[Growth Hacking] AARRR(5) - 추천(Referral)

5. 추천 (Referral)

# 추천(Referral) 기본 개념

: Organic 유입의 하나로, 기존 사용자의 추천이나 입소문을 통해 새로운 사용자를 데려오는 것

 

서비스 내에 입소문을 통한 선순환 구조를 어떻게 구축할 것인가?

 

대부분의 서비스에서는 기존 회원이 새로운 회원을 초대할 때 일정한 보상을 지급하는 '친구 초대' 운영

친구 초대는 굉장히 강력하고 중요한 추천 채널

그렇다면 친구 초대에 대한 보상은 얼마나 지급하는 것이 좋을까?

 → 일반적으로 유료 마케팅 채널을 활용한 고객 획득 비용(CAC)의 50~70% 수준

 

 

# 친구 초대 플로 설계

세세한 프로세스와 화면 단위의 사용자 경험이 얼마나 잘 설계됐느냐에 따라 효과가 크게 달라짐

친구 초대 유도 시점, 친구 초대에 대한 보상, 친구 초대 맥락, 친구 초대 핵심 메시지 등 로직 설계 천차만별

 

1) 초대 맥락

친구 초대 효과를 극대화하기 위해서는 초대하는 맥락을 자연스럽게 구성 or 게임화 요소 추가

ex) 카카오뱅크 모임 통장 - 모임 통장을 위해 자연스럽게 멤버 초대

 

2) 메시지 / 보상

친구 초대에 대한 보상은 쿠폰, 적립금, 포인트, 기프티콘 등 다양한 형태로 제공 가능

ex) 드롭박스 - 보상으로 추가적인 저장 공간 제공

ex) 토스 송금 지원금 - '링크를 클릭하고 친구가 보낸 돈을 받으세요' 직접적인 혜택 강조

 

3) 온보딩 프로세스

온보딩 프로세스를 세심하게 설계하면 친구 초대 효과 극대화

ex) 에어비앤비 - 초대한 친구의 프로필 정보 표시 & 할인 혜택 상단에 크게 강조

 

 

# 바이럴 계수 (Viral Coefficient)

추천 엔진이 얼마나 효과적으로 동작하는지 확인 가능

바이럴 계수 = (사용자 수 x 초대 비율 x 인당 초대한 친구 수 x 전환율) / 사용자 수

 

바이럴 계수를 높이기 위해서는 다음 조건 충족되어야 함

- 친구 초대와 같은 추천 액션에 참여하는 사용자의 비율 높이기

- 한 사람이 평균적으로 초대하는 친구 수 늘리기

- 초대받은 친구가 가입으로 전환되는 비율 높이기

 

성장하는 서비스를 만들려면 바이럴 계수가 얼마나 돼야 할까?

이론적으로는 바이럴 계수가 1을 넘어가면 추천을 통한 신규 사용자 기하급수적으로 증가

 

바이럴 계수 계산할 때 고려해야 할 사항

1) 속도 : '초대의 주기가 얼마나 빠른가?'

→ 초대의 주기를 빠르게 만들어서 같은 기간에 더 많은 사이클 돌릴 수 있다면 추천 효과 극대화

 

2) 포화도 : 실제 현실에서 초대받을 수 있는 사람 무한하지 않음

→ 시장의 크기나 서비스가 이미 확보한 사용자 규모 종합적으로 고려

 

3) 장기적 경험 : 핵심 가치를 잘 경험하고 만족했는지, 지속적으로 남아 충성 사용자로 전환되는지 등

바이럴 계수만으로 체크할 수 없는 장기적 관점 필요

 

 

# 추천(Referral) 정리

추천과 관련된 플로는 신규 사용자 경험(NUX)과 연계

추천 시스템이 잘 동작하려면 활성화 단계가 잘 구축되어 있어야 함

 

서비스에 만족하는 것과 서비스를 추천하는 것 사이에는 큰 간극 존재

추천을 통한 바이럴 루프가 잘 동작하면 좋지만, 지나치게 집중하는 것은 좋지 않음

 

바이럴이 일어날 수 있을 정도의 좋은 서비스를 만든 후,
자연스러운 친구 초대 맥락 기획해야 함

 

 

 

 

출처 : 그로스 해킹 (양승화)

 

그로스 해킹

그로스 해킹에 대한 실용적인 지침서! 성장하는 서비스를 만들기 위해서는 필요한 데이터를 정의하고, 수집하고, 분석 환경을 구축하고, 실험하고, 서비스에 반영하는 일련의 과정이 잘 갖춰져야 합니다. 또한 성장을 위한 효율적인 조직 구조와 문화를 만들어야 합니다. 그로스 해킹은 엄청난 리소스나 시스템이 갖춰져야만 시작할 수 있는 것은 아닙니다. 작은 스타트업이라고 하더라도 환경이나 여건에 맞춰 작은 것부터 하나씩 준비해 나갈 수 있습니다.

저자

양승화

출판

위키북스

출판일

2021.01.14