조영휘 BARK 공동창업자가 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한번 더 소개합니다.
지난번 초보 PM이 알아야 하는 초기 모바일앱 분석 101글에서 앱을 런칭한지 얼마 안된 극초기 단계의 스타트업에서 어떤 앱 운영 지표들이 필요한지에 대해 논의했었다. 읽어보지 못한 분들을 위해 간단히 요약하자면, (처음부터 BM이 붙어있는 앱이 아닌 이상)
1) Acquisition (획득)
2) Retention (유지)
3) Referral (추천)
이 3가지 사이클을 중점적으로 모니터링 하는게 중요하다.
라는 내용이었다. (이번 글에서는 기본적 개념 설명은 생략할 예정이어서 앱 운영 지표가 생소하신 분들은 꼭 저 글을 먼저 읽고 오시길 권장한다)
오늘 글에서는 여기에서 더 나아가 구체적으로 어떤 지표들을 데일리 베이스로 관리하면서 앱을 성장시켜야 하는지에 대한 방법론에 대해 그간 공부한 내용을 정리해 보고자 한다. 참고로 본 글의 내용은 앱이 성장하고 있는지를 일단위로 모니터링하기 위한 방법론이지 ‘성장하기 위한 방법론’에 대한 글이 아님을 명심하기 바란다.
1. DAU, MAU의 환상에서 벗어나기
언제나 필자가 강조하는 내용이다. 생각보다 많은 분들이 극 초기 단계의 서비스를 운영하면서 DAU(Daily Active Users), MAU(Monthly Active User) 지표만 목매고 있는 경우가 많다. 심지어 투자자들 중에서도 초기 단계 서비스를 점검하면서 `MAU가 몇명인가요?` ‘DAU는 몇명인가요?’ ‘총 다운로드는 얼마나 되요?’ 달랑 이 3개만 물어보고 끝인 사람들도 종종 만나게 된다. DAU, MAU만 쳐다보고 있는게 왜 환상이냐면, 그건 두개 다 돈으로 만들어내는게 가능한 지표이기 때문이다.
좀 자세하게 썰을 풀어보기 위해 Day 1 리텐션이 30%도 안되는 어떤 앱서비스가 있다고 가정해 보자. Day 1 리텐션이 30% 이하라는 뜻은 그 앱을 깐 사람들의 70% 이상이 다음날 앱을 비활성화 (또는 사용하지 않는) 시켜버린다는 뜻이다.
Day 1이 30% 이하면 Day 7은 10% 이하, Day 30은 거의 미미한 수준일 가능성이 높은 앱이다. 리텐션이 이 정도면 이 앱은 사실 앱의 코어 가치 자체가 없거나 완성도가 매우 떨어지는 앱일 가능성이 높다. 그런데 만일 이 앱 서비스를 하는 회사가 (또는 스타트업 팀이) 마케팅 버짓이 매우 많아서 하루에 페북 광고만 500만원씩 태우고 있다고 쳐보자. 페이스북에서 보통 평균 CPI가 1-2천원 수준이라고 하니 2천원을 적용하면 하루에 무려 2천명의 신규 유저가 유입되는 규모의 돈이다. 이 앱 서비스가 매일 500만원씩 한달 1억 5천의 광고비를 태우면 어떤 DAU, MAU가 만들어질까? 계산의 편의성을 위해 리텐션이 Day 1가 30% -> 하루에 1%씩 리텐션이 감소해서 Day 30이 되면 1%가 된다고 가정해 보면 (보통은 Day 7까지 더 급격히 떨어지고 뒤로는 완만한 곡선을 그린다) 이 앱의 DAU는 2000, 2600, 3180, 3740 … 이렇게 아름답게 성장하고 해당월 평균 DAU는 약 8천명, MAU는 해당월에 239,800명, 해당월 신규 다운로드는 6만이라는 숫자가 만들어진다.
