O2O의 성공 조건 [working paper]

o2o rip

작년 이맘 때 테크크런치 및 IT 관련 매체에서 새로운 유니콘 기업의 탄생과 화려한 투자 유치 소식을 종종 접할 수 있었는데, 올해는 지난 몇 달 동안 문 닫은 회사들의 이야기를 더 많이 접하는 것 같다. ‘실리콘밸리에 겨울이 온다’ 라는 말이 맞나보다.

On-demand private chef startup Kitchit shuts down
Dinner Lab shuts down after failing to find a sustainable business model
Shuddle, the Uber-like service for getting your kids around, is shutting down tomorrow
Homejoy is shutting down at the end of the month
홈클의 흥망성쇠

안좋은 뉴스에 눈에 띄게 O2O (라고 쓰고 미국에선 그냥 on-demand라고 한다) 관련 스타트업이 많아 보인다. ‘Uber for X’ 라는 표어만 있으면 투자받을 수 있었던 좋은 시절 때문인지 몰라도 왠지 O2O 회사들이 가장 많은 고생을 하는 것 처럼 느껴진다. 사용자의 편의를 증진시키고 잉여의 시간, 자본, 물류를 활성화시켜 경제 효율을 높일 수 있는 O2O인데, 왜 이렇게 사업적으로 어려움을 겪는 것일까?

최근 on-demand economy에 대해 알아볼 기회가 있었는데, 이를 바탕으로 O2O 사업의 성공 조건에 대해 생각해 보았다. O2O 스타트업에 투자하는 VC나 실제 업계에서 뛰시는 분들에 비해 인사이트가 현저하게 부족하겠지만, 얕은 지식으로나마 지레짐작 감히 한번 해본다.  (정리가 깨끗하게 된 것 같지 않아 제목에도 working paper라는 딱지를 붙인다.)

충분한 수요와 공급, 그리고 가격 경쟁력

우선, 너무 당연한 이야기지만, O2O가 성공하기 위해선 충분한 수요와 공급이 필요하다. O2O에서 사업자의 역할은 수요와 공급을 즉각 연결 시켜주는 ‘시장(marketplace)’이다. 우버는 승객과 기사를, 도어대시는 식객과 음식점을 (비록 배달 음식이지만), 에어비앤비는 여행객과 민박집을 연결시켜준다. 경제학개론에서 배웠듯이 수요와 공급이 충분치 않거나 이들의 불균형이 있다면 시장이 클 수가 없다. 우버를 통해 차량을 요청했는데 아무도 응답을 안하거나, 에어비앤비에 남는 방을 올렸는데 묵으려는 사람이 없다면 수요자와 공급자 모두 다른 곳에서 자신들의 니즈를 채우려고 할 것이다.

O2O의 이상적인 수요-공급 시나리오.
O2O의 이상적인 수요-공급 시나리오.

원활한 수요와 공급에 큰 영향을 끼치는 요소는 수요-공급 곡선을 통해 형성되는 가격이다. 공급자 측면에서 형성된 가격대에서 서비스를 제공하였을 때 발생하는 반대급부가 기존의 경제 창출보다 높아야 한다. 우버의 경우 잉여 시간(= 경제 창출 $0)을 수입으로 변환할 수 있는 기회를 제공하였기에 많은 지속적인 공급을 유지할 수 있는 것이다. 마찬가지로 수요자 측에서도 형성된 가격대가 기존의 서비스보다 저렴하거나, 아니면 on-demand의 특성에서 오는 ‘당장’에 대한 가치가 높아야 수요를 지속적으로 확보할 수 있다. 예를 들어 YC 출신 O2O 회사인 Nurx는 피임약을 온디맨드로 시킬 수 있는데, 이런 경우 ‘지금 당장’이 매우 중요하므로😓 기존 업체들 보다 더 높은 가격을 매길 여지가 있는 것이다.

단위 경제 (unit economics)와 규모의 경제

O2O는 돈 벌기 매우 어려운 사업 구조를 가지고 있다. 플랫폼에서 발생하는 거래와 관련된 수수료를 챙기는 사업이기 때문이다. 몇 백 억원의 거래가 플랫폼에서 이루어져도 그 금액의 몇 % 밖에 수수료로 챙기지 못하기 때문에 왠만한 규모로 큰 매출을 올리기가 어렵다.

