🚀 기업 가치 7조. 듀오링고의 시행착오에 대한 기록
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- 7조 이상의 기업 가치를 인정받으며 나스닥에 상장해서 모두를 깜짝 놀라게 만들었던 세계 1위 어학 교육 업체 '듀오링고'의 전 CPO가 직접 제품을 어떻게 빠르게 성장시킬 수 있었는지에 대해 직접 설명한 글이에요. 밖에서 봤을 때는 순탄해 보였지만 그 안은 다른 스타트업들과 마찬가지로 많은 시행착오로 이루어진 가시밭길이었네요. 그들의 실패와 성공에서 제품을 성장시킬 수 있는 영감을 얻어 가실 수 있으면 좋겠습니다!
몇 가지 실패와 첫 번째 큰 성공에 대한 이야기
- 저는 2017년 말에 CPO로 듀오링고에 합류했습니다. 듀오링고는 이미 수억 명의 사용자를 보유한 세계에서 가장 많이 다운로드된 교육 앱이었습니다. 하지만 사용자 증가세는 둔화되고 있었습니다. 일일 활성 사용자 수(DAU)가 전년 대비 한 자릿수 증가율에 그쳤는데, 이는 과거 폭발적인 성장세를 고려할 때 문제가 아닐 수 없었습니다.
- 이 글에서는 초기에 겪었던 몇 가지 실패와 제품이 다시 성장세로 돌아서는 데 도움이 된 첫 번째 큰 성공을 다뤄보겠습니다. 이는 듀오링고의 DAU가 4년간 4.5배 성장하는 데 도움이 되었습니다. 오가닉 유입을 통한 엄청난 성장 덕분에 듀오링고는 2021년 IPO를 성공적으로 준비할 수 있었습니다. 이 글은 그 여정에 대해 보다 자세하게 살펴본 글입니다.
1단계: 게이미피케이션 강화
- 성장을 재점화하기 위한 첫 번째 시도는 리텐션 개선이었습니다. 신규 사용자 확보보다 리텐션 개선에 우선순위를 둔 이유는 오가닉 유입에 의존하던 신규 사용자 확보를 강화할 수 있는 뚜렷한 수단이 없었기 때문입니다. 또한 게이미피케이션을 통해 리텐션을 개선할 수 있을 것이라는 기대도 있었습니다.
- 이 접근법이 옳다고 생각한 데에는 크게 두 가지 이유가 있었습니다. 첫째, 듀오링고는 이미 홈 화면의 진행률 시스템, 업적 시스템 등 여러 가지 게이미피케이션을 성공적으로 구현한 경험이 있었습니다. 둘째, 당시 최고의 디지털 게임들은 우리 제품보다 훨씬 높은 리텐션율을 보였는데, 저는 이를 아직 게이미피케이션을 개선할 여지가 있다고 받아들였습니다.
- 수석 디자이너와 공동 제작한 짧은 프레젠테이션을 통해 경영진으로부터 충분한 동의를 얻어서 게이미피케이션 팀을 새롭게 만들 수 있었습니다. 이 팀은 엔지니어링 매니저, 엔지니어, 디자이너, PM, 그리고 저로 구성되었습니다.
- 하지만 한 가지 문제가 있었는데 어떤 게이미피케이션이 듀오링고에 적합한지를 전혀 몰랐다는 것이었습니다. 당시 저희 팀은 '가든스케이프'라는 캔디 크러쉬와 유사한 게임에 푹 빠져 있었는데 이 모바일 게임에서 우리 팀의 첫 번째 아이디어가 탄생했습니다.
- '가든스케이프'를 살펴보면서 저희는 듀오링고와의 몇 가지 유사점을 발견했습니다. 듀오링고와 가든스케이프는 모두 진행률 표시줄을 사용하여 사용자가 해당 스테이지 완료에 얼마나 가까워졌는지 시각적으로 알 수 있게 했습니다.
- 하지만 가든스케이프는 진행률 표시줄에 남은 가능 움직임 횟수를 보여줬는데 듀오링고는 그렇지 않았습니다. 남은 가능 움직임 횟수가 게임 플레이에 긴박감을 더한다고 느꼈고 저희는 제품에 이를 도입하기로 했습니다. 사용자에게 문제의 정답을 맞힐 수 있는 기회를 한정적으로 부여했습니다.
