🌓 토스 PO 세션 보고 내 제품의 Carrying Capacity 구하기 현재 내가 맡은 제품의 Carrying Capacity를 구해봤다. 쉽고 빠르게 계산하기 위해 Monthly 기준으로

🌓 토스 PO 세션 보고 내 제품의 Carrying Capacity 구하기 현재 내가 맡은 제품의 Carrying Capacity를 구해봤다. 쉽고 빠르게 계산하기 위해 Monthly 기준으로 계산했다. 자, 이제 PO 세션을 들었거나 토스 PO이신데 제가 아주 틀린 길로 가버렸다고 생각하시는 분은 꼭 알려주세요. (댓글이 부끄럽다면 DM으로라도 절 구해주세요 🥺) 1. Carrying Capacity는 Inflow / % Outflow로 계산된다. 영상의 예시는 # of new daily customers / % customers you’ve lost each day라고 되어 있는데 이걸 단순히 daily new user / (1 - daily retention)으로 구하면 아마 조금 슬픈 숫자가 나온다. 그 전 슬라이드로 넘기면 Active와 Churn에 대한 정의가 나오는데 이걸 참고하면 Inflow와 Outflow를 어떻게 정의해야 할지 감이 잡힌다. 2. Inflow는 organic 하게 들어오는 (내가 구하고 싶은 timeframe의) 신규 유저 수로 잡았다. 정의하기 어려운 것은 Outflow. 즉 churn은 이 서비스에서 정말로 잃었다고 볼 수 있는 사용자로 정의했다. Toss 송금을 예로 들면, 이번 주에 송금한 사용자가 다음 주에 송금하지 않았다고 해서 사용자를 잃었다고 하진 않을 것이다. 나라면 Active을 ‘한 달에 한 번 월세를 낼 때 송금한다’를 마지노선으로 정의해서 송금하고 다음 한 달 동안 송금하지 않는다면 사용자를 잃었다고 판단하겠다. 마찬가지로 나의 제품의 Active 기준을 정의해 Churn rate을 구했다. 3. (결과는 비밀이지만) Churn의 정의에 따라 Carrying Capacity(CC)가 크게 달라진다. 따라서 행복회로를 돌리기도 쉽다. 우리 이 정도면 아직 사용자 잃은 것 아닌데? 하지만 제품에 따라 진짜 언제 사용자를 잃게 되는지는 PM이 가장 잘 정의할 수 있을 것이다. (있어야 한다.) 스스로를 속이지 않고 CC를 구하고 나면 MAU와 CC를 비교할 수 있을테고, 그럼 이 제품의 잠재력이 어느 정도 남아있는지 확인할 수 있다. CC에 도달하기까지 얼마나 남았는지, 지금 우리는 무엇을 해야 할지 감이 잡힌다. 4. 이승건 대표가 시작하면서 말한다. 토스에는 60개의 사일로가 있고 대부분 실패한다고. CC를 높이는 세 가지 방법이 있다. 새로운 CC를 찾는다, 이미 출시된 제품의 Inflow를 높이는 방법을 고안한다, Outflow를 낮춘다. 그런데 ‘토스’도 대부분 실패한다고 한다. 그렇지만 그 수많은 실패에서 송금 서비스가 탄생하고, (수수료 무료 등으로) 송금 서비스를 더 많이 쓰게 되고, 신용조회 서비스가 탄생하지 않았을까? 결론은 실패를 무서워할 시간이 없다. 역시나 해보는 수밖에! (링크는 영상의 내용이 잘 정리된 임지은 님의 블로그)