[06] 아하모먼트(Aha Moment) - 고객이 가치를 느끼는 순간

 

1. 아하모먼트(Aha Moment) 는 무엇인가?

사용자가 제품의 핵심가치를 경험하는 순간
서비스를 계속 쓰게 되는 특이점 (Sigularity)
이 행동을 한 유저의 95%가 리텐션이 생기는 행동

 

• Aha Moment는 정량적으로 정의되는, 유저가 서비스에 남게 되는 결정적인 순간을 말함
  • ex. 초기 토스 예
    1. 신규 가입 후 4일 이내 두 번 이상 송금하면 남게 됨
    2. 두 번 이하로 송금하거나 4일 이하로 송금하면 남지 않게 됨
    3. 위 내용을 근거로 아래와 같이 가설을 세움
       👉 고객이 4일 안에 두 번 이상 송금하게 만들면 남게 될 것이다.
• Aha Moment가 리텐션 개산을 위한 Silver bullet은 아님
  • Aha Moment를 잘 만들고 모든 유저가 Aha Moment를 몰입하게 만들면서 얻을 수 있는 Increase는 20~30% 남짓

 

1)  아하모먼트(Aha Moment)의 조건

• Aha Moment는 숫자로만 표현되는 순간은 아니며 정성적이면서 상식적인 인과관계가 있는 순간이어야 함
  • ex. 간편송금 앱이 간편하다면 간편송금을 여러번 했을 때 리텐션이 높을 것이다.
• Aha Moment는 수학적으로도 꾀 말이 되지만 단순한 산수가 포함되며 13살 중학생도 이해할 수 있는 무지성 추종을 할 수 있게 되는 한문장이어야 함
• 연역 추리와 귀납 추리 모든 과정을 통해 찾는 것이 적절함
  • 연역추리 : 우리는 간편송금 이니까 당연히 송금을 여러번 하면 Aha Moment에 도달하지 않을까?
  • 귀납추리 : 우리 앱애서 송금을 많이 한 사람을 봤을 때 어떤 사람이 남고 어떤 사람이 안남았지?

아하모먼트(Aha Moment)의 형태

 

XX(핵심 행동)

• 서비스의 핵심 가치를 사용자에게 전달하는 행동
  ex. 간편송금 서비스 : 송금 자체가 핵심 행동이 될 수 있음
• 사용자가 이 행동을 여러 번 경험하도록 유도하는 것이 리텐션을 높이는 중요한 방법

YY(기간)

• 사용자가 가입후 XX를 경험해야하는 데드라인
• 사용자가 서비스를 오래 기억하지 않기 때문에 가입 후 일정 기간 내에 핵심 행동을 경험하도록 유도해야 함
• 시간이 지나면 서비스에 대한 관심이 줄어들기 때문에 빠르게 가치 제안을 해야 함

ZZ(반복 횟수)

• 사용자가 서비스의 핵심 가치를 느끼기 위해 YY라는 날짜 안에 XX 행동을 반복해야 하는 횟수
• 대부분의 서비스는 한 번의 경험만으로 사용자가 지속적으로 이용하지 않기 때문에, 여러 번 반복적인 경험이 필요함
• Recurring Value(반복적 가치를 제공하는 서비스)가 있으면 한 번의 경험으로도 리텐션이 가능하지만, 대부분의 경우 2~10번 정도 반복적인 행동이 필요함

 

실행 불가능한 아하모먼트(Aha Moment)가 나온다면?

• 만약 실행 불가능한(3일 안에 40명의 친구와 연결되어야 95% 남는다) 아하모먼트가 발견된다면
  • 리텐션이 있더라도 제품을 심각하게 재검토 해봐야 함
  • XX라는 행위를 다시 생각해 보아야 함
  • 제품 개선을 고려해 봐야 함

 

아하모먼트(Aha Moment) 사례

• 페이스북
  • 첫 10일 동안 7명의 친구와 연결 시킬 것
• 슬랙
  • 어떤 팀 안에서 2000개의 메시지가 작성되도록 할것
• 드롭박스
  • 1개의 기기에서 폴더에 1개 이상의 파일이 저장될 것
• 젠가
  • 회원가입 후 하루 안에 돌아올 것
• 트위터
  • 30명을 팔로우 할것
• 링크드인
  • Y일 동안 X명과 연결될 것

 

 

2. 아하모먼트(Aha Moment) 는 어떻게 구하는가?

