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  • <토스 PO SESSION> 3. Aha Moment
    아티클 스터디 2024. 3. 26. 22:14

    https://youtu.be/0KgOCKJ1PG4?si=3S8t-KJy7EzgCJ2c&t=1064

    17분 40초부터 Aha moment에 대한 내용이 이어진다. 

    https://youtu.be/D9x7Tln2DI4?si=m8GWvPKw0r3urmiS

     

    https://jinhyunbae.tistory.com/185

     

    <토스 PO SESSION> 2. Retention

    https://www.youtube.com/watch?v=0KgOCKJ1PG4&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=2&t=141s 지난 PO Session(Carring Capacity; C.C)에 이어서 Retention에 대한 강의를 들었다. 현직에서 리텐션을 왜 다루는 지, 어떤 방식으

    jinhyunbae.tistory.com

     

    Aha moment에 대한 내용은 지난 게시물은 2.Retention의 내용에서 이어진다. 

    Aha Moment

    남는 유저는 남는 이유가 있고  유저가 남는 이유는 바로 Aha Moment 때문이다. 

    Aha Moment는 유저가 제품의 핵심가치를 경험하는 순간으로

    세션에서는 Aha moment를 다음과 같이 정의했다. 

    1. 정량적으로 정의되는 유저가 서비스에 남게되는 결정적인 순간이자
    2. 정성적으로 상식적인 인과관계가 있는 순간으로 
    3. 이 행동을 한 95%가 리텐션이 생기는 행동

    세션에서 강조했던 부분은 위의 조건을 만족하면서도 조직 구성원들이 쉽게 이해하고 추구할 수 있는 

    중학생도 이해할 수 있을 정도로 단순한 산수를 통해 나오는 한 문장이어야한다는 것이다. 

     

    다양한 기업의 Aha moment (출처 : toss PO session)

     

    대표적으로 Facebook(Meta)의 사례를 보면 10일 안에 7명의 친구와 연결시키기를 Aha moment로 잡았다. 

    세션에 따르면 Facebook의 이용자가 억 단위로 올라갈 때까지도 이 기준은 유효했다고 한다. 

     

    위 회사는 Retention과 인과관계가 나타나는 Aha moment를 찾아냈고

    이를 통해 조직의 복잡도를 이기고 하나의 숫자(목표)에만 몰두하여 Retention을 끌어올리고

    제품을 개선하는 활동을 하고 있다. 

     

    Aha moment의 형태

    대부분의 Aha Moment는 XX 행동을 가입한 지 YY 기간 안에 ZZ 번한다. 

     

    XX : 핵심 가치를 경험하게 하는 것과 관련된 유저 행동

    YY : 가입한 후에 너무 긴 시간이 지나기 전 기간(현대인은 복잡한 환경에서 다양한 서비스를 경험하므로)

    ZZ : 아주 훌륭한 서비스라고 하더라도 그 서비스를 한 번만 경험해서는 리텐션이 생기기 어렵기 때문에

            리텐션을 생기게 만들 수 있을 정도의 횟수

     

    근데 이렇게 찾은 Aha Moment 의 난이도가 너무 높다면? ex) 7일동안 친구추가 40명

    통계적으로 설사 그런 유저들이 Retain된다고 하더라도 제품을 심각하게 다시 검토해볼 필요가 있다. 

     

    너무 난이도 높은 Aha moment를 발견하거나 95%가 남는 유저 행동을 찾을 수 없다면

    더 나은, 유저가 가치를 느끼는 행동을 만들어야하고 이는 제품을 개선해야한다는 것을 말한다. 

     

    XX 액션을 그러면 어떻게 찾을 것인가 

     

    직관 혹은 노가다를 통한 Rule Base 방식으로 구할 수 있고

    SHAP Value와 같은 도구를 통해 Retention에 영향이 높은 액션(변수) 후보를 뽑을 수 있다.

     

     

    그리고 이를 통해 해야하는 것은 위 사진의 겹치는 공간의 크기를 최대한 키우는 것 즉 양 쪽에 겹치지 않은

    공간을 줄이는 것이 필요하다. 

     

     

    세션에서는 아래의 두 개념을 제시한다. 

    RPV(Retain Probability Value) = Retain된 유저가 이 액션을 할 확률

    교차 =  액션도 하고 Retain도 된 유저 / 액션을 하거나 Retain된 유저

     

    교차값이 최대가 되면서 RPV가 95% 이상인 액션 XX를 찾기 위해 계속 교체를 하고 이 액션 XX가 

    ZZ번이 될 때마다 어떻게 되는지를 구하는 것이다. 

     

    Sample size가 너무 작지 않다는 전제 하에 이 두 조건을 만족하는 Aha moment를 찾는 것으로

    회사가 하나의 목표에 집중할 수 있고 이러한 행동을 유저에게 어느 정도 강권하는 것으로 유저를 

    파워 유저로 만드는 인과관계를 만들었다고 간주할 수 있다. 

     

    Activation

    Activation을 하나의 퍼널이라고 생각하고 있는 경우가 많은데 

    세션에 따르면 Activation의 진짜 정의는 회원 가입과 같은 그런 퍼널이 아니라 

    고객이 겪는 첫 번째 행복한 경험(The First Happy Experience)이라고 한다. 

     

    즉 이 서비스가 제공하는 핵심 가치를 처음 경험하기 까지의 과정이라고 한다.

    그렇다면 지난 설명에서의 Aha moment와의 차이는 없다고 한다(?)

    여기서 머릿 속에 물음표가 살짝 생겼다. 

     

    순간이 아니라 과정이라는 점에서 아주 조금의 차이는 있겠지만 사실상 동일한 개념이라는 설명인 것 같다. 

     

    고객 여정에서 Activation 단계를 개선하는 많은 경우 클릭률을 높이고 전환율을 높여

    퍼널을 개선하는 것으로 이해하는 경우가 많은데 

     

    Activation을 개선한다는 것은 더 많은 유저가 더 빠르게 더 손쉽게 고객 핵심가치와 연관된 행동(XX)을 

    하게 만드는 것이다. 

     

    따라서 Activation을 개선하기 위해서는 The First Happy Experience에 대한 정의가 되어야하고

    그것이 정의가 된 후 최대한 많은 유저들이 해당 경험을 할 수 있도록 해야한다. 

     

    Activation이 퍼널이라고 한다면 보통 다음 단계로 넘어가는 전환율을 높이는 과정에 집중하는 경우가 많은데

    그 보다는 전환까지 걸리는 기간이 더 중요하다.

     

    세션에서 이렇게 말하는 이유는 퍼널을 개선하는 관점이 아니라 전략적으로 더 많은 유저가

    더 빠르게 Aha moment를 경험하게 만드는 것이 핵심이기 때문이다.

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