- 저희 팀이 이 기능을 추가하기 까지는 몇 달의 시간이 걸렸습니다. 업데이트가 완료되고 저희는 큰 성공을 기대하며 기다렸습니다. 하지만 우울하게도 리텐션에는 아무런 변화가 없었으며 DAU도 증가하지 않았습니다. 심지어 사용자 피드백도 거의 받지 못했습니다. 허탈했습니다.
- 결과가 나오자 저희 팀은 금세 불협화음을 내기 시작했습니다. 일부는 지금의 방향으로 고수하려고 했고, 다른 일부는 다른 방향으로 바꾸기를 원했습니다. 팀은 해체되었고 아이디어는 폐기되었습니다. 정말 끔찍한 일이었습니다. 한 가지 다행인 점은 이를 통해 회사 문화와 리더십을 개선하는 방법에 대해 많은 것을 배웠다는 점입니다.
2단계: 추천 시스템
- 게이미피케이션에 회의를 느낀 우리는 리텐션 개선에서 완전히 방향을 전환하여 신규 사용자 확보에 초점을 맞춘 새로운 팀을 구성했습니다. 당시에 Uber가 추천 시스템을 통해 사용자를 성공적으로 확보하며 크게 성장하고 있었습니다.
- 이에 영감을 받아 저희도 그들과 유사한 추천 시스템을 만들었습니다. 보상은 듀오링고 프리미엄 한 달 무료 이용권이었습니다. 우리는 그것이 꽤 괜찮은 제안이라고 생각했습니다.
- 우리는 이번 시도가 성공하기를 바랐지만 신규 사용자 수가 3% 증가하는데 그쳤습니다. 나쁘지 않은 결과였지만 우리가 원하던 획기적인 성과는 아니었습니다. 팀은 획기적인 성과를 위해 추천 시스템을 다양한 방법으로 개선했지만 소용이 없었습니다. 듀오링고의 성장을 위해 다른 접근 방식을 찾아야 한다는 것이 분명해졌습니다.
재정비할 시간
- 연이은 실패는 저에게 더 나은 제품을 만들기 위한 고민의 시간이었습니다.
- 가든스케이프의 남은 가능 움직임 횟수가 왜 우리 제품에 적합하지 않았는지 명확해졌습니다. 가든스케이프에서는 승리할 수 있는 길을 찾기 위해 매 움직임마다 전략적 의사 결정이 필요했습니다. 하지만 듀오링고 레슨을 완료하기 위해 전략적인 의사 결정이 필요하지는 않았습니다. 저는 두 제품 간의 근본적인 차이점을 고려하지 못했음을 깨달았습니다.
- 또한 우리의 추천 시스템이 Uber와 같은 성공을 거두지 못한 이유도 명확해졌습니다. 우버에서 제공하는 인센티브인 차량 무료 탑승권 인센티브는 우버의 충성 고객에게 지속적으로 가치를 제공할 수 있는 인센티브였습니다. 하지만 듀오링고에서 제공하는 인센티브인 한 달 무료 이용권은 이미 요금제에 가입한 사람들은 사용할 수 없는 인센티브였기 때문에 충성 고객을 배제하고 있었습니다.
- 이 두 가지 상황 모두 다른 제품에서 이미 성공했던 기능이었지만 제품 간의 차이점을 고려하지 않은 채 잘못된 방식으로 듀오링고에 적용하는 실수를 저질렀습니다. 저는 이러한 경험을 통해 다른 제품에서의 아이디어를 우리 제품에 적용할 때 스스로에게 이렇게 묻게 되었습니다.
1. 해당 기능이 왜 해당 제품에서 작동하는가?
2. 해당 기능이 우리 제품에서 성공할 수 있는 이유와 실패할 수 있는 이유는 무엇인가?
3. 해당 기능이 우리 제품에서 성공하려면 어떤 조정이 필요한가?
