레뷰는 체험단 플랫폼 입니다. 
체험단 플랫폼의 프로세스를 우선 설명 드리면 아래와 같습니다.
1.
체험단을 하고 싶어 하는 인플루언서들이 체험단을 신청하면
2.
(1)번의 인플루언서들 중에 광고주가 콘텐츠를 만들 인플루언서들을 선정합니다.
3.
이 과정에서 인플루언서, 광고주의 CS(모집/선정/보고)를 운영자들이 관리합니다.
질문 #1. 나의 프로덕트에서 해결하려고 하는 고객의 PainPoint가 무엇인가요?
레뷰의 고객을 정의하면 1) 광고주 2) 회원(인플루언서)로 나눌 수 있습니다.
회원들의 가입 상세 단계는 생략하고, 간략한 프로세스를 소개하면 아래와 같습니다.
회원(인플루언서)
1.
Painpoint : 나에게 맞는 체험에 선정 되고 싶다.
2.
Solution : 회원에게 맞는 체험 선정 기회를 제공해준다.
다만, 여기서 문제는 있습니다.
1.
회원에게 맞는 선정 기회 제공을 위해 광고주의 캠페인이 많이 있는가?
2.
광고주가 원하는 회원과 현재 회원 사이에는 gap이 존재 하진 않는가?
현실적인 해결 방안 찾는 순서
a.
현재 회원들의 상황은?
i.
확인지표 전체 회원 분포도, 활동 지수 확인(가입,신청,선정,휴면,탈퇴)
b.
회원들의 현재 선정율은?
i.
확인지표 전체 회원 수, 신청 수, 선정 수, 캠페인 모집 인원수 확인
c.
선정율이 높은 회원들의 특징은?
i.
확인지표 마이크로 이상의 높은 영향을 가진 회원인가?
ii.
확인지표 마이크로 이하의 낮은 영향임에도 선정이 잘 되는 회원인가?
iii.
확인지표 눈에 보이는 지표 외에 다른 영향을 가진 회원인가?
d.
회원들의 선정율을 끌어 올릴 방법은?
i.
선정율 = 회원들의 체험 신청수 ÷ 회원들의 체험 선정수
1.
이 수치를 끌어올리려면 두 가지 다 높여야 한다. 신청수와 선정수
여기서 한번 더 현실 문제 발생 a.
현재 회원들을 광고주 입맛에만 맞게 끌어올 수는 없음. (회원 수 한계)
b.
회원들이 원하는 체험에 무조건 선정 시켜주기 어려움. (광고주 수 한계)
c.
회원 관리 시각에서 보면 레뷰에 가입하는 신규 회원들 중에는 이제 인플루언서가 되고자 하는 이들도 많고, 레뷰와 함께 커가는 회원들도 많기 때문에 광고주가 뽑는 선정수에 한계가 있음.
( 그렇다고 광고주 체험단 또한 신청하고 싶지 않은 것들도 많음.. )
다시 확인하여 찾은 solution
i.
전체 선정율이 아니라 회원 별로 선정율을 나눠본다면?
1.
확인지표 회원 별 신청 현황, 선정 현황 확인
a.
신규 회원의 저조한 신청
→ 신청 수 증대 필요(선정률보다 신청 모수가 적음)
b.
핵심 회원의 저조한 선정
→ 본인에게 맞는 캠페인 추천하여 신청하게 유도 및 광고주에게 회원 추천 필요
2.
확인지표 체험단 형태에 따른 선정율
a.
선정 잘 되는 체험 형태의 체험단 → 경쟁률이 낮아 선정율이 높다.
b.
선정 안 되는 체험 형태의 체험단 → 경쟁률이 높아 선정율이 낮다.
i.
무조건 선정 잘되는 체험 형태는 회원 단계에서는 맞지 않음.
왜냐면 경쟁률이 높아도 선정 안되는 회원이
선정 될 확률도 존재하기 때문 ( 광고주 마음이니까.. )
ii.
회원들의 카테고리와 매칭 된 캠페인에서 선정이 잘 되는지는 추가 확인이 필요함.
iii.
경쟁률 낮은 캠페인을 좀 더 보여줘서 회원들의 신청을 유도하여
선정되게 하는 방법도 있다.
광고주
1.
Painpoint : 나에게 맞는 인플루언서를 많이 모집해 양질의 콘텐츠를 만들고 싶다.
2.
Solution : 광고주에게 맞는 인플루언서를 제공해준다.
a.
솔직히 답은 나와 있습니다. 광고주 카테고리에 맞는 인플루언서 무조건 추천이죠!
현실적으로 어려운 부분이 있어서 위 내용은 삭제하고 현실을 들여다 봅니다.
1.
광고주 입맛과 회원 현황과 gap 존재함.
2.
광고주의 체험단 퀄리티와 회원 잔존에 상호 관계가 존재함.
현실적인 해결 방안 찾는 순서
a.
현재 회원들의 상황은?
i.
확인지표 전체 회원 분포도, 활동 지수 확인(가입,신청,선정,휴면,탈퇴)
b.
광고주가 원하는 회원은 ?
i.
확인지표 선정이 잘되는 회원 조건과 동일
다시 확인하여 찾은 solution
a.
