듀오링고가 사용자의 성장에 다시금 불을 지핀 방법 - Part 2

듀오링고의 350% 성장의 뒷 이야기, 리더보드, 연속 학습, 알림, 그리고 혁신적인 그로스 모델

들어가기에 앞서

원문: Lenny’s Newsletter, How Duolingo reignited user growth

• 원문은 Substack 에서 발행 중인 Lenny’s Newsletter 에 듀오링고의 전 CPO 였던 Jorge Mazal 이 기고한 글입니다.
• 원문은 하나의 글로 이루어져 있지만 편의를 위해 여러 부분으로 나누었습니다.

몇 달 전 제가 참석한 작은 행사에서 듀오링고의 전 CPO 인 Jorge Mazal 이 듀오링고의 재성장에 관한 뒷이야기를 해준 적이 있습니다. 저는 그 이야기에 되었습니다. 이전까지 단 한 번도 그정도의 성장을 들어본 적이 없었거든요. 이미 성숙한 제품에서 4.5배의 성장이 있었고, 그게 여러 개의 자그마한 제품 변화가 이를 이끌었다고 했고, 혁신적인 그로스 모델 (the Growth Model) 에 뿌리를 두고 있으며, 매우 자세한 행동에 대해서 설명해주었습니다. 그래서 저는 Jorge 에게 더 많은 사람들에게 (그리고 더 깊게) 그 이야기를 들려줄 생각이 있느냐고 물었고, 이에 동의해준 것에 매우 기쁩니다. 많은 제품들이 이미 듀오링고로부터 영감을 얻고 있으며, 이 이야기 덕분에 그런 경향이 더 크게 생길 것이라고 기대합니다. 시작하겠습니다!

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3 단계: 데이터와 모델 사용하기

듀오링고는 항상 데이터 수집에 뛰어난 능력을 보여줬고, 특히나 A/B 테스트의 도움도 컸습니다. 하지만 이러한 데이터를 이용하여 인사이트를 만들어 내는데에는 큰 노력을 들이지 않았었습니다. Zynga 나 MyFitnessPal 내부에서 데이터를 사용하던 것과 비교해봤을 때 저는 듀오링고의 데이터를 이용하여 북극성 지표 (a North Star metric) 을 찾아서 필요했던 큰 변화를 이끌어낼 수 있을 것이라고 생각했습니다.

제가 Zynga 와 MyFitnessPal 에서 보냈던 시간들 덕분에 저는 사용자들을 관여 수준 (engagement level) 에 따라 나누는 것에 대한 영감을 얻을 수 있었습니다. Zynga 에서는 사용자를 나눠서, 다음과 같은 주간 리텐션 지표들에 기반하여 리텐션을 측정합니다.

• 현재 사용자 유지율 (Current user retention rate; CURR): 지난 2주 동안 제품을 이용한 사용자 중 이번주에도 돌아온 사용자의 비율
• 신규 사용자 유지율 (New user retention rate; NURR): 지난주에 처음 제품을 이용한 사용자들 중 이번주에 돌아온 사용자의 비율
• 재활성 사용자 유지율 (Reactivated user retention rate; RURR): 지난주에 재활성화된 사용자들 중 이번주에도 돌아온 사용자의 비율

그 다음 MyFitnessPal 에서 일하던 당시에 여기서는 Zynga 의 리텐션 작업을 차용하여 보다 확장한 것을 보았습니다. MyFitnessPal 에서는 성장을 측정하기 위해ㅐ CURR, NURR, 그리고 RURR 을 이용한 것뿐만 아니라, 미래의 시나리오를 모델링하기도 했습니다. 그리고 SURR 이라는 것도 도입했습니다.

• 부활 사용자 유지율 (Resurrected user retention rate; SURR): 지난주에 부활 (장기간 미이용 상태에서) 한 사용자들 중 이번주에도 돌아온 사용자의 비율

저는 듀오링고에서도 이러한 지표들을 시작으로 하여 훨씬 더 정교한 모델을 만들 수 있을 것이라고 생각하였고, 이 모델을 이용하여 북극성 지표를 찾아낼 수 있겠다 싶었습니다. 획득팀 (the Acquisition Team) 의 데이터 과학자와 엔지니어링 매니저와 함께 저는 아래의 모델을 고안해냈습니다. 저희는 Zynga 와 MyFitnessPal 에서 사용한 것과 동일한 유지율 (retention rate) 을 이용하면서, 주간 지표의 관점을 살짝 틀어서 일간 지표로 만들었고, 몇 가지 지표들을 추가하였습니다.

각 블록, 또는 바구니 (buckets) 는 각 서비스 이용 수준에 따른 사용자 세그먼트입니다. 그리고 서비스를 한 번이라도 이용한 적이 있는 사용자라면 특정 일자에 단 하나의 세그먼트에만 속하게 됩니다. 다시 말하자면, 이 모델에서의 바구니는 MECE (Mutually Exclusive, and Collectively Exhaustive, 상호 배타적이면서 전체를 포괄) 하게 듀오링고의 전체 사용자를 표현합니다. 화살표 는 각 바구니들 사이의 움직임을 측정합니다 (이는 CURR, NURR, RURR, 그리고 SURR 을 포함하며, 주간 유지율이 아니라 일간 유지율입니다). 바구니와 화살표를 합쳐서 이 모델은 폐쇄회로 시스템 (closed-circuit system) 을 구성하고 있으며, 신규 사용자만이 이를 벗어나있습니다.