조금 과장 보태서 어떤 스토리가 가능해 지냐면, 이 앱의 대표가 약 5억원의 시드 (또는 엔젤)투자를 유치하기 위해서 정부지원사업+개인 돈 긁어보아서 한달 열심히 지표 만든 다음에 투자자들한테 5억원만 투자해주면 1년안에 백만다운로드, MAU 30만 이상의 중규모 단위의 앱으로 성장 가능하다는 나름의 근거숫자가 만들어 지는 것이다. 뭐 1억원으로 3-5억원을 얻을 수 있는 딜이므로 창업자가 해당 앱에 완전 꽂혀있는 경우 충분히 발생 가능한 스토리이다. 물론 VC분들은 그렇게 허투르지 않아서 저게 돈으로 만들어진건지 금방 들통나겠지만 (또는 분야에 따라 저 정도 숫자로는 1억원 투자도 어림없는 경우도 있다) 필자가 강조하고자 하는 부분은 아무리 리텐션이 별로인 앱이라도 돈만 있으면 얼마든지 만들어지는게 DAU, MAU라는 숫자라는 점 이다. 또한 저정도 돈 태우고 있으면 앱스토어에 피처도 되는 경우가 많아서 숫자는 저거보다 훨씬 더 불어날 수 있다. 따라서 초기 앱의 성장을 위해서 우선적으로 필요한 부분은 바로 이 DAU, MAU라는 숫자만 맹목적으로 쳐다보고 있는 환상에서 벗어나는 거다.
2. Acquisition (획득) 경로를 데일리로 점검
이제 본론으로 넘어가서, 초기 앱에서 PM이 가장 신경써서 모니터링하고 데일리 마케팅에 반영해야 하는 지표는 단연코 Acquisition, 즉 획득지표이다. Acquisition이란 매일 들어오는 신규 유저들이 어느 경로로 들어왔는가를 집요하게 데일리로 추적하는 지표를 의미한다. 추적하는 방법은 크게 2가지 방법이 있다.
2-1. 앱 다운로드 링크에 추적코드 삽입
보통 아이폰용, 안드로이드용 앱을 모두 갖고 있으면 다운로드 링크를 하나로 통일해서 각각의 채널로 리디렉팅 시키는게 필요하다. 이때 추적코드를 포함시켜서 포워딩 해줘야 해당 클릭이 어느 마케팅 활동/채널에서 발생했는지가 추적 가능하다. 바크 앱의 경우 앱 다운로드에 추적코드를 다음과 같이 심어서 배포하고 있다.
https://barkapp.co/download?ref=FacebookAd-HighSchoolAd-Busan-D3
저기서 ‘ref=’ 다음에 들어가는게 추적코드이고, 이 코드는 애플 유저의 경우 아이튠즈 링크에 다음과 같이 레퍼런스 코드로 전환되어 기록된다.
https://itunes.apple.com/app/apple-store/id1100131438?pt=118117595&ct=FacebookAd-HighSchoolAd-Busan-D3&mt=8
FacebookAd-HighSchoolAd-Busan-D3라는 추적코드가 아이튠즈 URL에 삽입되어 리디렉팅 되고, 저 링크가 클릭될때 마다 슬랙으로 실시간 모니터링도 가능해 진다.
저걸 매일 쳐다보고 있으라는 뜻이 아니고, 하루에 저 채널에서 클릭이 얼마나 발생하는지를 내가 투입한 예산대비 효율관점으로 모니터링하는게 중요하다는게 핵심이다. 예를들어 본인의 마케팅 활동의 CPI 상한선이 500원으로 책정되어 있고, FacebookAd-HighSchoolAd-Busan-D3라는 마케팅에 오늘 100만원을 쏟아부었을 때 다운로드 컨버젼이 50%라고 가정한다면 적어도 저 링크에서 클릭이 오늘 1,000회 이상은 발생해 줘야 CPI 타겟을 맞출 수 있는 것이다. 역시 슬랙에서 내가 뿌린 추적코드가 하루에 얼마씩 클릭이 발생했는지를 리포트로 알림 받는것도 가능하다.
2-2. 온라인에서 내 서비스가 얼마나 멘션되고 있는지 추적해주는 솔루션들 활용
위의 2-1만 할 경우 문제가 뭐냐면, 내가 다운로드 링크로 뿌린 것 외에 유저가 오가닉하게 내 앱에 대해 알게되고 이를 본인 채널로 언급하고 있거나 각종 기사, 트윗에 뜨는 트래픽들은 모니터링이 불가능하다는 점이다. 이런 걸 가능하게 해주는 추적 서비스들이 시중에 널려 있는데, 우리는 그 중에서 notify.ly라는 서비스를 쓰고 있다. 이 서비스는 트위터, 유튜브, 블로그 등등에서 내가 설정한 키워드, URL 등이 언급될때 마다 크롤링을 통해 슬랙으로 알림을 주는 서비스이다.