O2O pricing
‘매출’과 ‘총 거래량’을 동의어로 사용하는 O2O 스타트업을 주의할 것. 실제 회사의 매출은 총 거래량 (GMV: Gross Merchandize Value)의 몇 % 밖에 되지 않는다.

그래서 대부분의 O2O 회사들은 최대한 빨리 시장을 장악하려고 하는데, 이 일환으로 큰 적자를 감수하고도 천문학적인 비용을 서슴없이 쓰는 경우도 가끔 목격할 수 있다. 이들은 규모의 경제에 도달하면 ‘건강한’ 단위 경제(거래당 수익성)를 달성할 수 있다는 믿음을 가지고 이러한 과감한 행동을 하는 것인데, 이 때 구체적으로 어떻게 수익성이 개선될지에 대한 시나리오 분석을 반드시 해봐야 한다. 

* 시나리오 1: 규모의 경제가 전체적인 간접 비용(overhead cost)을 끌어내려 수익성이 올라간다.
* 시나리오 2: 한계 생산가(marginal cost)가 낮은 경우 어느 정도 이상의 고객을 끌어 모으면 자연스럽게 흑자를 기록할 수 있다.
* 시나리오 3: 규모의 경제로 다양한 서비스의 시너지가 가능해져 전체 비용을 널리 분산시킬 수 있다. (예: 우버 기사는 승객을 태우는 동시에 트렁크에 제품을 싣고 제 3자에게 배달을 할 수 있다.)
* 시나리오 4: 경쟁사가 없어졌으므로 가격을 올려서 수익성을 재고한다.

만약 시나리오 4가 유일한 (혹은 가장 유력한) 전략이라면 ‘무조건 시장 장악’의 태도는 지양하고 up-sell, cross-sell 등을 통해 어떻게 하면 더 가치있는 서비스를 추가로 제공할 수 있을까를 고민하는 것이 좋을 것이다. (수익성 공식에서 비용을 못 맞추면 더 비싼 것을 팔 수 있는 것을 찾아야 하는 당연한 이치).

합법/불법의 경계에서의 판단력

O2O는 기존 산업을 송두리째 뒤흔드는 모델이다. 특히 규제가 많이 있는 산업일수록 그 여파가 크다 (우버, 에어비앤비 등). 몇 달 전 한국에 홈클이라는 가사도우미 O2O 스타트업이 서비스를 종료했다는 소식을 들었는데, O2O 같은 새로운 사업에 맞지 않는 규제 및 법률이 폐업에 일조했다고 한다. 우버도 최근 어스틴에 새로 도입된 규제로 인해 해당 도시에서 철수하는 일이 벌어졌다.

현실
도전도 좋지만 규제와 법규 때문에 발목 잡히는 일이 없도록 전략적으로 행동하는 것도 중요하다.

안타깝지만 법률과 규제는 기득권자에게 유리하게 쓰여있는 것이 현실이다. 이럴 때 법의 ‘애매한 부분’을 파고 들어야 그나마 승산이 있을텐데, 이것에 대한 판단을 현명하게 할 수 있어야 한다. (미국의 ‘하지 말라는 거 빼고 괜찮은’ 법 체계와는 달리 ‘하라는 것 빼고 다 안되는’ 대한민국의 체계에서는 더욱 어려울지도…) 누울 자리를 보고 발을 펴라는 속담이 있듯이, 아무리 좋은 아이디어라도 너무나 힘든 법적 문제가 될 것 같으면 섣불리 들어가는 것을 자제해야 할 것이다.

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그로스 해킹, 어디까지 해봤니? #5: Viral Loop

이미지: http://www.timesworld.in/584-2/
이미지: http://www.timesworld.in/584-2/

그로스를 소개하면서 반드시 짚고 넘어갈 것이 있는데 (…라고 하면서 다섯 번째 글에서야 언급함;), 바로 viral loop (바이럴 룹) 이다. Viral이라는 바이러스와 관련된 단어가 암시하듯이 의학계에서 차용한 용어로, 바이러스가 사람들에게 빠른 속도로 전염 되듯이 기존 사용자(=숙주)를 이용하여 새로운 사용자를 빠르게 모으는(=감염) 기법을 지칭한다.

