위클리과제 | 클래스101 | PMB12기

 

1. 여러분이 평소 관심이 있는 프로덕트에서 갖고 있는 문제점(또는 강점) 이 있나요? 문제점 (또는 강점)으로 뽑은 이유가 무엇인가요?

---

국내 이러닝 시장에서 1위를 차지했다는 의미는 클래스 101이 가지고 있는 강점이 많다는 것이고 그에 대해 나 또한 동의를 한다. 잠깐만 훑어봐도 나오는 강점보다는 과제를 하면서 계속해서 언급을 했던 개인화에 대해 더 집중적으로 다뤄보고자 한다. 

출처: 혁신의 숲

  다양한 이러닝 플랫폼을 이용하면서 개인적으로 개인화가 잘 됐다 느낀 곳은 단 하나 인프랩이다. 물론 내가 국내의 모든 플랫폼을 경험한 것이 아니므로 지극히 개인적인 해석임을 알린다. 클래스 101은 인프런과 비교했을 때 매출이 약 14배가 차이가 난다. 여기서 말하고자 하는 것은 클래스 101은 개인화 추천 디벨롭이 충분히 가능하다는 것이다. 클래스 101 보다 몸집이 훨씬 작은 인프런도 제공을 하는 서비스이니 말이다. 물론 이 주장은 각 회사의 입장을 잘 알지 모르니 간단하게 말할 수 있는 것이긴 하다. 하지만, 최근에는 개인화 추천 툴이 굉장히 다양하게 있다. Amazon Personalizem, Z.Ai와 같이 말이다. 그들만의 기술로 디벨롭하는 것에 초첨을 맞추는 것보다 시스템을 구매 후 적용을 하는 것이 먼저가 아닐까 싶다. 

 

클래스101은 약 3100여 개의 누적 강의를 가지고 있다. 취미를 시작으로 지금은 업계 전문가가 진행하는 클래스까지 오픈을 했다. 이를 유저 입장에서 생각을 해보자면 플러스일 수도 마이너스일 수도 있다. 양이 많으니 유저가 원하는 크리에이터 혹은 강의가 하나쯤은 있을 테니 말이다. 이러한 생각을 조금 꼬아서 생각을 해보자면, 원하는 크리에이터도 강의도 없는 유저를 소비하게 만들려면 어떻게 해야 할까? 다양한 방법이 있을 테지만 가장 기본적인 건 개인화 추천 서비스 도입이 아닐까 싶다. 

 

 

 

2. 문제점 (또는 강점)을 해결 (또는 강화) 하기 위해서는 어떤 지표들을 보아야 할까요? 확인해야 할 지표들을 최대 3개를 선정해보세요.  

---

이 질문은 다음과 같이 답을 할 예정이다. 개인화 추천 서비스를 도입 전후에, 어떠한 지표를 보아야 할 것인가. 

 

1 .전환 가능성 Conversion Probability

 

이 지표를 통해서 알 수 있는 것은 각 유저가 30일 안에 구매를 할 것인지에 대한 여부를 percent로 알려주며, 1에서 100으로 측정이 된다. 1에 가까울수록 각 유저가 상품을 구매할 확률은 떨어지며, 100에 가까울수록 구매를 할 확률이 높아진다.

출처: GA

전환 가능성은 다섯개로 나뉜다.

• 0-1 
• 2-5
• 6-20
• 21-50
• 51-100

 

출처: GA

 물론, 위의 다섯개 보다 더 디테일하게 쪼개서 확인 가능하다. 이러한 결과 값은 스마트 목록 및 스마트 목표를 결정하는 동일한 데이터 모델링 기술을 사용하여 전환 가능성(%) 측정기준과 평균 전환 가능성(%) 측정항목을 계산하여 나온다.

 

구글 애널리틱스에서는 전환 가능성 데이터를 다음과 같이 설명한다. 

- 전환에 도달할 가능성이 큰 사용자와 전체 사용자의 차이가 무엇인가요? 
- 전환에 도달할 가능성이 큰 사용자가 전체 사용자의 일부에 불과한가요?
- 광고와 사이트가 결합하여 사용자의 대부분으로부터 참여를 유도하고 있나요?
- 어떤 채널, 키워드, 캠페인이 사용자의 높은 참여도를 유도하고 있나요?
- 어떤 전환 경로가 가장 효과적인가요?
- 어떤 경로에서 가장 효과적으로 광고를 게재할 수 있나요?