1) 액션 XX 후보군 찾기

액션 XX 의 조건은?

• 액션 XX의 조건은 액션을 한 사람 대다수(95% 이상)가 Retain 되어야함
• 겹치는 교집합 영역을 크게 만드는 동시에 여집한인 부분을 최대한 줄이는 것이 중요함

 

(1) 직관이나 노가다로 찾아보기

• 서비스의 핵심 가치를 생각해보고 직관이나 노가다(사용자 행동 분석, 사용자 피드백 수집 등)로 선정

 

(2) SHAP Value 같은 도구를 이용

• SHAP Value 같은 도구를 이용해서 리텐션에 영향도가 높은 액션의 후보군을 뽑아볼 수 있음
• SHAP Value에서 리텐션에 영향도와 임계점이 명확히 보이더라도, RPV/교차 값을 구해서 충분한 조건을 만족하는지 확인해봐야함

 

2) 액션의 횟수에 따라서 RPV (Retain Probability Value)와 교차값을 만듦

RPV = 리테인 된 유저가 이 액션을 할 확률
교차 = '액션을 했거나 OR 리테인 된 유저 중' 중 '액션 AND 리테인 유저'의 비율

• 어떤 액션XX(ex. 송금을 3번함)의 후보군을 만들고, 액션의 횟수에 따른 RPV 및 교차값을 구함
• RPV와 교차값을 구하는 목적?
  👉 교차가 최대이면서도, RPV가 95% 이상인 액션 XX를 찾을때까지 이 과정을 반복하기 위해
  👉 액션과 리텐션 간의 인과관계를 찾기 위해
  👉 액션이 리텐션을 직접적으로 유발하는지 수학적으로 증명하려는 과정

 

RPV와 교차값 산출 방법

1. ZZ(반복 횟수)에 따라서 모든 유저들을 A, B, C, D로 MECE하게 나눌 수 있음
   • A : 액션 x를 했고 Retain 된 유저
   • B : 액션 X를 안했고 Retain 된 유저
   • C : 액션 X를 했고 Retain 안 된 유저
   • D : 액션 X를 안했고 Retain  안 된 유저
2. RPV( 리테인 된 유저 중 이 액션을 한 유저의 비율 ) = A / (A+B)
3. 교차 = A/(A+B+C)

 

3) RPV는 95% 이상, 교차는 최대인 ZZ값을 찾아봄

• RPV는 95% 이상, 교차는 최대인 ZZ 값을 찾아봄
• 교차 영역이 최대가 되는 ZZ값의 RPV가 95% 이상이 아니라면, 다른 액션X를 찾아서 1번 부터 반복 함
• 두 조건을 만족하더라도 Sample Size가 충분히 크지 않으면 다시 1번 부터 찾아봐야함
• 이 과정을 통해 회사는 집중할 수 있는 핵심 지표를 찾을 수 있으며, 상관관계가 충분히 강하면 인과관계로 간주할 수 있음
• 조건을 만족하는 아하 모먼트(Aha Moment)를 발견하고, 사용자가 이러한 행동을 반복하도록 유도하면, 그 사용자들은 파워 유저로 발전하게 될 가능성이 높음

 

 

 

 

본 포스팅은 도서 유튜브영상<toss | PO SESSION>을 참고하여 작성하였습니다.

영상에는 더욱 자세하고 좋은 내용이 포함되어 있습니다.(PO세션 모두 시청하시는걸 추천드립니다.)

https://www.youtube.com/watch?v=tcrr2QiXt9M&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM