한주 한주 PO 성장기 #004: 우리 앱의 라이프 사이클 필터는?

제가 공대생이다보니 배운게 도둑질이라고, 수업때 배운 공학적인 이론에 뭔가를 비유하거나 적용시켜서 생각해보는 일이 많은 것 같습니다. 그리고 공학에서 다루는 것들이 물리학을 기반으로한 물질의 물성을 관측하고자 한다는 점에서 양자단위의 미시세계가 아닌 이상 거의 모든 곳에 적용된다고 믿기도 하구요.

그래서 사람들의 라이프 사이클 속에서의 서비스의 성장을 디지털 신호 처리 과정의 필터들과 비슷하다고 생각하곤 했습니다. 오늘은 그 부분을 좀 정리해서 말씀드려볼까 합니다.

우선 디지털 신호 처리는 0과 1 사이에도 0.1, 0.2, 0.0002 등등 무한히 존재하는 연속적인 값들을 컴퓨터가 계산하고 처리할 수 없으므로 이를 1과 0의 불연속적이고 이산적인 값으로 변환하고 가공하는 방법을 다루는 학문입니다. 그 중에 윈도우 필터라는 것은 이렇게 변환된 디지털 신호들을 원하는 주파수 대역만을 다루기 위해 적용하는, 말 그대로 "필터"입니다.

위의 이미지와 함께 대략적인 개념만 말씀드려볼게요. 위 이미지에서 가장 왼쪽 그래프는 윈도우 필터가 적용되지 않은 사인파(Sine Wave)입니다. 이 사인파에 가운데 그래프 처럼 생긴 "Hann"이라는 윈도우를 적용하면(수학적으로는 두 파형을 convolution, 합성곱하면), 이 윈도우를 통해 얻고자 하는 대역의 파형만 걸러진 가장 오른쪽의 그래프 파형으로 보여지게 됩니다. 여러분들이 사용하시는 블루투스 이어폰의 이퀄라이저 세팅화면에서 특정 주파수만을 강조하거나 줄이는 것이 결국은 이러한 필터가 적용되는 과정과 유사합니다.

위 그래프에대해 좀 더 공학적으로 살펴본다면, 위 그래프들의 X축이 "Time"으로 되어 있는 걸 확인하실 수 있습니다. 이것은 실제로 시간 흐름을 의미합니다. 모든 파형 또는 소리들은 퓨리에 변환을 통해 마치 차원이동 처럼 시간축에서 주파수축으로 그 모습을 다르게 분석할 수 있습니다.

이러한 과정을 통해 우리는 특정 파형에 대해서 과연 이들이 어떤 주파수를 지닌 파형들의 합성으로 만들어졌고, 더 나아가 우리가 주목하고 싶은 대역만을 골라서 볼 수도 있습니다.

(아래의 영상에 이러한 과정과 개념을 아주 잘 보여줍니다. [위키피디아])

서론이 길었습니다 ㅎㅎ. 제가 이런 공학적 배경을 가지고 서비스를 바라보는 관점은 이렇습니다.

우리의 고객들은 좋든 싫든 나이를 먹습니다. 한명 한명이 시간축에 놓여진 주파수 함수라고 볼 수 있는 것이죠. 아래는 대한민국의 연령별 인구 구조 변화를 나타내고 있습니다. 이것 역시 일종의 파형이죠. (물론 앞서 말씀드린 실제 퓨리에 변환에 쓰이는 시간축과는 수학적 접근이 다르지만, 개념적으로 유사하다는 정도로만 이해해주시면 감사하겠습니다 ㅎㅎ)

이런 개개인의 함수들이 합쳐져 거대한 파형을 만들고, 그 속의 개개인들은 시간이 지남에 따라 노출되는 환경이 크게 달라지고 필요한 니즈 역시 달라집니다.

하나의 예시로, 오늘의 17세 고등학생의 이한주는 패션에 관심이 많아 무신사, 하이버, 크림, 솔드아웃을 자주 쓰고 아무래도 고등학생이다 보니 열품타, 콴다를 사용하며 음악 스트리밍은 스포티파이를 애용합니다. 20년뒤 37세 두 딸의 아빠가 된 이한주는 무신사와 하이버를 계속 쓸까요? 이를 앞서 말씀드린 윈도우필터의 관점에서 본다면 무신사라는 윈도우 필터의 연령 필터링 대역이 40대 이상까지 걸려있을까요? 이를 저는 서비스의 수평적 윈도우라고 부르고 있습니다.

