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Overview지난 글 Rxjava를 이용한 안드로이드 개발에서는 RxJava의 Android 연결 방법과 기본적인 사용법을 다뤘습니다. 이번 글에서는 RxJava의 강력하고 다양한 함수들을 살펴보고자 합니다. Android에서 복잡하게 구현되는 내용들을 단 몇 개의 함수로 처리할 수 있는 RxJava를 꼭 사용해보길 권합니다.1. just2. fromArray/fromlterable3. range/rangLong4. interval5. timer6. map7. flatMap8. concatMap9. toList10. toMap11. toMultiMap12. filter13. distinct14. take15. skip16. throttleFirst17. throttleLast18. throttleWithTimeout참고: 공통적으로 사용하는 구독(수신) 클래스는 아래와 같습니다.static class CustomSubscriber<T> extends DisposableSubscriber<T> { @Override public void onNext(T t) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext( " + t + " )"); } @Override public void onError(Throwable t) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError( " + t + ")"); } @Override public void onComplete() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onComplete()"); } } 1. just파라미터를 통해 받은 데이터로 Flowable을 생성하는 연산자입니다. 최대 10까지 전달할 수 있고, 모든 데이터가 수신되면 onComplete() 수신됩니다. 기본적인 Flowable 생성자 함수로 볼 수 있으며 단순 작업에서 많이 사용합니다.public static void just() { //파라미터 값을 순차적으로 송신하는 Flowable 생성 Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E", "F"); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onNext( F ) main onComplete() 2. fromArray/fromIterablefromArray, fromIterable 함수는 파리미터로 배열 또는 Iterable(리스트 등)에 담긴 데이터를 순서대로 Flowable을 생성하는 연산자입니다. 모든 데이터를 순차적으로 송신 후 완료됩니다. 반복적인 데이터 변환 작업 같은 경우 for 문 대신 대체할 수 있습니다. 결과를 보면 main Thread 에서 작업 결과가 나오지만, flatMap 을 사용한다면 별도의 Thread로 main Thread의 부하를 막을 수 있습니다.1. fromArray public static void fromArray() { //fromArray 배열로 파라미터를 전달 받는다. Flowable<String> flowable = Flowable.fromArray("A", "B", "C", "D", "E"); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() 2. fromIterable public static void fromIterable() { List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C", "D", "E"); //fromIterable 리스트로 파라미터를 전달받는다. Flowable<String> flowable = Flowable.fromIterable(list); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() 파라미터와 함수는 다르지만 동일하게 처리된다. 3. range/rangLongrange 함수는 지정한 숫자부터 지정한 개수만큼 증가하는 Integer 값 데이터를 송신하는 Flowable를 생성합니다. rangLong 함수는 range와 동일하며 데이터 타입은 Long을 사용합니다. 두 함수 데이터 송신을 마치면 onComplete를 송신합니다.1. range public static void range() { //range(int start, int count) //start : 시작 값 //end : 발생하는 횟수 Flowable<Integer> flowable = Flowable.range(10, 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( 10 ) main onNext( 11 ) main onNext( 12 ) main onNext( 13 ) main onNext( 14 ) main onComplete() 2. rangLong public static void rangeLong() { //range(int start, int count) //start : 시작 값 //end : 발생하는 횟수 Flowable<Long> flowable = Flowable.rangeLong(10, 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( 10 ) main onNext( 11 ) main onNext( 12 ) main onNext( 13 ) main onNext( 14 ) main onComplete() 4. interval지정한 간격마다 0부터 시작해 Long 타입 숫자의 데이터를 송신하는 Flowable을 생성합니다. 데이터는 0, 1, 2, 4 순차적으로 증가된 데이터를 송신합니다. Android 에서는 반복적인 작업인 TimerTask를 대신해서 interval로 간단하게 처리할 수 있습니다. UI 변경이 필요한 부분에서는 interval scheduler를 AndroidSchedulers.mainThread() 를 변경해 적용할 수 있습니다.public static void interval() { //(long time, TimeUnit unit, Scheduler scheduler) //time : 발생 간격 시간 //unit : 간격 시간 단위 //scheduler : 발생 scheduler를 변경하여 사용할 수 있습니다. // ex)AndroidSchedulers.mainThread() // - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - 8 - 9 // 1초 간격으로 데이터 요청을 송신하다. Flowable<Long> flowable = Flowable .interval(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(10); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 8 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 9 ) 5. timertimer 함수는 호출된 시간부터 일정한 시간 동안 대기하고 Long 타입 0을 송신 및 종료하는 flowable을 생성합니다. interval이 조건까지 반복적으로 송신한다면, timer는 한번만 송신하고 