Carrying Capacity

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다음 질문들에 답을 해보자.

Q1. 파워 유저들이 모두 어떤 행동(예: 프로필 작성)을 취했다는 것을 발견했을 때, 사용자들이 제품에 더 몰입하도록 하기 위해 프로필을 작성하도록 유도하려고 시도합니다. 이것이 실제로 도움이 될까요?

도움이 되지 않는다고 생각한다.

서비스가 사용자에게 시키는 행동의 수가 많아지고, 플로우가 늘어날수록 이는 유저의 피로감을 가중시킬 것이다. 그 유저가 파워 유저일지라도 말이다.

또한 그 서비스를 애정하는 파워 유저라면, 오히려 스스로 서비스의 옵션들을 찾아나가거나 파워 유저가 아닌 다른 유저들과 구분되는 것을 더 선호할 수도 있다.

Q2. 24시간의 서비스 중단이 있었고, 다음 날 서비스가 복구되었을 때 트래픽이 감소했습니다. 이것이 걱정해야 할 장기적인 영향을 미칠까요?

장기적인 영향을 미친다고 생각한다.

서비스의 이미지는 서비스가 주는 사용자의 만족감에서 만들어지며, 그러한 만족감에 영향을 주는 요인은 다양하게 존재한다. 예를 들어 그 서비스가 사용자에게 어떠한 편리함을 제공하는지, 어떠한 이득을 제공하는지 등이 있을 수 있다.

하지만 만족감에 부정적인 영향을 주는 요인도 존재할 것이다. 사용자의 정보가 허술하게 관리되거나, 사용자를 피곤하게 만드는 경우 등이 있을 수 있다. 그리고 그런 부정적인 경험을 했을 때 사용자는 자신이 생각하는 이미지에 대해 재고하거나 심할 경우 서비스를 떠날 수 있다.

위의 상황의 경우 24시간 동안 서비스가 멈추었고, 이는 사용자에게 부정적인 영향을 미쳤을 것이다. 어떤 사용자는 이 서비스를 떠올릴 때 중단이라는 부정적인 이미지가 연상될 수 있고, 최악의 경우 사용자의 가족, 친구들 등 주변 사람들에게 그러한 이미지를 공유할 수 있다. 서비스에서 부정적인 이미지를 떠올리는 사람이 많아질수록, 당연하게도 유입자가 줄어들거나 이탈 유저가 많아지는 등 서비스에 악영향을 미칠 것이다.

서비스와 직접적인 생계, 관련이 밀접한 유저들일수록 이에 민감할 것이며, 특히 앞으로도 이러한 일들이 일어난다면, 치명한 정도는 갈수록 배가 될 것이다. 이러한 유저들은 보통 서비스의 주축을 이루고 있을 것이며, 이들이 이탈하지 않도록 서비스를 운영하는 입장에서 장애의 경위 설명과 필요한 경우 빠르고 확실한 사과와 보상이 필요할 것이다.

Q3. 당신과 경쟁사 모두 일일 순방문자가 10만 명입니다. 그런데 이것이 매일 돌아오는 10만 명인지, 아니면 주 1회씩 방문하는 70만 명인지 중요할까요?

중요하다고 생각한다.

물론 서비스에 따라서 다를 수 있다. 하지만 일반적인 서비스의 경우 하루에 10만 명이 방문하는 것이 서비스에 긍정적일 것이다. 꾸준하고 안정적인 유저 수가 확보되어야 서비스의 운영과 확장에 있어서 더욱 확실하고 구체적인 논의가 진행될 수 있다고 생각하기 때문이다. 특히 수익을 내는 서비스라면 더더욱 안정적인 흐름이 제일 중요하다.

Q4. 새로운 광고 캠페인을 시작하고 일일 순방문자 수가 증가하기 시작하는 것을 보면, 광고를 계속 운영하는 한 이것이 계속 증가할 것이라고 가정하게 되죠, 맞나요?

아니라고 생각한다.

정확하게 잘 알지는 못하지만 광고를 통해 유입되는 유저 집단의 수는 한정되어 있다고 생각한다. 그렇기 때문에 충분히 유저 유입이 늘었고, 유입률 곡선이 완만해질 때 광고를 줄여나가는 것이 금전적인 부분에서 나을 것이라고 생각한다.

Q5. 당신의 서비스의 이메일 전송에 문제가 생기거나 (또는 페이스북이 알림을 차단하여) 사이트의 새로운 활동을 사용자들에게 알릴 수 없게 됩니다. 순방문자 수가 약간 감소하지만 크게 걱정하지 않고 있는데, 걱정해야 할까요?

걱정해야 한다. 하지만 과도하게는 아닐 것이다.

