지난 편에선 Carrying Capacity 개념과 간단한 예시를 설명 드렸었습니다.

CC는 이런거였죠. 우리 비지니스(KPI)의 기초체력이기도 하면서 비지니스(KPI)가 성장하지도 침체하지도 않는 상태에 대한 추정값.

개념적인 부분 위주로 설명드렸는데 막상 CC를 도입하려고 하면 어떻게 해야 하는지 어려운 경우들이 많습니다.

오늘은 CC를 도입할 수 있는 방법 위주로 얘기를 해보려 합니다.

이번 내용은 끝 부분에 굉장히 중요한 내용이 있으니 천천히 들으시길 권장드립니다.

CC는 신규 액티브유저수 나누기 이탈률이라는 간단한 수식으로 미래와 한계를 엿볼 수 있는 멋진 수식입니다.

활용만 잘 한다면 지금 우리 현재 상황과 비지니스의 한계점을 명확히 판단하고 대처할 수 있죠.

멋진 미래가 끝 없이 펼쳐질 줄 알았는데 멋진 미래를 50년 뒤에나 도달할 수 있다거나

지금 상태로는 6개월 뒤에 회사가 매출 한계점이 도달할거다 라는 것도 알 수 있습니다.

그렇기 때문에 PO나 임원은 CC를 중요한 지표 중 하나로 봐야합니다.

CC를 측정하려면 4가지가 필요합니다.

1. CC를 사용할 수 있는 비지니스 환경
2. CC의 대상이 되는 KPI의 활성, 이탈 정의
3. CC관련 Raw 데이터
4. 엑셀스킬

오늘은 위 네가지 대분류로 어떻게 CC를 도입해야 하는지 명확하게 말씀 드리겠습니다.

우선 CC를 쓸 수 있는 비지니스 환경에 대해 설명드리겠습니다.

 

CC는 어느정도 성숙한 수준의 비지니스에만 적용 가능합니다.

• SEO, SEM에 대한 준비로 핵심 키워드 또는 콘텐츠 탐색 시 우리 서비스가 노출되어 유기적유입이 발생할 것.
• 사용자가 다른 사용자에게 우리를 추천해줄 수 있는 환경이 구축되어 있을 것.
• 서비스 완성도가 ‘어느정도 정상궤도에 올라갔다’라고 내부적으로 판단가능한 시점 이후일 것.

이 조건들 없이는 CC가 관측시점마다 차이가 너무 크게 발생해서 의미가 없어집니다.

유입이 있을 수 없는 환경이었다거나 서비스가 비정상이나 MVP 상태여서 이탈이 엄청나다면 수치 해석 의미가 없어지는거죠.

 

이제 어떤 KPI에 대한 활성과 이탈을 측정하려하는지 파악해야 합니다.

주의할 점은 이 때 활성(액티브)이라는 것은 반복 가능한 KPI여야 한다는 것입니다.

이 말, 정말 중요해요.

CC에서의 이탈이라는게 특정행동을 중단했을 때 이탈로 정의하기 때문에 반복 불가능하면? 시작하자마자 이탈입니다.

반복 불가능한 ‘회원가입’을 CC KPI로 잡으면? 이탈률 100% 인거죠.

 

반복 가능한 건 다음 같은 거겠죠?

결제, 방문, 게임_스테이지클리어, 소개팅앱_상대선택, 콘텐츠앱_콘텐츠조회.

반복 불가능해서 CC로 못쓰는 건 이런겁니다.

회원가입, 뉴스레터구독시작, 친구초대 – 친구초대는 회원가입 후 7일 넘어가면 사용률 현저히 떨어집니다.

CC가 다양한 지표에 대해 측정할 수 있지만 모든 지표가 CC로 쓸 수 없다는 말이기도 한다는 겁니다. 주의하세요.

자 이제 실무에서 잡을 수 있는 CC의 KPI를 찾아봅시다.

