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  • <토스 PO SESSION> 1. Carring Capacity(C.C)
    아티클 스터디 2024. 3. 25. 00:28

    https://www.youtube.com/watch?v=tcrr2QiXt9M&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=1

     

     

    toss의 이승건 대표님의 PO Session 유튜브를 보며 PO가 알아야 할 개념들에 대한

    Carring Capacity의 개념을 정리해보았다. 

     

    한계 수용 능력(C.C)

    Carring Capacity(C.C)란 본디 생물학에서 사용되는 개념으로 생태계가 안정성을 깨지 않고 지원할 수 있는

    생물 개수의 한계를 의미한다.

     

    C.C 그래프

     

    일정 시간이 지나면 개채가 더 이상 증가하건나 줄지 안하고 특정한 수준에서 유지되는 것을 볼 수 있다.

    즉, 변화가 없다면 이 환경에서 C.C는 일정 수준으로 유지된다는 것이다. 


    이를 제품과 서비스의 측면에 적용한 것이 본 강의 내용의 골자였다. 

    총 고객 수 구하기

     

    C.C = # of New Daily User(Inflow)  / % Customer You Lost Each Day(Churn rate)

     

    ex) 담당 서비스의 새로운 방문자가 1000명인데 그 중 50명이 신규고객으로 전환된다고 했을 때 

    현재 고객인 사람 중에 1%가 매일 이탈한다고 가정하면 이 서비스의 C.C는 50명 / 1% = 5,000명이다.

     

    Churn rate은 유저 수에 비례하기 때문에 비율(%)로, inflow는 들어오는 유저의 수 그 자체이기 때문에 

    정수값으로 나타낸다. 

     

    이러한 C.C는 일일 신규 유저 수(1)와 일일 이탈 유저 비율(2) 이 두 자기 요인에 의해서만 영향을 받는다

     

    C.C의 값은 제품 혹은 서비스의 런칭 후에 2달 내로 구할 수 있다.

    이렇게 구해진 C.C가 결국 본질적으로 서비스가 가지는 MAU의 최종점을 의미한다.

    다시 위의 예시로 설명을 해보면 위 서비스는 5,000명이 될 때 까지 성장을 한 뒤 유지될 것이다. 

    이렇게 유지되는 C.C는 유입과 유출을 본질적으로 바꾸지 않으면 더 늘지 않는다.

     

    광고를 통해 일시적으로 Inflow가 Boosting이 가능하다. 마케팅을 많이하면 당연히 서비스로 오는 

    방문자 수가 늘게 되지만 CAC가 증가하고 고객 수 또한 비용과 정비례하여 늘지 않기 때문에

    광고 비용을 지속적으로 투자할 수 없는 시점이 오게 된다. 그리고 광고를 중단하면 MAU는 다시 내려앉게 된다. 

    왜냐면 본질적인 C.C가 변하지 않았기 때문에

     

    C.C를 올리기 위해서는 제품을 개선을 통해 Inflow가 잘 전환될 수 있도록 하는 것

    Retention의 향상 혹은 Churn의 감소 등으로 분자를 키우고 분모를 줄이는 것이다.

     

    그리고 C.C의 성장 한계선을 미리 인지하고 새로운 C.C를 만드는 것 또한 하나의 방법이 될 수 있다. 


    강연을 해주시는 대표님은 상당히 명료하게 이 부분을 설명해주셨고 그 설명 자체는 신선한 충격 다가왔다. 

    콩쥐야.. X돼써...

     

    강연의 골자는 많은 PO들이 MAU가 잘 오르지 않는 상황에서 

     

    1. C.C에 대한 고려없이 J커브 만을 위한 늘리기 위한 광고/마케팅을 하는 것은     밑 빠진 독에 물 붓기가 될 수 있다. 

     

    2. C.C를 적용하는 것을 통해서  리텐션이나 이탈율을 감소시키는 것    혹은 새로운 제품이나 서비스를 추가 개발하여 제품, 서비스가 고객을 수용할 수 있는 능력 그 자체를    향상시켜야 한다. 

     

    제품과 서비스를 전체적인 관점에서 바라보고 현재의 상황을 바라보고 대책을 세울 수 있느냐에 있어서C.C라는 개념을 아는 것과 모르는 것에는 큰 차이가 있을 것 같다.데이터 분석가로 일을 하게 되는 데 있어서도 이런 부분들을 고려하여 폭 넓은 시각으로 분석 대상을 볼 필요가 있겠다고 느꼈다. 

     

     

     

     

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