[토스 PO Session] 1. 토스 리더가 말하는 PO가 꼭 알아야 할 개념 - CC(Carrying Capacity)

• 참고영상 : 토스 리더가 말하는 PO가 꼭 알아야할 개념 | PO SESSION
  

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이번 영상에서는 Growth Dynamics의 핵심 개념인 CC(Carrrying Capacity)에 대해서 소개하였다. 이것을 아는지 모르는지에 따라 스타트업 회사 투자금의 소진률이 달라지므로 반드시 알아야 한다고 하셨다.

먼저 CC에 대해서 설명하기 전에 데이터 그로쓰 모델링과 관련해서 몇가지 질문을 제시하셨다. 아래 내용을 보기 전에 먼저 생각해보고 먼저 질문에 대한 답을 적은 후 나중에 CC에 대해 알게 된 후와 비교해보자.

질문

1. 만약 당신의 서비스에 있어 당신의 로열 유저들이 어떠한 행동을 한다는걸 발견했다고 하자(ex 프로필 채우기 등). 그래서 모든 유저들에게 이런 행동을 강요했을 때 이 행동이 도움이 될까?
2. 당신의 서비스가 24시간 동안 장애를 겪어 다음날 트래픽이 많이 빠져있다. 이는 장기적으로 좋지 않은 것인가?
3. 당신과 경쟁자는 하루에 10만명의 유저가 오는 서비스를 가지고 있다. 이때 하루에 10만명이 오는것과 매주 70만명이 오는 것은 상관이 있는가?
4. 많은 양의 돈을 투자받아 광고를 하였다고 하자. 광고의 효과로 매일 들어오는 유저의 수가 증가하기 시작하였다. 그래서 이런 식으로 광고를 계속하면 유저가 늘 것이라고 생각하였다. 이는 맞는 내용인가?
5. 당신의 서비스에 알림 문제가 생겼다. 이로 인해 당신의 유저들은 새로운 활동들에 대해서 알람을 받을 수 없게 되어 실제로 매일 오는 인원수도 감소하였다. 이는 걱정해야 하는 부분인가?

이제 아래에서 설명하는 CC에 대해 들어본 후 다시 질문에 대한 답을 하고 이에 대해 비교해보자.

CC(Carrying Capacity)의 개념

CC(Carrying Capacity)는 한마디로 얘기하자면 '호숫가에 물의 높낮이가 어디까지 올라올까?'이다.

호숫가의 물의 높이는 땅의 지형과 상관없이 하늘에서 내리는 비의 양(Inflow)과 땅에서 빠져나가는 물의 양(Chrun)에 의해 결정된다. 이는 생태이론에서 얘기하는 한계 수용능력이다.

이때, 위의 세가지를 아래와 같이 생각해보자

• 호숫가의 물 : 월 활성 유저 수(MAU)
• 하늘에서 내리는 비의 양(Inflow) : 매달 유입되는 유저의 수
• 땅에서 빠져나가는 물의 양(Chrun) : MAU에 비율로 일정하게 나가는 유저 수의 비율

이때 CC는 물의 양을 결정하고 물의 양이 결정되는 데에는 Inflow와 Chrun 외에는 영향을 주지 않는다는 것이다. 즉 전체 고객은 들어온 고객의 수와 나간 고객의 두가지 요소만 영향을 미친다는 것이다. 이때 Inflow와 Chrun을 어떻게 정의하는지가 매우 중요하다.

CC(Carrying Capacity) 계산

CC를 계산하는 공식은 아래와 같다.

ex) 75만명의 1%가 매일 나가고 매일 들어오는 유저의 수가 7500명이라고 하자.

• CC = 7500/1% = 75만 = 전체 유저수(75만명)
• 고객의 수 그대로 유지

ex) 만약 매일 들어오는 유저의 수가 7000으로 감소한다고 하면

• CC = 7000/1% = 70만 < 전체 유저수(75만명)
• 전체 유저수 70만이 될때까지 계속 감소

CC를 구하기 위해 필요한 두가지는 두달 내에 구할 수 있고, 이는 CC값이 결국 그 서비스의 MAU의 최종 도착지가 된다. 따라서 위의 두 값을 본질적으로 변경하지 않으면 MAU는 변하지 않는다.

예시

위 상황이 주어졌다고 하자.

• 첫번째 상황의 경우 MAU가 10만인데 비해 CC가 75만이다. 그러면 MAU는 결국 75만까지 도달할 것이므로 굳이 광고를 해도 되고 안해도 된다. 하지만 스타트업의 경우 J커브를 만들어 빠르게 성장하고 있음을 보여주기 위해 광고를 하기도 한다.

• 두번째 상황의 경우 CC값까지 도달하기까지 MAU가 5만밖에 남지 않았으므로 굳이 광고를 하지 않아도 될 것으로 보인다.

• 마찬가지로 세번째 상황의 경우 MAU가 CC에 비해 큰 경우인데, 이때 MAU는 CC에 맞춰 75만으로 떨어지게 된다.

이때 분자를 구하기 위해서는 광고를 중단하는 것이 좋다. 광고를 하면서 분자를 계산하게 될 경우 광고로 인한 부스트 효과로 인해 제대로 된 값을 반영하기 어렵기 때문이다.

아래의 그래프를 보면 마케팅 시작 시점에서 대규모 투자를 받아 광고를 하게 되면 들어오는 유저 수는 커져 CC값이 커지게 되고 이는 MAU의 상승으로 이어진다. 하지만, 점점 비용이 적어지고 CC값은 다시 작아져 MAU도 그에 맞춰 줄어들게 되어 끝에 해당하는 지점이 된다. 이를 인지하지 못한 채 기업들은 왜 MAU가 늘어나지 않지?라고 생각하게 된다.

그래서 언젠간 MAU의 값이 증가하지 않는 시점이 존재할 것이고, 이때는 제품의 본질적인 개선을 통해 Inflow와 Churn Rate를 변동시켜야 한다.
토스의 경우 기존 송금조회 서비스의 MAU가 CC값에 가까워지게 되자, 신용조회 서비스라는 새로운 서비스를 통해 새로운 CC를 추가하여 앱 전체의 MAU를 증가시켰다.

3줄 요약

1. 측정하려는 전체 유저 수는 언제나 들어오는 유저와 나가는 유저 단 두가지에만 영향을 받는다.
2. CC(Carrying Capacity)는 서비스가 도달할 최종적인 유저의 수로, Inflow(들어오는 유저)와 Churn Rate(나가는 유저)에 의해 결정된다.
3. MAU는 언젠가 변화가 없을 수 있다. 이땐 제품 및 서비스의 개선 등의 본질적인 개선을 통해 CC를 증가시켜야 할 것이다.