또 한가지! 이 무신사 윈도우는 대한민국의 모든 17세 남성과 여성을 담을 수 있을까요? 윈도우가 담을 수 있는 인구의 범위가 위로도 넓으면 좋지 않을까요? 비록 해당 접근 방식에는 고객의 LTV나 객단가는 반영될 수 없다는 한계가 있지만 저는 이를 서비스의 수직적 윈도우라 부르고 있습니다.

그럼 보다 다양한 서비스들은 살펴보겠습니다. 우선 시작은 바로 오늘의 우리의 고객들입니다. 2022년 7월 24일의 우리의 고객이 5년후, 10년후 어떤 모습을 하고 있을까요? 우리는 그들을 계속 담아낼 수 있을까요?

예를들어 대학생들의 필수앱, 에브리타임의 경우 서비스의 수평적 윈도우가 상당히 제한되어있습니다. 에브리타임 유저들은 대학 졸업 후 에브리타임을 계속 쓸까요? 반면 에브리타임의 수직적 윈도우는 비교적 넓은 편인 것 같습니다. 대학생 필수앱이니까요. 하지만 대학을 다니지 않는 같은 또래의 사람들도 분명 존재하고 학령인구가 급격히 감소하고 있는 시점에서 현재 에브리타임이 담고 있는 수직적 윈도우 역시 큰 폭으로 넓힐 필요가 있지 않을까 조심스레 추측해봅니다.

서비스의 수직적 윈도우는 보다 직관적입니다. 같은 20대 초반이라도 사는 곳이 다르고, 배우는 것이 다르고, 일하는 환경이 다르며, 취미/취향/성격/성향 등이 모두 다릅니다. 그 중에서 우리의 서비스가 얼마나 이들을 담아낼 수 있느냐가 바로 우리 서비스가 지닌 수직적 윈도우이자 현재 우리 서비스의 성장의 한계점입니다.

여러 서비스 중에 독특한 윈도우를 지닌 서비스들이 있습니다. 바로 수평 확장적 윈도우를 지닌 서비스들인데요. 사용자들이 서비스의 윈도우에 한번 캡쳐된 이후 부터는 그들은 서비스를 떠나지 않습니다. 서비스와 함께 늙어갑니다. 대표적인 서비스들이 주로 생산성 서비스들인 것 같습니다. 그 중에서 가장 유명한 것은 알라미가 아닐까 합니다. 알라미를 통해 상쾌한 아침을 맞는 경험을 했던 고등학생의 이한주는 대학생이 되어서도, 직장인이 되어서도 알라미를 계속 사용합니다. 수평 확장적 윈도우를 지닌 서비스들은 서비스에 대한 락인 요소가 강한 경우도 많은 것 같습니다. 또 다른 예시로 대부분의 스타트업들이 사용하고 있는 노션을 예로 들어보겠습니다. 노션을 한번도 사용해보지 않은 취준생 이한주는 어느 스타트업에 취직했습니다. 그 스타트업에서 노션을 처음 배웠고, 노션이 개인의 세컨드 브레인으로써 사용하기에 너무 적합했던 나머지 회사 업무가 아닌 모든 정보를 노션을 통해 정리해나가기 시작했죠. 이한주씨는 아마도 노션의 대체재를 발견하기 전까지는 평생 노션을 쓰실겁니다.

이번엔 반대로 수직 확장적 윈도우를 살펴보겠습니다. 이것은 주로 전략적 선택에 의한 자의적 확장으로 진행되는 경우가 많다고 봅니다. 가장 대표적인 것이 보다 다양한 유저를 포용하기 위한 카테고리 확장 전략이죠. 이 때문에 우리는 야놀자 또는 여기어때 등이 모텔에서 머물지 않고 호텔, 글램핑, 항공권, 레저시설 등 다양한 카테고리를 확장하고 있는 모습을 볼 수 있었습니다. 이러한 카테고리 확장은 서비스에 락인되게 한다는 점에서 수평적 확장으로도 볼 수 있겠으나 고객의 생애주기를 늘리거나 성장을 함께 하게 하는 직접적 요인은 아니라는 점에서 수직적 확장으로 분류하는 것이 맞다고 생각합니다.

