데이터 분석가:Applied Data Analytics

Carrying Capacity(CC)

뇌건강과 데이터분석가 2025. 4. 8. 16:41

내용 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=tcrr2QiXt9M&list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM&index=1

CC 계산 공식:

CC = 신규 유입 사용자 수(Inflow) / 이탈률(Churn Rate)

예시:

  • 일일 신규 유입 사용자 수: 7,500명
  • 일일 이탈률: 1% (0.01)

이 경우:

CC = 7,500 / 0.01 = 750,000명

즉, 이 서비스는 장기적으로 약 75만 명의 활성 사용자를 유지할 수 있습니다.

중요 포인트:

그래서 Carrying Capacity 란?

자 위에 답변들이 이제 맞았는지, 접근이 좋았는지 확인해 볼 시간이다. 

이 세션의 주제인 Carrying Capacity 에 대해 개념을 알고 넘어가보자

 

Carrying Capacity (한계 수용능력)

= 호숫가의 물의 높이가 어디까지 올라올까?

 

호숫가 물의 높이는, 비가 오는 양과 나가는 물의 양의 비율에 따라서 결정된다.
이게 바로 Carrying Capacity (한계 수용 능력)이다. 

호숫가의 물 = 월 활성 유저 수 (MAU)
나가는 물 = MAU 중 나가는 비율 (Churn rate)

Carrying Capacity = 매일 매일 새로 오는 유저 수 / 매일 잃는 유저 비율

이하 CC

Total Customers는 New Customer Today와 Lost Customers Today, 단 두 가지 요소만 영향을 미친다.

제품이 가지는 본질적인 체력! 순수한 유저를 모으는 힘의 능력을 말함 (광고나 마케팅을 제외한)

 

유입되는 유저의 수 일주일 만에 알 수 있음! 제품을 론칭하자마자 알 수 있는 값이다. 

CC 값을 계산하려면 서비스가 리텐션이 있다고 가정할 경우 CC 는 보통 1-2개월 만에 알 수 있음. 이는 결국 그 제품 MAU의 최종 도착지를 의미함.

활용 방안:

  • 현재 MAU(월간 활성 사용자 수)와 CC를 비교하여 성장 전략을 수립할 수 있습니다.
    • 예를 들어, 현재 MAU가 70만 명이고 CC가 75만 명이라면, 추가적인 마케팅보다는 제품 개선을 통해 CC 자체를 높이는 것이 효과적입니다.

결론: CC는 서비스의 본질적인 성장 한계를 이해하고, 효과적인 제품 개선 및 마케팅 전략을 수립하는 데 핵심적인 지표입니다.​Brunch Story+1재무관리 서비스기획+1

참고 자료:

이러한 자료들을 통해 CC 개념을 더욱 깊이 이해하고, 실제 서비스에 적용해보시기 바랍니다.

​토스의 PO 세션에서 강조한 유저를 떠나지 않게 만드는 핵심 개념은 아하 모먼트(Aha Moment)입니다.
이는 사용자가 제품의 핵심 가치를 처음으로 명확하게 경험하는 순간을 의미하며, 이 순간을 경험한 사용자는 서비스에 지속적으로 머무를 가능성이 높아집니다.​도쿄뱅의 즐거운 일본살이+4Velog+4Velog+4Velog+1자본주의가 낳은 기획자+1

아하 모먼트의 특징:

  • 정량적 정의: 일반적으로 "사용자가 특정 기간(Y) 내에 특정 행동(X)을 Z번 수행하는 것"으로 표현됩니다. 예를 들어, 토스의 경우 "가입 후 4일 이내에 2번 이상 송금"하는 것이 아하 모먼트로 정의되었습니다.​UGONG2SAN+4Velog+4Velog+4
  • 단순성: 조직의 모든 구성원이 쉽게 이해하고 집중할 수 있도록, 복잡한 분석보다 단순하고 명확한 목표로 설정해야 합니다.​

아하 모먼트의 중요성:

아하 모먼트를 파악하고 이를 사용자 경험에 반영하면, 리텐션 곡선(Retention Curve)이 안정화되며, 이는 제품과 시장의 적합성(Product-Market Fit)을 찾았다는 신호입니다. 따라서, 조직은 이 아하 모먼트를 중심으로 제품 개선과 마케팅 전략을 수립하여 사용자 유지율을 향상시킬 수 있습니다.​정주행+4도쿄뱅의 즐거운 일본살이+4Velog+4Velog+1도쿄뱅의 즐거운 일본살이+1

유저를 끌어당기는 서비스 개선의 핵심은 아하 모먼트(Aha Moment)와 액티베이션(Activation)의 최적화입니다.​유튜브

1. 아하 모먼트(Aha Moment):

  • 사용자가 서비스의 핵심 가치를 처음으로 명확하게 경험하는 순간을 의미합니다.​
  • 이 순간을 경험한 사용자는 서비스에 대한 만족도가 높아져 지속적으로 이용할 가능성이 커집니다.​도쿄뱅의 즐거운 일본살이
  • 예를 들어, 페이스북은 '가입 후 7일 이내에 10명의 친구 추가'를 아하 모먼트로 정의하였습니다.​Velog

2. 액티베이션(Activation):

액티베이션 개선 시 고려사항:

  1. 전환율보다 기간에 집중: 사용자가 퍼널을 얼마나 빠르게 통과하는지가 중요합니다. 예를 들어, 계좌 등록 비율이 낮더라도 일정 기간 내에 대부분의 사용자가 등록을 완료한다면 큰 문제가 아닐 수 있습니다.​
  2. 퍼널 단계의 세분화: 각 단계에서의 이탈률을 정확히 파악하기 위해 퍼널을 세분화하여 분석해야 합니다.​
  3. 전환 여부 분석: 어떤 사용자 그룹이 전환되었고, 어떤 그룹이 전환되지 않았는지 분석하여 그 원인을 파악해야 합니다.​

이러한 전략을 통해 사용자가 서비스의 핵심 가치를 빠르게 경험하도록 유도하면, 자연스럽게 서비스에 대한 만족도와 지속 사용률이 향상됩니다.​

자세한 내용은 해당 유튜브 영상에서 확인하실 수 있습니다

'데이터 분석가:Applied Data Analytics' 카테고리의 다른 글

인과관계 와 연관관계의 차이는?  (0) 2025.04.11
MATLAB, Python, JMP, Minitab  (0) 2025.04.11
『100가지 비즈니스 모델 요약 정리』  (0) 2025.04.08
AARRR vs RARRA  (0) 2025.04.04
Power BI  (0) 2025.03.31

'데이터 분석가:Applied Data Analytics'의 다른글

  • 현재글Carrying Capacity(CC)

관련글

티스토리툴바