종료됩니다.public static void timer() { SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd hh:mm ss"); System.out.println("현재시간 : " + simpleDateFormat.format(System.currentTimeMillis())); //(long time, TimeUnit unit, Scheduler scheduler) //time : 발생 간격 시간 //unit : 간격 시간 단위 //scheduler : 발생 scheduler를 변경하여 사용할 수 있습니다. // ex)AndroidSchedulers.mainThread() Flowable<Long> flowable = Flowable.timer(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(value -> { System.out.println(" timer : " + simpleDateFormat.format(System.currentTimeMillis())); }, throwable -> { System.out.println(throwable); }, () -> { System.out.println(" complete"); }); } 결과 현재시간 : 2019.04.29 09:09 56 timer : 2019.04.29 09:09 57 complete 6. mapFlowable 에서 송신하는 데이터를 변환하고, 변환된 데이터를 송신하는 연산자입니다. 하나의 데이터만 송신할 수 있으며, 반드시 데이터를 송신해야 합니다. 혹여 송신되는 데이터가 null 을 포함하면 map 대신 아래의 flatMap 을사용하는 것이 좋습니다.public static void map() { Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E") //map(Function mapper) //mapper : 받은 데이터를 가공하는 함수형 인터페이스 //알파벳 값을 소문자로 변경하여 return 한다 .map(value -> value.toLowerCase()); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( a ) main onNext( b ) main onNext( c ) main onNext( d ) main onNext( e ) main onComplete() 7. flatMapflatMap은 map과 동일한 함수이지만, map과는 달리 여러 데이터가 담긴 Flowable을 반환할 수 있습니다. 또한 빈 Flowable를 리턴해 특정 데이터를 건너뛰거나 에러 Flowable를 송신할 수 있습니다.파라미터 mapper에서 새로운 Flowable의 데이터 전달이 아닌 다른 타임라인 Flowable로 작업하면 들어온 데이터 순서대로 출력을 지원하지 않습니다. 타임라인 Flowable(timer, delay, interval 등)에서는 가급적 사용을 피하거나, 순서에 지장이 없을 때 사용하는 것이 좋습니다.public static void flatMap() { Flowable<String> flowable = Flowable.range(10, 2) //flatMap(Function mapper, BiFunction combiner) //mapper : 받은 데이터로 새로운 Flowable를 생성하는 함수형 인터페이스 //combiner : mapper가 새로 생성한 Flowable 과 원본 데이터를 조합해 새로운 송신 데이트를 생성하는 함수형 인터페이스 //첫 번째 데이터를 받으면 새로운 Flowable를 생성한다. //take(3) : 3개까지만 발생한다. .flatMap(value -> Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(3), (value, newData) -> "value " + value + " newData " + newData); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 0 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 1 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 2 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 2 ) RxComputationThreadPool-2 onComplete() 결과를 보면 각기 생성된 Flowable이 비동기식으로 송신 되기때문에 서로 다른 스레드에서 실행돼 데이터를 받는 순서대로 송신하지 않는다는 점을 주목하자 8. concatMap받은 데이터를 Flowable로 변환하고 변환된 Flowable을 하나씩 순서대로 실행해서 수신자에서 송신합니다. 다시 말해 여러 데이터를 계속 받더라도 첫 번째 데이터로 생성한 Flowable 의 처리가 끝나야 다음 데이터로 생성한 Flowable을 실행하는 것입니다.생성된 Flowable의 스레드에서 실행되더라도 데이터를 받은 순서대로 처리하는 것을 보장하지만, 처리 성능에 영향을 줄 수 있습니다.public static void concatMap() { Flowable<String> flowable = Flowable.range(10, 5) //map(Function mapper) //mapper : 받은 데이터를 가공하는 함수형 인터페이스 .concatMap(value -> Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(2) .map(data -> ("value : " + value + " data : " + data))); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( value : 10 data : 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value : 10 data : 1 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value : 11 data : 0 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value : 11 data : 1 ) RxComputationThreadPool-3 onNext( value : 12 data : 0 ) RxComputationThreadPool-3 onNext( value : 12 data : 1 ) RxComputationThreadPool-4 onNext( value : 13 data : 0 ) RxComputationThreadPool-4 onNext( value : 13 data : 1 ) RxComputationThreadPool-5 onNext( value : 14 data : 0 ) RxComputationThreadPool-5 onNext( value : 14 data : 1 ) RxComputationThreadPool-5 onComplete() 결과를 보면 생성된 Flowable 스레드와 데이터 순서대로 출력이 보장된다 것을 알 수 있다. 9. toListtoList는 송신할 데이터를 모두 리스트에 담아 전달합니다. 한꺼번에 데이터를 List로 가공해서 받기에 좋습니다. 하지만 많은 양의 데이터를 처리할 경우 버퍼가 생길 수 있고, 쌓은 데이터 때문에 메모리가 부족해질 수도 있습니다. 