슬리드 PO 자료
프로덕트 흐름
왜 이론과 사례를 알아야 하는가? 알아야 고민의 시간을 줄일 수 있다
pre-PMF → post-PMF → scale-up
pre-PMF 단계에서 가장 중요한 것
1.
retention plateau
2.
A-ha momentk
PMF
아하 모먼트
A-ha moment를 어떻게 찾나?
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리텐션 유저의 95% 이상이 하는 액션이자,
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해당 액션을 하는 유저의 대부분이 리텐션이 높음
→ 리텐션과 상호 인과관계가 모두 성립하는 액션 찾기
또한, 해당 액션은 단순해서 모든 구성원이 빠르게 이해할 수 있어야 함
피처별로 리텐션 추이를 살펴보고, 리텐션이 높은 고객과 폴더를 사용하는 기능이 어떤 상관관계가 있는지? ⇒ 이 행동을 하는 유저가 리텐션이 높을 것이다 라는 양식을 갖추고 판단해야함.
현재) 아하 모먼트를 최대한 찾기 위하여 베타로 커뮤니티 플랫폼을 운영하고 있고, 가설 테스팅을 통해 검증된 것들로 수정 디벨롭을 하고 있음.
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앱을 지웠을 때
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다른 서비스의 후기 수를 넘어갔는지를 몇 퍼센트 우리는 향상되었는지에 대한 사례도 보긴 했음.
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커뮤니티도 수만휘 등의 게시글 수, 트래픽 수를 보면서 타 서비스 대비 어느정도인지를 보기도 했음
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실천 기록을 일주일에 3회 이상 지속한 경우
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사용자끼리의 액션 VS 달채비가 제공하는 액션
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찾은 뒤? = 신규 유저를 활성사용자로 전환 시키기 (Activation)
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온보딩 퍼널 개선
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신규 유입
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아하 모먼트를 빠르게 경험하게 하는 것
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Q. 체리피커 유입될 만한 캠페인이 있을 때는 어떻게 할지? 이걸 잡아줄 추가 기준이 세워진 게 있는지?
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실제 유저와 이벤트 유저를 나눠서 살펴보았음. 고객 유치에 도움이 되는지는 살펴보아야 함
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응모하신 분 데이터와 실제 사용 데이터를 대조했음. 이용하신 분만 따로 추려냈음
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수치가 급격하게 변할 때? (리텐션 감소)
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외부적 요인도 충분히 고려할 것
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pmf 를 찾았다고 안심할 수는 없고, 깨질 수도 있음
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제품의 문제인지, 시장의 문제인지 다방면으로 고민해볼 것
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코호트별로 잘 살펴볼 수 있어야 함
스케일업
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커뮤니티 도입 이유
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세대별로 대표 커뮤니티가 있다는 것을 파악했음
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이탈률 줄이는 방법
1.
use case를 늘리는 방법 = UT를 통해서 우리 걸로 해결하지 않는 타겟을 기반으로 뭘하고 있는지 솔루션을 파악해서 개선하는 방법
*왜 use case를 늘리는것?
*슬리드 : 온보딩 세션으로 대체. 재확인하는 용도로 서비스 내에 탑재하고 있음. 그냥 전화한다고 함.
2.
Frequency를 늘리는 방법
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이탈률이 고정된 상태에서 새로운 유저의 수를 늘리는 방법을 고민하는 것이 CC 키우는 방법
조직 구성
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daily retention이 중요한 서비스 ex.toss
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조직원들의 talent density가 높아야 함.
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1년 한번이 매우 중요한 이슈인 경우 ex. 삼쩜삼 등
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낮은 인건비로 오래 유지할 수 있는 구성원으로 쭉 유지하는 전략.
ut 등을 통해,
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우리가 갖고 있는 문제가 진짜 존재하는 문제(질문)인지 확인
과학적으로 데이터 바라보기
그로스 매니저 김병윤
그로스해킹이란?
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가설 단위로 프로젝트를 만들고,
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가설 단위로 테스트를 하고,
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가설을 검증하기 위해 프로덕트를 출시하고,
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가설을 검증하기 위해 데이터를 분석하는 것.
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가설검증
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가설을 세우면 참과 거짓을 판단하기 위해서 실험을 진행함
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실험이 오염되면 결론을 믿을 수 없게 됨
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데이터 분석할 때도 똑같은 인사이트가 적용 됨
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비교하는 두 집단을 최대한 비슷하게 만들어야만 유효하다
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데이터를 통으로 해석하지 않고, 세분화 하여 인과를 명확히 함
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단계 세분화하기
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타겟 세분화하기
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케이스
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수치에 영향을 주는 요소가 무엇인지 찾자 ex. 크롬 익스텐션을 설치할 때 ‘운영체제’가 관여하고 있다는 점’ → 엣지끼리, 크롬끼리, 웨일끼리 코호트
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퍼널별로 찢어져서 어떤 단계를 고쳐야 할지 파악할 수 있음 ⇒ 퍼널별 분류를 찢어서 이벤트 세분화를 하여 트래킹을 하는 것
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생각해볼 점
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집단별로 본 표본이 너무 적을 떄, 집단을 나누지 않고 표본을 볼 수 있을까
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표본을 늘리기 위해 페이드 광고를 해서 일시적인 표본 볼륨을 늘리는 방법이 있음
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페이드 유저와 오가닉 유저 서로 비교할 수 있을까요? 집단의 동질성을 어떻게 봐야할까?
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페이드끼리, 오가닉끼리 비교함
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페이드를 했을 때 오가닉이 커질 경우 진짜라고 판단하는 기준?
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AB 테스트 결과, 유의미한 차이는 어떻게 설정할 수 있을까
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애초에 설게할 때 타겟을 다르게 설정하기
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정량적으로는 최소 100명은 있어야 함
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퍼널 개선 경험
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가설 테스트 진행할 때 여러가지 가설 중에서 동시다발적으로 진행한 경우가 있다면?
(슬리드 튜토리얼: 우리 앱은 서비스가이드로 충분할까? 서비스가이드가 가장 효과적일 수 있는 방법은? 영상, 사진, 텍스트. ut에서 ab test하는 방법은? )