최근 알라미(Alarmy)에서 구독 모델을 새롭게 출시했다. 이 과정을 그로스 해킹 절차 기반으로 정리해 보려 한다.
출처 : 션 엘리스, 모건 브라운. 진화된 마케팅 그로스 해킹. 골든어페어, 2017
분석 #1
우리는 알라미의 열성적인 고객 집단이 Heavy Sleeper들로, 다양한 알람 미션이나 시끄러운 벨소리 등 “확실히 깨우는” 기능들에 만족한다는 배움을 얻을 수 있었다. 이에 이러한 니즈를 충족시킬 수 있는 프리미엄 기능들을 포함하여 구독 모델을 구성하기로 했다.
하지만 알람 기능을 구독 모델로 판매하는 타 서비스가 없는 상황에서(벤치마크 할 대상이 없는 상황) 우리가 정한 프리미엄 기능들이 구독 모델로써 어느 정도 가능성이 있는지, 즉 사람들이 알람 서비스에 돈을 지불할지를 판단하기 어려웠다. 특히 구독 모델을 출시하기 위해서는 약 4개월이 걸릴 것으로 예상됐는데 ROI(Return On Invest)가 나올지 판단하기는 더욱더 어려웠다.
아이디어 도출 #1
이를 판단하는 것을 목표로 다양한 아이디어들이 제안되었다. 알람과 유사한 유틸리티 성 앱들을 벤치마크하거나 사용자 설문/인터뷰 등을 통해 간접적으로 비즈니스의 성공 가능성을 예측하는 방법, 여러 프리미엄 기능들 중 핵심 기능이라고 판단되는 1,2개의 기능만 우선적으로 포함된 구독 모델을 출시하여 전환율/매출을 예측하는 방법 등의 아이디어들이 도출되었다.
우선순위 결정 #1
우선순위를 결정하는데 흔히 쓰이는 ICE Score System의 Impact(영향), Confidence(신뢰도), Ease(용이성) Factor들을 기반으로 검토하여 최종적으로 결정된 아이디어는 사용자들을 대상으로 스모크 테스트(Smoke Test : 실제 제품 개발을 하지 않고 아이디어를 검증하기 위한 테스트)를 진행하는 것이었다.
실제 기능은 만들지 않고 최소한의 개발/디자인 리소스를 활용한 구매 페이지만 만들어서 구매 반응을 분석하는 실험이었다. 사용자가 구매를 시도하면 출시 일정에 대해 안내하고 출시 알림과 혜택을 위한 이메일 주소를 입력하도록 했다. 이렇게 수집한 이메일 주소는 사용자에게 어떤 기능이 특별히 기대되는지, 가격은 얼마가 적절하다고 생각하는지 등 추가적인 설문 조사로도 활용했다.
실험 #1 & 분석 #2
이 실험에서 사용자들의 반응도(구매 버튼 클릭)가 유의미하다고 판단되어 알라미의 구독 모델을 실제 상품화하기 시작했다. 동시에 우리는 구독 모델이 실제로 개발되어 런칭되기 전까지 남은 시간을 활용하여 새롭게 시도하는 이 비즈니스에 대해 좀 더 정확하고 날카로운 지식 기반을 만들 수 있는 방법에 대해 고민했다.
결론은 제품 가격을 판단하기 위한 실험이 최우선 되어야 한다는 것이었다. 제품 가격(Price)은 제품이 사용자에게 제공하는 가치(Value Proposition)를 돈으로 환산한 값이다. 판매자는 자신이 만든 제품이 이 정도 값어치는 한다는 생각으로 가격을 책정하고, 사용자는 해당 제품이 그 가격만큼 값어치를 한다고 판단할 때 구매를 한다. 그럼 우리는 처음 제품을 출시할 때 어떻게 시작 가격을 설정해야 할까?
아이디어 도출 #2 & 우선순위 결정 #2
이 질문에 대한 아이디어 도출 및 우선순위 결정은 비교적 쉽게 결정되었다. 최적의 가격을 알아내는 가장 좋은 방법은 실제 사용자에게 물어봐서 가격을 정하는 것이며, 운 좋게도 알라미는 이미 이를 물어볼 수 있는 샌드박스(스모크 테스트)를 이미 만들어 놓은 상태였다.
실험 #1 보다 더 정확한 전환율을 측정하기 위해 구매 페이지만 실제 상품화 수준의 디자인으로 고도화시켰다. 그리고 서로 다른 3가지의 가격을 실험군으로 A/B테스트를 진행했다.
실험 #2 & 분석 #3
3가지 가격 실험군 A, B, C(가격 순)에 대해서 전환율과 매출(전환율 * 가격) 결과는 아래 같이 나왔다.
- 전환율 : A = B > C
- 매출 : A < B>
위 결과를 기반으로 새로운 X, Y의 가격 실험군(A < B>
현재 알라미 구독 모델은 iOS 버전에서 런칭되어 서비스 중이다 (Android 버전은 2019 연내 출시 예정). 런칭 이후 실제 지표들을 분석한 결과 스모크 테스트의 데이터와 유사하다는 것을 알 수 있었고 이를 통해 해당 테스트 방식의 유의성을 확인할 수 있었다.
참고로 ‘구매 버튼 클릭 → 실제 결제율’ 데이터는 스모크 테스트를 통해 얻을 수 없었는데, 이 부분은 오픈되어 있는 다양한 케이스 스터디나 분석 자료들에 나와있는 구독 형태별(Monthly, Yearly) 벤치마크 숫자를 참고했었고 크게 벗어나지 않아 전환율 예측을 비교적 정확하게 할 수 있었다.
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