또한 수신되는 데이터는 하나이므로 Flowable이 아닌 Single 반환값을 사용합니다.public static void toList() { Single<List<String>> single = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E", "F") .toList(); // 구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<List<String>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext()"); } @Override public void onSuccess(List<String> strings) { //최종 완료된 리스트를 순서대로 출력한다. for (String text : strings) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( " + text + " )"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() main onSuccess( A ) main onSuccess( B ) main onSuccess( C ) main onSuccess( D ) main onSuccess( E ) main onSuccess( F ) 10. toMaptoMap은 송신할 데이터를 모두 키와 값의 쌍으로 Map에 담아 전달합니다. 나머지는 toList의 특징과 같습니다. 송신되는 데이터 타입은 Map에 담아서 송신하는데 동일한 key에서 value는 마지막 데이터가 덮어 씁니다. 요청되는 값보다 결과 값이 적을 수도 있습니다. List 값을 손쉽게 key, value로 분리할 수 있는 함수이기도 합니다.public static void toMap() { Single<Map<Long, String>> single = Flowable.just("1A", "2B", "3C", "1D", "2E") //toMap(Fuction keySelector, Function valueSelector, Callable mapSupplier) //keySelector : 받은 데이터로 Map에서 사용할 키를 생성하는 함수형 인터페이스 //valueSelector : 받은 데이터로 Map 넣을 값을 생성하는 함수형 인터페이스 .toMap(value -> Long.valueOf(value.substring(0, 1)), data -> data.substring(1)); //구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<Map<Long, String>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext()"); } @Override public void onSuccess(Map<Long, String> longStringMap) { //최종 완료된 map을 순서대로 출력한다. for (long id : longStringMap.keySet()) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( id : " + id + ", value " + longStringMap.get(id) + " )"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() main onSuccess( id : 1, value D ) main onSuccess( id : 2, value E ) main onSuccess( id : 3, value C ) 11. toMultiMap키와 컬렉션 값으로 이루어진 Map을 데이터로 변환하여 송신하는 함수입니다. 나머지 특징은 toList, toMap과 같습니다. toMap에서 중복되는 value를 관리하는 건 없었지만, value를 collection으로 관리하여 전달되는 데이터를 모두 수신할 수 있습니다.public static void toMultiMap() { Single<Map<String, Collection<Long>>> single = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) //toMultimap(Function keySelector, Function valueSelector) .toMultimap(value -> { //value가 홀수인지 짝수 인지 판단해서 key값을 리턴한다. if (value % 2 == 0) { return "짝수"; } else { return "홀수"; } }); //구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<Map<String, Collection<Long>>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext( " + d + " )"); } @Override public void onSuccess(Map<String, Collection<Long>> stringCollectionMap) { for (String key : stringCollectionMap.keySet()) { StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (long value : stringCollectionMap.get(key)) { stringBuffer.append(" " + value); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( id : " + key + ", value " + stringBuffer.toString() + ")"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() RxComputationThreadPool-1 onSuccess( id : 짝수, value 0 2 4 ) RxComputationThreadPool-1 onSuccess( id : 홀수, value 1 3 ) 12. filterfilter는 받은 데이터가 조건에 맞는지 판단해 결과가 true인 값만 송신합니다. 위의 just, fromArray, interval이 반복적인 케이스였다면, filter는 if문처럼 조건문의 역할을 할 수 있습니다. 반복문 함수와 조건문 함수를 같이 사용해 몇 줄 안에 for, if와 똑같이 구현할 수 있죠.public static void filter() { Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) //짝수만 통과한다. 3개만큼 .filter(value -> value % 2 == 0).take(3); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 13. distinct이미 처리된 데이터를 다시 볼 필요가 없을 때 사용하는 함수입니다. 송신하려는 데이터가 이미 송신된 데이터와 같다면 해당 데이터는 무시합니다. 