KPI는

비지니스 상황별로액티브를 정의하고

산규 액티브 유저에 액티브에 대한 이탈률을 나눠주면 됩니다.

 

 

CC가….. 공식만 쉽습니다

신규액티브 나누기 액티브 이탈률.

이거 공식이 쉽다고, 적용이 쉽다고 얘기하는 사람은

보고만 받은 사람이거나

이론만 아는 사람이거나

천재입니다.

 

아래는 비지니스 유형별로 추천드리는 항목들입니다.

• 월 과금 서비스는 – [ 당월 신규 결제자 / 이탈률인 (당월 결제 중단자/전월 전체 결제자) ]
• 게임서비스는 – [ 당월 신규 과금유저 / 이탈률인 (당월 과금 중단자/전월 전체 과금 유저) ]
• 소개팅서비스는 2가지 인데 – 게임서비스처럼 결제자도 할 수 있고, 소개팅 앱 상대 선택도 되겠죠? [ 당월 신규 선택자 / 이탈률인 (당월 선택 중단자/전월 전체 선택자) ]
• 콘텐츠 서비스는 – [ 당월 신규 콘텐츠 조회 유저수 / (당월 조회 중단자 / 전월 전체 조회 유저)]
• 스타트업은 방문자만해도 감사한 경우가 많아요. [ 당월 신규 방문자수 / 이탈률인 ( 당월 방문 중단자 / 전월 전체 방문자수 ) ] 여기서 스타트업을 위한 방문자를 액티브유저로 볼 때는 GA4 기준의 액티브 유저인 사이트나 앱을 방문한 정도의 기준을 생각하면 됩니다. 스타트업이 워낙에 과금시키기가 어렵다 보니 무료 사용자라도 다시 와주기만 한다면 언젠간 전환 시킬 수 있다는 가정을 하는거죠.

전체 액티브 유저 구하기는 쉬운데

신규 액티브 유저나 이탈 유저를 구하긴 어렵죠?

어떻게 할 지 모르겠는게… 맞습니다.

GA나 MMP로 세그먼트를 짜서 CC 측정 기간기준의 신규액티브와 액티브이탈을 분석해야 하는거라서요.

 

 

액티브 유저의 이탈이라는것이 이번 측정시점과 완전 동일한 기간의 이전 시점에선 해당 행동을 했던 사람이 이번 측정 시점에는 그 행동을 하지 않았다고 말하는거잖아요.

그러니깐 행동을 안했다 라는 것에 대해 기간 기준이 추가로 존재하게 됩니다. 신규 라는 것도 마찬가지이고요.

빨간원을 이전 시점의 전체 액티브 유저

파란원을 이번 시점의 전체 액티브 유저라고 해볼게요.

그럼 지난 시점에선 있었는데 이번 시점엔 없는 A가 이탈 유저입니다.

그리고 이번시점과 지난 시점 모두 액티브했던게 잔존 유저인 B죠

그리고 신규로 생긴게 이번 시점의 액티브 유저인 C입니다.

CC 는 신규 액티브 유저 나누기 액티브 유저의 이탈률이잖아요?

 

그럼 위 구조에서 신규 나누기 이탈률은

씨 나누기 괄호 열고 에이 나누기 괄호 열고 에이더하기 비 괄호들 닫고 입니다.

쉽지 않죠?

 

자 그럼 이걸 어떻게 잡아내느냐…

 

GA4 기준으로 말씀 드리겠습니다. GA4에서 세그먼트 기능을 써서 이렇게 신규와 이탈 유저를 특정 이벤트에 대해 잡아낼 수 있습니다.

세그먼트엔 포함기준과 제외 기준이 있는데요.

 

포함기준에서 전월에 결제 이벤트를 한 사용자를 넣고

제외 기준에 당월에 결제 이벤트를 한 사용자를 넣으면 그게 A 세그먼트겠죠?

 

C 세그먼트는 당월 결제자 중 전월 결제자를 빼면 됩니다.