이메일 전송에 문제가 생긴 것 자체는 서비스에 장애가 생긴 것이기 때문에 빠르게 해결하려고 노력하는 것이 맞고, 또한 이로 인해 유저 이탈이 발생할 경우 더더욱 빠른 대처가 요구될 것이다.

하지만 그 이메일 전송이 단순히 서비스의 신 기능을 알리거나 광고 혹은 뉴스레터라면 사용자들은 크게 신경쓰지 않을 것이다. 분명 그 경로로 서비스에 접속하는 사용자들이 있겠지만, 그러한 알림에 동의한 사용자들은 알림이 없어도 서비스에 들어올 것이라고 생각하기 때문이다. 또한 대부분의 경우 이러한 알림이 있는 것을 모르거나 무시할 것이다.

단 그 알림이 신규 로그인 등 서비스의 보안이나 치명적인 영향을 끼치는 경우는 빠르게 대책을 수립하여, 사용자들에게 현 상황을 정확히 알리고 대처 방안을 제시하고 문제를 해결해야 한다.

Carrying Capacity

Carrying Capacity

'호숫가의 물의 높이가 어디까지 올라올까?'

정답은 Inflow(호수를 채우는 비의 양)과 Churn(나가는 물의 양) 이 두 가지의 비율에 따라 결정된다.

이 그림에서 호수의 물은 MAU를 의미한다. 그리고 Inflow는 신규 유저의 수, Churn은 MAU의 %로 일정하게 이탈하는 유저의 수를 의미한다. 즉 이 둘로 MAU가 결정된다는 것이다. 그리고 호수의 물, MAU가 결정되는 데는 이 두 가지 요소만 관련이 있다는 것이다.

Data Growth Modeling으로 이해한다면, Total Customers는 New Customers Today와 Lost Customers Today, 단 두 가지 요소만 영향을 미친다.

Data Growth Modeling

이 때 또 중요한 것은 Customers를 어떻게 정의하는지다. 이와 관련된 자세한 내용은 토스 PO SESSION에서 확인할 수 있다.

결과적으로, Carrying Capacity는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

Carrying Capacity = # Of New Daily Customers / % Customers You Lost Each Day

매일 새로 유입되는 유저의 수를 매일 잃게되는 유저의 비율로 나누면 Carrying Capacity를 구할 수 있다.

그렇다면 Carrying Capacity를 어떻게 활용할 수 있을까? 다음과 같은 문제들을 살펴보며 Carrying Capacity를 활용할 수 있다.

• 현재 MAU 10만, Carrying Capacity는 75만, 광고를 해야할까?
• 현재 MAU 70만, Carrying Capacity는 75만, 광고를 해야할까?
• 현재 MAU 100만, Carrying Capacity는 75만, MAU는 떨어질까?

현재 Carrying Capacity는 75만으로 주어져 있다. 이 떄 유입되는 유저 수를 7500명이라고 하고, 이탈하는 유저의 비율을 1%라고 해보자.

7500명 -> 75만 명 -> 1%(7500명) 이기 때문에 이와 같은 경우 유입 유저 수와 이탈 유저 수가 같아 Carrying Capacity가 75만 명으로 유지된다.

그러면 이번에는 유입되는 유저 수를 7000명이라고 해보자.

7000명 -> 75만 명 -> 1%(7500명) 이기 때문에 이 같은 경우에는 유입되는 유저 수보다 이탈하는 유저 수가 더 많아 사용자 수가 75만 명에서 74만 9500명으로 감소할 것이다.

그리고 다음 싸이클에서는 7000명 -> 74만 9500명 -> 1%(7495명)이기 때문에 사용자 수는 74만 2005명으로 감소할 것이다. 이와 같은 싸이클이 지속된다면 MAU는 새로운 평형점인 70만 명(MAU의 1%가 7000명에 도달할 때)까지 줄어들 것이다.

즉 Carrying Capacity를 통해 우리는 제품의 본질적인 체력을 알 수 있다. 광고나 마케팅 푸시를 다 떼어놓고 제품이 순수하게 유저를 모으는 능력 말이다.

우리가 7500명 -> 75만 명 -> 1%(7500명)의 구조에서 손실 유저 비율을 0.1%로 줄인다면 MAU는 750만이 될 것이다. 이것이 Carrying Capacity의 개념이댜.

결론적으로는 Carrying Capacity가 그 서비스 MAU의 최종 도착지라는 것이다. 이는 두 요소의 값이 바뀌지 않는다면 본질적인 MAU는 늘거나 줄 수 없다는 것을 의미한다. 광고로는 본질적인 MAU를 늘릴 수 없다는 것이다. 물론 광고를 한다면 일시적으로 유입 유저가 늘어나지만 평형점을 찾아갈 것이다.