이 함수는 내부에서 HashSet으로 데이터가 같은지 확인합니다.public static void distinct() { Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "a", "B", "b", "A", "a", "B", "b") //distinct(Function keySelector) //keySelector : 받은 데이터와 비교할 데이터를 확인하는 함수 //모두 소문자로 변환하여 알파벳 기준으로 데이터를 판단한다. .distinct(value -> value.toLowerCase()); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onComplete() 14. take1.taketake 함수로 지정된 횟수만큼 받은 데이터를 송신합니다. 지정된 횟수에 도달하면 완료를 송신해 처리 종료합니다.2.takeUntil지정된 조건까지 데이터를 송신하는 연산자입니다. 조건이 되면 완료를 송신해 종료합니다.3.takeWhile지정된 조건이 해당할 때만 데이터를 송신하는 연산자입니다.4.takeLast데이터의 끝에서부터 지정한 조건까지 데이터를 송신하는 연산자입니다.take 함수는 한 화면에 출력되거나 칠요한 데이터만큼 리스트에서 값을 하나씩 수신할 때 사용합니다. 예를 들어 화면에 데이터가 6개가 필요하면 take를 이용해 원하는 만큼의 데이터를 가져올 수 있습니다.Flowable.take(6) 또한 이후에 나올 skip 함수를 같이 사용하면 두 번째 화면에서 필요한 데이터를 6개 가져올 수 있습니다.Flowable.skip(6).take(12) 1. take public static void take() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 총 5개를 출력후 종료한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 2. takeUntil public static void takeUntil() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 값이 5가 될때까지 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .takeUntil(value -> value == 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 3. takeWhile public static void takeWhile() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 값이 5가 아닐경우까지 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .takeWhile(value -> value != 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 4. takeLast public static void takeLast() { //100밀리 세컨트만큼 반복하며 5개의 출력중 뒤에 2개만 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .takeLast(2); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 15. skip1.skip함수로 지정된 횟수만큼 받은 데이터 송신을 제외합니다. 지정된 횟수가 초과되면 나머지 데이터를 송신합니다.2.skipUntil지정된 조건까지 데이터 송신을 제외하는 연산자입니다. 조건이 되면 나머지 데이터를 송신합니다.3.skipWhile지정된 조건이 해당될 때만 데이터 송신을 제외하는 함수입니다.4.skipLast데이터의 끝에서부터 지정한 조건까지 데이터 송신을 제외하는 함수입니다.take와 반대의 기능을 갖고 있습니다. 보통 페이저나 리스트에서 paging을 처리할 때는 take와 skip을 혼용합니다.1. skip public static void skip() { //100 밀리세컨드만큼 반복하며 5번 발행하고, 처음 2개를 제외합니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .skip(2); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 2. skipUntil public static void skipUntil() { //300밀리 세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고, 1000 밀리세컨드 제외 후 송신합니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) .skipUntil(Flowable.timer(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS)) .take(5); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-2 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-2 onComplete() 3. skipWhile public static void skipWhile() { //300밀리세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고, 데이터 3이 올때까지 데이터를 제외힙니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) .skipWhile(value -> value != 3) .take(5); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 4. skipLast public static void skipLast() { //1000 밀리세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고 마지막 2개는 제외합니다 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .skipLast(2); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 16. throttleFirst데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 들어오는 요청을 무시합니다. 이 함수는 View의 Event 처리에서 많이 사용됩니다. 중복되는 처리를 막기 위해 최초 실행 후 일정 시간 동안 View의 클릭 이벤트나 API 이벤트를 막을 수 있기 때문에 비동기 처리와 화면에 직접적인 피드백이 발생했을 때 throttleFirst를 자주 사용하고 있습니다. //데이터 요청이 30 밀리초마다 5번 발생합니다. //데이터 요청 발생시 100 밀리세컨트 동안 들어오는 데이터 요청을 무시합니다. // — 0 — 1 — 2 — 3 — 4 interval 30 밀리초 마다 // — — -*- — throttleFirst 100 밀리초 무시 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(30L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5).throttleFirst(100L, TimeUnit.MILLISECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 17. throttleLastthrottleLast 함수는 데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 들어오는 마지막 요청을 송신합니다. 이 함수도 throttleFirst처럼 반복적인 선택 이벤트 처리에 유용하게 사용할 수 있습니다. 