다시 말해, 다른 제품에서 성공했던 기능을 우리 제품에 도입할 때 더 나은 판단력을 발휘해야 했습니다. 좀 더 체계적으로 접근했다면 큰 차이를 만들 수 있었을 것입니다. 저는 다음 시도가 더 체계적으로 이루어질 수 있도록 최선을 다했습니다. 데이터, 인사이트, 기본 원칙에 기반한 의사 결정을 내리고자 했습니다.
3단계: 데이터 및 구조화
- 듀오링고는 데이터를 수집하고 A/B 테스트를 진행함에 있어 항상 탁월한 역량을 발휘해 왔습니다. 하지만 인사이트 창출을 위해 데이터를 사용하는 데는 많은 노력을 기울이지 않았습니다. Zynga와 MyFitnessPal이 데이터를 어떻게 사용하는지 내부에서 경험했던 저는 듀오링고의 데이터를 사용하여 북극성 지표를 찾아 돌파구를 마련할 수 있다고 생각했습니다.
- Zynga와 MyFitnessPal에서 근무하면서 참여도에 따라 사용자를 세분화하고 구조화하는 방법에 대한 영감을 얻었습니다. 당시에는 다음과 같은 주간 리텐션 지표를 기준으로 사용자를 분류하고 리텐션을 측정했습니다.
1. 현재 사용자 유지율(CURR)
: 사용자가 지난 2주 동안 매주 제품을 방문한 경우 이번 주에 다시 방문할 확률
2. 신규 사용자 유지율(NURR)
: 지난주에 제품을 처음 방문한 사용자가 이번 주에 다시 방문할 확률
3. 재활성화된 사용자 유지율(RURR)
: 지난주에 다시 활성화한 사용자가 이번 주에 다시 돌아올 확률
4. 부활한 사용자 유지율(SURR)
: 지난주에 (장기 부재에서) 부활한 사용자가 이번 주에 다시 돌아올 확률
- 저는 듀오링고에서 이러한 지표들을 참고하여 더 정교한 모델을 만들고, 그 모델을 사용하여 북극성 지표를 찾을 수 있을 것이라고 가설을 세웠습니다. 데이터 과학자 및 엔지니어와 협력하여 아래 모델을 만들었습니다. Zynga 및 MyFitnessPal과 동일한 방식을 사용했지만, 주간 단위에서 일별 단위로 조정하고 몇 가지 지표를 더 추가했습니다.
- 각 그룹은 참여 수준이 서로 다른 다양한 사용자 세그먼트를 나타냅니다. 그리고 제품을 사용한 모든 사용자는 특정 날짜에 단 하나의 그룹에만 속할 수 있습니다. 즉, 그룹은 듀오링고를 사용한 적이 있는 전체 사용자 기반을 나타내는 MECE(상호 배타적)입니다. 화살표는 그룹 간의 사용자 이동을 측정합니다. 앞서 이야기한 CURR, NURR, RURR 및 SURR 지표가 포함되어 있으며 다만 주간 단위가 아닌 일별 단위로 측정했습니다.
➡️ DAU에 포함되는 당일 기준 활성화 상태의 유저 그룹
New Users(신규 사용자)
: 앱에 참여한 첫날이 오늘인 사용자
Current Users(현재 사용자)
: 오늘을 포함하여 지난 6일 동안 최소 한 번 이상 참여한 사용자
Reactivated Users(재활성화된 사용자)
: 7~29일 동안 자리를 비운 후 다시 참여한 첫날이 오늘인 사용자
Resurrected users(부활한 사용자)
: 30일 이상 자리를 비운 후 다시 참여한 첫날이 오늘인 사용자
➡️ DAU에 포함되지 않는 당일 기준 비활성화 상태의 유저 그룹
At-risk WAU(위험 WAU) = WAU - DAU
: 현재 비활성 상태이지만 지난 6일 중 최소 하루 이상 활동한 사용자
At-risk MAU(위험 MAU) = MAU - WAU
: 지난 7일 동안 비활성 상태였지만 그 이전 23일 중 최소 하루 이상 활동한 경우
Dormant Users(휴면 사용자) = 전체 사용자 - MAU
: 지난 31일 이상 활동하지 않은 사용자
- 이러한 구조에서는 DAU, WAU, MAU를 쉽게 계산할 수 있기 때문에 시간 경과에 따른 변화를 모니터링하는데 용이합니다. 또한 화살표로 표시된 지표들을 통해 해당 지표들이 복리 방식으로 어떻게 제품에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 제품 팀은 DAU를 개선하기 위해 이를 지렛대처럼 사용할 수 있습니다.