Viral loop이 중요한 이유는 폭발적인 유기적인 성장을 (organic growth) 이룰 수 있는 기법이기 때문이다. 한 사용자가 두 명의 사용자를 끌어 모으고, 그 두 명의 사용자가 또 두 명의 사용자를 끌어오고… 이런식으로 계속해서 이어나가면 기하급수적인 성장을 이를 수 있는 것이다 (나쁘게 이야기하면 피라미드식 사용자 모집). 이런 강력한 기법이 있다면 왜 모두가 사용하고 있지 않을까? 또 이런 viral loop은 어떻게 접근해야 할까? 잘 하는 회사는?

Viral Loop이 ‘먹히는지’ 어떻게 알아요?

Viral Loop의 구조는 생각보다 간단하다. 시존 사용자가 있으면 그 사용자가 몇 명의 새로운 사람들을 초대하고, 그 중 일부가 응하는 것이 한 Viral Loop의 한 단위이다. 초대에 응한 사람들은 다음 번에 기존의 사용자가 되고 위의 과정을 되풀이 한다. 이 과정에서 생기는 성장률을 간단한 수식으로 표현할 수 있는데 다음과 같다. 이 성장률을 바이럴 상수 (viral coefficient)라고 부르고, 보통 k 혹은 k-factor라고 표기한다.

k = i × c

i = 초대하는 사람 수 (바이러스에 노출됨)
c = 초대에 응하는 확률 (바이러스에 감염됨)

예를 들어 한 사용자가 10명을 초대하고 그 중 2명이 초대에 응했다면 10 × 20% = 2 인 것이다. k = 1 인 경우엔 선형으로 사용자 수를 늘리는 경우이며, k > 1 이면 기하급수적, k < 1 인 경우에는 반 지수함수 식으로 사용자가 늘어남을 예측할 수 있다.  k 를 1 이상으로 유지하는 것이 viral loop의 궁극적 목표이다.

k-factor chart

k-factor graph
k 값에 따라 성장 곡선이 다르게 그려진다. (참고: 기존 사용자는 한번만 초대할 수 있다는 것을 가정한다.)

Viral loop을 잘 하기 위한 조건?

위의 수식에서 알 수 있듯이 k를 최대한 키우려면 i, c 두 변수에 커다란 숫자를 넣을 수 있어야 한다. 이것이 전제되지 않는다면 viral loop을 만들기가 쉽지 않다 (예: 커플만을 위한 앱).

i (초대하는 사람 수)

  • 이메일 / 스마트폰 주소록에 있는 사람들을 초대한다 (= address book import). 한명씩 일일히 초대하는 것 보다 i 변수에 수십 배, 수백 배로 기여하는 역할을 한다.
  • 영향력 있는 사람들의 ‘멘션’을 노린다 (예를 들어 팔로어가 백만 명인 사람이 트윗 한번 날려주면 링크를 클릭하게 되는 사람이 상당히 많을 것이다)

c (초대에 응하는 확률)

  • 네트워크 효과(network effect)가 있는 제품: 사람들이 더 많이 모일수록 서비스의 가치가 증가하는 구조를 이용한다. 페이스북, 링크드인, 카카오톡 등 SNS 및 메신저 앱들이 이런 네트워크 효과를 잘 활용할 수 있다. (‘네 친구들 다 있는데, 이제 너만 오면 돼. 빨리 드루와~’)
  • 보상 제도 (incentives): 초대에 응하면 할인, 쿠폰, 업그레이드 등의 보상으로 초대에 응하는 댓가를 제시한다.
  • 희소성의 법칙을 활용: ‘특별한 경험’으로 초대된 것 같은 느낌을 주어, 이번에 가입하지 못하면 언제 가입하지 못할지도 모르는 불안감을 이용하여 초대에 응하는 확률을 높이다.

누가 잘해요?

위에 언급된 내용은 단순 이론. 언제나 이론을 실제 상황에 적용하는 것이 더 중요한 법이다. 다음 회사들의 대표적인 viral loop을 벤치마킹 하고, 이를 적시에 활용한다면 멋진 성장 곡선을 그릴 수 있는 기반이 되지 않을까 생각해본다.

Candy Crush

친구들을 초대하면 새로운 레벨을 경험하거나, 기다리는 시간을 단축시킬 수 있다.

LinkedIn

abook import

이메일 주소록을 통해 한번에 다량의 친구/동료에 초대장을 보낼 수 있다. (페이스북에도 유사한 기능이 존재한다.)

