아하 모먼트
유저가 어떤 프로덕이구나~ 이해하는 것을 넘어서 프로덕트가 주는 가치(Value Proposition)를 느끼는 순간
예시)
페이스북
유저가 가입 후 7일 내로 10명의 친구를 추가한다 → 리테인되는 우리의 유저
슬랙
팀이 워크스페이스 안에서 2000개의 메세지를 보낸다 → 리테인되는 우리의 유저
트위터
30명 이상을 팔로우한다 → 리테인되는 우리의 유저
아하 모먼트의 의미
아하 모먼트는 단순히 마치 정해놓은 수치만 넘기면 무언가 크게 바뀌는 티핑 포인트로 착각하기 쉬운데, 그건 아님. 진정한 의미는 팀원 모두가 프로덕트의 핵심 가치를 잊지 않고 집중할 수 잇는 간단하고 수치화할 수 잇는 한 줄의 목표를 만드는 데 있음.
퍼널의 액티베이션은 사실상 아하모먼트이다.
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액티베이션 = 고객이 경험하는 첫 번째 행복한 경험
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아하모먼트와의 차이는 뭐지? 같은 것이다.
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퍼널을 개선하는 과정이 아니라 특정 행동을 더 많은 유저가 더 빠르게 경험하게 하는 것이 액티베이션 개선의 본질이다.
페이스북의 아하 모먼트 분석
대표적인 예시로 페이스북의 “가입 후 7일 내로 10명의 친구 만들기” 가 있다. 페이스북 유저들이 모두 가입하고 7일 내에 10번째 친구를 추가하는 순간, 로열 유저가 된다는 뜻은 아니다. 그것보다는 유저가 일주일 동안 10명의 친구를 추가하는 과정과 친구를 추가함으로써 만들어지는 제품 내 환경을 경험해 프로덕트의 가치를 느꼈을 것이고, 이 때문에 장기적인 유저가 될 확률이 높아지는 것.
왜 그럼 이런 아하 모먼트가 설정되었을까.
페이스북은 슬랙, 트위터와 같이 모두 유저가 가입하고 다른 유저들을 추가하지 않으면 아무것도 할 수 없고, 유저가 직접 다른 사람과 연결을 해야만 가치를 느낄 수 있는 프로덕트이다. 즉, 네트워크 효과가 매우 중요한 프로덕트. 그래서 세 회사 모두 아하모먼트를 유저가 성공적으로 네트워크를 만들어낸 시점으로 정의했다는 점을 알 수 있다.
이걸 보면 그 모먼트가 중요하기보다는 유저가 직접 가치를 찾는 과정에 훨씬 포커스가 맞추어져 있다는 사실을 알 수 있다.
다시말해, 유저가 어떻게 하면 제품의 가치를 느끼는지를 찾아 정의해 놓으면, 그것을 향해 팀원들이 유저가 그 지점에 도달할 수 있도록 집중하게 되는 것이다.
데이터 기반으로 아하 모먼트를 찾는 방법
위의 방법으로(유저가 어떻게 하면 제품의 가치를 느낄까?) 도 아하 모먼트를 찾을 수 있지만, 특정 액션을 여러번 했을 때 고객에게 가치가 느껴지는 프로덕트의 아하모먼트를 찾으려면 그 특정 액션과 액션의 횟수를 정의해야 한다. 이를 정의하기 위해서는 먼저 성공적으로 전환된 좋은 유저에 대한 정의가 먼저 필요하다. 많은 경우 리텐션이지만, 회사에 맞게 월 활성일, 매출 등등 많은 것들이 있다. 좋은 유저는 우선 리테인된 유저이다.
간단히 말하자면, 다른 액션에 비해 리테인 된유저들만이 특별히 더 많이 하는 액션 C가 바로 아하 모먼트라고 할 수 있다.
아하 모먼트의 포멧 - X를 Y기간 안에 Z번 만큼 한다.