이와는 반대로 아래와 같이 낮은 기준을 충족하는 사용자를 분석할 수도 있습니다.

- 전환 가능성이 낮은 사용자의 비율은 어느 정도인가요?
- 전환 가능성이 낮은 사용자의 참여를 유도한 키워드 및 캠페인과 더욱 가치가 높은 사용자의 참여를 유도한 키워드 및 캠페인은 어떻게 다른가요?
- 이러한 차이가 있을 경우 전자에 해당하는 키워드 및 캠페인의 예산을 줄이는 것이 합리적일까요?
- 점수가 낮은 사용자는 어떤 전환 경로를 따르나요?
- 이 경로에서 더욱 효과적인 마케팅을 제공할 수 있는 기회가 있나요? 

 

클래스 101에서 개인화 추천 도입 전과 후에 계산을 하여서 도입 이후에 지표가 어떻게 변화했는지 알아보면, 도입한 서비스에 대한 영향을 더욱 잘 알 수 있을 것이다. 또한 이 지표를 선택한 다른 이유로는 '각 유저'에 대해 계산이 된다는 것이다. 그렇다면 이탈 경로와 효과적인 전환 경로를 더 신뢰성 있게 알아낼 수 있을 것이라 생각이 된다. 

 

2. 고객 유지 Retention

 

고객 유지란 특정 기간동안 회사 또는 제품이 고객을 유지하는 능력을 의미하며, retention이 높으면 고객은 경쟁사로 이탈을 하지 않고 재방문 또는 재구입 확률이 높아진다. 하버드 비즈니 리뷰의 연구 결과에 따르면, 고객 유지율이 5% 증가 시 매출이 25%에서 95%까지 증가한다고 하였다. 그렇다면 어떻게 retention을 유지할 수 있을까? 그 방법으로 여러 가지가 있는데 그중 하나가 개인화 추천이다. 개인화는 Retention뿐만 아니라 overall revenue growth와 CLV 향상에 도움이 된다. 

 

출처: 맥켄지

 위는 맥켄지에서 올린 레포트의 일부분이다. 개인화 도입 후에 고객과 회사 간의 관계, renetion, loyalty 모두 향상됐다는 결과이다. 고객이 랜딩 페이지에 도달했을 때 개인 맞춤형 서비스로 맞이하고 신규 유저 및 기존 유저에게 구매할 상품에 대한 고민을 덜어준다면 retention은 자연스럽게 올라갈 것이라 생각이 된다. 

 

Retention을 구하는 방식은 다음과 같다.

1. 고객 유지율은 공식 ((E - N) / S) * 100 = X로 계산
2. 기간 종료 시 고객 수(E)로 시작
3. 기간에 추가된 신규 고객 수(N) 빼기
4. 기간 시작 시 고객 수(S)로 결과 나누기
5. 곱하기 100

 

개인화 추천 서비스 전후를 나누어 Retention 값을 비교를 하여, 개인화가 retention에 효과가 있는지 확인할 수 있다. 

 

 

3. 이탈률

---

이탈률이란 클래스 101의 Goal에 도달하지 않고 빠져나가는 걸 보여주는 지표이다. 클래스 101의 실제 goal은 모르지만, 일단은 구매를 goal로 잡고 서술해 나가려 한다. 

 

Accenture에 따르면 웹 사이트에 방문한 33%의 고객들은 부족한 개인화 경험으로 인해 떠난다고 한다. 또한 Deloiite에 따르면 48% 이상의 사람들은 개인화 서비스가 있다면 더 긴 시간 프로덕트를 사용할 의향이 있다고 했다. 두 개의 리포트로 결과를 단정 지으면 안 되기는 하나, Personalization이 이탈률에 끼치는 영향에 관한 리포트는 굉장히 많으므로personalization을 도입한다면 이탈률이 떨어질 것이다로 주장을 하겠다. 

 

이탈률 공식은 다음과 같다. 

