고성장, 높은 이탈률의 제품이 효과가 없는 이유

먼저, 밈입니다. 모두 밈을 좋아하죠. 우리는 밈의 세계에 살고 있습니다. 보통 이 밈들은 사진과 동영상으로 표현되곤 합니다 (아래에 있는 것처럼요):

점점 더 많은 밈 앱들이 등장하고 있습니다 — 이러한 앱들은 간단하고, 단일 동작, 단일 사용 경험을 제공하며, 소셜 미디어에서 널리 공유되고 바이럴하게 폭발적으로 퍼지며 많은 사람들이 이를 시도합니다. 멋진 시각화 데모 영상을 보고 나면 반드시 시도해보고 싶어집니다!! 하지만 한두 번 시도해본 후, 다시는 돌아오지 않게 됩니다. 쉽게 오고, 쉽게 가죠.

우리는 모두 이러한 밈 앱들을 본 적이 있습니다. 그래서 특정 앱을 지적하지는 않겠습니다. 하지만 점점 더 많은 AI 앱 생태계에서 이러한 현상을 보게 됩니다. 요즘 AI 인플루언서 수백 명을 팔로우하며 새로운 제품의 흐름을 지켜보고 있는데, 매주 많은 제품들이 출시되고 멋진 비디오/사진 효과가 등장합니다. 때로는 한두 개의 비디오를 공유하기도 하지만, 결국 몇 가지 제품만을 사용하게 되고 나머지는 버려집니다. 여러분도 비슷한 행동을 하고 있을 겁니다.

제가 도파민 문화의 부상(원문 링크)에 대해 쓴 것처럼, 이것은 소프트웨어 개발이 더 접근 가능하고 강력해지면서 자연스럽게 진화하는 것입니다:

• 앱 개발이 더 쉬워지면 — 실제로 그렇습니다. 오픈 소스, 클라우드, 코파일럿, LLM 기반 앱 개발 등을 생각해 보세요 — 더 많은 앱이 생겨날 것입니다. 사람들이 더 빠르게 개발할 수 있고, 더 많이 만들 수 있습니다. (모바일 앱 스토어에 400만 개 이상의 앱이 있고 무수히 많은 웹사이트가 있습니다.) 필연적으로 이러한 앱들은 시장에 빠르게 출시되고 다음 아이디어로 넘어가기 위해 버려지는 일회용 프로젝트가 됩니다. 마치 밈처럼요.
• 소셜 미디어를 통한 앱 출시와 성장은 밈 문화에 부합합니다. Discord, X, TikTok 등이 중요한 마케팅 채널인 세계에서는 최고의 앱이 시각적으로 뛰어나고, 재미있고, 우리의 집단적인 밈적 성향을 반영합니다. 철학자 르네 지라르가 주장한 사회적 역학의 디지털 반영입니다. 하지만 이것은 양날의 검입니다. 밈은 새로움에 의해 움직이고 빠르게 사라지기 때문입니다.
• 소셜 피드를 통해 유입된 고객들은 입소문으로 유입된 고객보다 구매 의도가 낮습니다. 이들은 도파민 중독자들이며, 다음 자극을 찾고 있기 때문에 제품의 매직 모먼트를 즉시 경험하고 싶어 합니다. 온보딩 튜토리얼, 긴 가입 절차, 계정 설정에 시간을 낭비할 여유가 없습니다. 이들은 그들의 자극을 찾고 다시 소셜 미디어로 돌아가서 다음 새로운 것을 시도하고 싶어 합니다. 따라서 제품 경험은 자연스럽게 더 간단하고, 짧아지며, 결과 공유에 중점을 둡니다.

따라서 밈 앱이 탄생합니다.

그러나 위험도 있습니다. 모든 밈 앱이 15분 동안 밈적으로 주목받는 세상에서도, 1위를 차지하고 결국 유지되지 못한 앱들이 많습니다.

밈 앱의 수학

얼마 전, 스타트업의 지표에서 투자자들이 찾는 경고 신호와 마법의 숫자에 대한 80 슬라이드 덱을 통해 기본 수학에 대해 설명한 적이 있습니다(원문 링크).

여기 첫 번째 차트는 확장된 고객 획득 방식입니다. 처음에는 급증하지만 결국 선형(또는 S 곡선)으로 안정화됩니다. 확장할 수 있는 채널은 몇 개 없고, 결과적으로 채널을 점진적으로 성장시킬 수밖에 없습니다:

반면, 이탈률은 획득 뒤에 따라오지만, 활성 사용자 비율로 작용합니다. 이는 자연스럽게 더 많은 사용자 = 더 많은 이탈을 의미합니다. 이를 이동시키는 것은 매우 어렵습니다:

이 두 그래프를 결합하면 제품이 자연스럽게 성장하고 정점을 찍고 하락하는 교차점을 보게 됩니다. 매우 강한 유지율이 있고, 견고한 재활성화 전략이 있다면, 그 선을 잠시 유지할 수 있을지도 모릅니다. 그러나 그것은 예외적인 경우입니다.

