Carrying Capacity

토스가 제시한 화제의 개념!!
Mar 17, 2023
Carrying Capacity

Carrying Capacity란 무엇인가요

  • 호숫가의 물 높이는 Inflow(들어온 물의 양)과 Outflow(나가는 물의 양)이라는 2가지 핵심적인 변수에 의해 결정된다.
  • Carrying Capacity란 평형 상태에 도달한 호숫가의 물을 의미한다.
  • 다음과 같은 계산식으로 도출할 수 있다.
서비스의 체력(전체 Customer) = 신규 유저 수 / 이탈률(Churn Rate) = 신규 유저 수 / (이탈 유저 수/전체 유저 수) = (신규 유저 수 / 이탈 유저 수) * (전체 유저 수)
 

CC가 중요한 개념인 이유

  • 본질적인 힘 : 광고, 마케팅을 통해 신규 유저수를 끌어오더라도, 시간이 지나면 평형 상태로 회귀한다. CC는 서비스의 체력을 의미한다.
  • 의사결정 수단 : 현재 서비스가 CC에 얼마나 가까운지에 따라 현재 유저 수와 CC를 비교하여 의사결정을 내릴 수 있다. 현재 유저 수보다 CC가 적다면, 광고를 아무리 하더라도 유저 수는 감소하여 CC에 수렴하게 된다. 새로운 서비스를 개발하거나, 이탈률을 개선해야한다.
 

CC 개념에 대한 의문

  • Inflow, Outflow만으로 CC가 결정되는게 맞는가?
    • 시장의 사이즈에 따라 S커브의 최상단 Plateau가 달라진다.
    • 고객의 재방문 의사는 ‘서비스 품질’뿐 아니라 ‘거리’ ‘비슷한 경쟁 수’ ‘시대의 트렌드’등 다양한 요소에 의해서 결정된다.
    • → Inflow의 크기에 사실 시장의 사이즈가 반영되어 있다.
    • CC는 하단의 공식처럼 계산해볼 수도 있다.
      • 시장 사이즈(Serviceable Obtainable Market) * 전환율 * 유지율
  • 매일 들어오는 신규 유저 수, 이탈률은 고정된 상수가 아니라 변수이다.
    • MAU에 기반하지 않고, 거의 대부분 상수이다.
    • 실제로 토스의 4년간 NAU 그래프를 보면 Organic Inflow는 비슷했다.
    • 이탈률은 1/리텐션이 아니다. 보통 리텐션은 monthly로 많이 보고, 이탈률은 90일 정도로 본다.
      • notion image
  • Paid Marketing 지속 가능한 유저 획득 방법이다.
    • 이탈한 유저들의 CAC는 지속적으로 증가하게 된다.
    • LTV-CAC 금액만큼 마케팅 비용으로 지출해도 된다는 틀렸다.
 

CC for 커머스

  1. 구매 유저수의 성장 한계
구매 유저 수의 CC = 첫 구매 유저 수 / 구매 이탈률(%)
  • 구매 이탈율을 계산하려면, 구매 주기 측정 → 구매 주기 대비 구매 이탈률을 측정
  • 유저 세그먼트 분석 차트를 활용해서 구매주기의 중앙값 확인 가능
  1. 매출의 성장 한계
구매 유저 수의 CC * 고객 생애 가치(LTV) 구매 유저 수의 CC * 구매 고객당 객단가(ARPPU) * 구매 이탈률(%)
 

아하 모먼트 찾기

  • 먼저, 리텐션 Plateau를 만들 수 있는 PMF(Product-Market Fit)를 찾아야 한다. 제품의 본질적인 가치가 있으니 계속 쓴다는 것을 의미하기 때문이다.
  • 리텐션 Plateau가 20%선이면 boarder line → 리텐션의 높이가 기업의 Valuation을 결정한다.
  • PMF를 찾은 후, 이탈 그룹에 대한 UT, 유지 그룹의 분석, 아하모먼트 찾기를 진행해야 한다.
  • 아하 모먼트란?
💡
정량적으로 정의되는 유저가 서비스에 남게 되는 결정적인 순간이다. 정성적으로도 상식적인 인과관계가 필요하다. Simple, not Science. 집단 내 모든 사람들이 무지성으로 추종할 수 있을 정도가 되어야 한다. → XX라는 행동을 YY라는 시간 동안 ZZ번 한다의 형태로 표현된다.
  1. 액션 XX후보군을 찾는다
  • Shap Value같은 도구를 활용해서 리텐션 영향도가 높은 액션의 후보군을 뽑아 볼 수 있다.
  • 롤아웃하기 → 액션을 한 사람의 대다수가 Retain이 되야 한다.
  1. 액션 횟수에 따른 RPV(Retain Probablity Value)와 교차값을 만든다
  • 액션 XX후보군을 만들고, 액션 횟수에 따른 RPV, 교차값을 구한다. 교차가 최대이면서 RPV가 95%이상인 액션XX를 찾을 때까지 반복한다.
    • RPV = 리테인된 유저가 이 액션을 할 확률
    • 교차 = (액션 and 리테인 유저)/(액션을 했거나 리테인 된 유저)
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