가설을 세우고

프로덕트 디자이너 업무 일기 (2) 가설을 세우고

 

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 지난번에 문제를 이렇게 정의했다.

첫째, 3월 전체 신규 유저 중 50%에게서
둘째, 가입 후 14일 안에 앱을 재접속하지 않고 이탈하는 현상이 나타나고 있으며
셋째, 즉각적인 이용 니즈 없이 진입한 유저에게 앱이 첫 행동을 제시하지 못하는 문제로 위 현상이 발생하고 있다.

 

가설도 마찬가지로 나만의 프레임워크가 있다. 아래처럼 정리되는 구조다.

~유저에게 ~해결 방법을 적용하면 ~가 해결되어 ~가 좋아질 것이다

 

이제 할 일은 즉각적인 이용 니즈가 없는 유저의 첫 행동을 이끌어낼 가장 효과적인 해결 방법을 찾는 것이다.

나는 여기서부터 프로덕트 디자이너의 놀이터가 펼쳐진다고 생각한다.

특히 이 프로젝트에서는 AI를 업무에 적극적으로 활용해 경험의 퀄리티를 높이는 데 도움을 많이 받았는데

그 이야기는 다음 편에서 다루겠다.

 

해결 방법의 단서 찾기

문제를 해결하는 과정에서 현실적인 제약과 먼저 부딪혔다. 가장 효과적인 영역인 홈의 ATF를 활용할 수 없었다. 당시 홈은 정보 과부하가 극심했고, 비즈니스적으로 최우선순위인 핵심 전환 실험이 ATF 영역에서 활발하게 진행 중이어서 해당 실험에 영향을 주지 않을 다른 영역을 찾아야 했다.

 

그래서 다시 행동 데이터를 살펴봤다. 주목할 만한 지점은 신규 유저 중 17%가 가입 직후 "내 정보" 페이지를 열어본다는 것이었다. 나는 이를 앱 온보딩 경험이 긍정적으로 작용하고 있는 효과로 해석했다. 온보딩 과정에서 유저의 정보를 앱에 저장하는 경험을 제공하는데, 이 맥락에서 일부 유저들이 당시 저장된 정보를 재확인하고 싶은 니즈를 갖고 있는 것으로 보았다. 가설 검증에 충분한 유저풀이라고 판단해 이 영역을 활용하기로 했다.

 

어떤 행동을 이끌어야 할까?

우리가 집중해야 할 유저는 당장 핵심 서비스를 이용할 시기가 도래하지 않은 유저다. 따라서 핵심 서비스 예약이 아닌 다른 행동을 이끌어야 했다. 마침 팀 내에 맥락이 맞는 데이터가 있었다. 서비스와 관련된 기록을 남긴 유저일수록 이탈률이 낮고 앱 내 잔존율이 높다는 상관관계였다. 데이터를 더 들여다보니 타겟 유저 그룹은 가입 후 7일 안에 관련 기록을 남기는 비율이 매우 낮았다. 기록 행동을 이끄는 것이 이탈률을 낮출 수 있는 유효한 방향이라는 판단이 섰다.

 

경험 만들기

 

기록은 본질적으로 어려운 행위다. 여러 실험 결과와 상식적인 판단 모두 같은 방향을 가리켰다. 기록은 품이 많이 들어 직접 가치를 체감하지 못하면 지속하기 어렵다. 그래서 기록을 무겁지 않게, 가볍게 체험할 수 있는 경험이 필요하다고 판단했다. 짧은 행동 기록을 통해 정보성 보상을 주는 "이용 주기 기반 서비스 추천" 기능을 실험 가설로 채택했다.

 

단, 이 실험의 성과 지표를 이탈률로 설정하지는 않았다. 이탈률에 영향을 줄 수 있는 외부 변수가 너무 많기 때문이다. 기능이 효과적이라면 이탈률에도 긍정적인 영향을 줄 것이므로 기능의 효과를 직접 측정할 수 있는 지표를 별도로 설정했다.

 

최종 가설은 이렇다.

N월 신규 유저에게 가입 후 15일 내에 짧은 행동 기록을 통해 정보성 보상을 주는 "이용 주기 기반 서비스 추천" 기능을 경험하게 하면, 앱에서 취할 수 있는 첫 행동을 발견하게 되어 기록 화면 진입률이 증가할 것이다.