밈 앱은 여러 면에서 상황이 더 나쁩니다.

• 획득 곡선(새로운 사용자 + 재활성화 사용자)은 견고한 상승 곡선이 아니라 급증하는 패턴을 보입니다. 이는 의미 있는 차별화를 생성하기가 더 어렵다는 것을 의미합니다.
• 단일 사용 경험이라면 비활성 사용자가 더 빨리 이탈합니다. 따라서 MAU의 정점이 낮게 나타납니다.
• 그러나 당연히 때때로 이러한 밈 앱이 차트 상단에 올라가는 것을 보게 됩니다. 왜 그럴까요? 단순히 이들이 접하는 소셜 미디어 플랫폼이 이제 수십억 명의 DAU를 가지고 있기 때문입니다.

따라서 첫 며칠 동안 엄청나게 급증하여 성공적으로 보일 수 있습니다. 사실 이러한 급증은 위험합니다.

급증하는 고객 획득의 위험성

지난 100년 동안 마케팅 분야의 주요 전략은 큰 급증 런칭을 유도하는 것이었습니다. 중앙집중식 미디어 생태계(예를 들어, 3개의 전국 TV 채널, 도시별 주요 신문 독점)를 고려해보면, 훌륭한 런칭은 기자의 관심을 끄는 것(유기적)이나 대규모 광고 캠페인을 구매하는 것(유료)과 관련이 있었습니다.

오늘날 우리는 매우 다른 언어를 사용하지만, 욕구는 비슷합니다. 10년 전 스타트업 생태계는 Techcrunch의 첫 페이지에 오르는 "Techcrunch 효과"에 집착했습니다. 이는 TC가 창립자 아래서 매우 관련성이 높았고, 몇 안 되는 스타트업 뉴스 소스 중 하나였을 때의 일입니다. 그 이전에는 Slashdotting이 있었습니다. 최근 몇 년간 스타트업 미디어 환경은 소셜 미디어의 등장으로 크게 분산되었지만, 큰 런칭 급증을 생성하는 것은 여전히 중요합니다.

물론 큰 폭발적인 런칭에는 주요 문제가 있습니다:

• 금방 지나갑니다. 뉴스 출판물의 첫 페이지에 오르면 자연스럽게 ~24시간 동안(요즘은 더 짧게!) 첫 페이지에 있다가 사라집니다. 바이럴 성장으로 인한 것이라면 사람들이 신선하게 느낄 때까지 공유합니다. 하루 이틀 후, 모든 사람이 킬러 데모 비디오를 다 보거나 모든 추측과 논의가 사라지면 사라집니다.
• 큰 폭발을 반복하기 어렵습니다. 자연스럽게 뉴스를 저장하고, 비디오 콘텐츠와 기능을 저장했다가 한꺼번에 출시합니다. 몇 달간의 마케팅 노력을 모아 한 번에 출시할 수 있습니다. 그러나 일단 출시되면 비슷한 규모의 비트를 얼마나 빨리 반복할 수 있을까요? 매우 어렵습니다.
• 자격이 없는(unqualified) 고객의 유입구가 열립니다. 자연스럽게 더 바이럴한 콘텐츠를 퍼뜨릴수록 더 넓은 관객에게 어필해야 합니다. 매우 큰 상단 깔때기가 있지만 실제 가치 생성 고객으로서 얼마나 관련이 있을까요? AI 제품의 경우 각 사용 사례에 실제 비용이 들기 때문에 더욱 까다롭습니다.
• 네트워크 제품, 예를 들어 마켓플레이스나 소셜 앱의 경우, 서로 관련이 없는 사용자의 큰 급증은 강력한 기초를 구축하지 못합니다. 제 책 'The Cold Start Problem'에서 논의했듯이, 최고의 네트워크 효과 주도 제품들은 대학별로, 팀별로 시작했습니다. 큰 런칭보다는요.

물론 밈 앱은 이러한 모든 문제를 가지고 있지만, 더 심각합니다. 자연스럽게 이들은 밈이므로 문화적 정신을 반영하고, 광범위하게 매력적이며, 매우 짧은 유효 기간을 가지고 있습니다.

가장 큰 위험은 단순히 성공의 착각입니다. 몇 일(또는 몇 주) 동안의 바이럴 성장이 있다면, 이는 낮은 유지율을 숨길 수 있습니다. 최상위 숫자가 올라가는 것처럼 보여 제품/시장 적합성이 있다고 느끼게 할 수 있습니다. 그러나 위에서 수학적으로 논의한 것처럼, 결국 정점에 도달하고 하락하게 됩니다, 만약 유지율이 없다면요.