이제 가운데 질문부터 살펴보자. 현재 MAU 70만, Carrying Capacity는 75만, 광고를 해야할까? Carrying Capacity 도달까지 비교적 얼마 남지 않았기 때문에 광고를 하지 않는 것이 나을 것이다. 만약에 광고로 MAU를 100만까지 늘려도 결국에는 광고를 종료했을 때, 평형점을 찾아 75만으로 수렴한다.

그렇다면 현재 MAU 10만, Carrying Capacity는 75만, 광고를 해야할까? 안해도 된다. 언젠가는 75만에 수렴할 것이기 때문이다. 하지만 해야한다. 스타트업은 J커브를 그리고, 투자자에게 성과를 보여야 하기 때문이다. 스타트업에는 빠른 성장이 필요하다.

마지막 질문 현재 MAU 100만, Carrying Capacity는 75만, MAU는 떨어질까?도 이제 쉽게 대답할 수 있을 것이다.

하지만 Carrying Capacity를 측정할 때 주의할 점이 있다. 본질적인 유입 유저 수와 이탈 유저 수가 필요하기 때문에 광고로 유입된 유저들을 필터링 하거나 광고를 끈 뒤에 측정해야 한다.

문제에 직면한 경우

이번에는 Carrying Capacity를 통해 문제를 인지하는 상황에 대해 생각해보자. MAU가 Carrying Capacity에 도달한 어떤 서비스가 있었다고 할 때, MAU가 늘지 않아 곤란한 운영 주체는 대규모 투자를 유치한 뒤 광고비로 다 사용한다면, MAU가 늘어난다. 하지만 광고비는 무한하지 않다. 그렇다면 MAU는 광고 안 하느니만 못한 이런 그래프를 만들게 된다.

광고를 하지 않았을 때의 경우와 같이 수렴

결국 근본적인 제품의 개선없이는 MAU를 증가하는 게 불가능한 시점에 온다는 것이고, 제품 개선을 통해 Inflow를 늘리고, Churn을 줄이는 노력이 필요하다. 토스 팀의 경우 사업 초기 MAU가 Carrying Capacity에 도달하기 4~6개월 전 이를 인지하여, 새로운 서비스를 런칭했다고 한다. 새로운 Carrying Capacity를 얹어버린 것이다. 이 덕분에 당시 Carrying Capacity가 300만이었던 토스는 현재 1000만의 MAU를 자랑한다.

그들이 만약 Carrying Capacity에 도달할 것이라고 생각하지 못했다면, MAU가 멈춰 섰을 때 '성장이 왜 멈추지?', '어떻게 개선해야 되지?'와 같은 질문들에서 빠져나오지 못했을지도 모른다. 하지만 이를 알고 있었기에 새로운 서비스 런칭을 통해 새로운 Inflow와 Churn을 만들어냈고, 이 뿐만 아니라 기존 서비스의 개선을 통해 기존 서비스의 Carrying Capacity도 늘릴 수 있었다.

'저희 지난 2년 동안에는 MAU가 안 커서 너무 고민이었는데 진짜 뭘 붙여도 안 크더라구요.'라는 질문에 토스 팀은 Carrying Capacity로 답한다.

Carrying Capacity를 알고 다시 생각하기

• Q1. 파워 유저들이 모두 어떤 행동(예: 프로필 작성)을 취했다는 것을 발견했을 때, 사용자들이 제품에 더 몰입하도록 하기 위해 프로필을 작성하도록 유도하려고 시도합니다. 이것이 실제로 도움이 될까요?

• Q2. 24시간의 서비스 중단이 있었고, 다음 날 서비스가 복구되었을 때 트래픽이 감소했습니다. 이것이 걱정해야 할 장기적인 영향을 미칠까요?

• Q3. 당신과 경쟁사 모두 일일 순방문자가 10만 명입니다. 그런데 이것이 매일 돌아오는 10만 명인지, 아니면 주 1회씩 방문하는 70만 명인지 중요할까요?

• Q4. 새로운 광고 캠페인을 시작하고 일일 순방문자 수가 증가하기 시작하는 것을 보면, 광고를 계속 운영하는 한 이것이 계속 증가할 것이라고 가정하게 되죠, 맞나요?

• Q5. 당신의 서비스의 이메일 전송에 문제가 생기거나 (또는 페이스북이 알림을 차단하여) 사이트의 새로운 활동을 사용자들에게 알릴 수 없게 됩니다. 순방문자 수가 약간 감소하지만 크게 걱정하지 않고 있는데, 걱정해야 할까요?

이에 대한 답변을 아래 영상에서 확인할 수 있다.