당월 결제자는 바로 구해지니깐 당월 결제자 빼기 C 세그먼트 사용자 수가 B겠죠.

 

CC 구하기 쉽지 않습니다.

CC 의 개념을 이해하고 실무에 처리할 수 있는 것만 해도 우리는 상당한 수준에 있다고 얘기해도 무방합니다.

자 이제 실무를 잡기 위해서 위에서 가장 간단한 개념인 월 과금 서비스 기준으로

raw 데이터 구성 방법을 설명드리겠습니다.

 

raw 데이터엔 이 기준과 항목들이 필요합니다.

데이터는 전부 기준과 항목으로 구성됩니다.

각 기준에 따른 값이 항목이죠.

기준에선 측정하려는 기간 기준인데 월 단위 권장드립니다.

항목에선 신규 과금 유저수, 전월 대비 결제 중단 유저수, 전체 과금 유저수 입니다.

CC 측정 기간 기준은 길수록 좋습니다.

최소 월단위로 하시고, 아니면 분기 단위까지 가도 괜찮아요.

일별 주별로 잡으면 CC가 어제는 “우리 회사 성공했어” 했다가 “내일은 우리 회사 망했어” 이럽니다.

적당한 평균치를 잡으세요. 비지니스 단위의 분석은 장기적이어야 합니다.

월단위 측정이라면 매월 첫번째주차에 엑셀에 전월의 [신규 과금 유저수, 결제 중단 유저수, 전체 과금 유저수]를 적으면 끝나는거죠.

어쩌면 이 부분은 참 간단하죠?

자 이제 곤란한 작업들이 시작됩니다.

작성했던 Raw 데이터들을 엑셀로 후가공 할겁니다.

CC를 해석하기 편하게 만들려고 쓰게 되는 엑셀 함수는 17가지 입니다.

1. eomonth
2. maxifs
3. sumifs
4. minifs
5. iferror
6. sum
7. text
8. date
9. year
10. rounddown
11. mod
12. index
13. match
14. countif
15. and
16. or
17. not
18. 스프레드시트는 arrayformula, today 까지

 

이걸 혼합해서 메타 정보를 엄청 만들거에요. 어휴 골 때리죠. 그래서 제가 raw만 넣으면 자동으로 나오게 다 작업해놨습니다. 템플릿은 판매중이니 문의 주세요.

유튜브 설명에 링크가 있거나 구글에 ‘캐링 카파시티’ 검색하면 아마 이 내용이 공개될 때 쯤엔 상단 검색될겁니다.

 

엑셀에 있는 내용들을 설명드리겠습니다.

활성, 액티브를 월간 결제로 정의했다고 생각해보겠습니다.

각 월별로 총 활성유저, 신규 활성유저, 신규 이탈유저 라는 3가지 항목을 넣으면

CC와 CC달성률, CC에 도달하기까지 얼마나 남았는지 그 시점은 언제일지에 대한 결과값이 나오는 엑셀파일입니다.

아래와 같은 부가 조건을 넣었습니다.

• raw 데이터는 랜덤값을 더미로 넣었으며 초반 막 안정성이 확립된 비지니스의 값과 비슷하게 값을 보정했습니다.
• CC 관련값에는 데이터 편차를 최대한 안정화 시키기 위해 3개월 기간이동평균을 사용했습니다.
• CC 도달 잔여일, 도달 예상월, 예상 월초 활성은 해당 시점 이전 3개월 신규와 이탈값이 지속되는 상황을 가정했습니다.

초반 막 안정성이 확립된 비지니스를 가장한 CC를 기준으로 해석하자면

• 초반 CC는 너무 높거나 낮을 수 있습니다. 초반엔 코어 팬들이 많아서 이탈율이 낮거나 안 알려져서 유입이 적을 수 있어요.