우리는 이 서비스를 이용해서 바크 URL이 언급되거나 바크 관련 키워드들, 경쟁사 앱이 언급될 때 마다 이렇게 슬랙으로 알림을 받으면서 모니터링 하고 있다. 이렇게 해 놓으면, 나중에 갑자기 트래픽이 터졌는데 그게 내가 뿌린 링크에서 터진게 아닐 경우 해당 서비스 멘션에서 그 소스를 찾아보는게 가능해 진다. 또한, 누군가 내 앱을 알아서 언급해 주고 있다는걸 실시간으로 아는것만으로도 기분이 좋아지고 사기가 진작되는 효과도 있다.
위에 언급된 두가지 방법 외에도 본인이 직접 구글이나 페이스북 검색을 통해 내 앱이 얼마나 언급되는지를 수동으로 찾아보는 방법도 있다. 가끔 시간이 남거나 위의 두가지 방법으로 도무지 트래킹이 안되는 트래픽이 있을 때는 시도해 볼만 한데 자세한 방법은 생략한다.
3. 앱 유저 활동성 모니터링
내 앱에 들어오는 신규유저도 중요하지만 앱의 성장을 위해서는 유저의 활동성을 높은 수준으로 유지하는게 훨씬 더 중요하다. 여기서 설명하고자 하는 유저 활동성이란 내 앱을 다운받아 사용하고 있는 유저가 앱 내에서 얼마나 활성도를 띄고 있는지를 여러가지 각도에서 모니터링 하는걸 말한다. 크게 다음 3가지 방법이 있다.
3-1. Low/Medium/High Activity User Flow
유저들을 크게 Low Activity, Medium Activity, High Activity로 구분해서 유저들이 각 그룹에서 얼마나 이동하고 있는지를 데일리로 모니터링 하는 방법이다. 서비스 별로 상이하긴 하지만 소셜앱의 경우 보통 정의는 일주일에 6일 이상 앱을 사용하고 있으면 High Activity, 3-5일이면 Medium Activity, 1-2일이면 Low Activity User로 분류한다. 이 플로우 차트는 Fabric을 사용하는 분들이라면 다음 그림과 같이 Daily New Users 탭 하단에서 일별로 확인 가능하다.
하지만 위 차트는 최근 한달 데이터밖에 확인이 불가능하기 때문에 필자는 위 숫자를 일별로 크롤해서 엑셀시트에 기록하여 관리하고 있다. 해당 지표가 어느정도 이상이 되야 적정수준인지는 비교가능한 데이터가 없어서 뭐라 말하긴 어렵지만, 본인은 High Activity 비율 약 30% 이상 유지를 목표로 운영중에 있다.
3-2. 활성도 3종세트 – Sessions per User / Session Duration / Stickiness
본인이 개인적으로 앱 활성도 3종세트라고 부르는 지표들이 있다. 바로 1) 유저당 세션 수, 2) 평균 세션 시간, 3) Stickiness 라고 부르는 지표들이다. 하나씩 살펴보도록 하자.
우선 유저당 세션수 (Sessions per User)는 보통 총 세션을 하루 유니크 유저수로 나눠서 계산하는데, 패브릭을 포함한 대부분의 툴에서 알아서 모니터링 해준다. 당연히 해당 숫자가 높아야 유저가 내 앱을 자주 찾는다는 뜻이고, 이 숫자 하나로 좋아지는 후행 지표들이 수두룩 하다. 활성도에서 가장 주의를 기울여 관리해야 하는 지표이다.
평균 세션시간 (Session Duration)은 한개의 세션이 종료될때 까지 평균 시간을 의미하는 지표로서, 역시 패브릭을 포함한 대부분의 툴에서 측정 가능하다. 평균 세션시간은 꼭 무조건 길어야 한다고 생각할 순 없다. 본인 앱의 코어서비스에 따라 다른 것인데, 앱 내에서 특정 컨텐츠를 소비하는게 코어인 서비스라면 당연히 평균 세션시간이 짧아서는 곤란할 것이고, 반대로 다른 서비스들로 보내주는 중개 플랫폼 같은 경우나 사람들이 특정 목적이 있을때만 찾는 서비스 등은 평균 세션시간이 짧을 수도 있다.