- 이러한 구조를 만든 후 지난 몇 년 동안 유저 그룹과 리텐션율이 어떻게 변화했는지에 대해 분석하기 시작했습니다. 이를 통해 어떠한 지표를 개선하는 것이 DAU 증가에 가장 큰 영향을 미칠지 예측할 수 있었습니다. 다른 모든 조건을 일정하게 유지한 채 3년 동안 매 분기 해당 지표를 2%씩 개선한다고 가정하고 시뮬레이션을 실행했습니다.
- 아래는 첫 번째 시뮬레이션의 결과입니다. 각 지표가 2%씩 개선되었을 때 MAU와 DAU에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.
- 우리는 CURR(사용자가 지난 2주 동안 매주 제품을 방문한 경우 이번 주에 다시 방문할 확률)을 개선하는 것이 DAU에 막대한 영향을 미친다는 것을 확인했습니다. 2위와 약 5배의 차이가 발생했습니다. 지금 생각해 보면 CURR이 높다면 현재 사용자 그룹에 속한 유저가 그대로 해당 그룹에 계속 유지되는 특징이 있기 때문에 합리적인 결과라고 생각합니다.
- 이는 복리 효과를 발생시켜 CURR이 개선된다면 제품의 성장에 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다. 이 분석을 바탕으로 우리는 우리의 성장을 위해 CURR이 반드시 개선해야 할 지표라는 것을 알았습니다. 그래서 CURR을 북극성 지표로 삼아 리텐션 팀이라는 새로운 팀을 만들기로 결정했습니다.
- CURR에 집중함으로써 얻은 가장 큰 이점 중 하나는 이전에는 가장 중요하게 여겼던 신규 사용자 유지율에 집중하지 않기로 결정한 것입니다. 이는 수년간 신규 사용자에 대한 실험을 우선적으로 실행하며 큰 성공을 거둔 회사로서는 엄청난 사고방식의 전환이었습니다.
- 또 다른 큰 교훈은 지표가 DAU에 미치는 영향과 MAU에 미치는 영향 사이에 엄청난 차이가 있다는 점이었습니다. 예를 들어, CURR이 DAU에 미치는 영향은 MAU에 미치는 영향의 6배에 달했습니다. 하지만 당분간은 DAU를 늘리는 데에만 초점을 맞추었기 때문에 다른 모든 성장 수단보다 CURR에 우선순위를 두었습니다. 그리고 그것은 올바른 선택이었습니다.
순위표 기능
- 우리가 확인한 결과, CURR은 몇 년 동안 움직이지 않았습니다. 우리는 CURR을 움직이기 위한 첫 번째 단계를 찾아야 했습니다.
- 우리는 고민 끝에 순위표에 베팅하기로 결정했습니다. 듀오링고에는 이미 사용자들이 친구 및 가족과 경쟁할 수 있는 순위표가 있었지만, 그다지 효과적이지는 않았습니다. 저는 징가에서의 경험을 바탕으로 더 나은 방법이 있다고 생각했습니다.
- 저는 플레이어로서의 개인적인 경험을 바탕으로 경쟁자와의 친밀함보다는 경쟁자의 참여도가 더 중요할 것이라는 가설을 세웠습니다. 특히 많은 수의 친구가 더 이상 활동하지 않는 듀오링고와 같이 성숙한 제품에서는 더욱 그럴 것이라고 생각했습니다.
- 벤치마크한 팜빌 2의 순위표에는 '리그' 시스템이 포함되어 있었습니다. 사용자는 브론즈 리그, 실버 리그, 골드 리그 등 참여도에 따라 리그를 이동할 수 있었습니다. 리그에 참여한 사용자는 매주 더 경쟁이 치열한 높은 리그로 올라가게 되어 자연스레 참여도가 증가했습니다. 이 기능은 경쟁과 발전이라는 인간이 가지고 있는 기본적인 동기를 직접적으로 활용하기 때문에 듀오링고의 기존 제품에도 잘 적용될 수 있다고 생각했습니다.