간단하게 장바구니 카운트 변경을 요청할 때 마지막 변경 이벤트 데이터만 처리하면 되므로 값이 선택되고 일정 시간이 지났을 때 API를 요청해 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다.public static void throttleLast() { //데이터 요청이 1 초 마다 6번 발생합니다. //데이터 요청 발생시 2 초 동안 들어오는 마지막 요청을 송신하다. // - 0 - 1 - 2 - 3 - 4 interval 1 초 마다 // - - -* - throttleLast 2 초의 마지막 값 송신 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS) .take(5) .throttleLast(2, TimeUnit.SECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 18. throttleWithTimeoutthrottleWithTimeout 함수는 데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 다음 데이터를 받지 못하면 현재 데이터를 송신합니다. 완료 시엔 마지막 데이터를 송신하고 종료됩니다.public static void throttleWithTimeout() { Flowable<String> flowable = Flowable.<String>create(emitter -> { emitter.onNext("A"); Thread.sleep(1000L); // 1000 밀리세컨드 슬립 // 500 밀리세컨드 동안 데이터 다음 데이터 요청이 없으므로 A 송신 emitter.onNext("B"); Thread.sleep(300L); // 300 밀리세컨드 슬립 emitter.onNext("C"); Thread.sleep(300L); // 300 밀리세컨드 슬립 emitter.onNext("D"); Thread.sleep(1000L); // 1000 밀리세컨드 슬립 // 500 밀리세컨드 동안 데이터 다음 데이터 요청이 없으므로 D 송신 emitter.onNext("E"); Thread.sleep(100L); // 100 밀리세컨드 슬립 emitter.onComplete(); //완료 요청 시 마지막 데이터 송신 후 종료 }, BackpressureStrategy.BUFFER) .throttleWithTimeout(500L, TimeUnit.MILLISECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( A ) RxComputationThreadPool-1 onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() ConclusionRxJava에서 많이 사용되고, 또 알고 있으면 좋은 함수들을 살펴봤습니다. 브랜디에서도 이 함수들을 응용해 그동안 다양한 기능을 구현했고, 복잡한 함수도 사용하고 있습니다. 지금까지는 Flowable로 송신과 수신이 1 : 1 로 진행되었지만, 다양한 수신자를 사용해 하나의 Flowable로도 다른 화면에서 여러 수신자를 등록하여 반복적인 작업을 할 수 있습니다. 덕분에 같은 작업을 코드 중복 없이 간단하게 구현할 수 있죠.다음 글에서는 2개 이상의 Flowable을 결합해 사용하는 방법과 Android View에서 RxJava를 응용하는 방법, 구독을 관리하는 방법 등 Android에서 유용하게 쓰는 방법들을 알아보겠습니다.글고재성 팀장 | R&D 개발MA팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만

사람들이 매일 사용하는 서비스 중 가장 유용한 것은 무엇일까?대부분의 경우에 있어, 그것은 Slack, Gmail 혹은 Excel 같은 SaaS 툴이 아닐 것이다. 그것은 바로 페이스북이다.페이스북으로 할 수 있는 모든 것들에 대해 생각해보자.친구들에게 메시지 보내기 영상 통화 하기 뉴스 보기 이벤트 기획하기 사진과 동영상 공유하기사람들은 페이스북에 얼마나 많이 의지하고 있는 지 종종 잊어버리지만, 페이스북은 이미 우리의 일상 생활에 아주 깊숙이 자리잡고 있다. 오늘날에는 수 백만 개의 서비스가 존재하지만, 그들은 그럼에도 만족할 줄을 모른다. 그리고 페이스북은 SaaS 회사들이 할 필요가 있는 것들을 정확히 집어서 하고 있다.On-premise(인하우스 서비스)에서 SaaS(클라우드 컴퓨팅)로SaaS는 “Software as a Service.” 의 약자이다. 페이스북은 사실 기술적으로 SaaS라기 보다는, 일종의 소비자 네트워크 서비스라고 할 수 있다. 하지만 페이스북만큼 많은 서비스를 제공하는 곳은 존재하지 않는다. 페이스북이 이렇게까지 성공한 것은 그 서비스 내에서 유저들의 이용률을 크게 늘렸기 때문이다. 다른 SaaS 기업들은 이 부분을 더 신경 써야 될 필요가 있다. 이용률이야말로 지금 SaaS 비즈니스의 생존에 있어 그 어느 때보다 중요하기 때문이다.그 이유는 다음과 같다. 예전에, 소프트웨어는 회사의 컴퓨터 네트워크에 실제 물리적으로 깔려야만 했다. 소프트웨어 판매업자들은 대기업에 라이선스를 팔기도 했고, 그런 기업들은 해당 소프트웨어 이용을 위해 Accenture나 CSC 같은 회사에 돈을 지불하기도 했다. 당시 판매업자들은 라이선스를 많이 팔기만을 원했지, 얼마나 많은 사람들이 그 소프트웨어를 쓸 지에 대해선 관심이 없었던 것이다.그리고 1999년, Salesforce의 공동 창업자인 Marc Benioff는 새로운 모델을 소개하며 다음과 같이 말했다.“설치하는 데만 수 개월이 걸리고 하드웨어와 네트워킹에 엄청난 투자를 요구하는 비싼 CD-ROM 소프트웨어를 기업들에게 파느니, 우리는 클라우드 컴퓨팅이라고 알려진 모델을 통해 Software-as-a-Service(SaaS)를 팔기로 했다. 기업들은 이제 유저의 수에 맞춰 서비스를 이용한 만큼 비용을 지불해야 할 것이고, 그런 서비스들은 인터넷, 클라우드를 통해 즉시 제공될 것이다.”구독 기반(subscription-based) 소프트웨어는 회사 내부의 데이터 센터가 아닌 웹 브라우저를 통해 제공된다. 이는 소프트웨어 개발자로 하여금 언제든지, 즉각적으로 그들의 고객에 접근할 수 있게 해주었다. 어느 순간, 유저를 만족시키는 일은 CIO(Chief Information Officer)나 시스템 통합업체의 책임이 아니게 된 것이다. 그 일은 이제 소프트웨어 판매업자가 하게 되었다.이러한 클라우드 컴퓨팅 방식은 SaaS 소프트웨어로 하여금 생존을 위해 끊임없이 자신들의 가치를 어필하게끔 만든다. 그리고 SaaS 회사들은 계속해서 자신들의 소프트웨어를 이용하는 소비자들을 확보하기 위해 많은 양의 돈을 쓰고 있다. 이는 과거 기업 고객들에게 소프트웨어 라이선스를 팔러 다니던 때와는 180도 달라진 상황인 것이다. 오늘날의 SaaS 회사들은 예전처럼 높으신 몇몇 분들을 만나 무언가를 사라고 설득할 필요가 없다. 그저 이용자들이 자신들의 제품을 계속 사용하게끔 유도하면 되는 것이다.페이스북은 SaaS의 새로운 모델이다이제 페이스북을 한 번 살펴보자. 페이스북은 클라우딩를 통해 지속적으로 서비스를 제공한다. 그들은 광고를 통해 돈을 벌기 때문에, 그들의 가장 중요한 목표는 사람들로 하여금 계속 서비스를 이용하게 하는 데 있다. CIO들을 만나서 큰 계약을 체결하는 데 시간을 쓸 바에야 그 100분의 1초도 안 되는 시간에 12억 명의 사람들에 서비스를 파는 것이 더 낫다는 것이다.