광고주가 회원을 선정하는 부분은 광고주의 체험단에 신청한 회원들 중에서 고르는 부분인데, 광고주와 맞는 회원을 매칭하기 보다는 높은 퀄리티의 회원들을 많이 신청하게 하는 게 중요하지 않을까?
i.
확인지표 광고주 체험 형태 별 선정율을 본다면 ?
1.
선정 잘 되는 체험 형태의 체험단 → 경쟁률이 높아 선정에 문제가 없다.
2.
선정 안 되는 체험 형태의 체험단 → 경쟁률이 낮아 선정에 문제가 있다.
ii.
문제 되는 체험 형태의 체험단에 모집이 잘되게 회원 수를 채워준다.
(단, 최소 조건에 맞춰서, 모든 회원 x )
질문 #2 PainPoint를 제대로 해결하고 있는지를 확인하기 위해서 최대 5개 이내의 지표를 봐야한다면, 어떤 데이터를 확인할 것이고 그 이유는 무엇인가요?
핵심 지표 6가지 - 내부 기준에 따라 월 단위로 측정1.
월 총 체험단의 모집 인원 수량
a.
사유 : 체험단 내 선정이 가능한 인원 수를 체크해야 총 선정 수량을 체크할 수 있음
(체험단 수가 많다고 선정 될 개수가 많은 건 아니다. 선정될 자리가 많을 수록 선정 될 확률도 높은 것! )
2.
월 총 활성 회원 수
a.
사유 : 활동하고 있는 회원수를 알아야 선정에 필요한 회원 수와의 비율을 계산할 수 있음
3.
월 캠페인 신청 1회 이상 회원 수
a.
사유 : 총 신청하고 있는 회원수를 알아야 회원 관리 측면에서 회원 활동 유도를 1차 할 수 있음 ( 회원 활동 : 신청을 해야 선정이 될 수 있으니까!! ) 또한, 선정율 계산에 참고
4.
월 캠페인 선정 1회 이상 회원 수
a.
사유 : 회원의 아하모먼트인 ‘선정’을 경험한 회원수의 총 합으로 선정율 계산에 참고
5.
체험단 형태 별 선정율
a.
사유 : 광고주에게 맞는 회원들이 많이 선정 되게 하려면 각 체험단 별 문제가 되는 체험단을 파악하여 선정율이 낮은 구간을 확인하여 신청 횟수를 올려주어야 함.
(이 단계에서는 총 회원/신규 회원/핵심 회원을 나눠서 본다)
6.
체험단 형태 별 모집인원 대비 신청 횟수 (경쟁율)
a.
사유 : 모집 인원 대비해서 신청 횟수가 어느 정도 인지 파악하여
경쟁률이 낮은 체험단에 회원들을 좀 더 신청하게 하여 선정 될 확률을 높여줄 수 있음.
(이 단계에서는 총 회원/신규 회원/핵심 회원을 나눠서 본다)
데이터 드릴 다운
질문 #3. 위에서 생각한 5가지의 데이터 중에서 제일 중요한 1가지는 무엇이고 그 이유는 무엇인가요?
가장 중요한 지표 1가지 : 체험단 형태 별 선정율 위에서 언급한 “선정율 = 회원들의 체험 신청수 ÷ 회원들의 체험 선정수” 공식에 따라
회원의 아하 모먼트인 ‘선정’ 을 경험하고, 자주 선정이 되어야 회원들을 락인 시킬 수 있음.
총 선정율이 아닌 체험단 형태 별로 나눈 이유는, 광고주의 painpoint와 연결되어 있음.
또한 이 선정율을 올리려면 신청수, 선정수 두가지를 올려 주어야 함.
질문 #4. 제일 중요한 1가지를 선택하셨다면 이것을 상승시키기 위한 가설에는 무엇이 있을까요? 그리고 이 가설을 어떻게 검증을 할 것인가요?
1.
실험 목적 : 선정율을 올려야 회원/광고주가 모두 락인이 된다
2.
문제의식 선정율 올리기
3.
테스트할 가설(Hypothesis)
a.
광고주가 만족하는 기준에 맞는 회원을 찾아 그 기준 이상 되는 회원에게 체험단을 추천하면 신청하였고 → 광고주도 이 회원을 선정한다.
4.
확인할 가정(Assumptions)
a.
S 광고주의 체험단을 A 집단의 회원에게만 노출하여 추천해주어 신청하는지 본다.
b.
A 집단에서 S 광고주의 체험단을 신청한 회원을 S 광고주가 선정하는지 확인한다.
5.
실험 계획
개요 | |
실험 대상 | 핵심 회원 집단 A/B - A집단은 추천, B 집단은 A 집단과 비슷한 수준이나 추천 받지 않음 |
인원 | 각 집단 별 500명 |
실험 기간 (예상) | 1MONTH |
성공 지표 | S 광고주 체험단을 신청한 A집단의 신청 수 |
가드레일 지표 | S 광고주 체험단을 신청한 A집단의 회원 선정율 |
결과 평가 기준 | 선정율 30% 이상일 경우! (A집단의 평균 선정율보다 높은 수치로 설정 - 평균 선정율 25% 언더) |
후속조치 | 추천 된 캠페인에 신청을 하였고, 선정까지 이루어졌다면 회원 수준에 맞게 추천 영역을 유지한다. |
