프로덕트 매니저 원칙 : 의심하고 또 의심하라 악마도 천사처럼 웃는다.(1/2)

2024.08.08 - [Books] - 프로덕트 매니저 원칙 : '아하 모먼트'를 찾아서 (2/2)

프로덕트 매니저 원칙 : '아하 모먼트'를 찾아서 (2/2)

 

프로덕트 성장을 위해서는 사용자 행동 지표가 중요합니다. 처음 프로덕트 책임자로 일을 시작했을 땐, 문제를 규정하는 것도 서툴렀고, 자꾸만 개발자 관점에서 문제를 풀려고 했습니다. 하지만 경험이 쌓이며, 사용자의 필요와 경험을 중심에 두는 방향으로 사고를 전환하게 되었습니다. 이제는 매일 쌓이는 데이터를 통해 고객의 행동 패턴을 면밀히 분석하고 있습니다. 예를 들어 어떤 위치와 메시지에 사용자가 어떻게 반응하는지, 고객이 어떤 기대를 가지고 유입되는지, 그들이 얼마나 오래 머물렀으며, 전환율과 이탈률은 어떠한지 등을 파악합니다. 이러한 지표들은 사용자의 행동과 선호를 더욱 잘 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.  프로덕트가 성장하는 과정에서, 유입 증가와 이탈률 감소는 중요한 지표입니다. 하지만 이 변화들을 긍정적인 측면으로만 해석하는 것은 적절하지 않습니다. 예를 들어 사용자 유입이 증가했다면 이것이 자연스러운 성장의 결과인지, 아니면 퍼포먼스 마케팅의 영향인지를 분석하는 것이 중요합니다. 또한 이탈률이 줄었다면 프로덕트의 개선 때문인지, 외부 요인의 영향 때문인지를 정확히 파악해야 합니다. 

데이터를 해석하고 결론을 도출하는 과정에 신중함이 필요합니다. 서둘러 결론을 내리면 잘못된 판단을 할 수 있습니다. 거센 파도는 현상입니다. 파도 뒤에 불어오는 바람을 봐야 합니다. 지표만 보고 판단해서는 안 됩니다. 반대로, 지표가 떨어지고 있다고 해서 곧바로 낙심할 필요는 없어요. 일시적인 변동일 수도 있고, 다른 요인이 작용하고 있을 수도 있습니다. 때로는 의도적인 트래픽 감소가 오히려 운영에 도움이 될 수도 있습니다. 득과 실은 작은 그림과 큰 그림 모두를 확인하고 검증한 결과이어야 합니다. 쉽게 단정 지어서는 안 됩니다. 신중해야 합니다. 의심하고 또 의심해야 해요. 빨리 이해관계자에게 개선 소식을 알리고 싶은 마음은 이해하지만, PO는 더욱 신중해야 합니다. 한마디로 팀 전체의 방향이 달라질 수 있으니까요. 기억하세요 

 

원칙 : "의심하고 또 의심하라. 악마도 천사처럼 웃는다. " 

지표 : 확실하지 않으면 승부를 걸지 마라 

우리가 살아가고 있는 지금 세상은 눈 깜짝할 사이에 새로운 현상이 일어나고 기존의 것들이 사라지는 곳입니다. 새로운 아이디어가 샘솟는 것은 책을 펼치기도 전에 일어나며, 관심 있는 주제를 북마크하는 순간 다음 트렌드가 그 자리를 차지하고 있습니다. 오늘 발견한 혁신이 내일이면 이미 일상의 일부가 되어버리죠. 빠르게 변화하는 현실 속에서, PO는 세밀한 변화에 주목하고, 데이터에 기반한 신속한 의사결정으로 이 변화의 물결을 넘나들어야 합니다. 

고객들이 어떤 서비스에 반응하는지, 재방문이 높은 고객의 특징은 어떠한지, 어느 시간대에 리드가 집중되는지 등의 정보는 매우 중요한 지표가 되죠. 이런 지표에서 뽑아낸 인사이트는 서비스 구성, 프로모션 기획, 마케팅 전략을 짜는 데 큰 도움을 줍니다. 이제부터 월간 활성 사용자 (Monthly active users) 1000만에 가까운 엔카닷컴에서의 지표를 분석해 인사이트를 찾는 여정을 떠나보겠습니다. 비즈니스에 중요한 지표를 어떤 관점에서 바라봐야 하는지 알아보겠습니다. 그 과정에서 실패 후 의심하고 또 의심해 성공이 이끄는 과정을 보게 될 겁니다. 

