Carrying Capacity에 대한 의문에 대한 답변 결론 ; 결론 먼저 이야기하고 서론을 시작하겠다. DAU = inflow - outflow의 공식은 유효하다. “수식이 아닌 개념으로

Carrying Capacity에 대한 의문에 대한 답변 결론 ; 결론 먼저 이야기하고 서론을 시작하겠다. DAU = inflow - outflow의 공식은 유효하다. “수식이 아닌 개념으로 접근해야 할 것”이며 개념에서 정답을 찾을 수는 없을 것이다. 퍼포먼스적인 개념은 아니며 그로스적인 개념에 가깝다. 디어에 적용한다면 나는 항상 어떤 인사이트를 도출했을 때 “고객”에 적용해야하고, 나의 Product나 서비스에 적용해보지 않으면 휘발된다고 생각한다. 디어의 C.C를 계산해본다면 현재 우리의 Growth가 정체된 것의 원인을 유추해볼 수 있을 것이다. C.C가 우리의 MAU보다 높다면, 아래 가설을 세울 수 있다. 아직 디어를 사용해보지 못한 사용자가 많다. 영업, 광고, 가맹확대, 직영확대 등의 솔루션이 있을 것 킥보드는 로컬 기반의 Product이기 때문에 로컬마다 C.C가 천차만별 높은 C.C를 보장할 수 있는 로컬을 전략적으로 분석하여 찾아낼 것 C.C가 우리의 MAU다 낮다면, 아래 가설을 세울 수 있다. 아직 고객의 문제를 해결하지 못했다. 헬멧과 면허 규제, 안전성, 시장의 장악, 얼리어 답터들의 사용등 고객이 겪고 있는 문제를 임펙트 있게 해결하지 못함 위 말고는 없을 것 같다. Carrying Capacity(이하 C.C)는 ‘조건적 능력’이며, 유저의 순수한 Inflow와 Outflow로 결정되는 ‘결과’가 아니다. C.C라는 개념을 Product에 적용하기 전에 퍼포먼스 수치와 조건적 수치는 다른 개념이므로 유의해야할 것이다. C.C는 조건적 수치라는 전제로 이야기를 시작한다. Solution에 집중에서 읽는다면 긴 글 요약에 도움이 될 것 [의문점] 1. 인입 유저 - 이탈 유저 = 총 유저 를 계산하는 것과 대단한 차이가 없는 것 같다. 맞다. Solution : 하지만 내가 본능적으로 느끼고 있었던 C.C라는 것을 “개념화”, “정의화”, “적용”하는 것에 큰 의의를 두려고 한다. 2. 실제 상황 적용 이슈 마케팅 활동으로 Inflow 부스팅을 해도 본질적인 C.C는 변화하지 않는다. 제품 개선, Inflow와 Retention향상과 동시에 Churn rate감소를 통해 C.C를 향상하자. 지구상의 모든 제품팀원들이 출근해서 퇴근하기까지 위 행동을 반복한다. 매우 동의한다. 다만, 위 공식을 대입해서 Actionable한 Finding을 얻기에는 너무 많은 변수들이 작용한다. 아래에 변수들을 이야기해보겠다. > Inflow / Retention user를 하나의 Active user로 칭했는데 Newly signed up user와 Retention user를 구별할 수 없어서 ‘광고를 해야 하나’라는 것에 대해 답을 얻기 힘들 것 쉽게 풀어보겠다. 이승건님의 주장은 C.C는 광고를 하던 안하던 결론적으로 도달한다. 라고 강하게 확신하고 있다. A : 신규 회원이 인입되어서 Inflow가 늘어나는 경우도 있고, B : 기존 회원의 Retention이 60%->90%로 증가해서 Inflow가 늘어날 수도 있다. 신규 회원이 줄었는데 Inflow가 늘어날 수도 있는 것이다. 전체 Active user가 늘어났는지 고려하지 않았기 때문이다. Solution : Inflow의 개념을 다시 정립해야 할 것 Infolw를 계산할 때 Retention user를 제외하고 순수한 Organic user만 계산할 것 > 총 유저수가 줄어드는데 이탈율도 줄어들경우 C.C 공식만으로 답을 알 수 없다. 예시) 7500 유입 / 1% 이탈 = 750,000 즉 C.C는 75만 750명 유입 / 0.1 % 이탈 = 750,000 즉 C.C는 75만 적게 들어오고 적게 나갔는데 C.C가 같다. 1%의 이탈이 7500명과 같아질때까지 반복한다면 75만명이 될 것 7500명 유입 / 10,000명 이탈(1%) =997,500 7500명 유입 / 7500명 이탈(1%) = 75만명 근데 여기서 총 유저수가 줄어들거나 늘어나면 이탈율이 바뀌어 C.C가 바뀌는 것이다. Solution : C.C는 ‘조건적 수치’라는 것을 전제하에 계산한다. Inflow와 Outflow는 ‘유동적’으로 변화하므로 C.C도 유동적으로 변화할 것 >시장 장악율에 따라 Inflow가 변화한다. Solution : 시장장악율이 낮을 땐 Inflow가 높을 것이고, 시장장악율이 높을 땐 Inflow가 낮을 것이므로 Inflow는 유동적으로 변화한다. >Inflow에서 과연 광고, 시즌성 없이 순수한 Organic user만 계산할 수 있는가? 불가능하다. 방학, 팬데믹, 앤데믹, 연말정산시즌 등의 시즌성으로 신규/리텐션 유저가 많아질 수 있다. Solution : 이 측정하기 어려운 변수들을 “액셔너블”한 결과를 얻으려는 것 보단 이 변수들을 최대한 측정하려는 노력을 해서 지표로 만들어 C.C에 적용 ”광고 집행 여부”를 결정하는데 참고하는 것 Inflow 개선에 집중할지 ? Churn rate 개선에 집중할지 ? 디어 Product의 MAU는 현재 10만이다. PM이라는 Product는 100만 MAU에 도달해야 한다고 생각하는데 현재 어디를 먼저 개선해야 할까? Inflow 개선일까? Churn rate 개선일까? 새로운 서비스 기획일까? Solution : 위 3가지의 결과를 도출하는 것에 집중하고 “정확하게” 예측하지 않으려고 하는 것 그리고 Lean하게 도출하는 것이 스타트업의 본질이라고 생각한다. Network effect 관점에서의 C.C 커뮤니티 Product에서의 유저 1명과 킥보드 Product에서의 유저 1명의 effect는 다르다. 하지만 C.C에서 1명의 effect는 고려하고 있지 않다. 역시나 “상황에 따라 C.C는 달라진다” 라는 결론을 도출했다. Solution : 우리 Product에서의 Inflow와 Outflow가 어떤 함수로 이루어져 있는지 파악하여 계산한다. 추가적으로 rannie님의 아티클을 첨부한다. 더 자세히 잘 정리되어있다. https://brunch.co.kr/@ranniee/13