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X - 제품의 핵심가치. 이미 PMF 를 찾은 단계이기 때문에 이것이 무엇인지 명확해야한다.
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Y - 짧은 기간안에 가치를 느끼지 못하면 제품은 잊혀진다.
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Z - 한 번만에 각인되는 경우는 거의 없다. 2~10번으로 결정되는 경우가 많다.
더 디테일하게 아하모먼트 구하기
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찾는 방법: 연역 추리와 귀납 추리 모든 과정을 통해 찾는 것이 적절하다.
연역 추리: 우리 서비스의 핵심 가치는 X 니깐, X를 여러차례 경험한 사람이 Retain이 많이 될거야.
귀납 추리: X 행동을 몇 번, 어떤 기간 안에 했던 사람들이 Retain이 가장 많이 됐는지 표로 정리해서 보자.
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룰 아웃해야하는 상황들
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연관관계가 아닌 인과관계를 찾기 위해 아래의 2가지가 동시에 만족되는 것을 찾는다.
Retained 된 유저들의 95% 이상이 한 행동
RPV = A/(A+B) ≥ 95% 가 되는 것을 찾아야한다.Retained 된 유저와 특정 행동을 한 유저가 겹치는 부분이 아주 큰 경우
교차값 = A > B+C아하 모먼트를 숫자로 정의하지 않아도 되는 경우 (1회 액션인 경우)
데이터를 기반으로 어떤 행동을 가장 많이 했을 때 리테인이 많이 되느냐, 리테인이 많이 되는 사람들이 주로 하는 행동들은 과연 어떤 것인가 밝혀내는 방법은 스마트해 보이나, 모든 기업에 적절하지는 않다.
예를 들어서 친구 추가나 메세지 보내기 같은 액션은 많은 유저와 연결될수록 프로덕트의 가치가 높아지는 네트워크 효과가 매우 중요한 프로덕트들.
그러나 반대로 프로덕트의 가치를 느끼기 위해서 굳이 네트워크 효과가 필요 없는 프로덕트들도 있다.
그 예로
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우버 - 앱으로 택시를 부르고 몇 분 안에 택시가 오는 경험
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줌 - 첫 줌 미팅을 셋업하고 줌을 통한 화상회의를 경험
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에어비앤비 - 첫번째 스테이를 예약하는 경험
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드랍박스 - 파일을 드랍박스 폴더에 넣었더니 자동으로 클라우드에서 동기화가 되는 경험
이런 서비스들은 확실히 가장 중요한 액션이 명확한 서비스로, 중요한 액션의 발생 빈도가 낮을 수밖에 없는 서비스다. 다시말해서 단 한번 경험해도 크게 밸류를 느끼는 페인포인트가 강력한 서비스들이 보통 데이터 기반으로 아하 모먼트를 찾으려고 할 필요가 없다.
다만 이런 프로덕트들도 데이터 분석을 통해 리텐션과 통계적으로 유의미한 데이터 포인트를 찾을 수는 있다. 그러나 이 포인트들이 고객이 프로덕의 가치를 느끼는 시점과 동일하다고 볼 수는 없고, 조금 더 긴 호흡해서 목표로 유용한 북극성 지표로 사용될 수는 있다.
결론
페이스북의 경우도, 10일 내 7명의 친구라는 유명한 아하 모먼트 대신 10명의 친구나 하루 안에 5명의 친구여도 아주 무방했을 것이다. 데이터적으로 완벽한 아하 모먼트가 중요한 것이 아닌, 팀이 프로덕트의 코어 밸류에 대해 잊지 않고 집중해서 달릴 수 있는 목표를 갖게 되는 것이 중요하다. 누구나 일을 할 때의 아이큐는 평소의 아이큐보다 낮다는 연구결과가 있다. 일을 할 때에 아하 모먼트 하나에만 집중하여 그것을 달성하는 데에 총력을 다할 때, 우리는 프로덕의 코어 밸류에 지속적으로 다가설 수 있을 것이라 생각한다.