🚀 성공하는 스타트업의 비밀 : k-factor

k-factor에 대해 이미 알고 계신 분들은 안보셔도 괜찮아요.
2023-04-18

해당 아티클은 프로덕트랩에서도 확인할 수 있습니다. 👉https://maily.so/productlab/posts/c7bfdd11

1. SaaS의 바이럴 성장에 대한 이해

원본 링크 : https://www.businessinsider.com/googles-rules-for-a-great-meeting-2014-9

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✅ 미디엄에서 900회 이상의 박수를 받은 글

– pointninecap의 VC인 Louis Coppey(루이스 코피)는 Typeform, Qwilr, Loom 등 바이럴 성장 구조를 가지고 있는 회사들을 포트폴리오로 보유하고 있어요. 이 글을 통해 그는 고객 확보에 많은 비용을 지출하지 않으면서도 제품을 기하급수적으로 성장시킬 수 있는 바이럴 성장 구조에 대해 설명하고 있어요. 꼭 SaaS를 만드는 제품 팀이 아니더라도 제품의 성장에 대한 많은 힌트를 얻어 가실 수 있을 거예요.

0. 바이럴 루프(viral loop) 이해하기

– 바이럴 성장은 k-factor를 통해 수치화할 수 있습니다. k-factor는 ‘정의된 기간 동안 기존 사용자가 얼마나 많은 신규 유저를 제품에 유입시키는가’로 정의됩니다. 1명의 기존 유저가 유입시키는 신규 유저 수라고 생각하시면 됩니다. 기하급수적으로 제품을 성장시키기 위해 1을 초과하는 k에 도달하는 것이 우리의 목표입니다.

– 만약 1명의 기존 유저가 한 번의 기간 동안 유입시키는 신규 유저 수가 1.1명이라고 가정(k=1.1) 하면 100번의 주기가 지나가면 13,780명 / 1,000번의 주기가 지나가면 지구 전체 인구보다 더 많은 사용자를 확보하게 됩니다.

– 전형적인 바이럴 루프는 유저를 활성화시키고 활성화된 유저들이 새로운 유저들을 데려오고 새로운 유저들이 다시 활성화되는 구조로 이루어집니다. 따라서 k 값을 구하는 구체적인 수식은 다음과 같습니다. ‘k = Activation(활성화율) * Exposure(노출) * Conversion(전환율)’

– 1명의 유저가 들어왔을 때 그중 20%가 활성화되고 활성화된 유저가 100회의 노출을 만들어 내고 노출을 통해 약 5%의 신규 유저가 전환된다면 1*0.2*100*0.05 = 1, k 값은 1이 됩니다.

1. Activation (활성화)

– 활성화는 ‘신규 사용자가 제품에서 가치를 얻기 위해 수행해야 하는 주요 작업’이라고 정의할 수 있습니다. 활성화율을 높이기 위해서 제품의 아하 모먼트를 찾고 사용자들이 아하 모먼트를 더욱 쉽고 빠르게 경험할 수 있도록 해야 합니다.

2. Exposure (노출)

– 노출 단계는 커뮤니케이션 단계로도 이해할 수 있습니다. 대부분의 바이럴 확산은 커뮤니케이션 흐름(정보 공유 또는 요청)의 결과입니다. 기존 유저와 신규 사용자 간의 커뮤니케이션 흐름을 이해하면 바이럴을 이해하고 개선할 수 있는 매우 좋은 아이디어를 얻을 수 있습니다.

3. Conversion (전환)

– 신규 사용자가 제품을 인지하였으므로 이제는 신규 사용자를 유저로 전환시켜야 합니다. 하나 좋은 소식은 어떤 제품이든 이 부분을 크게 개선할 수 있다는 점입니다. 랜딩 페이지를 수정할 수도 있고 CTA 버튼을 변경할 수도 있습니다. 회원가입을 하지 않고 제품을 사용할 수 있게 한 뒤, 이후에 회원가입을 유도할 수도 있습니다. 신규 사용자가 제품에서 어떤 활동을 하고 있는지 추적할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 

4. 요약

– 절망하지 마세요. 생각보다 1에 가까워질 수 있습니다! Typeform은 활성화, 노출, 전환 각 단계를 개선하기 위한 노력을 통해 2년 만에 k-factor를 4배로 늘릴 수 있었습니다!


✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.

– 우리 제품의 k-factor를 계산해 보는 시간을 가졌는데 생각보다 활성화, 노출, 전환에 대해 명확하게 측정하는 것이 쉽지는 않았어요. 활성화 유저에 대한 명확한 정의가 필요했고, 기존 유저가 신규 사용자에게 우리 제품을 노출시키는 방법에 대한 정리가 필요했고, 그 전환율을 측정하기 위해 GA 데이터와 내부 데이터를 통합하는 과정이 필요했죠. 페이드 광고가 아닌 k-factor를 개선해 바이럴 성장을 만들어야 한다는 관점에 대해 팀 전체가 깊게 공감할 수 있었다는 점에서 굉장히 유의미한 시간이었어요.

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✅ 프로덕트랩 : https://maily.so/productlab

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