온라인 서비스 사용자 기대 매출 계산

우리는 온라인 쇼핑과 광고형 서비스 사례를 기준으로 사용자 유형에 따른 기대 매출이 어떻게 달라지는지 생각해 볼 것입니다. 가상의 시장을 상정한 후 100 단위를 각각 충성, 무관심, 불만, 잠재 사용자로 구분합니다. 그리고 이런 사용자 구분이 경쟁 서비스도 똑같이 적용된다고 가정합니다.

 

 

가상의 서비스 시장

우리가 생각해 볼 시장은 유사한 여러 앱 서비스들이 서로 경쟁을 하는 시장이라 가정합니다. 각 기업들이 서비스하고 있는 앱들은 기능적으로나 혜택적으로 거의 유사합니다. 단지 서비스 운영의 차이와 각 사용자의 취향에 따른 차이만 있다고 가정하겠습니다.

 

그리고 시장에서 경쟁하고 있는 모든 앱들은 각각 충성 사용자 100 단위, 무관심 사용자 100 단위, 불만 사용자 100 단위, 잠재 사용자 100 단위로 똑같이 구성되어 있다고 가정합니다.

 

가상의 온라인 시장 개념은 다음과 같습니다.

1. 100 단위 - 사용자 그룹을 의미.
2. 충성 사용자 - 해당 앱을 이용하고 있는 사용자 중 충성도가 높은 사용자.
3. 무관심 사용자 - 해당 앱에 회원 가입을 하고 이용은 했으나 때에 따라 다른 앱으로 이동할 수 있는 사용자.
4. 불만 사용자 - 앱 사용 후 서비스 방식이나 내용에 대해 불만이 생긴 사용자.
5. 잠재 사용자 - 앱 사용 경험은 없지만 관련 서비스에 관심이 있어 미래 사용자가 될 가능성이 큰 사용자.  

이렇게 경쟁하고 있는 모든 앱들은 400 단위 사용자 그룹을 회원으로 가지고 있고, 100 단위는 아직 회원은 아니지만 미래 이용 가능성이 큰 그룹으로 가지고 있는 것이 똑같다고 가정하고 이야기를 진행하겠습니다.

 

  

 이커머스 앱 기대 매출 계산

각각의 이커머스 앱들은 현재 300 단위(충성, 무관심, 불만) 사용자에게서 매출이 발생한 상태입니다. 충성 사용자는 반복 구매 가능성이 매우 높습니다. 그리고 무관심 사용자는 행사에 따라 추가 구매가 발생할 수도 있습니다. 불만 사용자는 다시는 해당 앱에서는 구매를 하지 않을 것입니다. 이들은 다른 앱을 이용할 것입니다.

 

해당 이커머스 앱의 미래 매출은 충성 사용자를 중심으로 다른 앱에서 발생한 불만 사용자와 아직 앱 사용 경험은 없지만 가능성이 큰 잠재 사용자, 그리고 무관심 사용자를 얼마나 유인할 수 있느냐가 관건이 됩니다.

 

각 사용자 단위별로 기대 매출 변화는 아래와 같습니다

• 충성 사용자 - 자체로도 구매 매출을 발생시키지만 잠재 사용자에게 좋은 사용 경험을 전파하여 유입 가능성을 높이게 됩니다. 특히 다른 경쟁 앱에서 불만을 느낀 사용자의 유입 효과는 더 크게 됩니다.
• 불만 사용자 - 이들은 자신이 해당 앱에서 이탈함은 물론 잠재 사용자나 다른 앱의 이용을 고려하고 있는 다른 앱 불만 사용자에 부정적 영향을 주어 미래 기대 매출을 낮추게 됩니다.    

결국 미래 매출은 현재 앱 사용 경험으로 형성된 충성 사용자와 불만 사용자 간의 밸런스 속에서 발생하는 오차가 양이냐 음이냐에 따라 크기가 결정된다고 할 수 있습니다.

 

 

충성 사용자가 120 단위인 경우 매출 변화

충성 사용자가 120 단위로 증가한다는 것은 단지 20 단위 충성 사용자가 늘었다는 것 이상의 매출 성장 가능성을 의미합니다. 다음의 케이스를 생각해 보겠습니다.

1. 불만 사용자 축소에서 온 경우
2. 무관심 사용자 축소에서 온 경우 

케이스 1의 경우 충성 사용자 120 단위와 불만 사용자 80 단위가 됩니다. 이 변화는 기존 같았던 충성과 불만 사용자 단위가 40 단위 차이로 변한 것이 됩니다. 이 차이는 잠재 사용자와 다른 앱들의 불만 사용자들을 해당 앱으로 끌어들이는데 더 강한 힘으로 작용할 것입니다.

