추천 시스템을 설계하는 방법

"5달러를 주면 5달러를 받을 수 있어요." 와 같은 추천 시스템은 우리에게 익숙하고 많은 앱에서 볼 수 있는 마케팅 형태입니다. 이러한 추천 시스템 관련해서 우버의 그로스 팀 리더가 추천 시스템을 설계할때 고려해야 할 사항에 대해 작성해주신 글을 공유드립니다. 💁‍♂️ 추천 시스템의 장점 사용자가 자신의 네트워크를 활용하여 신규 사용자를 유치함으로써 제품의 네트워크 효과를 활용하는 바이럴 마케팅 형태인 추천시스템은 고객 획득 비용이 높은 분야에서 유용합니다. 👨‍💻 추천 시스템의 한계 * 낮은 LTV를 가진 제품은 유저들에게 충분한 보상을 제공할 경제적 가치가 없기 때문에 추천 시스템이 효과적이지 않습니다. * 제품의 자연스러운 바이럴 효과가 주된 사용자 획득 방법으로 자리잡으면서, 제품의 초기 시장에서만 유용하며 시간이 지남에 따라 중요성이 감소합니다. * 장기적으로는 바이럴 성장 엔진을 구축하는 것을 추천합니다. * 공유 및 소통을 중심으로 한 진정한 바이럴 기능은 지속적인 가치를 창출합니다. 🏃‍♂️추천 시스템의 구조 * Ask: 사용자에게 언제 추천을 요청하고, 이유는 무엇이고, 메세지는 무엇인가요? * 상황에 맞게 여러 장소에서 다양한 메세지를 사용하여 여러 번 물어보는 것이 중요 * 추천 요청을 앱의 주요 흐름에 포함 * Target: 어떤 사용자를 타겟하고, 추천하는 사람들의 수는 제한이 없나요? * 신규 사용자가 친구를 초대하도록 유도하는 것이 가장 효과적 * 신규 사용자를 대상으로 하는 이유는 그들이 아직 제품을 사용해 보지 않은 친구들을 더 많이 보유하고 있기 때문 * Incentive: 인센티브는 내재적인가요? 외재적인가요? 초대자와 수신자에게 동일한 보상을 제공하나요? * 대부분의 추천시스템은 점차 현금과 같은 외재적 보상으로 전환 * 인센티브는 보통 고객 획득 비용과 고객 생애 가치를 기반으로 계산 * 초대자 중심의 인센티브 설정이 더 긍정적인 결과를 보이는 경향이 있음 * Payback: 추천 시스템이 성공적으로 운영되고 있다는 기준은 무엇인가요? * 전략 결정을 위해 투자 대비 수익지표 필요 (ROI) * 적절한 금액을 지출하고 있는지, 더 늘려야 하는지 * 새로운 노출 영역을 제품에서 구현하는 데 얼마나 많은 리소스를 투입해야 하는지