이탈률(Bounce Rate) = 이탈 수 / 페이지 세션 X 100%

 

만약 클래스 101에 데이터에 이탈률이 높은 이유 하나가 콘텐츠를 찾는 도중이라면, 개인화 도입이 이를 효과적으로 막을 수 있을 것이다. 만약, 이 가설이 이탈률에 영향을 주지 않았다면, 이탈률 지표를 확인할 필요는 없을 것이다. 

 

 

4. 지표들을 개선하기 위해 발견할 수 있는 가설들은 어떤 것이 있을까요?

---

XYZ 가설이란 무엇인가- 

XYZ 가설은 쉽게 ‘적어도 X 퍼센트의 Y는 Z 할 것이다’를 가정하는 것이다.
- X는 표적 시장의 구체적 %를 말한다.
- Y는 표적 시장을 얘기한다.
- Z는 아이디어에 따른 호응의 방식을 얘기한다.

 

확보한 유의미한 객관적 데이터들로 각각의 숫자로 설정하여, 구체적인 숫자로 아이디어를 검증하는 것이다. 위에서 설정한 지표와 데이터를 토대로 가설을 세워야 하므로 XYZ가 가장 적절하다 생각이 들어 골랐다. 

 

가설 1:

 

X는 표적 시장의 구체적 %를 말한다. : 첫 구매 유저의 20%

Y는 표적 시장을 얘기한다. : 클래스 101의 개인 추천화 시스템

Z는 아이디어에 따른 호응의 방식을 얘기한다. :구매

 

 20%의 첫 구매 유저는 클래스101의 개인 추천화 시스템을 통해 구매를 할 것이다.  -> 신규 유저 유치

 

가설 2:

 

출처: 혁신의 숲

 

X는 표적 시장의 구체적 %를 말한다. : 3개월 내 재구매율 3.9%

Y는 표적 시장을 얘기한다. : 클래스 101의 개인 추천화 시스템

Z는 아이디어에 따른 호응의 방식을 얘기한다. : 상승

 

3개월 내 재구매율  3.9%는 클래스101 개인 추천화 시스템을 통해 상승될 것이다.  -> Retention 올리기

현재 3개월 재구매율은 76.1%이다. 이 수치도 굉장히 높은데, 이보다 더 높은 80%를 목표로 하여 가설을 세워보았다. 

 

 

가설 3:

 

X는 표적 시장의 구체적 %를 말한다. : 기존 신규 가입자의 이탈률 10%

Y는 표적 시장을 얘기한다. : 클래스 101의 개인 추천화 시스템

Z는 아이디어에 따른 호응의 방식을 얘기한다. : 떨어진다.

 

기존 신규 가입자의 이탈률에서 10%가 클래스101의 개인 추천화 시스템에 의해 떨어질 것이다. 

 

 

가설 4:

 

X는 표적 시장의 구체적 %를 말한다. : 가입자의 50%

Y는 표적 시장을 얘기한다. : 클래스 101의 개인 추천화 시스템

Z는 아이디어에 따른 호응의 방식을 얘기한다. : 만족

 

50% 이상의 고객이 클래스 101의 개인 추천화 시스템에 만족을 하였을 것이다. 

 

 

 

5. 가설들을 추후 검증하기 위해서는 어떤 방법을 쓰면 좋을까요?

---

가설 검증의 방법은 다양하게 있으나 일단은 가장 기본적인 두 개를 선정해보았다. 

 

A/B 테스트 

개인화 서비스 도입 전후를 비교를 하면서 진행을 해야 한다고 위에서 계속해서 언급을 하였다. 이는 데이터 셀렉 때부터 A/B 테스트를 고려하면서 작성을 하였기 때문이다. 개인화 서비스가 효과적인지를 (무슨 서비스든) 알기 위한 가장 강력한 방법은 A/B테스트라 생각을 하여 골랐다.

 

고객 인터뷰

가설 4를 고객이 클래스 101의 개인 추천화 시스템에 만족을 하였을 것이다.로 선정을 하였기 때문에 고객 인터뷰도 가설 검증의 한 방법으로 고른 것이다. 

 

 

https://business.adobe.com/kr/glossary/personalization.html#q7

https://www.mckinsey.com/business-functions/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

The value of getting personalization right--or wrong--is multiplying

https://www.zendesk.kr/blog/calculate-customer-retention-rate/#georedirect