편리하게도 위쪽에 위치한 4개의 바구니를 합치면 일간 활성 사용자 (DAU) 가 되고, 정의는 아래와 같습니다.

• 신규 사용자 (New users): 당일 앱을 최초로 이용한 사용자
• 현재 사용자 (Current users): 당일에도 앱을 이용했고, 지난 6일 사이에도 이용한 적이 있는 사용자
• 재활성 사용자 (Reactivated users): 지난 7-29일 사이에 앱을 이용한 후 이용하지 않다가 당일에 이용한 사용자
• 부활 사용자 (Resurrected users): 지난 30일 이상 앱을 이용하지 않았다가 당일에 이용한 사용자

그리고 나머지 3개의 바구니는 당일에 앱을 이용하지 않은 사용자들을 나타내며, 각각의 비활성 정도에는 차이가 있습니다.

• 이탈 위험 주간 활성 사용자 (At-risk WAU): 지난 6일 사이에 앱을 이용한 적이 있지만, 당일에는 이용하지 않은 사용자
  • At-risk WAU + DAU = WAU
• 이탈 위험 월간 활성 사용자 (At-risk MAU): 지난 7일 사이에는 앱을 이용한 적이 없지만, 그 전 23일 (당일 기준으로는 8-30일 사이) 동안에는 이용한 적이 있는 사용자
  • At-risk MAU + WAU + DAU = MAU
• 휴면 사용자 (Dormant users): 지난 31일 이상 미이용 사용자
  • MAU + dormant users = 전체 사용자

이 세그먼트를 이용하여 DAU, WAU, MAU 를 쉽게 계산할 수 있었던 덕분에 장기간에 걸친 모델링을 수월하게 할 수 있었습니다. 그리고 이 모델의 핵심 기능이기도 합니다. 게다가, 화살표로 표현된 유지율 지표들을 조작하면서, 저희는 이러한 지표를 움직이는 것에 대한 복리 효과와 누적 효과를 모델링할 수 있었으며, 이는 이러한 유지율 지표들이 DAU 를 성장시키기 위해 제품팀이 당길 수 있는 레버였다는 말입니다.

모델을 만들고 나서, 저희는 지난 몇 년 동안 사용자 세그먼트와 유지율들이 하루하루 어떻게 변화했는지를 살펴보기 위해 스냅샷을 찍기 시작했습니다. 이 데이터를 이용하여 저희는 앞을 보는 모델을 만들 수 있었고, 어떤 레버가 DAU 성장에 가장 큰 효과를 가지고 있는지를 예측하기 위한 민감도 분석을 수행할 수 있었습니다. 저희는 각 유지율에 대해 다른 유지율은 그대로 둔 채 하나의 비율을 매 분기 2% 올렸을 때 DAU 가 어떻게 변하는지를 시뮬레이션 했습니다.

아래는 첫 시뮬레이션의 결과입니다. 각 레버에 대해 2% 의 작은 변화가 MAU 와 DAU 에 끼친 영향을 볼 수 있습니다.

저희는 CURR 이 DAU 에 거대한 영향을 미친다는 것을 즉각 확인할 수 있었고, 이는 두 번째로 효과가 좋은 지표보다도 5배나 큰 값이었습니다. 돌이켜보면 CURR 의 발견은 이치에도 맞았고, 활발하게 이용하는 현재 사용자가 동일한 세그먼트로 유지된다는 꽤나 흥미로운 특성도 가지고 있었습니다.

이 특성은 복리 효과를 의미하는 것이었으며, CURR 이 움직이기 어려운 지표이지만, 움직일 수만 있다면 훨씬 더 큰 효과를 낼 수 있다는 말이기도 했습니다. 이러한 분석에 기반하여, 저희가 원하는 전략적인 돌파구를 얻기위해서는 CURR 을 움직여야 한다는 것을 깨달았습니다. 그래서 CURR 을 북극성 지표로 하는 새로운 팀인 리텐션팀 (Retention Team) 을 만들기로 결정하였습니다.

CURR 에 집중하는 것의 가장 큰 장점 중 하나는 신규 사용자 리텐션 (new-user retention) 과 같은 이전에 중요하다고 생각했던 것들에 대해 신경을 쓰지 않기로 결정한 것이었습니다. 이는 신규 사용자에게 우선적으로 수많은 그로스 실험을 진행하여 오랜 기간 큰 성장을 이끌어낸 회사로써는 매우 큰 마인드셋의 변화였습니다.

하나 더 크게 깨달은 게 있다면, 한 지표가 DAU 와 MAU 에 끼치는 영향력에도 크게 차이가 있을 수 있다는 것이었습니다. CURR 이 DAU 에 끼치는 영향은 MAU 의 6배였습니다. iWAURR (비활성 WAU 재활성률; inactive WAU reactivation rate) 은 DAU 에 두 번째로 크게 영향을 끼치는 지표였지만, MAU 에 있어서는 신규와 부활 사용자 유지율에 이어서 4등이었습니다. 이 말인 즉슨, 어느 시점에는 MAU 를 크게 성장시키기 위해서 신규 사용자 획득을 성장시킬 수 있는 새로운 벡터를 찾아야 한다는 것이었죠. 하지만 당분간 저희는 DAU 를 움직이는 데에 집중하려고 했고, 다른 성장 레버들 보다 CURR 에 우선순위를 뒀습니다. 그리고 이 선택이 옳았다는 것을 증명했습니다.

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