마지막으로는 이 모든 확장을 함께 이루었던 서비스를 말해보려 합니다. 이는 다소 결과론적인 해석일 수 있으나 이러한 성장을 미리 예측할 수 있을 정도로 제가 가진 데이터가 많지 않고 아직 식견도 부족하여 그냥 재밋은 읽을 거리 정도로만 봐주세요 ㅎㅎ.

수평 및 수직적 확장을 모두 이루었던 서비스는 당근마켓이었습니다. 당근마켓의 수평적 윈도우는 판교장터에서부터 시작되었습니다. 판교장터에서 일종의 PMF를 찾았던 당근마켓은 이를 전국으로 확장하였죠. 당근마켓의 이러한 확장은 같은 연령대의 사람이라도 이를 지역적으로 distinct하게 구분하여 비용효율적이고 전략적인 확장이 가능했다는 점에서 그 접근 방식이 참으로 참신했다고 생각합니다. 또한 당근마켓의 수평적 윈도우는 태생 자체가 그 폭이 넓었습니다. 물론 초기에는 주요 사용자 연령층 또는 타겟 연령층이 있었겠으나 중고거래라는 행위 자체는 이전부터 존재해왔고 누구나 할 수 있으며 누구에게나 필요한 것이 될 수 있는 경험이자 가치였습니다. 이러한 폭 넓은 윈도우를 지닌 당근마켓은 시간이 지나며 인구의 웨이브가 밀려들어오는 것을 거의 그대로 필터링하여 캡쳐하며 J커브를 그렸습니다.

윈도우의 면적이 넓다면 그릴 수 있는 성장 커브도 크겠죠. 윈도우를 하나의 사각형으로 상상해보세요. 윈도우의 왼쪽 아래 끝에서 우리 서비스는 시작합니다. 시간이 지나며 이 윈도우에 사람들이 밀려들어오며 우리 서비스를 스쳐지나 갑니다. 윈도우가 충분히 크다면 우리 서비스의 성장 곡선은 아직도 윈도우의 오른쪽 위 끝을 만나지 않았고 아직도 성장하는 중입니다. 하지만 윈도우가 너무 작다면 이미 성장 곡선은 끝을 만났고 밑빠진 독에 물을 붓는 것이 아닌 꽉찬 독에 물을 붓고 있는 것일 수도 있죠. 반대로 시간이 이미 충분히 지나서 우리의 서비스가 많은 사람들을 만났는데도 성장 곡선이 오른쪽 끝을 만나지 못했다면 그것은 윈도우의 어딘가가 구멍이 뚫려 있기 때문일 것 같습니다. 물론 윈도우가 좁더라도 캡쳐된 한명 한명의 밸류, 즉 LTV가 높다면 서비스를 이어가는데는 문제 없겠죠!

아무튼 당근마켓의 사례는 "결국 될놈될인가" 하는 다소 비관적인 생각을 떠오르게 하기도 합니다. 그래서 우리는 오늘도 어떻게 유저를 늘릴까, MAU를 늘릴까 고민하며 카테고리를 늘리기도 하고, 마케팅에 돈을 쏟아 붓기도 합니다. 하지만 이는 수직적 확장에 불과합니다. 특히 앞으로 대한민국에게 다가올 결정된 미래인 인구절벽과 더불어 이미 모든 개인의 24시간에는 저마다의 서비스로 꽉 차있어서 10년 전의 제로투원과 오늘날의 제로투원의 가능성이 근본적으로 다르다는 점을 고려한다면 수평적 확장을 고려하는 것이 가장 현실적이지 않나 싶습니다.

하지만 많은 서비스들이 이러한 수평적 확장을 위한 노력은 수직적 확장을 위한 노력 만큼 들이지 않는 것 같습니다. 서비스의 성장을 이루려고 하나, 고객의 성장과 더불어 그 성장을 함께 하며 같이 늙어갈 수 있는 서비스는 많지 않은 것 같습니다. 그런 측면에서 저 또한 하나의 서비스를 만들어 가고 있는 PO로서 고객들과 함께 늙어갈 수 있는 서비스를 만들고 싶습니다.