네트워크 효과가 있는 SNS들을 딱히 다른 보상을 안해도 좋은 효과가 나는 편이다.

Dropbox

dropbox_growth

그로스 해킹의 정석 예제라고 할 수 있는 dual-side incentive를 잘 이용했다. 친구를 초대하면 나도 500MB 용량을 더 받고, 친구도 500MB를 더 받을 수 있다.

Uber

IMG_3778

드랍박스와 비슷한 기법. 이메일 주소록을 다 이용하지 않고 1:1로 이메일 및 문자로 초대하거나, 1:n으로 페이스북 등에 포스팅할 수 있게 설계되었다.

에어비앤비도 친구를 초대하면 숙박 예약시 사용할 수 있는 $100 쿠폰을 주고 있다.

Gmail

지메일 출시 초반에는 초대된 사람들만 서비스를 사용할 수 있었는데, 이런 특성 때문에 지메일을 사용하는 사람들은 ‘진정한 얼리 어답터’ 대접을 받곤 했다. 이런 이미지를 가지고 싶어 초대된 사람들은 거의 다 지메일에 가입을 하였다고 한다.

사용자당 보낼 수 있는 초대장도 한정되었기 때문에 초반에 양질의 초기 사용자를 모으는데 큰 역할을 한 것은 보너스.

 

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그로스 해킹, 어디까지 해봤니? #4: A/B Testing

이미지: https://www.optimizely.com/ab-testing/
이미지: https://www.optimizely.com/ab-testing/

그로스 해킹을 하면서 빼먹을 수 없는 것이 바로 A/B test이다. 계량적 마케팅의 ‘꽃’이라고 할 수 있는 A/B test는 가설을 실제 사용자를 상대로 실험을 하여 더 좋은 결과가 나오는 실험군을 사용자 전체로 확장하는 것을 지칭하는 것이다. 사용자의 행동을 실시간으로 분석하고, 또 그에 따른 제품의 변화를 빠르게 줄 수 있는 인터넷 기반의 제품들은 폭발적이고 지속적인 성장을 위해 A/B test 기법을 애용하고 있다. 나 역시 링크드인의 다양한 B2C와 B2B 제품의 마케팅을 담당하면서 A/B test를 달고 사는데, A/B test의 효율 극대화를 위한 ‘나만의 접근 방식’을 정립해 보았다.

실험의 속도에 우선순위를 두어라.

우선, A/B test의 힘은 가설을 실제 사용자를 대상으로 빨리 시험해 보는 것에 있다. 이에, 나는 실험의 질과 영향력 보다 실행의 속도를 더 중요시한다. 더 많이, 더 빨리 실험을 수행 할수록 그로스 팀의 사용자에 대한 이해와 제품에 대한 직관력이 늘어나기 때문이다. Ken Norton의 10x Not 10% 글에서 이와 관련한 재미있는 일화가 나온다. 어느 학교에서 도자기를 만드는 수업이 있었는데, 최종 성적을 한 집단은 도자기의 질로, 다른 집단은 도자기를 빗은 양으로 평가한다고 통보 하였다고 한다. 학기말 이 두 집단의 도자기 질을 평가하는데 의외로 양으로 성적 평가 기준을 잡은 학생들의 도자기가 훨씬 더 우월하다는 결과가 나왔는데, 수많은 시행착오를 겪고 몸으로 ‘감’을 익힘으로써 자연스럽게 아름다운 도자기를 만들 수 있었다는 것이다. 즉, 양에서 질이 나온 것이다. A/B test도 마찬가지로 실제로 해보지 않고서는 그 ‘감’을 익히는 것이 쉽지 않다. 감을 빨리 찾기 위해서 빨리, 많이 할 수 있는 실험들을 찾는 것이 좋다.

헛 스윙도 좋다. 큰 거 한방 노려라.

둘째, A/B test를 하면서 조심해야 할 것이 실험군에 작은 변화를 주어 큰 결과를 얻기만을 바라는 것이다. 많은 ‘대박’ A/B test 예제들이 그런 특성을 가지고 있지만, 그것은 결코 계획해서 나온 것이 아니다. 이메일이나 웹 페이지에 단어 몇 개만을 바꾸어 실험을 실행하면 십중팔구 유의미한 결과를 얻지 못할 것이다. 다양하고 폭 넓은 실험군을 구성하여 실험에 임한다면 ‘성공의 방향성’을 더 빨리 알 수 있으며, 또 ‘우연한 대박’을 터트릴 수 있는 가능성도 더 높일 수 있다. 설령 실패 하더라도 빨리 실패 했기에 그것을 교훈삼아 다음 실험으로 넘어갈 수 있다. 실패의 가능성이 있기에 실험이라고 불리는 것이다. 겁먹지 말고 큰 거 한방 노리는 습관을 들여야 한다.