Stickiness는 사용자들이 얼마나 해당 서비스에 충성도를 보이는지를 보여주는 지표로서 보통 DAU/MAU로 계산한다. 해당 수식에서 유추할 수 있듯이 해당 퍼센트가 높을수록, 즉 월 1번 이상 방문자 중 데일리로 1번이상 방문하는 사람의 비율이 높을 수록 해당 앱은 유저들의 충성도가 높은 앱이라는 것을 보여주는 지표인 것이다. 본 수치는 본인이 사용하는 툴에서 보여주는 서비스도 있고 보여주지 않는 경우도 있다. (패브릭은 따로 보여주진 않는다) 이 경우 따로 DAU/MAU로 나눈 비율을 트래킹하면 된다. Stickiness 역시 무조건 높아야만 하는 수치는 아니다. 특히, 본인 서비스의 타겟이 좁을수록, 그리고 특정 타겟의 충성도가 일반적인 사람들에 비해 현저하게 구분되는 경우 이 수치가 낮을 수 있다. 실제로 얼마전 성공적으로 상장한 스냅의 스냅챗의 경우 이 수치가 48%인데, 페이스북의 75%에 비해 현저하게 낮다. 이걸 보고 숫자가 너무 낮아요~~ 이렇게 보면 안되고, 특정 유저 그룹이 열광적으로 반응하는 서비스가 스냅챗이구나~~ 하고 이해해야 한다. 아래 이미지는 요즘 가장 핫한 (틴더가 빠지긴 했지만) 소셜 서비스들의 주요 수치를 비교한 표인데, 스냅챗이 Stickiness와 평균 세션 타임이 현저하게 낮음에도 불구하고 유저당 세션 수가 매우 높은게 흥미롭다.
3-3. User Engagement 지표 만들기
위에 언급된 일반적으로 사용하는 지표들 외에 본인 앱의 코어와 관련된 기능들의 Usage Count를 모니터링하여 이를 User Engagement 지표로서 관리하는것도 중요하다. 예를들어 필자가 운영하는 바크 앱의 경우 유저들이 짖어대는 Bark Event Count와 사람들이 올린 드롭바크 포스트에 Happy 또는 Angry를 표현하는 Vote Count가 앱 활성도와 직결되는 기능이라 Bark Event Count + Vote Count를 합해서 User Engagement Count라는 지표를 모니터링 하고 있다.
4. Retention을 통으로 바라보지 않기
알다시피 리텐션은 앱이 지속적으로 성장할 것인가를 가늠하기 위한 가장 중요한 지표이다. 아무리 돈을 발라서 DAU, MAU를 높여놓아도 리텐션이 떨어지면 그 마케팅 활동은 밑 빠진 독에 물 붓는 격이나 다름 없다. 보통 리텐션은 Day 1, Day 7, Day 30 이 3개를 기준으로 모니터링하는데, 중요한건 리텐션을 통으로 바라보는걸 주의해야 한다는 점이다. 무슨 말이냐면, 이 리텐션 데이터의 모수를 전체 유저와 특정 조건값에 해당하는 유저로 나누어서 비교 모니터링 하는게 필요하다는 뜻이다.
예를들어 바크 앱과 같이 위치기반 소셜 앱의 경우 초기에 리텐션의 모수를 전체 유저로 잡아버리면 리텐션 수치도 형편없을 뿐더러 중요한 건 이 측정된 리텐션을 가지고 뭘 어떻게 해야 이 수치를 개선할 수 있는지가 막막해진다. 왜냐하면 위치기반 소셜 앱은 해당 위치에 커뮤니케이션 할 유저가 유의미하게 많아져야 앱의 가치가 발생되는 속성을 지니기 때문이다. 따라서 위치기반 앱들은 특정 타겟 지역을 중심으로 리텐션을 따로 뽑아서 비교 모니터링 하는것이 꼭 필요하다. 바크 앱의 경우 나름의 기준이 있는데, 지역을 2km로 구역화 한 바크 존 내에 액티브 유저가 20명 이상 존재하는 지역을 ‘활성 바크존’이라고 정의하고, 전체 리텐션과 해당 존의 리텐션을 나눠서 모니터링하고 있다. 이를 통해 활성 바크 존 VS 비활성 바크 존을 따로 분리해서 마케팅 활동 및 성과분석이 가능하다.