- 하지만 팜빌 2 순위표의 모든 측면이 듀오링고에 그대로 적용하지는 않았습니다. 팜빌 2와는 다르게 리그 참여를 위한 사전 작업을 최소화했으며 언어 학습에 꾸준히 참여하기만 해도 가능 높은 리그에 올라갈 수 있도록 했습니다. 게이미피케이션 요소는 유지하되 언어 학습에 불필요한 복잡성을 더하지 않도록 단순하게 만드는 것에 집중했습니다.
- 해당 기능은 지표에 거의 즉각적으로 큰 영향을 미쳤습니다. 전체 학습 시간이 17% 증가했고, 참여도가 높은 학습자(주 5일 동안 하루에 1시간 이상 학습하는 사용자)의 수가 3배로 증가했습니다. 기존의 리텐션 지표(D1, D7 등) 역시 유의미하게 개선된 것을 확인할 수 있었습니다. 이후 순위표 기능은 지표 개선을 위한 핵심 요소가 되었고, 팀은 현재까지도 이 기능을 계속 최적화하고 있습니다. 이는 리텐션 팀의 첫 번째 돌파구였습니다.
푸시 알림 기능
- 리텐션 팀은 현재 사용자가 매일 학습에 참여하도록 동기를 부여할 수 있는 방법을 찾기 위해 전력을 다했습니다. 그중 한 가지 영역은 푸시 알림이었습니다. 듀오링고는 지난 몇 년간 A/B 테스트를 통해 푸시 알림이 성장의 큰 동력이 될 수 있다는 사실을 확인했지만, 지난 몇 년 동안 이를 제대로 활용하지 못하고 있었습니다. 지금이 바로 해당 기능을 다시 살펴볼 적기라고 생각했습니다.
- 이 작업에 뛰어들면서 가장 중요하게 생각한 원칙이 하나 있었습니다. 이 원칙은 Groupon의 CEO가 남긴 경고에서 비롯되었습니다. 루이스 폰 안 CEO는 오랫동안 Groupon이 하루에 한 번의 이메일 알림을 고집했다고 설명했습니다. 하지만 팀원들은 이메일을 더 많이 보내면 지표가 개선될지 고민하기 시작했습니다.
- 결국 CEO는 양보하여 팀에서 매일 각 사용자에게 이메일을 한 번 더 보내는 테스트를 하도록 허용했습니다. 이 테스트 결과 목표 지표가 크게 증가했습니다. 이에 고무된 Groupon은 실험을 계속하여 하루에 5건 이상의 이메일을 보냈습니다. 그러던 중 하루아침에 이메일 알림의 효과가 대부분 사라졌습니다.
- 이메일과 푸시 알림을 공격적으로 A/B 테스트할 때 종종 간과되는 위험 중 하나는 테스트로 인해 피로도가 쌓인 사용자가 알림을 받아보지 않게 되면 테스트를 중단하더라도 해당 사용자는 영원히 해당 상태로 유지된다는 것입니다.
- 사용자가 설정을 유지하도록 해야 한다는 제약을 걸었으며 이를 염두에 두고 특별한 이유와 CEO의 승인 없이는 알림 수를 늘릴 수 없도록 했습니다. 대신 팀에게 타이밍, 템플릿, 이미지, 카피, 로컬라이제이션 등과 같은 측면에서 최적화할 수 있는 많은 자유를 부여하기로 결정했습니다. 시간이 지남에 따라 팀은 해마다 DAU를 크게 증가시키는 수십 개의 유의미한 성과를 창출할 수 있었습니다.
연속 학습 기능
- 리텐션 팀은 더 많은 성장 요인을 찾기 위해 리텐션과 특정 듀오링고 기능의 사용 사이에 강력한 상관관계가 있는지 조사하기 시작했습니다. 그 결과 사용자가 10일을 연속으로 사용하면 이탈할 확률이 크게 줄어든다는 사실을 발견했습니다.