 

시대적 유입과 이탈 

중고차 가격은 언제 상승하고, 언제 하락할까요? 연초와 상여금을 받는 3~4월에 구매하려는 수요가 증가하여 가격이 소폭 상승 하는 경향이 있으며, 휴가철이나 연말에는 수요가 다소 감소하는 경향이 있습니다. 하지만 이러한 계절적 트렌드만으로 중고차 시장의 유입 트래픽을 전적으로 예측하기는 어렵습니다. 코로나 19 팬데믹 시절, 반도체 수급 부족과 공장 셧다운 등으로 신차 출하가 늦어졌어요. 오늘 신청해도 1년에서 2년 후에 받을 지경이라 거의 신차 수준의 중고차에 대한 수요가 급증했습니다. 중고차 수출 업자까지 시세 상승을 견인하며, 중고차 값이 신차 값을 추월하는 진풍경도 연출됐죠. 

하지만 팬데믹이 막을 내리고 미국에서 인플레이션이 시작되면서, 저금리 시대에서 고금리 시대로 전환되었습니다. 금리 상승에 따른 할부 구매의 이자 부담이 커지자 이번에는 고가 중고차에 대한 수요가 줄었어요. 또한 신차 구매를 희망하던 고객들이 구매의사를 철최하면서 신차 공급이 빨라지고 중고차 가격이 하락하는 풍선효과가 발생했습니다. 

가격이란, 정기적인 패턴과 예측 불가능한 요소들이 뒤섞여 오르내리는 거죠. 넷플릭스를 예로 들어볼까요? 팬데믹으로 인한 글로벌 봉쇄가 이끈 회원수 급증. 하지만 이는 넷플릭스의 능력이 아닌 외부 요인에 의한 결과였죠. 팬데믹이 종식되자 성장세도 한풀 꺾이고 있습니다. 중고차 시장과 넷플릭스 사례를 통해 알 수 있듯, 외부 변화는 기회가 될 수도 있고 위기가 될 수도 있어요. 이러한 변화에 어떻게 대응하느냐가 서비스의 지속 가능성을 좌우한다는 사실을 잊지 말아야 합니다. 

 

기간 관점에서의 트래픽 변화 

기간별 트래픽 변화를 분석하면 흥미로운 패턴이 드러납니다. 예를 들어 벚꽃 축제나 명절, 공휴일 같은 특별한 시즌에는 우리가 흔히 보던 트래픽의 흐름이 완전히 달라지죠 이처럼 다채로운 요인들이 뒤섞여, 플랫폼 방문자 수는 예측하기 힘든 변동성을 보여줍니다. 차량 검수 결과를 유료로 제공하는 파일럿 테스트 사례를 예로 들어 보겠습니다. 

세가지 상품, 즉 '프리미엄'(가장 비싼 가격), '스탠다드(중간 가격), '라이트'(가장 저렴한 가격) 상품을 고객에게 제안했습니다. 테스트가 시작되자 '프리미엄' 상품은 60% 관심을 받았습니다. '라이트' 상품은 30%, '스탠다드' 상품은 10%의 관심만을 얻었습니다. 연말 크리스마스 시즌 이후에는 '프리미엄' 상품과 '라이트' 상품의 선호도가 각각 50% 40%로 바뀌었습니다. 이러한 결과를 얻고 나서 비용 대비 효율이 더 좋은 '라이트' 상품에 더 많은 리소스를 할당하기로 결정했습니다. 이에 '라이트' 상품에 더 많은 리소스를 할당하기로 결정했습니다. 이에 '라이트' 상품 중심으로 페이지를 개편했지만, 놀랍게도 '라이트' 상품에 대한 유입률은 20%로 감소했습니다. 최초 출시했던 '라이트' 상품의 40% 유입률 버전으로 되돌렸지만, 유입률은 여전히 20%에 머물렀습니다. 변화는 특히 연말연시와 같은 특별한 시즌이 끝나고 일상으로 돌아간 이후에 두드러졌습니다. '라이트' 상품 대한 초반 관심이 급격히 떨어진 반면, '프리미엄' 상품은 꾸준히 선호도를 유지했습니다. 이 경험을 통해 특정 기간에 쌓인 데이터만으로 판단하면 위험할 수 있음을 깨달았습니다. 

 

결국, 초기에 가장 인기 있었던 '프리미엄' 상품에 집중하여 추가 테스트를 진행한 결과, 테스트 종료 시점에는 '프리미엄' 상품의 선호도가 80%에 달하는 성과를 얻었습니다. 단순히 지표가 바뀌었다고 해서 낙심하거나 낙관하면 안 됩니다. 고객의 반응과 트래픽 지표를 종합적으로 분석하여, 지속적인 서비스 개선과 고도화를 추구해야 합니다. 

 

기술통계를 통한 분석

기술통계는 프로덕트 및 서비스의 전략을 설계하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 데이터를 살펴볼 때 일별부터 주간/월간에 이르는 활성 사용자 패턴은 물론 재무/품질/마케팅 지표까지 매우 다양한 측면을 관찰하고 분석하게 되죠. 트렌드 분석, 경로 분석, 속성 분석, 코호트 분석, 유지 분석, 퍼널 분석 등의 방법을 활용합니다. 기술통계 분석이 단순한 해석을 넘어, 서비스의 전략적 방향성을 규명하는 데 결정적인 역할을 한다는 사실을 깨닫게 된 사례가 있었습니다. 