 

특히 다른 앱들을 추천하는 사용자들이 각각 100 단위이지만 해당 앱은 120 단위라는 차이만 있는 것이 아닙니다. 다른 경쟁 앱들에 비해 훨씬 적은 불만 사용자 수는 부정적 영향력의 감소를 의미하기도 합니다. 결국 같은 상황이라면 긍정 리뷰는 많고 불만 리뷰는 적은 앱이 되는 것입니다. 

 

이 상황 정보는 이용할 이커머스 앱을 고려 중인 많은 잠재 및 새로운 앱을 찾고 있는 사용자들에게 매우 긍정적 신호로 작용할 것입니다. 그리고 이는 구매 매출의 변화로 작용할 것입니다.

 

케이스 2의 경우 충성 사용자는 120 단위로 늘고 불만 사용자는 100 단위 그대로입니다. 이 차이는 불만 사용자가 축소되어 늘어난 케이스에 비해 잠재 또는 다른 앱 사용자를 끌어들이는 힘은 부족할 수 있지만, 경쟁 앱들에 비해 상대적 우위에 서게 됨은 변하지 않습니다.

 

특히 행사를 해야 늘어나는 매출 20 단위의 자동 증가를 기대할 수 있다는 기대 요인이 있습니다. 이는 추가 비용 없이 발생할 매출이 늘어났음을 의미함으로 기업의 손익 구조에 긍정적 작용을 할 것입니다.    

 

두 케이스 모두 향후 매출은 늘어납니다. 그러나 기대 매출은 불만 사용자가 줄어들고 충성 사용자가 늘어난 케이스가 더 큽니다.

 

 

불만 사용자가 120 단위로 늘어난 경우

불만 사용자의 증가는 충성 사용자의 증가와 반대 작용이 일어납니다. 세부 케이스는 충성 사용자가 늘어난 경우와 반대이므로 자세한 내용은 넘어가겠습니다.

 

그러나 한 가지 주목해야 할 것은 충성 사용자의 증가가 미래 기대 매출의 증가에 기여한다면, 불만 사용자의 증가는 미래 기대 매출의 감소에 기여하게 된다는 것입니다.

 

이들은 충성 사용자가 늘었을 때 다른 앱의 불만 사용자를 끌어온 것과 반대로, 다른 앱에 우리 앱의 사용자를 빼앗기는 상항이 되는 것입니다. 

 

또한 불만 사용자는 어떤 마케팅을 해도 쉽사리 돌아오지 않는 매우 고비용의 사용자로 남게 된다는데 문제의 소지가 있습니다. 여기서 고비용이라는 것은 이 사용자 혼자 뿐 아니라, 이 사용자가 불만을 이야기함으로써 발생하는 비용을 포함하고 있습니다.

 

 

광고 매출 서비스의 기대 매출 계산

광고를 수익 모델로 하는 경우 서비스는 무료인 경우가 많습니다. 그리고 사용자와 서비스 트래픽이 일정 이상을 때 비로소 매출이 발생합니다. 이는 사용자가 1명이라도 구매가 있다면 매출이 발생하는 이커머스 서비스와는 다른 특성입니다.

 

그러므로 우리는 광고를 수익 모델로 하는 서비스의 경우 사용자는 무료로 이용할 수 있으며, 최소 300 단위 초과 사용자부터 광고주가 광고를 집행한다고 가정합니다.

 

그럼 모든 경쟁 서비스들의 사용자가 300 단위(충성 100 단위, 무관심 100 단위, 불만 100 단위)인 상황에서는 어떤 서비스도 매출을 올릴 수 없다는 것을 의미합니다.

 

이후 모든 서비스들은 충성 사용자 100 단위를 기준으로 무관심 100 단위와 잠재 사용자 100 단위 그리고 다른 앱 서비스에서 이탈하는 각 서비스들의 100 단위씩의 불만 사용자들을 얼마큼 우리 서비스로 끌어오느냐에 따라 매출 가능성이 생기게 되는 것입니다.

 

 

매출의 양극화가 큰 시장

무료 서비스의 특성상 초기 성장 시에는 사용자의 서비스 전환이 쉽게 발생하지만 일정 이상 성장이 이루어진 이후에는 오히려 유료 서비스보다 서비스 전환이 잘 발생하지 않게 됩니다. 이는 SNS 시장에서 페이스북/인스타그램 독과점과 모바일 메신저 시장에서의 카카오톡 독과점 현상으로 설명될 수 있습니다.