• 초반 이탈률이 고쳐지면서 CC가 조금씩 상승하고 이때부터 광고를 진행하면서 신규 액티브가 크게증가할 수 있어요. 그럼 이때 CC가 갑자기 폭증합니다.

• 광고가 유지되는동안 신규 액티브 유저수가 늘면서 CC는 어느정도 버텨주더니

• 광고가 꺼지면 신규가 줄고 이탈은 유지되며 결국 원래 있어야 할 자리로 돌아갑니다.

• CC가 증가했다가 폭락했죠. 근데 그게 그렇게 나쁘진 않아요.
  액티브 볼륨자체를 늘릴 수 있는 역량이 있다는 증거기도 해서요.
  자신감을 얻고 많은 트래픽들을 통해서 인사이트를 얻습니다.
• 인사이트들을 통해 이탈률을 점차 고쳐나가고 바이럴이 커져나가면서 신규 액티브가 증가하고 이는 곧 CC의 증가로 이어집니다.

CC는 그냥 숫자가 아닙니다.

이걸 해석할 수 있는 이해 역량을 동시에 갖춰야 합니다.

숫자에서 텍스트를 끌어낼 수 있는 사람이 되어야 하는거죠,

CC 신기하죠 ? 내가 지금 이렇고 언제 어떻게 내가 무엇이 될 지 알 수 있습니다.

스타트업, 정기결제 서비스 들은 반드시 도입하시길 권장드립니다.

넘어가서, 마지막으로 나올 수 있는 질문들에 대해 선답변 드립니다.

1.첫번째 QnA

CC는 얼마마다 체크해야 하나요.

CC는 한번 체크하고 끝나는게 아니라 CC측정 주기별로 계속 체크하세요.

월단위라면 월단위, 분기 단위라면 분기단위.

결국 CC를 올리는 쪽으로 서비스 방향성이 결정되어야 하고 CC가 상승했다면 원인을 파악하세요.

그리고 올라가는 쪽으로 지속 테스트를 하면 됩니다.

1. 두번째 QnA

“신규 유저수가 엄청 빠르게 상승해서 과거의 데이터로 CC를 계산하면 너무 불리하다”라는 경우.

그럴 땐 과거 3개월의 실제 지표와 미래 3개월의 정도의 선형회기모델 지표를 써서,
6개월 기간이동평균이나 지수평활법을 결합해서
다시 신규유저수와 이탈률을 정의하고 CC를 계산할 수 있습니다.

❤️‍🔥 액티브 유저에 대해 적용 가능한 선형회기모델

현재 시점의 지표값을 기준으로 상승률을 곱하면 다음 시점의 지표값을 예측 가능.

y_t = y_(t-1) * (1 + r)^t

• y_t는 t 시점의 지표값
• y_(t-1)은 t-1 시점의 지표값
• r은 t 시점의 상승률
• 즉, 현재 시점의 지표값이 100이고 상승률이 10%라면, 다음 시점의 지표값은 100 * (1 + 0.1)^1 = 110

 

공식은 위의 것을 쓰면 되긴 합니다만… 쓰지 마세요.

사람들이 공감 못 하는 쓸모없는 데이터를 얻게 될 거에요.

간단한 수식은 간단한 수식으로 남겨두셔요.

마지막으로,

CC는 하나의 비지니스에서 하나만 존재하는 최종 KPI가 아닙니다.

그 값은 유저도 될 수 있고 매출도 될 수 있습니다.

우린 CC를 이용해서 다양한 KPI의 성장 한계점을 찾아내고 그에 대한 대응을 해나가야 합니다.

 

그리고

CC는 최초 도입이 정말 어렵습니다.

비지니스의 모든 방향성이 CC로

결정될 수 도 있다는 것을 이해하고 내부 공감대를 만들기까지요.

근데 이만한 방향성 지표가 또 없습니다.

 

많은 고민과 학습이 필요합니다.

CC에 대한 것은 여기까지 얘기할 수 있도록 하겠습니다.