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P/M Fit을 찾은 뒤에 우린 무엇을 해야 할까?
그 전에 P/M Fit을 찾았다의 기준은 무엇일까? 이는 Retention에 Plateau가 생겼느냐이다.
시간이 지남에 따라 위 그래프의 초록색 선과 같이 한번이라도 사용했던 유저가 계속 빠져나갈 경우는 아직 P/M Fit을 찾지 못한 것이고, 파란색의 경우처럼 시간이 지나도 유지하는 경우에는 P/M Fit을 찾은 것이다. 이는 제품A는 가치가 있기 때문에 시간이 지남에도 계속 쓰는 것이라고 할 수 있다.
스타트업과 스타트업이 아닌 회사를 가리는 기준은 불확실성의 크기이다.
이때 불확실성 기준 3가지는 제품, 시점, 고객이다.
이 3가지가 확실해질 경우 경영의 단계로 넘어가게 된다. 이러한 불확실성을 확실성으로 옮겨가는 과정이 린 스타트업(Lean startup)이다.
P/M Fit을 통해 Retention이 A와 같은 경우는 위의 3가지 중 2가지인 제품, 고객(계속 쓰기로 한 사람들)이 해결이 되었다고 할 수 있다.
그렇다면 이 다음엔 무엇을 해야 하는가?
우리는 이 Retention Curve를 분석해야 한다. 즉 우리는 AARRR을 뒤에서부터 거꾸로 계산해야 한다. 리텐션으로 강력한 서비스를 만들고 유저들이 많이 들어올 수 있게 하고 광고를 해야 한다. 하지만 많은 스타트업들은 불안감에 많이 하지 못한다.
Retention Curve를 분석할 땐 먼저 UT(Usability Test)를 통해 왜 이 유저들이 떠나는지와 DA(Data Analysis)를 통해 이 유저들은 왜 계속 사용하는지를 파악해야 한다. 이때 UT의 경우 그 Usecase에 대한 서비스를 개발해야 하기 때문에 리텐션 개선엔 도움은 되지 않는다.
참고로 Retention이 40%인 경우 꽤 큰 회사를 만들 수 있고, 70%이상이면 세상을 바꿀 수 있다(?). 페이스북, 인스타그램, 초기 토스의 경우는 리텐션이 68%이었다고 한다.
리텐션 커브를 통해 남는 유저들 간 공통점이 존재하는데, 이를 아하 모멘트(Aha Moment)라고 한다. 회사가 리텐션을 찾고 마케팅을 통해 회사가 성장하면 여러가지가 복잡해져 제품의 방향이 상실하게 되는 경우가 많다. 이를 방지하기 위해서 아하 모멘트가 필요하다.
아하 모멘트는 제품의 핵심가치를 경험하게 되는 순간으로, 이를 통과하면 고객은 이 서비스를 계속 쓰게 되고, 반대의 경우 사용하지 않는다. 그래서 특정 행동을 한 유저는 리텐션이 생긴다라고 볼 수 있다.
토스의 경우 아하 모멘트는 "마지막 송금일로부터 4일 안에 2번 이상 송금"이었다. 토스는 고객을 마지막 송금일로부터 4일 안에 송금을 2번 이상만 하게 하면 된다. 이 아하 모멘트에 회사가 얼마나 집중할 수 있느냐에 따라 향후의 스케일을 결정한다. 이때 아하 모멘트는 정량적으로 표현될 뿐만 아니라 정성적으로도 이해가 되어야 한다.
또한 아하 모멘트의 경우 복잡하고 정교한 분석 결과가 아닌 간단하고 엄밀한 과학을 만들어야 한다(Simplicity, not Science). 아하 모멘트를 통해 리텐션을 개선해야 할 시점이 되면 회사 조직은 복잡하고 어려워지게 된다. 이를 막기 위해 하나만 바라보고 따라갈 수 있는 말이 필요하다. 따라서 아하 모멘트는 위와 같이 중학생이 이해할 수 있을 정도로 쉽고 단순하게 선정해야 한다. 이러한 아하 모멘트를 통해 많은 회사들이 조직의 복잡도를 이기고 리텐션을 올려 제품을 개선시키고 있다.
아하 모멘트는 아래와 같은 형태로 구성한다.
- 스타트업 회사와 아닌 회사를 구분하는 기준은 불확실성으로, R/F Fit을 만족하는 경우 불확실성이 어느정도 해결된다.
- 아하 모멘트의 경우 제품의 핵심가치를 경험하게 되는 순간으로, 이 아하 모멘트를 통과하면 고객은 서비스를 계속 사용하게 된다.
- 불확실성이 해결된 경우 복잡해진 조직이 하나만 바라볼 수 있게 쉽고 간단한 아하 모멘트를 설정해야 한다.