 

결국 일정 이상 만족 사용자들을 확보하여 서비스 내 이용자 네트워크의 규모가 일정 이상 되면 쉽게 전환 불만 사용자가 발생하지도, 잠재 사용자의 독점 현상이 일어남을 의미합니다. 이로 인해 일정 사용자 임계치를 넘어선 서비스가 나타나면 독과점의 현상이 나타나게 됩니다.

 

이는 사용자가 사용자를 서비스에 락인하는 현상이 나타나게 됨을 의미합니다. 카카오톡이 주변 친구들이 사용하고 있게에 수월한 커뮤니케이션을 위해 가입하는 사용자가 늘기 시작했고, 이런 사용자가 많아지자 기존 경쟁하던 다른 모바일 메신저 서비스를 이용하던 사용자들도 친구들과 커뮤니케이션을 위해 카카오톡으로 이동했던 과거 사실을 통해 알 수 있습니다.

 

이러한 특성으로 광고 기반 무료 서비스 시장에서는 매출 양극화가 다른 서비스 분야보다 더 극심하게 나타납니다. 어떤 기업은 다른 어떤 서비스보다 많은 매출을 올리지만, 대부분의 서비스들은 작은 매출도 올리기 너무 어려운 상황에 처하게 되는 것입니다.

 

이는 사용자 쏠림 현상 때문에 발생하게 됩니다.

 

 

사용자 쏠림 시장의 시작

광고를 수익 모델로 하는 무료 서비스 시장에서의 매출 양극화는 사용자 쏠림에서 발생한다고 했습니다. 그럼 이 쏠림 징후가 나타나면 이에 대한 적절한 대응을 하거나, 대응이 불가능하다 판단된다면 미리 매각 등을 통해 시장에서 철수하는 것도 효과적인 전략일 수 있습니다.

 

그러므로 시장에서 사용자 쏠림 징후를 빨리 캐치하는 것인 경쟁 우위를 위한 가장 기본 조건이라 할 수 있습니다. 그리고 이런 쏠림의 징후는 매우 간단히 파악할 수 있습니다. 단지 이를 인정하는 유연한 사고가 부족하기에 문제가 커지는 것입니다. 물론 자신의 자식은 천재 같은 콩깍지가 서비스에도 적용되기에 객관적으로 상황을 보는 것이 어렵기는 합니다.

 

• 징후 1 : 특성 서비스의 충성 사용자 증가
• 징후 2 : 우리 서비스의 불만 사용자 증가
• 징후 3 : 무관심 사용자 비중 증가

   

이는 약간 다르지만 이커머스 미래 기대 매출을 게산할 때 분석했던 현상들을 거의 같게 활용하여 쏠림 징후를 파악할 수 있습니다. 충분한 데이터만 확보할 수 있다면 쏠림 징후의 가속도 역시 계산 가능합니다.

 

일단 이는 가상의 이커머스 시장에서 충성 사용자 증가와 불만 사용자 증가 등의 현상이 미래 사용자 증가와 감소를 통해 기대 매출을 변화시키는 과정과 비슷하게 작동합니다. 단지 차이는 증가와 감소의 변화 정도가 더 빠르다는 정도입니다.

 

한 서비스 충성 사용자의 증가는 시장의 밸런시를 붕괴시키는 시발점이 됩니다. 이는 서비스 사용자들에게 일종의 해당 서비스의 중력과 같은 영향을 미칩니다. 충성 사용자의 증가는 더 많은 충성 사용자와 일반 사용자를 형성하고 이 변화는 거대 중력의 행성이 주변 소행성을 끌어들이듯 사용자를 끌어모으게 됩니다.

 

한 서비스의 불만 사용자 증가는 충성 사용자 증가와 반대 현상을 발생시킵니다. 특히 여러 서비스의 불만 사용자가 한 서비스로 모이는 경우 반대 현상은 급격히 진행합니다. 

 

무관심 사용자의 증가는 불만 사용자의 증가보다는 반대 현상이 빠르게 진행하지는 않지만 역시 역의 현상이 나타날 가능성이 큽니다. 관련 서비스를 절대 이용하지 않을 사용자가 아닌 이상, 해당 서비스를 한번 이용하고 무관심하다는 말은 다른 경쟁 서비스 이용자가 될 가능성이 크다는 것을 의미합니다. 단지 잠재 또는 다른 서비스의 불만 사용자가 이동할 때 불만 사용자처럼 해당 서비스로 오는 것을 막는 것은 안 할 것입니다.    

 

결론적으로 쏠림 현상은 우리 서비스 사용자 변화와 시장 성장 데이터를 크로스 체크하면 쉽게 알 수 있습니다. 더하여 가입자 점유율 및 트래픽 정보를 참고한다면 정확도는 더 높아질 것입니다.