페이스북이 딱 한 가지 신경 써야 될 것이 있다면 그것은 사람들이 지금보다 더 적극적으로 페이스북을 이용하게끔 만드는 것에 있다.“우리의 최우선 목표는 모바일 장치나 개인용 컴퓨터를 통해 사람들을 연결시켜주고 공유하게끔 하는 유용하고 매력적인 서비스를 창조하는 것에 있습니다.” – 미국증권협회 기업정보 페이지의 페이스북 파일에서페이스북이 사람들의 관심을 많이 받을수록, 그들은 더 많은 광고를 사람들에게 보여줄 수 있다. 페이스북에게 있어서, 그러한 관심은 아주 중요한 것이다. 더 많은 관심을 받는 다는 것은 더 많은 성장과 확장의 기회를 갖는 다는 것을 의미하기 때문이다. 이것은 드롭박스나 Slack과 같이 바텀업 방식으로 성장한 SaaS 기업들이 새겨들어야 할 점이다. 유저들이 서비스를 쓰는 시간이 많아진다면, 앞으로 그들에게 더 많은 다른 서비스를 쓰게 만들 수 있기 때문이다.앞으로 페이스북이 더 성장하고 발전하려면 유저의 관심이 필요하다. 그래야 여러 방면에서 이용률을 늘릴 수 있는 방법을 찾을 수 있기 때문이다. 이제 여기서 페이스북이 그들 서비스의 이용률과 성장을 이뤄낸 3가지 방법에 대해서 소개해 보도록 하겠다. 모든 SaaS 기업들은 비슷한 방법으로 자신들의 이용률과 성장을 이뤄낼 수 있을 것이다.페이스북은 이용률을 측정하여 현재 운영하는 서비스를 최적화 시켰다페이스북은 이용률을 늘리기 위해 새로운 서비스를 내놓는다페이스북은 다른 앱들과 통합하는 과정을 거쳤기 때문에 페이스북을 쓰지 않는 사람들조차 페이스북을 쓰게 되었다페이스북이 이용률을 어떻게 늘렸는지에 대해 좀 더 깊이 이야기해 보도록 하겠다. 그러고 나면 페이스북의 노하우를 다른 SaaS에 어떻게 적용할 수 있을 지 분명하게 보여줄 수 있을 것이다.이용률 측정을 통해 서비스의 최적화를 이뤄낸다지금 사람들이 어떻게 서비스를 이용하고 있는 지 모르고 있다면 그들에게 당신의 서비스를 사용하게 만들 수도 없을 것이다. 페이스북은 이용률을 늘리는 방법에 대해 집요하게 연구해왔기 때문에 좋은 사례로 들기에 적합하다.핵심은 사람들이 지금 하고 있는 것, 그리고 그들이 원하는 것을 정확하게 아는 것에 있다. 페이스북은 단순히 월 이용자 수나 일 이용자 수를 알아보려 애쓰지 않는다. 왜냐하면 그런 수치들은 사용자들이 그 서비스를 통해 무엇을 하는지를 전혀 설명하지 못하기 때문이다. 대신 페이스북은 서비스 이용의 질적인 부분에 집중한다. 사람들이 페이스북을 통해 무엇을 이루려고 하는 지와 그들이 실제로 그렇게 할 수 있는 지에 대해서 말이다.이 부분에 있어 페이스북의 대표적인 전략 중 하나가 바로 10일안에 친구 7명 만들기이다. 일찍이, 페이스북은 10일안에 7명의 친구를 만드는 사람은 페이스북을 계속 사용할 확률이 훨씬 더 높다는 사실을 알게 되었다. 일단 이것을 알게 되자, 그들은 신규 유저들이 7명의 친구를 만날 수 있게 하기 위해 가진 모든 수단을 쓸 수 있게 된 것이다.바로 지금도, 페이스북은 새로운 친구를 추가할 것을 사람들에게 계속해서 권장한다. 왜냐하면 이것이야 말로 네트워크를 이루는 데 있어서 가장 가치 있는 부분이기 때문이다.페이스북 계정을 만들자마자, 유저들은 뉴스 피드 상단에 새로운 친구를 추가하시겠냐는 메시지가 뜨는 것을 볼 수 있다.아래 사진은 유저들이 다른 페이지를 둘러 보는 동안 뜨는 사이드바인데, 보다시피 그들이 알 수 있을 법한 사람들을 친구로 추가하게끔 권장하고 있다.또한 페이스북은 뉴스 피드와 같이 그 기능을 최대한 활용하기 위해 더 많은 친구들을 추가할 것을 권장하고 있다.페이스북은 이런 전략을 앞으로도 고수할 것이다. 2017년, 페이스북은 “Discover people” 이라는 새로운 기능을 출시했다. 이는 당신으로 하여금 프로필을 업데이트 하게끔 유도하고 기존에 친구가 아니더라도 같은 이벤트에 참여하는 경우 서로를 연결시켜 준다.페이스북은 사람들이 자신들의 서비스를 계속 이용하게 만들기 위해 기나긴 세월 동안 노력해왔고 앞으로도 그럴 것이다. 그들은 친구 최적화를 빠르게 해줄 뿐만 아니라 흥미를 잃은 사람들도 쉽게 다시 돌아올 수 있도록 여러 요인들을 제공해준다. 페이스북의 성장 전담 부서를 이끌고 있는 Chamath Palihapitiya은 “당장의 단기적인 이익에만 집중하지 않기 위해서는 절제력이 필요하다.” 라고 말한다. 페이스북은 초창기부터 무엇보다 사람들의 이용률이야말로 그들의 성패를 좌우한다는 것을 알고 있었다. 사람들의 주된 목표를 파악해서 이용률을 장기적으로 늘리는 것이 그들의 제1과제 였던 것이다.Trello는 어떻게 유저들이 쉽게 직장 동료를 추가하도록 만들었는가페이스북과 똑같이, Trello는 유저들이 무엇을 하는지를 이해하고 그들이 원하는 걸 더 많이 하게 도와주는 방식으로 이용률을 올렸다. Trello의 핵심적인 가치는 사람들이 프로젝트를 협력하게끔 만드는 것이었기 때문에, 그들이 그렇게 하도록 도움을 줘서 자신들 서비스의 가치를 보여줘야 했다.그래서 Trello가 직장 동료를 추가하는 방식은 놀라울 정도로 쉽게 되어 있다. 이는 페이스북이 친구를 추가하는 방식과 정확히 똑같다. 페이스북이 사람들로 하여금 쉽게 친구를 추가하게 하여 소셜 네트워크의 가치를 입증했다면, Trello는 쉽게 동료들을 추가하게 하여 프로젝트 협업 툴로써의 가치를 입증했다.Trello는 유저들로 하여금 이름이나 이메일 주소로 아는 사람들을 등록할 수 있게 만들었다. 유저들은 코드나, ID, 링크 같은 것 없이도 사람들을 쉽게 추가할 수 있다. 심지어 다른 사람들이 Trello를 사용하는지도 알 필요가 없다. 어찌 됐든 Trello를 통해 사람들을 찾아보고 확인해 볼 수 있는 것이다.또 만약 Trello를 한 번이라도 썼던 사람이라면 더욱 쉽게 목록에 추가할 수 있다.이런 방식을 통해 이용자들은 아무런 마찰 없이 많은 동료, 협력자들을 통해 프로젝트를 공유할 수 있다. 즉, Trello의 핵심 가치를 이루게 되는 것이다. 이는 사람들에게 Trello가 얼마나 유용한 서비스인지를 빠르고 쉽게 이해시켰다. 또한 이는 더 많은 사람들이 더 많은 프로젝트를 하게끔 유도했고, 결국 모두가 Trello를 더 많이 이용하게 되었다.Slack은 어떻게 이용률을 늘려왔는가이렇게 사용자의 이용률에 집중해서 성장을 이루고 있는 유명한 SaaS 기업이 또 하나 더 있다. Slack이 바로 그 기업인데, Slack은 메시지를 매끄럽게 전송하는 역할 하나에만 전념하고 있다.Slack은 자신들의 서비스를 이용해 2000개 이상의 메시지를 보낸 적 있는 팀들은 Slack의 가치를 알고 있기 때문에 앞으로도 계속 서비스를 사용할 것이라고 예측한다. 왜냐하면 Slack의 통계에 따르면, 다른 요소들이 어떻든 간에, 2000개 이상의 메시지를 보낸 팀들 중 93%가 지금까지도 Slack을 사용하고 있기 때문이다. 그래서 이용률을 늘리기 위해선, 메시지를 보내는 것을 더 쉽게 만들어야 하는 것이다. Slack의 공동 창업자인 Stewart Butterfield 역시도 이 목표를 위해 사람들이 실제로 어떻게 Slack을 쓰고 있는가에 대해서 생각해보았다.“처음으로 Slack을 쓰려고 온 사람이 되었다고 생각해 보는 겁니다. 특히 진짜 사회생활을 하는 사람들 말이죠. 상사에게 Slack을 쓰라고 해서 쓰게 된 사람, 아침 먹을 시간도 없어서 짜증이 난 사람, 주말이 오기 전에 프로젝트를 끝낼 수 있을지 걱정하는 사람… Slack을 면밀히 살펴봐서, 이런 사람들에게 먹히지 않을 것 같은 요소들을 생각해 내는 겁니다. 