 넘기 어려운 바이럴 K보다 중요한 것은 Amplification Factor이다. 

 

13. 📈바이럴 효과와 Amplification Factor 관련 이해

• 바이럴 K 값의 변화에 따라 Amplification Factor가 변화하는 관계를 설명한다.
• 바이럴 K가 0일 때 바이럴 효과도 0이며, 0.4일 때는 1명 광고로 1.67명이 데리고 올 수 있다.
• Amplification Factor의 중요성 강조, 더 높은 값은 광고의 효율성을 향상시키며 더 많은 유저 확보 가능하다.
• 바이럴 효과가 중요하지만, Amplification Factor가 더 중요하여 두 번의 강연으로 분할할 것이다.

 

 

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크,.. 정말 언제 들어도 명강의군요
근데 한 번 들을 때 이어서 들어놓는 게 좋은 것 같아요

끊어서 들으니까 다시 적응하고 기억을 되살리면서 들어야 하네요.. ㅎㅁㅎ

아무튼!

요것을,.. 게임에 도입해볼 수 있을지 모르겠지만!
이번 추석 중으로 포스팅 될 YAPP에서 만든 Trouble Painter에서 시도해보거나, 
(아마 게임이라 안될 것 같긴 합니다 ^^;) 


제가.. 이젠 일벌리기 장인이 아니라
빨리 취업을 하려고 했는데요 ^^ 


딱. 대학 졸업 전 마지막 프로젝트로 
재미난 프로젝트를 하나 해보게 될 것 같아요 우하하 
(안할 수도 있지만! 하게되면 여기에 간간히 공유해놓을게여)
 

PMF . 그것 . 제가 찾아보겠습니다 👾


다들 안뇽 👏🏻