신기능 출시 후 ‘이것’ 분석하고 WAU 90% 증가시킨 이야기

제품 관리자는 직관과 데이터를 적절히 활용해 제품을 개선해야 합니다. 그렇다면 어떤 데이터를 어느 시점에, 어떻게 봐야 할까요? 이번 글에서는 제품 지표를 개선할 때 유용한 접근 방법에 관해 이야기하겠습니다.

1. 항상 문제에서 시작할 것

인도네시아 시장을 대상으로 커머스 솔루션을 제공하는 회사의 제품 관리자로 근무하면서 판매자들을 위한 새로운 광고 기능을 출시한 적이 있습니다. 광고를 통해 사전 등록한 고객도 많았고, 고객 피드백에도 주기적으로 요청이 들어오던 기능이라 회사의 기대가 컸습니다. 하지만 정작 출시 후, 유저들은 이 새로운 기능을 거의 사용하지 않았습니다.

이 결과는 큰 절망과 동시에 중요한 질문을 던졌습니다: "왜 사용자들은 이 기능을 사용하지 않을까?"

2. 데이터로 문제 진단하기

데이터를 보면 문제가 발생한 부분이 보입니다. 처음부터 모든 가능성을 펼쳐놓고 보게 되면 오히려 너무 막막해지기 때문에 데이터를 분석할 때는 원하는 결과에서 한 단계씩 뒤로 가며 지표를 확인하는 게 좋습니다.

위 케이스로 예를 들자면 아래와 같습니다.

저조한 광고 거래액 > 광고 기능을 activate한 유저 수가 적음 > 광고 연동 단계에서 중도 포기가 많음 > 신용카드 등록 단계에서 이탈률 높음

핵심 문제는 바로 '신용카드 등록률의 저조함'이었습니다. 신용카드 등록률이 낮아 애초에 광고 기능을 활성화할 수 없었고, 저조한 광고 기능 사용으로 이어졌습니다.

3. 고객 특성에 맞는 해결책 내놓기

신용카드 등록률이 낮은 이유를 파악하기 위해 조사해 보니 인도네시아의 신용카드 보급률이 2%가 채 안 된다는 걸 알게 되었습니다. 급하게 신용카드가 없어도 광고 포인트를 충전할 수 있는 시스템을 도입했습니다. 마침 서비스 내에 포인트를 활용하는 시스템이 갖춰져 있었습니다. 회사의 기존 자산을 활용해 타겟 고객의 문제를 해결해 준 맞춤 해결책이었습니다.

결과 : WAU 90% 증가

결과는 놀라울 정도로 성공적이었습니다. 광고 기능 사용량은 급증했고, 주간 활성 사용자(WAU)는 무려 90% 증가했습니다. 이 경험은 데이터를 통한 문제 해결의 중요성을 다시 한번 확인시켜 주었습니다. 데이터는 단순한 숫자가 아니라, 사용자의 목소리와 시장의 트렌드를 반영하는 강력한 도구임을 명심해야 합니다.

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