예술과 과학의 균형을 맞춰라.

셋째, A/B test는 계량 마케팅 기법의 꽃이지만 예술적이고 질적인 면을 반드시 고려해야 한다. 며칠 전 우버에서 주최한 Growth Happy Hour에서 모인 다양한 회사의 그로스 담당자들도 A/B test 기법 및 그로스를 순전히 계량적으로만 접근하면 의미있는 발전을 할 수 없다고 이야기 하였다. 새로운 실험에 노출된 사용자들의 피드백을 직접 듣고 고객들과 교감하는 것으로 A/B test의 성과를 평가하거나 p-value를 계산할 수 없다. 하지만 이런 비 계량적인 활동들이 데이터 뒤에 숨어 있는 ‘왜’에 대한 질문에 좋은 방향을 제시해 주기 때문에 충분한 시간을 투자할 만한 가치가 있다. 왜 고객의 반응이 좋은지, 혹은 왜 좋지 않은지에 대한 성찰이 없다면 아무리 좋은 분석 도구가 있어도 새로운 인사이트를 창출하기 어려울 것이다.

Uber growth happy hour:
며칠 전 참석한 Uber growth happy hour: Uber, Pinterest, Slack, AirBnB 그로스 담당자들과 대담.

기록의 습관을 가져라.

마지막으로, A/B test 결과를 꾸준히 기록하는 습관을 기르면 자신만의 ‘cheat sheet (커닝 페이퍼)’을 만드는데 도움이 된다. 이런 cheat sheet은 새로운 제품을 해킹할 때 새로운 가설을 세우지 않고 빨리 실행에 옮길 수 있는 아이디어로, 성공을 보장할 수는 없어도 성공에 더 가까이 갈 수 있는 ‘경험적 직관’이 될 수 있다. 나의 개인적인 경험으로 만든 cheat sheet 중 일부를 공개하자면 다음과 같다:

– 이메일에서 클릭할 수 있는 곳을 많이 만들수록 성과가 좋음.
– 버튼 색깔은 의외로 중요함. (예: 회색 버튼은 비활성화 된 것이라고 느낌)
– 비디오가 엠베드된 페이지의 성과가 이미지만 있는 페이지보다 성과가 좋음.
– 단순화가 일반적으로 더 좋음. (사람들이 이메일이나 페이지를 열독한다고 생각하지 말 것)
– 하지만 가끔은 더 많은 것이 중요함. (예: 결제 페이지에 있는 FAQ를 빼면 고객 전환이 낮아짐)
– 채팅 기능은 고객 전환에 아주 긍적적으로 작용함.
– 질문형 카피라이팅이 고객의 시선을 더 잘 끌어당김.

이렇게 과학, 예술, 그리고 경험적 직관으로 A/B test를 접근한다면 그로스가 숫자에만 의존한 차갑고 딱딱한 분야라고 느껴지지 않을 것이다. 🙂


“그로스 해킹, 어디까지 해봤니”  시리즈

Lesson 1: Paid Marketing 투자의 원칙
Lesson 2: Customer Retention (고객 유지 전략)
Lesson 3: 데이터 주도적 사고

Uber for X – 온디맨드 기업의 B2B 전략

uber_business

며칠 전 PwC의 Digital Leadership Council (DLC)에 초대되어 실리콘밸리 디지털 전략을 담당하는 다양한 사람들과 교류할 수 있는 기회가 있었다. DLC의 의도는 인터넷, IoT, 전자상거래 분야의 리더들이 모여 업계 동향, 제품, 마케팅, 전략 등 다양한 분야에 걸쳐 생각을 나누는 것인데, 이번 모임은 ‘On-demand for Enterprise’ 라는 주제였다. 장소도 주제에 알맞게 온디맨드 서비스 분야에 다양한 투자를 하고 있는 Sherpa Foundry / Sherpa Capital에서 모였다.
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