온라인 서비스 기획 시 타깃 사용자 그룹의 설정이 중요한 이유

우리는 이 블로그에서 온라인 서비스가 수익성 있는 온라인 사용자 경험을 목표로 한다는 점에 대하여 여러 번 살펴보았습니다. 바로 이점, 수익성과 사용자 경험이라는 것 때문에 타깃 사용자 그룹의 설정과 데이터에 대한 것이 서비스 기획에서 중요해지는 것입니다.

 

 

사용자 경험의 상대성

우리는 미국이나 인도뿐 아니라 가까운 중국이나 일본의 문화 중에서도 어색한 것들이 있습니다. 때로는 다른 나라 사람들이 보기에 이상한 우리 문화 습관도 있을 것입니다.

 

이렇게 상대에게 어색한 문화 행동은 각 나라를 방문하는 다른 나라 사람들을 당황하게도 만듭니다. 그것이 친절하고, 예의를 갖춘 행동일지라도 다른 나라 사람에게는 무례한 행동으로 비추어지기도 합니다.

 

온라인 서비스의 경험 또한 비슷한 특성을 나타냅니다. 어떤 사용자 그룹에게는 편리하고 세련된 서비스가, 다른 사용자 그룹에게는 불편하고 불만족스러운 서비스가 되기도 합니다.

 

특히 계층적, 그룹별 다른 차이를 상징하는 서비스의 경우 이런 사용자 그룹별 다른 만족도는 극명하게 나타납니다. 그냥 살아온 생활환경, 만나는 사람들, 학습 상태만으로 같은 서비스는 다른 경험을 형성합니다.

 

 

수익성과 타깃 사용자 그룹 설정

이런 이유로 수익성 높은 온라인 서비스를 기획하기 위해서는 사용자 그룹에 대한 정보와 설정이 중요한 것입니다.

 

앱과 웹을 개발하기 위한 계획과 설계 등의 기획에서는 이런 부분은 덜 중요할 수 있습니다. 오히려 이러한 정보를 바탕으로 기획된 서비스를 바탕으로 조사된 트렌드가 더 중요하게 보일 수도 있습니다.

 

그러나 서비스가 온라인상에서 수익성이 있기 위해서는 제공한 서비스를 높게 평가할 사용자 그룹을 찾아, 이들이 더욱 만족할 만한 서비스를 제공하는 것이 필요합니다. 제공할 서비스 방식을 별로 좋아하지도, 가치 있다 생각하지도 않는 사용자들에게 서비스를 제공한다면 당연히 수익을 올리기는 어려울 것입니다.

 

이 때문에 서비스 기획자는 데이터를 분석합니다. 이것이 오프라인 서비스이든, 온라인 서비스이든 서비스를 기획한다면 데이터 분석은 필수입니다.

 

일반적으로 서비스 기획자의 데이터 분석을 시장분석, 소비자/사용자 분석, 경쟁 분석 등으로 말하기도 합니다. 이러한 서비스 기획 분석 방법은 통계적, 수학적 데이터 분석 방법에 기반하고는 있지만 조금은 다릅니다. 서비스 기획자가 수집할 수 있는 데이터의 범위에는 한계가 있고, 또한 서비스 사용자가 피드백하는 데이터는 다소 불명확하기 때문입니다.

 

때문에 데이터는 종종 왜곡되고, 조작되기도 합니다. 이러한 분석이 통계적으로나, 수학적으로 문제가 없을 수 있을 수 있지만 결과 데이터는 분석가의 의도에 따라 만들어진 것일 수 있다는 사실을 인지해야 합니다. 이것이 의도적이든, 의도적이지 않든 데이터를 수집하고 분석하는 과정 중에도 여러 번의 데이터 조작 시도는 있게 됩니다.

 

 

서비스 경험 강화

지금 사용자들이 느끼는 서비스 경험을 앞으로 더 좋게 강화하고, 서비스 기획자가 원하는 대로 만들어 가는 데에도 사용자 그룹의 선별은 중요합니다.

 

더 낮은 비용에 제공되는 만족스러운 서비스, 더 많은 사용자들이 자주 이용하는 서비스, 사용하면 할수록 만족도가 높아지는 서비스를 설계하고 관리하기 위해서는 어떤 특성의 사용자 그룹을 확보하고 있느냐에 영향을 받게 됩니다.

 

초기 특정 규모 이상의 사용자 그룹을 확보하는 것은, 확보 이후 사용자들 몇 배로 확대하는 것보다 더 어려운 일입니다. 그러므로 잘못된 초기 사용자 그룹의 형성은 온라인 서비스의 미래를 결정하는 조건이 됩니다.

 

잘못된 사용자 그룹이 일정 규모 이상 형성되었다면 아예 온라인 서비스 방향을 전환하거나 기존 서비스를 중단하고 새로운 서비스를 시작하는 것이 더 합리적 전략이 될 수도 있습니다. 이때도 사용자 데이가 기준이 됩니다.