내 차 팔기 서비스 신청 퍼널을 개선하는 작업을 맡았을 때였죠. 고객이 서비스의 어느 지점에서 이탈하고 어떤 행동을 보이는지 정밀하게 기술통계를 활용해 분석했습니다. 페이지 체류 시간과 유사한 행동 패턴을 보이는 사용자 그룹을 세밀하게 분류함으로써 고객들이 서비스에서 어디에 관심을 보이고, 어떤 지점에서 답답함을 느끼는지 명확히 파악할 수 있었습니다. 이 과정에서 발견된 흥미로운 사실은, 고객들이 입력 인터페이스의 복잡함에도 불구하고 전환율은 예상과 달리 안정적으로 유지되었습니다 대신, 많은 이들이 결제 단계까지 도달한 뒤에 차량 정보 입력 페이지로 돌아가 정보를 다시 확인하는패턴을 반복했고, 이러한 행동이 이탈률에 중요한 영향을 미쳤습니다. 

여러 가설을 세우고 이를 검증하는 과정을 거친 결과, 단계별 전환율은 약간 상승했지만, 결제 전환율에는 크게 변화가 없었습니다. 이에 플랫폼과 고객 간의 상반된 우선순위에 대해 깊이 고민하게 되었습니다. 플랫폼에서는 결제 전환율이 사업의 성공을 가능하는 핵심 지표였지만, 고객들에게는 차량 정보를 신중하게 입력하는 과정이 중요했습니다. 이 과정에서의 신중함이 고객들을 서비스 신청 과정에서 멀어지게 만들었고, 복잡한 절차는 이해하기 어려운 난관으로 다가섰습니다. 

 

이 문제를 해결하기 위해 기존의 '로그인 - 정보 입력 - 상품 결제 - 광고 등록' 이라는 전통적인 서비스 절차를 '로그인 - 상품결제 - 광고 등록 -정보 입력' 순으로 재설계 했습니다. 이 변경은 플랫폼 중심적인 이기적인 결정처럼 보이지만, 실제로는 고객에게 큰 심리적 안정감을 제공하는 전략이었습니다. 고객들은 결제를 먼저 진행하고 나면 '구매 결정' 이라는 큰 결심을 마치고, 이후 차량 정보를 입력하는 단계에 더 집중하고 신중할 수 있게 됩니다. 이는 '선택 후 정당화' 라는 심리적인 기법을 활용한 겁니다. 

 

choice-supportive bias  : 자신의 결정이나 선택을 정당화하려는 심리학적 경향 

 

이러한 순서의 재설계는 고객들이 결제 후에 차량 정보를 더 세심하게 검토하고 입력할 수 있도록 도와, 결제 전환율과 고객 만족도를 상승시켰습니다. 이 전략적인 조정은 플랫폼의 수익성 향상과 고객의 심리적 안정감을 동시에 고려한 성공적인 사례로 남게 되었습니다. 

 

트래픽의 재발견 

트래픽을 큰 물줄기로 생각해봅시다. 물줄기는 강이나 호수로 흘러가며 여러 갈래로 나뉠 수 있어요. 중요한 것은 이 물줄기가 어디로 흘러가는지를 제어하는 겁니다. 물이 쓸모 있는 곳으로만 흘러가게 만들어야 합니다. 때로는 흘러가는 물의 양을 조절해야 합니다. 너무 막으면 꼭 필요한 물까지도 막게 될 수 있습니다. 물을 마치 댐이나 수문이 제어하듯, 서비스에서는 사용자 경험을 '퍼널'이 제어합니다. 비즈니스에서는 고객이 어떤 선택을 할지, 혹은 어떤 문제에 부딪힐지 미리 예측하는 것이 중요합니다. 예를 들어 이탈하지 않고 서비스를 이용하면서 다른 항목을 선택하는 고객의 행동은 여러 옵션에 관심을 가지고 있다는 신호입니다. 이러한 고객에게 '이 서비스도 확인해보실래요?' 같은 메시지를 즉시 띄어주면, 고객의 이목을 집중시킬 수 있습니다. 엔카 실시간 비교견적 프로덕트를 예로 들어볼까요? 비교견적 신청 과정 중 이탈하는 트래픽이 있죠. 이 중 일부는 다른 판매 방식에 관심을 가지고 플랫폼 내에서 이동합니다. 이들을 단순한 이탈로 보지 않고, 거래에 가까운 새로운 유입으로 보는 섬세한 접근이 필요합니다. 