냉정하게 보는 거에요. 최고의 서비스를 주기 위해서 말이죠.”Slack은 메시지 전송에 따르는 불편함을 개선하면서 이용률을 늘려왔다. 그러한 개선의 예를 들어 보자면, 누군가가 Slack에서 링크를 걸었다고 했을 때, Slack은 그 링크에 대한 간단한 정보를 미리 보여준다. 즉, 사람들은 링크를 보려고 앱에서 빠져나와야 될 필요가 없는 것이다. 나중에 다시 그것을 확인해보기도 편하고 말이다.이런 시스템상의 개선점들이 Slack을 성장하게 만들었다. 메시지를 보내는 것에 있어서 사람들이 원하는 부분을 아주 쉽게 할 수 있게 만들었기 때문이다.이렇듯 페이스북, Trello, Slack은 모두 실제 이용자들이 원하는 것을 이해하고 그들이 그것을 쉽고 빠르게 할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 아래에 이런 SaaS 기업들이 어떻게 자신들의 서비스를 통해 이용자들에게 도움을 줬는지 요약해보았다.페이스북의 10일안에 친구 7명 만들기, Slack의 2000개 이상의 메시지 보내기, Dropbox의 파일 한 개 업로드 하기 등과 같이 그들은 수치로 표시되는 목표를 세웠다. 이러한 목표는 당신의 팀으로 하여금 무엇이 가장 이용률을 끌어오는데 중요한 지를 확인시켜줄 뿐만 아니라 그들에게 목표 달성을 위한 구체적인 숫자를 알려준다.핵심적인 기능들을 사람들이 이용하게 하려면 그것을 직관적으로 만들어야 한다. Raymond Loewy(미국의 전설적인 산업 디자이너)에 따르면, 성공적인 서비스는 사람들이 당장 사용하기에 편해야 한다고 한다. 예를 들어, 페이스북이 처음 “On this day” 서비스를 도입한 것은 유저들로 하여금 무언가 새로운 것을 하는 걸 권하기 위해서였다. 하지만, 이 서비스는 여전히 유저들에게 친숙한 태그, 공유하기 기능들을 사용하고 있다.유저들의 참여를 막을 만한 요소들을 찾아서 없애야 한다. 사용자들이나 얼리 엑세스 베타 테스터 등과 이야기를 해봐서 무엇이 서비스에 있어 가장 짜증나는 요소인지 알아내야 한다. “이거 어떻게 하는 건지 모르겠어요” 라던가 “이게 좀 쉽게 됐으면 하는데…” 와 같은 불만들에 귀기울여야 한다. 이런 장애물들을 제거하면 유저들이 서비스를 이해하기 더 쉽고 그 서비스의 가치를 파악하는 것 역시 쉬워진다.즉, 현재 가지고 있는 서비스 내에서 이용률을 끌어올리려면 유저들에게 무엇이 가장 도움이 되고 의미가 있는지 파악하는 것이 가장 중요하다고 할 수 있다.이용률을 늘리기 위해 서비스를 추가한다이용률을 끌어올린다는 것은 단순히 사람들로 하여금 기존의 서비스를 계속 쓰게 만드는 것 만을 의미하지는 않는다. 당신은 끊임없이 실험을 해보고 새로운 서비스를 제공해서 유저들이 서비스를 통해 더 많은 것들을 얻을 수 있도록 해야 한다.페이스북은 기존에 그들이 가진 서비스가 수명이 다할 것을 걱정해서 계속 실험을 하고 이용자들이 앞으로 무엇을 원할지를 예상해왔다.페이스북의 직원 가이드북을 보면, 새로운 직원들은 그들의 팀이 계속 새로운 생각을 하게끔 자극 할 것을 권장하고 있다.그 결과, 페이스북은 끊임없이 혁신하고, 또 그만큼 실패를 경험하고 있다.페이스북은 스냅챗으로부터 이용자들을 뺏어오기 위해 2012년 별도의 앱인 Poke를 출시한다. 그런데 이 앱은 대실패작이 되었고 페이스북은 얼마 지나지 않아 앱스토어에서 이 앱을 삭제하게 되었다.2014년에 페이스북은 이용률을 늘리기 위한 일환으로 슬링샷이라는 앱을 출시했다. 이 앱은 사진과 함께 메시지를 보내면 스냅챗과 같이 몇 초안에 사라지는 것이 특징인데 불과 1년만인 2015년에 앱스토어에서 내려가게 되었다.또 페이스북은 2016년 Quick Update라는 것을 시도했다. 이는 스냅챗과 비슷한 기능을 페이스북 앱에 추가시키는 것이었는데, 이런 기능을 유저들을 대상으로 그룹테스트 해 본 결과 반응이 좋지 않아 결국 공식적으로는 출시되지 못하게 되었다.이런 좋지 않은 결과들은 페이스북이 혁신에서 실패하고 있다는 소문을 자아냈다. Jason Calacains 같은 논평가는 이에 대해 “페이스북의 앱 플랫폼은 망하기 위해서 혁신을 하는 것인가?” 라고 하기도 했다.하지만 페이스북의 이런 계속되는 시도는 결국 그들을 새로운 기회로 인도했다. 그들은 스냅챗의 스토리 기능을 페이스북과 인스타그램에 도입하려고 시도해 왔는데 이 과정에서 마침내 페이스북 라이브라는 새로운 서비스를 만들어냈다. 이 서비스는 대히트를 쳤고, 이제 회사, 미디어, 그리고 유명인사들까지 모두 페이스북의 라이브 스토리를 사용하고 있다.이렇듯 페이스북이 큰 성공을 거둘 수 있었던 이유는 그만큼 실패도 많이 해봤기 때문이다. 그들은 그저 사람들이 관심 가질 만한 새로운 무언가를 계속 만드는데 집중할 뿐이다. 왜냐하면 이런 시도야말로 궁극적으로 이용률을 더 많이 올릴 수 있는 방법이기 때문이다.드롭박스 역시 이용률을 높게 유지하기 위해 새로운 서비스를 만들고 있다SaaS 기업들은 현재의 서비스보다 한 걸음 더 앞선 서비스 제공을 통해 이용률을 끌어올릴 수 있다. 그들은 지금 하는 것 이외에 이용자들이 무엇을 더 원하고 더 신경 쓸까를 생각해 볼 필요가 있다.그 예로 드롭박스의 드롭박스 페이퍼를 들 수 있다. 드롭박스는 원래 파일 공유 서비스였다. 하지만 오늘날, 드롭박스는 파일을 공유하는데 있어 다양한 방법을 제공해준다. 만약 드롭박스가 처음 서비스 이외에 유저들이 뭘 더 원할 것인 지를 생각해보지 않았다면 결국 이용률을 올릴 방법이 바닥나서 망하게 됐을 것이다.즉 드롭박스는 단순한 파일 공유 서비스에서 사람들이 함께 일하는 걸 더 쉽게 만들어 주는 일종의 팀 협업 툴로 자신들의 브랜드를 쇄신한 것이다. 이러한 재브랜딩 과정과 함께, 드롭박스는 2015년에 “창조적인 업무를 위한 새로운 형태의 파일 편집 툴” 이라는 신규 서비스인 드롭박스 페이퍼를 런칭했다.드롭박스 페이퍼는 단순히 문서와 파일을 저장하는 데 드롭박스를 쓰는 것이 아니라, 이제 문서와 파일을 만드는 데에도 드롭박스를 쓸 수 있게 만들어 주었다. 드롭박스 페이퍼는 사람들이 더 많이 서비스를 이용하게 만들었는데, 이는 파일 공유를 넘어 사람들간의 협업을 더 쉽게 해준다는 추가적인 옵션을 제공해줬기 때문이다.드롭박스가 이렇게 새로운 서비스를 만들려는 이유는 생존하기 위해서이다. 이 산업에 있어 망하는 일은 너무나 쉽게 일어나기 때문이다. Intercom의 Des Traynor는 다음과 같이 이를 설명한다.“원래 이쪽 산업이란 게 이런 겁니다, 기술이란 것의 특성 자체가 이런 것이죠. 모든 서비스가 결국 다 죽어 없어지게 되어있습니다. 만약 내 말이 사실이 아니라고 생각한다면 저에게 그렇지 않은 경우를 알려주세요. 한때는 SaaS 비즈니스가 절대 안 망할 것 같은 시절도 있었습니다. 하지만 더 이상은 아니에요.”만약 당신이 유저들이 당장 원하는 것에 대해서만 생각하고 있다면, 이미 망하고 있는 것이다. 성공적인 SaaS 기업들은 항상 유저들이 미래에 뭘 원하게 될 지에 대해서 생각한다. 아래에 SaaS 기업들이 어떻게 소비자들의 미래 욕구와 새로운 서비스에 대해 예측하려 하는 지 정리해보았다.당신의 경쟁자들, 그리고 왜 유저들이 그들의 서비스를 이용하는지 이해하라. 온라인 포럼 등을 보고 사람들이 경쟁사의 서비스를 어떻게 평가하는지를 알아내라. 이를 통해 당신은 사람들이 무엇을 원하는지, 그 방향이 어디로 향하게 되는지에 대한 통찰력을 얻게 된다. 이런 과정은 서비스의 확장과 새로운 서비스를 실험해 볼 수 있는 기회도 제공해준다.