✅ 파쓰와 함께 훑는 플랫폼 트렌드 : 효과적인 사용자 유입 및 유지 방법에 대해 알아봐요!

✅ 파쓰가 전하는 테크 샤라웃 : 배달의 민족, 여기 어때, 네이버의 테크 블로그 소식을 소개합니다!

막대한 비용을 들여 신규 유저를 끌어들였다 한들, 그들이 우리 서비스에 오래 머무르지 않는다면 그 투자가 무슨 의미가 있을까요? 이러한 이유로 신규 유저 유입 전략을 고민하기에 앞서, 우리 플랫폼의 매력을 느끼고 계속 사용하게 만드는 유지 전략에 대해 먼저 생각해보는 것이 필요해요. 기존 유저가 자신의 필요를 충족시켜주는 기능을 우리 플랫폼에서 발견하게 된다면, 그 유저는 우리 플랫폼의 '가치 발견 유저'가 될 수 있기 때문이죠. 그리고 이 '가치 발견 유저'가 플랫폼에 정착해 '안착 유저'로 자리 잡고, 더 나아가 우리 플랫폼의 핵심 가치를 널리 알리는 '팬덤 유저'로 성장하여 새로운 신규 유저를 유입한다면, 이것이야말로 최고의 유저 유입 전략이지 않을까요?

오늘은 파쓰와 함께 밑 빠진 독에 물 붓기가 되지 않도록 플랫폼의 유저 이탈률을 최대한 낮추고, 리텐션을 높일 수 있는 방법에 대해 알아보아요!

플랫폼에서 발생하는 유저 유형 알아보기🕵️‍♀️

본격적으로 플랫폼의 리텐션을 높일 수 있는 방법에 대해 고민하기 이전에 플랫폼에서 발생할 수 있는 유저 유형에 대해 알아야해요. 이를 위해서는 우리 고객이 될 수 있는 타겟 유저부터 시작하여 플랫폼 내 액션을 통해 발생할 수 있는 다양한 유저 유형과 전환 경로를 파악해야하는데요. 이때 플랫폼에 진입하여 각 단계별로 전환되는 과정을 '유저 전환 경로'라고 해요. 이에 대한 내용을 아래 예시와 함께 자세하게 알아볼까요?

이번에 새롭게 만들 플랫폼이 자녀 교육 정보 플랫폼이라고 가정해볼게요. 먼저, 플랫폼의 타겟 유저를 정의해야겠죠? 이 플랫폼의 타겟 유저는 자녀 교육에 관심이 많은 학부모라고 가정해볼게요. 이들은 자녀 교육 정보의 불균형, 학교와 학부모, 학생 간 소통의 한계를 느끼며, 이를 플랫폼을 통해 해결하고 싶어해요. 이렇게 타겟 유저와 그들의 니즈가 정해지면,  플랫폼에서 발생할 수 있는 유저 유형을 아래와 같이 분류할 수 있어요.

• 잠재 유저: 플랫폼에 진입하지 않은 유저입니다. 이들은 자녀 교육과 관련된 정보에는 관심이 있지만, 우리 플랫폼의 존재를 모르는 상태입니다. 이 유저들이 플랫폼의 신규 유저가 될 수 있도록 플랫폼 서비스에 대해 적극적으로 알리고 인지시키는 홍보가 필요해요.
• 신규 유저: 잠재 유저 중에서 우리 플랫폼에 관심을 갖고 이제 막 가입한 유저에요. 이들은 교육 정보를 알아보기 위해 가입했지만 아직 핵심 가치를 경험하지 않은 상태에요. 따라서 이 유저들의 니즈를 플랫폼에서 빠르게 해결해주지 못할 경우 그대로 이탈해버릴 가능성이 높아요.
• 가치 발견 유저: 플랫폼의 핵심 가치를 발견한 유저에요. 유저의 니즈와 우리 플랫폼의 핵심 가치가 일치한 상태인데요. 신규 유저가 온보딩  과정을 거쳐 핵심적인 행동을 통해 다른 플랫폼이나 시장에서는 아직 존재하지 않는 기능과 가치를 이 플랫폼에서 찾은 상태에요.
• 안착 유저: 플랫폼 사용 루틴이 형성된 유저에요. 가치 발견 유저가 플랫폼을 사용하면서 일정한 습관을 형성한 상태인데요. 예를 들어, 매주 월요일에 업데이트되는 교육 정보를 보기 위해 플랫폼에 접속하거나, 매일 저녁 자녀 교육과 관련된 내용을 기록하는 등 습관적으로 플랫폼에 들어와 이탈 없이 지속적으로 사용하는 유저를 뜻합니다.
• 팬덤 유저: 플랫폼의 가치를 확산할 수 있는 유저입니다. 이들은 브랜드 앰배서더나 서포터즈처럼 우리 플랫폼의 핵심 가치를 아직 사용해보지 않은 유저에게 홍보할 수 있는 중요한 역할을 하죠.
• 이탈 유저: 플랫폼을 떠난 유저, 즉 탈퇴 회원을 뜻합니다. 우리 플랫폼에서 그들이 원하는 니즈를 충족시키지 못했거나, 더 이상 사용할 이유가 없어 플랫폼을 아예 떠나는 유저에요.
• 비활성 유저: 이들은 플랫폼을 더 이상 사용하지 않지만 아직 탈퇴하지 않은 유저입니다. 대다수의 유저가 이 상태에 도달하는 경우가 많은데요. 이들에게는 플랫폼의 지속적인 사용을 유도하는 전략이 필요하죠.