5. 바이럴루프가 생기고 있는지 모니터링
바이럴 루프의 개념에 대해서는 지난번 작성한 ‘바이럴루프, 중요한건 알겠는데 어떻게 적용할래?‘ 글을 참고하길 바란다. 개념이 생소한 분들을 위해 간단히 요약하면 바이럴 루프는 다음과 같은 수식으로 계산된다.
% of users who invites (전체 유저 중 추천행위를 하는 유저 비율) ×
average number of people who were invited (한명이 끌어오는 유입량) ×
% of sent invites accepted (초대를 받았을때 실제 다운로드 받는 비율, 일반적인 컨버젼 비율을 적용해도 관계 없음)
이를 통해 계산된 숫자가 1을 넘으면 (즉, 100%를 넘으면) 바이럴 루프가 형성됐다고 부르고, 이게 형성되면 앱은 특별한 마케팅 활동을 하지 않더라도 유저가 알아서 주변 유저를 끌어오고는 레퍼럴 활동만으로도 성장하는 아름다운 그림이 그려진다.
본인 앱에 바이럴루프가 생기고 있는지를 모니터링 하려면 우선 유저의 레퍼럴 활동 기작을 만들어주는게 중요하다. 다시말해서
1) 유저가 레퍼럴 활동에 참여하고자 하는 유인을 만들어주고
2) 이 활동을 쉽게, 그리고 모니터링 가능하게 해주는 앱 내의 추천 인터페이스를 구현
3) 해당 인터페이스를 통해 발생된 URL에서 발생하는 클릭량을 추적할 수 있는 기작을 만들어줘야 하는 것이다.
강조하지만 자세한 내용은 위의 바이럴 루프 글을 꼭 참고하길 바란다. 바크 앱에서는 유저들에게 바크에너지라는 희소성 오브젝트를 통해 유저 추천행위를 하도록 유도하고 있고, 이 유저 추천행위는 앱 내에 URL 생성 버튼을 마련해 놓고, 그 버튼으로 공유할때 마다 해당 유저의 고유넘버가 추적코드로 삽입되도록 설계되어 있다. 해당 레퍼럴 활동에 참여하는 유저 수와 해당 유저가 끌어오는 유입량은 데일리로 모니터링해서 슬랙으로 알림을 띄우고 있다.
본인 앱이 스냅챗 수준으로 사람들이 열광하는 앱이라면야 바이럴 지수가 항상 1이 넘겠지만, 대부분은 그렇지 않은게 현실이다. 즉, 이 숫자가 1이 넘을 때도, 아닐때도 있는데 중요한 점은, 유저의 레퍼럴 행위를 촉진할 수 있는 인터페이스 (혹은 마케팅 활동)을 기획하고 해당 기획안이 실행됐을 때 바이럴 지수가 어떻게 변동하는지를 측정해서 가장 성과가 좋은 행위에 선택-집중할 수 있는 근거 데이터로 활용해야 한다는 것이다.
이번 글에서는 초기 앱을 운영하는 스타트업이나 PM이 앱 서비스의 성장을 위해 어떤 지표들을 관리해야 하고, 이를 획득하는 방법, 그리고 실제 마케팅 및 앱 기획 활동의 근거 데이터로 활용하는 방법론에 대해 소개해 봤다. 다 읽고 나면 느끼겠지만, 초기 앱이 성장하는 바이럴 루프는 초보 PM이 알아야 하는 초기 모바일앱 분석 101 글에서 언급한 1) Acquisition (획득) -> 2) Retention (유지) -> 3) Referral (추천)으로 연결되는 큰 그림을 그릴 수 있느냐, 그리고 이 그림을 그리기 위해 어떤 활동들이 테스트되고 선택-집중의 사이클을 타고 있는지를 데이터에 근거해서 운영하고 있는가에 달려있다고 할 수 있다. 다시 말해서, DAU니 MAU니를 따지고 있을 시간에 저 순환 루프가 형성되고 있는지를 따지고 있으라는 얘기이다.
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