당신의 서비스를 사용했을 때 유저들이 무엇을 할 수 있을지를 생각해 봐야 한다. 유저들이 당장 요구하는 것만 만드는 것이 아닌 그들이 앞으로 원할 것이 무엇인지를 한 발 앞서 생각해 보는 것이다. 예를 들어, 아마존이 최근 개시한 새로운 서비스인 “Your idea” 리스트를 보자. 이 서비스는 유저들이 쇼핑을 하면서 비록 구입 하진 않더라도 커뮤니티에 자신이 생각한 리스트를 보여주고 싶은 욕구를 미리 연구해서 나온 결과물이다.가장 효과적이면서도 남들이 쉽게 예상하기 힘든 기능들을 우선순위로 짜는 것이 좋다. Gusto의 Tomer London은 서비스를 만들고 그것을 개선시킬 때, 가장 좋은 기능은 타인이 예측하기 어려움에도 불구하고 사용자 경험을 개선시키는데 가장 효과적인 것들이라고 한다. 사람들이 서비스를 통해 무엇을 가장 하고 싶어하는 지를 이해하고 그들을 도와줄 더 쉽고 나은 방법들을 생각해본다면 가장 효과적인 기능에 대한 단서를 잡을 수 있다. 남들이 예측하기 어려운 방법들은 당신이 처한 경쟁 지형에 대해 이해함으로써 알아갈 수 있다. 서비스 이용률을 늘리기 위해 다른 서비스와 통합한다우물 안의 개구리처럼 서비스를 홀로 제공하려 한다면 최대한의 이용률을 얻기란 요원하다. 당신은 새로운 서비스를 내놓음으로써 이용률을 늘릴 수 있지만, 그것으론 충분하지 않다. 유저들은 항상 다른 서비스 역시도 사용하고 있다. 당신이 이길 수 있는 방법은 당신의 서비스를 다른 서비스에 포함시킴으로써 사람들이 그 서비스를 쓸 때, 당신의 서비스도 쓰게 만드는 것이다.당신이 페이스북 웹사이트나 앱을 통해 페이스북을 쓰고 있지 않더라도, 당신은 페이스북을 사용하고 있는 것이나 마찬가지이다.페이스북을 이용해서 다른 서비스에 로그인 할 수 있다당신은 다른 웹사이트의 컨텐츠를 페이스북에 공유할 수 있다당신이 작업하는데 쓰는 서비스를 페이스북에 연결시킬 수 있다.티켓마스터를 통해 공연 티켓을 구매하는 것 역시도 페이스북으로 할 수 있다.페이스북은 다른 서비스들과도 완전히 통합이 되었기 때문에 사람들은 페이스북 인터페이스를 다른 서비스에서 보더라도 전혀 이상하게 생각하지 않는다. 심지어 어떤 경우에는, 페이스북 계정이 없다면 다른 사이트에 가입하기 어려울 때도 있다.페이스북이 다른 서비스와 더 통합이 될수록 당신은 더 페이스북을 쓰게 되고 그것을 필요로 하게 된다. Social Capital LP의 공동 경영자인 Arjun Sethi는 이점에 대해 다음과 같이 말한다.“페이스북이 권장하는 행동들이 일종의 문화가 되고 있어요. 페이스북은 그냥 가만히 앉아서 다른 서비스가 자신의 특징들을 베끼는 걸 보고만 있지 않았습니다. 자신들의 서비스를 다른 곳에 아주 쉽게 통합될 수 있게 만들었고 그 과정에서 핵심적인 이득은 다 챙겨갔습니다.”이것은 페이스북의 신중한 성장 전략의 일환이다. 다른 서비스의 개발자들이 페이스북을 쉽게 그들의 서비스에 통합할 수 있게 만듦으로써, 그냥 자신들의 서비스 내에만 머물러 있는 것에 비해 훨씬 더 많이 사람들이 페이스북을 사용하게끔 만들었다.Slack 역시도 다른 툴과 쉽게 통합이 가능하다페이스북이 다른 소셜, 라이프스타일 서비스들과 통합해서 유저들을 끌어모은 것처럼, Slack 역시도 자신들의 서비스를 다른 관련된 툴들과 통합할 수 있게 만들었다.Front와 같은 이메일 클라이언트와의 통합은 사람들로 하여금 Slack에서 바로 이메일을 관리할 수 있게 하였다.Slack은 또 Stripe와 통합을 하였는데, 이로 인해 사람들은 Slack 내에서 고객 결제 데이터를 보고 관리할 수 있게 되었다.Google Docs와의 통합으로 Slack 앱을 나가지 않고도 구글 문서 활동들을 볼 수 있게 되었다.Slack은 서드 파티의 통합을 장려하기 위해 거대한 앱 생태계를 구축하고 있다. 2015년에, 그들은 앱과 관련해서만 8천만 달러의 벤처 펀드를 만들었다. 2016년에, Slack은 자신의 플랫폼 내에 600개 이상의 앱을 보유하게 되었다. 그래서 이메일을 관리하거나, 고객과 커뮤니케이션을 하거나, 제품 분석 결과를 보는 것 등을 하러 다른 곳으로 일일이 가는 대신에 Slack 유저들은 기존 자신들의 서비스를 통해서 그 모든 것들을 할 수 있게 되었다.페이스북과 Slack은 그들 서비스의 유저들이 사용할 만한 다른 서비스들과 통합을 통해 이용률을 올렸다. 당신 서비스의 이용자들도 알고 있는 이런 기술의 생태계 속에 당신의 서비스를 끼워 넣는 방법에 대해 아래에 정리해 보았다.당신의 서비스를 사용하는 유저들의 워크플로우 대해 생각해보고 그것을 개선시킬 수 있는 점들에 대해서 추측해보라. 예를 들어, HubSpot을 이용하는 기업들의 궁극적인 목적은 사람들을 광고로 유인해서 실제 고객으로 만드는 데 있다. 그래서 HubSpot은 그 목적을 더 잘 수행하기 위해 자신들의 CRM 툴을 페이스북의 광고 관리 프로그램인 Adespresso와 통합할 수 있 게 만들었다. 즉, 사람들이 페이스북 광고를 클릭하게 되면 그 유저의 정보는 자동으로 그들의 CRM에 업로드가 된다.다른 유명 서비스들과의 통합을 통해 그들의 규모가 가진 이점을 가져오는 것이 좋다. 눈에 잘 띄는 서비스와의 통합은 당신의 서비스 역시도 눈에 잘 띄게 만들어준다. 잠재적 유저들에게 당신의 서비스를 소개할 수 있는 기회를 더 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 다른 유명 서비스가 가진 브랜드 신뢰성 역시도 가져올 수 있다. 만약 당신의 회사가 아직 작다면, 유명하고 접근하기도 쉬운 Slack이나 페이스북과 같은 서비스와 함께 시작하라.Zapier를 활용해서 다른 서비스들과의 통합을 도모해라. Zapier에 호환이 되도록 앱을 만든다면, 유저들로 하여금 당신이 아직 직접적으로 통합을 제안하기 어려운 다른 앱들과 통합할 수 있는 옵션을 제공해 주는 것과 다름이 없다. 이 방법은 당신의 서비스가 아무리 독특하다 할지라도 그것을 유저들의 워크플로우에 집어넣는 데 도움이 된다.서비스를 개선시키는 데 있어 한 가지 방법만 써서는 이용률을 끌어올리는 데 한계가 있다. SaaS 기업들이 정말로 유저들로 하여금 그들의 서비스를 계속 좋아하고 이용하게끔 만들려면, 할 수 있는 모든 방면에서 이용률 최적화를 해야 한다. 기존의 서비스 내에서 할 뿐만 아니라, 새로운 서비스, 다른 유저들에게 이미 필요한 다른 서비스와의 통합을 해서라도 말이다.차세대 SaaS를 만드는 것에 대해SaaS 서비스들은 점점 더 무용지물이 되어 가는 경우가 많고 사라지는 서비스들도 많다. 만약 SaaS 기업들이 왜 사람들이 그들의 서비스를 쓰는 지 이해하지 못한다면, 그들은 계속 성장할 수 없을 것이고 유저들도 이탈할 것이다.지금까지의 내용을 정리하자면 페이스북은 이용률과 성장을 도모할 수 있는 매우 포괄적이면서도 단순한 방법 3가지를 생각해냈다. 사람들이 현재의 서비스를 더 많이 사용하게 만드는 것, 새로운 서비스를 통해 더 많이 사용하게 만드는 것, 그리고 다른 서비스와의 통합을 통해 자신의 서비스를 더 이용하게 만드는 것. 이 3가지이다. 그리고 이렇게 이용률을 올린다는 것은 성공을 의미한다.미래에 가장 성공적인 SaaS 기업 역시 이용률에 중점을 두게 될 것이다. 지금까지 페이스북을 모델로 삼아 설명한 것처럼, 이것들이 SaaS 기업이 앞으로 더 나은 서비스를 만드는 방법이 될 것이다.원문 : 프로덕트해빗#더팀스 #THETEAMS #SaaS #인사이트 #페이스북