위에서 설명한 것처럼 한 플랫폼에는 사용 방식에 따라 구분되는 유저의 유형이 다양한데요. 결국 리텐션을 유지하고 플랫폼을 성장시키기 위해서는 가치 발견 유저를 많이 만들어내는 것이 중요해요. 가치 발견 유저는 플랫폼에서 자신의 필요를 충족킬만한 핵심 가치를 경험함으로써 지속적으로 플랫폼에 머물며 상호작용해나갈 수 있어요. 뿐만 아니라 높은 만족도와 충성도를 갖고 안착 유저로 전환될 가능성이 높기도 하지요.

신규 유저를 가치 발견 유저로 만들기 위해서는 유저가 서비스의 핵심 가치를 경험하고 깨닫는 중요한 순간, 아하 모멘트(Aha Moment)를 만들어주는 것이 필요해요. 이는 단순히 서비스의 기능을 이해하는 것을 넘어서, 서비스가 제공하는 실질적인 가치를 느끼는 시점을 말해요. 다시 말해, 유저가 서비스에 남게 되는 결정적인 순간이라고 할 수 있어요.

아하 모멘트를 데이터적으로 해석하면,  '경험한 유저의 95% 이상이 지속적으로 서비스를 사용하게 되는 순간'이라고 할 수 있어요. 그런데 이런 데이터적 해석보다 더 중요한 것은 결국 이 플랫폼을 이끌어나가는 팀원 모두가 동일하게 기억하고 추구해야할 한가지 목표로서의 의미가 더 크기 때문에, 정확한 정량적 기준보다 누구나 기억할만한 정의가 더 중요해요. 그래서 아하 모멘트는 단순하게 'XX라는 행동을 YY시간 이내에 ZZ번 한다'와 같은 형태로 정의할 수 있어요. 그리고 이 틀 안에 들어갈 숫자들은 정밀하다기보다는 기억하기 쉬워야하지요. 예를 들어, '교육 정보 플랫폼에서 3일 이내 3개의 정보를 북마크한다.'와 같은 식이죠. 

모든 플랫폼에 아하 모멘트가 필요할까요?🤷‍♀️

사실 모든 플랫폼에 플랫폼의 가치를 발견시켜주는 아하 모멘트 설계가 필요하지 않을 수도 있어요. 예를 들어 이미 시장의 성숙도가 높아 사용자들이 해당 플랫폼의 가치를 사용하기 전에도 아는 경우에는 리텐션과 95%의 연계성을 갖는 행동을 찾는 것 자체가 어려울 수 있지요. 그래서 아하모멘트의 필요 여부는 우리가 준비하고 있는 플랫폼이 들어갈 시장 자체의 성숙도와 사용자 습관 여부로 판단하는 게 좋아요. 

✅이미 시장의 성숙도가 높아 사용자의 습관이 형성된 경우: 서비스를 계속 쓰게 되는 특이점을 찾는 것이 중요해요.

시장 내 유사 서비스를 제공하는 경쟁 플랫폼이 많을 경우, 사용자들은 이미 비슷한 서비스에 대한 경험이 많습니다. 그렇기 때문에 플랫폼의 가치를 깨닫고 안착될만한 특별한 경험을 정의하기가 어렵지요. 이 경우 사용자들은 플랫폼을 지속적으로 사용할지 말지를 결정할 때, '아하 모멘트'의 경험 여부보다는 유사 플랫폼 간에 핵심 가치의 품질을 비교하게 됩니다. 이때 만약 품질에 대한 경쟁력이 있다면 핵심 가치의 일회성 경험만으로도 플랫폼의 가치 발견은 물론, 안착유저로 전환시킬 수 있어요. 예를 들어 커머스 플랫폼 같은 경우 유저가 '장바구니에 상품 넣기를 3일 이내 3번 하기'와 같은 아하 모멘트 경험보다 상품을 한번 실제로 구매하고 사용하는 일회성 경험만으로도 안착유저로 전환될 가능성이 있는 것이지요.

✅사용자의 습관이 형성되지 않은 신규 시장인 경우: 플랫폼의 핵심 가치를 발견(아하 모멘트)하게 하는 것이 필요해요.

사용자의 습관이 형성되지 않은 상태, 즉 아직까지 만들려는 플랫폼과 유사한 서비스가 시장에 없는 상태에서는 아하 모멘트에 대한 경험이 제공되어야 해요. 아직까지 사용자는 비슷한 서비스를 경험해 본 적이 없기 때문에 플랫폼의 핵심 가치를 경험할 수 있도록 촉진하고, 핵심 가치를 발견한 이후에는 지속적인 사용 루틴을 형성할 수 있도록 돕는 과정이 필요합니다. 아하 모멘트 경험을 촉진하기 위해서는 어떠한 방법들을 사용해 볼 수 있을까요?

아하 모멘트 경험 촉진하기💪

3️⃣ 추천 
추천은 처음 서비스를 이용하는 사용자가 '아하 모멘트'를 더 쉽게 발견할 수 있도록 특정 아이템을 제안하거나 즉시 활용할 수 있는 기능을 알려주는 것을 뜻해요. 아래 이미지 중 지그재그의 '당신을 위한 추천 아이템' 기능처럼, 사용자에게 인기 아이템을 추천하여 빠르게 상품을 선택하고 구매하도록 도와주는 거죠. 또는 링크드인처럼 특정 사용자와 유사한 정보(학교, 지역, 회사 등)를 가진 사용자를 보여주고, '팔로우' 또는 '1촌 맺기' 기능을 활용하도록 유도하는 것도 추천 기능의 전형적인 예시에요.