- 연속 학습 기능의 개념은 매우 간단합니다. 사용자가 앱에서 어떤 활동을 한 연속 일수를 표시하는 것입니다. 하지만 이와 관련하여 의외로 많은 최적화 기회가 있다는 것이 밝혀졌습니다. 저희는 연속 학습 일수가 끊어지기 직전의 사용자에게 알림을 보내는 기능으로 첫 번째 큰 성과를 거두었습니다. 그 후 관련하여 달력 보기, 애니메이션, 연속 학습 정지, 연속 보상 등 여러 가지 개선이 이어졌습니다.
- 현재까지 해당 기능은 듀오링고의 가장 강력한 참여 유도 방식 중 하나입니다. 사람들이 듀오링고 경험에 대해 이야기할 때 종종 해당 기능에 대해 이야기합니다. 최근에 만난 한 사용자는 "저는 1,435일 연속으로 학습했어요!"라고 말하며 "연속 학습이 멈춘 적이 없어요!"라고 덧붙였습니다. 거의 4년 동안 매일 자신이 선택한 언어를 공부해 왔다는 그의 자랑은 당연한 것이었습니다.
- 연속 학습은 여러 가지 이유로 효과가 있습니다. 그중 하나는 기록을 통해 시간이 지남에 따라 사용자의 동기 부여를 증가시키고, 성적이 높아질수록 연승을 계속 유지하려는 동기가 커진다는 점입니다. 사용자 리텐션과 관련하여 이는 우리가 사용자에게 원하는 정확한 행동입니다. 학습자가 매일 듀오링고를 방문하면 전날보다 다음날 다시 방문하고 싶은 마음이 더 커져 리텐션과 DAU가 증가합니다.
CURR을 넘어선 성장
- 언젠가는 CURR이 한계에 부딪힐 것이기 때문에 조만간 새로운 사용자 확보를 위한 성장 요인을 찾아야 할 것이라는 고민도 있었습니다. 리텐션 팀은 CURR을 높이는 데 집중했지만, 전사적으로는 새로운 성장 요인을 찾기 위해 제품 및 마케팅 팀을 통해 성장에 대한 투자를 꾸준히 늘렸습니다.
- 다행히도 해외로 확장하고, 소셜 기능을 구축하고, 강좌 콘텐츠 제작을 가속화하고, 인플루언서와 협력하고, 학교에서의 입지를 넓히고, 유료 마케팅에 투자하고, TikTok에서 입소문을 내는 등 이러한 여러 가지 도전은 성공적이었습니다.
종합적인 결과
- 4년간의 노력을 통해 CURR을 21% 높일 수 있었으며, 이는 충성 유저의 일일 이탈률이 40% 이상 감소했음을 의미합니다. 이는 DAU가 4.5배 증가하는 결과로 이어졌습니다. 작년은 듀오링고 역사상 가장 빠른 성장률 중 하나였습니다.
- 사용자 활성화율도 향상되어 7일 이상 연속으로 사용하는 DAU의 비중이 거의 3배로 증가하여 전체 DAU의 절반 이상이 되었습니다. 이는 듀오링고의 활성 사용자 수가 훨씬 더 많아졌을 뿐만 아니라 이러한 사용자가 계속 재방문하고 친구를 추천할 가능성이 훨씬 더 높아졌음을 의미합니다. 이러한 성장은 듀오링고의 성공적인 IPO의 핵심이었습니다.
마지막으로
- 이 글이 여러분의 제품에 대한 새로운 성장 동력을 찾는 데 필요한 영감을 주었기를 바랍니다. 듀오링고에서 제가 경험한 것 중 어떤 것이든 여러분의 상황에 맞게 최선의 판단을 통해 적용하시길 바랍니다. 듀오링고나 다른 회사가 한 일을 맹목적으로 신뢰하지 마세요. 확실히 맹목적으로 신뢰하는 것은 저에게 효과가 없었습니다. 즐거운 실험을 하시기를 바랍니다!
✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.
- 다른 제품의 기능을 자사 제품에 적용하는 방법부터 데이터를 활용하여 제품을 성장시키는 북극성 지표를 찾고 해당 지표를 개선하는 과정까지 앞으로 우리 팀이 겪을 시행착오를 미리 예습하는 기분이 들었어요. 북극성 지표를 어떻게 찾아야 하고 어떻게 개선해야 하는지에 대한 아이디어를 얻어 우리 팀만의 북극성 지표를 찾는 것부터 시작하기로 했어요.
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