린스타트업 - #3 성장 엔진 이론
성장엔진
린 스타트업에서는 성장 엔진이라는 개념을 사용하는데, 이 성장 엔진이란, 린 스타트업에 따르면 "회사가 지속적으로 성장을 달성하는데 쓰는 메커니즘이다. "
린스타트업에서 성장엔진을 다음과 같은 변수로 정의하고 있다.
기본적으로 스타트업의 성장은 사용자가 늘어남을 전재로 하되, 사용자가 늘어나는 것 뿐만 아닌 비지니스 모델에 따라서 다음과 같은 지표를 추가 지표로 사용한다.
1. 재방문율 : 복합 비율로 측정
대부분의 서비스들에 해당하는 지표로, 기존 사용자의 재 방문율이다.
일반적으로는 액티브 사용자를 사용하지만, 린스타트업 프레임웍에서는 "복합 비율"이라는 성장 변수를 사용한다.
재방문율 성장 엔진의 기본 개념은 신규 고객 유치율 > 가입 해지율 이 넘는지를 살펴본다. 가입 해지율은 명시적으로 계약을 해지 않더라도 서비스를 더 이상 방문하지 않는 고객의 비율을 의미한다. (일주일 동안 한번도 로그인 하지 않은 사용자등)
즉, 매주 10%의 고객이 증가하는데, 매주 가입 해지율이 10% 이상이면 이 회사의 사용자 수는 늘어나고 있지만 실제로는 성장하지 않고 있는 것이다.
복합 비율의 계산은
(자연 성장율) - (가입 해지율)
이다. 즉 전체 사용자 증가율에서 해지율을 빼보면, 서비스가 성장하고 있는지 여부를 판단할 수 있다.
2. 바이럴 성장 엔진
입소문이 아닌 서비스를 사용하는 사용자가 신규 사용자를 유치하게 되는 방식
- 핫메일의 보내는 메일 끝에, 핫메일 링크를 달아서 가입을 유도 한다던가
- 페이팔을 써서 친구한테 돈을 보내면, 받는 친구가 페이팔을 가입해야 한다던가.
이렇게 기존 사용자층이 서비스 사용을 통해서 신규 사용자를 확보하는 메커니즘을 바이럴 성장 엔진이라고 한다.
바이럴 성장엔진은 "바이럴 계수" 라는 것으로 측정하는데, 계산식은 다음과 같다.
(기존 고객 1명당 신규 고객 유치율)
즉, 10명의 고객중 1명만 1명의 신규 고객을 유치했으면 바이럴 계수는 0.1이 된다.
10명의 고객이 100명의 신규 고객을 유치했으면 계수는 10이된다.
이 바이럴 계수가 1 이상이면 한명의 고객이 한명 이상의 신규 고객을 가지고 온다는 개념으로, 바이럴 성장엔진에 의존하는 회사는 이 바이럴 계수를 높이는데 초점을 둬야 한다.
이렇게 바이럴 계수를 높이는 전략으로는 친구를 추천하면 추가 용량을 주는 것과 같은 드롭 박스의 전략등을 들 수 있다.
3. 유료화 성장엔진
유료화 성장엔진은 , 계산 방법은
(고객당 수익:LTV-Life time value 또는 고객당 잠재가치 ) - (고객당 신규 유치비용:CPA-Cost per aquisition )
유료 서비스가 아니더라도, 광고등을 통해서 수익을 창출하는 서비스의 경우에도, 고객당 발생 가능한 광고 수익이 "고객당 수익" 개념이 된다.
페이스북과 같은 SNS 서비스가 있다고 가정하자 이 서비스에 신규 고객을 유치하기 위해서 들어 10억의 돈으로 100만명의 사용자를 모집했다고 하자 , 인당 고객 유치 비용은 1000원이고, 이 한명의 고객이 평생 광고를 보면서 발생할 수 있는 수익은 8만원이라고 할 때, 수익률은 8만원 - 1000원 = 79000원이다.
유료화 성장엔진을 사용하는 기업은, 이 LTV-CPA의 차이를 꾸준히 늘려나가는 것이 필요하다.
※ 주) 마치 ROI(Return of investment) 개념 같은데. 게임과 같은 서비스가 적절한 모델일듯.
선택과 집중
기술적으로는 두개 이상의 성장 엔진을 사용할 수 있기는 한데, 책의 저자의 말에 따르면 성공한 스타트업은 하나의 성장 엔진에 집중한 경우가 많다고 한다.
하나의 성장엔진에 집중하고 회사의 모든것을 그 성장엔진이 돌아가는데 필요한 방향으로 특화한다. 세 엔진을 모두 선택하게 되면 복잡해지고 집중하기 어렵기 때문에 운영이 어렵다.
성장 엔진 부분은 세번을 읽고 도저히 이해가 안되서 글로 재정리하면서 다시 이해중인데, 결론적으로 보면, 회사의 성장을 이끄는 지표가 무엇인지를 조금 더 구체적으로 정의해주고, 기존의 허수 지표를 피할 수 있는 조금 더 효과적인 지표를 3가지 성장엔진 모델을 통해서 제시해주고 있다. 특히 스타트업의 서비스를 DAU나 MAU 등과 같은 액티브 사용자 계수으로만 측정하는 경우가 많은데 이보다는 복합 비율과 같은