성장 러닝머신

실제 제품은 급증하고 사라져서는 안 됩니다. 대신 활성 고객 기반을 성장시키고, 성장률을 두 배, 세 배로 증가시키고, 지속적으로 연간 성장을 이어가야 합니다. 이전에 T2D3 프레임워크 — 세 배, 세 배, 두 배, 두 배, 두 배 — 에 대해 쓴 적이 있습니다. 이는 $1-2M의 수익에서 출발해 규모로 확장할 수 있는 성장률을 말합니다. 큰 런칭 이후 실제 제품은 이를 따라야 합니다.

매년 거의 모든 사용자를 이탈시키는 것은 매우 어렵습니다. 다음과 같은 사고 실험을 해봅시다 — 연간 이탈률이 약 100%라고 가정하면 — 전체 활성 사용자를 세 배로 늘리려면 고객 획득을 세 배로 늘려야 합니다. 이는 광고 지출을 세 배로 늘리거나, 협력하는 인플루언서 수를 세 배로 늘려야 함을 의미합니다. SEO나 입소문을 세 배로 늘리는 것은 매우 어렵습니다. 설령 가능하더라도, 다음 해를 상상해보세요 — 이제 모든 이탈한 사람을 대체하면서 새로운 성장 수치를 달성하기 위해 6-9배의 획득 성장이 필요합니다. 매우 어렵습니다.

제품은 T2D3 프레임워크를 실현하기 위해 훌륭한 유지율을 가져야 합니다. 거의 모든 고객을 유지하면(최고의 제품들은 그렇습니다!) 다음 해에 동일한 수의 사용자를 획득함으로써 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그리고 그 후에는 더 느린 상승이 됩니다. 훨씬 쉽습니다.

결론

이 글을 읽고 AI 제품의 낮은 유지율에 대한 비난이라고 생각할 수 있습니다. 어느 정도는 그렇습니다. 그러나 모든 창업자는 무료 사용자를 유치할 수 있다면 새로움 효과를 활용해야 합니다. 결국, 우리는 새로운 기술 S-커브(AI)의 시작과 이전의 기술 커브(모바일)의 끝에 와 있으며, 당연히 이를 활용해야 합니다. 그러나 성장 전략과 그 함축성을 명확히 이해해야 합니다. 따라서 시장의 이 시점에서 몇 가지 결론을 내릴 수 있습니다:

• 무엇이 끈끈한지(그리고 누가 끈끈한지) 알아내세요. 새로움 효과를 잘 활용하는 제품은 실제로 끈끈한 특정 고객 세그먼트를 가지고 있음을 알아냈습니다. 따라서 상위 깔때기가 들어왔다 나갔다 해도, 높은 유지율의 구독자를 기반으로 구축할 수 있습니다.
• 새로움 창은 닫히고 있습니다. 얼마 전까지만 해도 AI 생성 사진에 놀랐습니다. 이제 그 콘텐츠는 밈적으로 사랑받지 못하고 있으며, 오직 고도로 정교한 생성 AI 비디오만이 통합니다. 결국 기술이 완벽해지면서 그것들도 지루해질 것입니다. 얼마 지나지 않아 소비자들은 새로운 AI 기술을 대부분 무시하게 될 것이며, 기업들은 단순히 소셜 미디어 바이럴 웨이브를 타는 것이 아니라 실제로 제품을 마케팅해야 할 것입니다.
• 이전에 성공한 것을 배우세요. 제가 구식일지도 모르지만, 업무/생산성 환경에서 유용한 새로운 생성 AI 제품이 있다면, 회사 내에서 이를 확산시키는 것은 네트워크 효과에 의해 주도될 가능성이 큽니다. 협업 기능, 팀 초대 방법, 기존 워크플로우와의 통합 등입니다. 현재 많은 AI 제품들은 이러한 기능을 구축하지 않는 고도로 기술적인 팀들이 이끌고 있지만, 2-3년 내에 이러한 기능들이 주요 동력이 될 것입니다. AI 기술은 그 위에 얹는 체리일 것입니다.
• 밈 문화를 받아들이세요. 밈 앱이 하나의 현상이 될 것이라면, 수천 또는 수백만 개의 이러한 재미있는 앱을 구축하는 것이 무엇을 의미하는지 생각해보는 것도 자연스럽습니다. 어느 면에서, 이것은 Roblox와 게임 회사, 또는 YouTube와 전통적인 스트리밍 서비스의 차이입니다. 어쩌면 이러한 도구들이 플랫폼으로 변하는 것을 볼 수도 있을 것입니다, 우리가 얼굴 필터에서 본 것처럼요.