 

비교견적 트래픽 관리에 있어서도 신중함이 필요합니다. 모든 신청 트래픽을 받는 것도, 무작정 좁혀서도 안 됩니다. 신청 무분별하게 받으면, 딜러들은 비효율적인 입찰에 시달리고, 운영팀은 서비스 품질 관리로 과도한 리소스를 소모하게 되죠. 그러면 고객도 만족스러운 가격을 받지 못하는 악순환이 이어집니다. 그렇다고 거래 결정을 못한 고객에게 부정적인 메시지를 직간접적으로 보내 이탈을 유도하는 것도 문제가 있어요. 플랫폼에서는 트래픽이 내부적으로 유지되어야 하고, 서비스 확장에도 도움이 되어야 하니까요. 트래픽 관리, 어떤 전략이 필요할까요? 서두에 설명한 것과 같이 트래픽을 마치 물줄기처럼 효과적으로 이끌 필요가 있죠. 중요한 건, 트래픽이 무분별하게 분산되지 않게 하는 겁니다. 여기서 '의도된 이탈 지점'이라는 개념이 등장합니다. 마치 물길을 이끄는 데 필요한 여러 수문과 같죠. 이 지점들은 트래픽을 적절하게 분류하고, 필요한 곳으로 유도하는 역할을 합니다. 이렇게 설정된 지점들을 통해, 거래에 가까운 고객은 마지막 단계까지 잘 도달하게 되고, 아직 결정을 내리지 못한 고객들은 다른 채널로 유도됩니다. 이 과정은 트래픽의 소실을 최소화하며, 각 고객의 여정을 더 세심하게 괸리하게 해줍니다. '의도된 이탈'은 바로 이런 전략적 접근의 핵심이죠. 고객이 각 단계에서 자연스럽게 이탈하거나 새로운 경로로 유도되어 궁극적으로는 플랫폼과 서비스의 효율성을 높일 수 있습니다. 

 

트래픽 이탈은 크게 플랫폼 이탈과 서비스 이탈로 나뉩니다. 플랫폼 이탈이 문제라면, 고객과의 연결고리 유지에 중점을 두어야 합니다. 이를 위해선 고객을 식별할 수 있는 인ㄴ프라 작업의 중요성이 강조됩니다. 여기에 서비스 이용 동의와 약관 관리는 필수입니다. 고객이 다시 연락을 받아들일 준비가 되었는지 확인하는 과정이죠. 또한, 고객에게 어떤 메시로 접근하는지도 중요합니다. 불편함을 주지 않으면서도 효과적으로 접근해야 합니다 예를 들어 플랫폼을 이탈한 고객에게는 아웃바운딩 전략으로 카카오톡이나 SMS를 통해 '타사 견적과 비교해보세요' 나 '직접 광고를 등록해 더 높은 수익을 챙기세요' 같은 메시지를 보낼 수 있습니다. 이는 고객에게 가치를 제시하면서 플랫폼으로의 재방문을 유도하는 거죠 

 

서비스, 즉 프로덕트 이탈의 경우에는 인바운딩 전략으로 고객의 서비스 여정 속 활동 로그를 분석하여 적절한 순간에 슬라이딩 팝업 메시지나 챗봇을 활용해 '견적 결과가 만족스럽지 않나요?' 혹은 '다른 판매 방식을 제안드릴까요?' 같은 메시지를 보낼 수 있습니다. 고객의 감정과 상황을 고려하여 다시 서비스로 유도하는 전략 입니다.  이렇게 전략적으로 유입 트래픽을 관리하고, 의도된 이탈 지점을 설정함으로써, 우리는 진성 사용자에게 더욱 집중할 수 있게 됩니다. 그 결과, 고객 만족과 운영 효율성 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 거죠. 결론적으로 트래픽은 단순한 숫자 이상의 가치를 지닙니다. 이를 세심하게 관리하고 활용하지 않으면, 기회비용은 물론 플랫폼의 지속 가능성 까지 위협할 수 있습니다. 완전한 이탈이 일어난 경우에도 포기해서는 안됩니다. 이 고객에게 새로운 서비스를 제안하거나 특별한 혜택을 주어 이탈한 트래픽을 새로운 기회로 바꾸는 것이 결국은 플랫폼의 지속가능성을 높이는 방법 입니다. 

 

정말 중요한 건 단순히 업데이트 되는 지표만 보는 것이 아닌, 그 지표가 전략적인 방향과 일치하는지, 숫자 뒤에 숨겨진 진짜 의미는 무엇인지 생각해야 한다는 겁니다. " 이 숫자가 맞나? 트래픽이 이상한 건 아닌가?" 결론을 내리기 전에는 계속 의심해야 하며, 너무 쉽게 결론에 도달하면 실수할 수 있습니다. 확신이 들어도 또 의심해야 한다는 점을 명심하세요.