질의응답
1. Retention Plateau를 설명하실 때 Y축(Active)는 잘 이해가 가는데 X축(Time)은 기간이 어떻게 되나요? 어느 기간 동안의 Plateau를 보는 게 좋을지 궁금합니다.
-> Plateau가 생길때까지 봐야함. 보통 6개월 이상 걸림
2. 혹시 Retention Period가 길어져서 Retention Plateau 측정이 애매해지는 서비스 쪽으로 갈 때는 어떻게 하시나요?
-> 이런 제품은 스타트업이 하면 안되는 제품이 많음
데이터 그로스 모델링
1. 모델 요소
- Inflow
a. New -> Organic
b. Resurrection / Sketpics -> Organic
c. Paid
d. Viralkf
- Churn
2. 사용자 유입(Inflow)
a. Organic (CC에 영향 O)
- New
i. 모든 사물은 우주로부터 그것으로 향하는 퍼널이 필수적으로 존재
ii. 쉽게 말해, 그것은 '세상으로부터 발견되는' 것입니다. (Words of Mouth, SEO, Media, Fluke)
- Resurrection
i. 모든 Churned User는 부활(Resurrect)할 수 있습니다.
ii. 다시 시도하게 되는 순간들이 있습니다.
b. Referral (CC에 영향 O)
- 'Trackable' Invitation
- Viral Growth
MAU 는 Inflow와 비례 -> CC의 무한 성장 가능
c. Paid Marketing (CC에 영향 X)
- Volume
- Conv%
- Budget (Cost)
3. 네트워크 효과
a. 유저수와 서비스 가치가 비례 (ex - 카카오톡)
b. MAU와 Recurring Value가 비례하고 Churn Rate와 반비례
c. 모든 서비스들이 소셜미디어, 커뮤니티, SNS적 기능이 있어야 하는 이유
d. 그럼 Viral Growth와 Network Effect중에 어떤게 좋을까?
- Viral Growth : 신규 유저가 자연 성장한다 (Inflow)
- Network Effect : 한번 들어온 유저는 절대로 벗어나지 못한다 (Churn)
4. 바이럴 및 확산 요소 (Viral and Amplification Elements)
a. 신규 유저가 새로운 유저를 가져오는 비율
b. 특징
i. Sequential 함 (1~n차 효과가 있음)
ii. 고정된 숫자로 표현이 됨
iii. Time Decayed 경향이 있어 Curve로 나타남
c. Viral K는 대부분의 경우 1이 되지 않음
i. 0.2 - Good
ii. 0.4 - Great, Amazing
iii. 0.7 - Outstanding
d. Paid Marketing 효과가 들어간다면?
i. Viral로 유입된 유저와 같은 Virality가 있음
ii. Affiliation Factor
- (1 / (1 - Viral K))
- 1명이 마케팅하면 1.25명이 늘어나는 효과
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