*참고 : 오프라인 컨퍼런스 <DMBF 2024>에서 발표한 내용을 요약하여 포스팅 합니다.

Prologue : 비즈니스 예측에 대한 문제의식과 해결과정

안녕하세요. 데이터분석가 한승준 입니다.

저는  20년이 넘는 기간 동안 고객 데이터 분석을 수행하면서 "비즈니스 예측 방법론의 정확성"에 대해 문제의식을 가지고 있었습니다. 

• “나는 왜 자주 예측에 실패할까?” 라는 질문에 대해 답을 찾는 과정에서, 더욱 정확하고 현실적인 예측 방법론을 개발하게 되었습니다. 
• 그리고 감사하게도, 지난 번 DMBF 2024에 초청을 받아서 저의 연구내용을 많은 청중들에게 연구 내용을 발표할 수 있었습니다. 

본 문서는 발표내용을 보다 많은 분들에게 공유드리기 위해 아래와 같은 내용으로 작성되었습니다.  

• Chapter 1 : 비즈니스 예측의 문제점 
  • 비즈니스 예측이 실패하는 문제들과 새로운 접근법
• Chapter 2 : 비즈니스의 정해진 미래 예측
  • 비즈니스의 미래를 예측하는 Carrying Capacity 분석 방법
• Chapter 3 : 비즈니스를 재정의 
  • 비즈니스를 개선하는 두 가지 방향의 접근 방법 ( 가로축 vs. 세로축)
• Chapter 4 : 비즈니스 성장 전략의 도출
  • 성장을 설계하는 두가지 방법 (제품 개선 vs. 신제품 출시)

제가 발표한 내용이 정답이라고 생각하지 않습니다.  더 좋은 아이디어와 피드백은 언제든지 환영합니다. 저의 연구가 비슷한 고민을 가지고 있는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 감사합니다!

Chapter 1 : 비즈니스 예측의 문제점

이번 챕터에서는 비즈니스 예측이 실패하는 이유를 알아보고 이를 해결하기 위한 새로운 접근법에 대해 알아보겠습니다.

우리는 왜 예측에 실패하는가?

가장 흔한 비즈니스 예측 시나리오를 하나 들어보겠습니다.

작년 매출 100억, 올해 매출 110억인 회사의 향후 5년 매출을 예측한다고 가정해보죠. 대부분 다음 두 가지 방법 중 하나를 선택합니다:

• 선형 성장 모델: 
  • 매년 10억씩 증가 
  •  2025년 예상 매출: 150억원
     
• 복리 성장 모델
  • 매년 10%씩 증가 
  • 2025년 예상 매출: 161억원
     

그러나 이런 예측은 거의 항상 빗나갑니다. 왜일까요? 예측 모델을 잘못 선택했기 때문입니다.

잘못된 예측 모델을 선택하는 원인

1. 휴리스틱의 함정 : 우리는 성공 경험에 기반한 본능적 판단에 의존하는 경향이 있습니다. 물리 법칙의 선형성이나 금융 투자의 복리 효과와 같은 익숙한 모델을 무분별하게 적용하곤 합니다.
    
2. 모델 선택의 주관성 : 수집된 데이터는 객관적이지만, 어떤 분석 모델을 선택할지 결정하는 과정에서는 여전히 주관적 판단에 의존하고 있습니다. 우리는 이 선택의 근거를 충분히 검증하지 않습니다.
    
3. 시장 한계 인식 부족 : 한국 시장의 경우 인구 5000만명이라는 절대적 한계가 있습니다. 하지만 많은 기업들이 이런 현실적 제약을 간과한 채 무한 성장을 전제로 예측을 수립합니다.
    

새로운 접근법: 인구학적 모델의 시사점

최근 저는 인구학적 접근법에 주목하고 있습니다. 인구학은 출생, 이동, 사망이라는 명확한 변수를 통해 미래를 예측합니다. 이런 접근법의 장점은 아래와 같습니다.

• 현실에 기반한 예측 가능
• 장기적 트렌드 파악 용이
• 객관적 데이터에 근거한 의사결정 가능

인구학의 핵심 통찰은 "미래는 상당 부분 정해져 있다"는 것입니다.  인구학적 예측이 정확한 이유는 변수들이 시간에 따라 급격하게 변하지 않고, 비교적 안정되어 있기 때문입니다.

• 가임 여성 수는 급격히 변하지 않음
• 출산율은 단기간에 크게 변동하지 않음
• 사망률은 비교적 안정적
   

현대 비즈니스에서 필수적으로 사용되는 '코호트 분석'은 사실 인구학에서 시작되었습니다. 특정 시점에 출생한 집단(코호트)의 생존율과 이동을 추적하는 방식을 비즈니스에 적용한 것이죠.

• 출생 = 신규 가입/구매
• 이동 = 서비스 사용 패턴 변화
• 사망 = 서비스 이탈

따라서 인구학적 모델은 비즈니스 분석에도 유사하게 적용될 수 있습니다. 

• 유입 규모는 시장 크기에 제한됨
• 리텐션은 급격한 변화가 어려움
• 이탈률은 일정한 패턴을 보임

결론

비즈니스 예측에서 가장 중요한 것은 "사실에 충실한" 접근입니다. 인구학적 모델은 이를 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 화려한 성장 예측보다는, 현실에 기반한 정확한 예측이 장기적으로 더 큰 가치를 만듭니다. 

우리의 미래는 이미 상당 부분 정해져 있습니다. 중요한 것은 이를 정확히 예측하고, 적절히 대응하는 것입니다.

Chapter 2 : 비즈니스의 정해진 미래 예측

이번 챕터에서는 비즈니스의 실질적인 성장 한계를 예측하는 강력한 도구인 Carrying Capacity Simulation에 대해 설명해드리고자 합니다. 
 

Carrying Capacity?

Carrying Capacity는 원래 환경분야에서 사용되는 개념이었는데 비즈니스 영역으로도 확대되었고, 국내에서는 토스 유튜브 채널에서 소개되면서 널리 알려졌습니다.

Carrying Capacity(CC)는 현재의 고객 유입과 리텐션이 유지된다는 가정 하에, 우리 제품이 도달할 수 있는 최대 사용자 수를 의미합니다. 쉽게 말해 "우리 제품의 천장"이라고 생각하시면 됩니다. CC는 인구학적 모델을 기반으로 만들어졌습니다.

CC 시뮬레이션 

월간 활성 사용자수(MAU)를 구체적으로 시뮬레이션 과정을 예시를 통해 살펴보겠습니다:

<기본 가정>

• 월별 신규 유입 유저수 : 1,000명
• 초기 6개월 이후 리텐션 측정 (M6)
   

< 시뮬레이션 결과>

• M6 리텐션이 80% 일 때
  • CC 높이: 월별 신규 유입 기준 대비 2.58배
  • CC 도달 기간: 24개월
     

CC 시뮬레이션 실제 활용 

• 생존기 (0-6개월)
  • 최소 6개월간의 데이터 수집
  • 초기 리텐션 패턴 파악
  • 초기 CC 예측 수립
  • 필요시 피벗 여부 결정
• 성장기 (6개월-2년)
  • 실제 성장곡선과 CC 예측치 비교
  • 리텐션 개선 전략 수립
  • 마케팅 예산 최적화
• 성숙기 (2년 이후)
  • 새로운 제품/서비스 확장 검토
  • 시장 세분화 전략 수립
     

결론 

CC 시뮬레이션은 단순한 예측 도구가 아닙니다. 당사 제품의 한계와 가능성을 이해하고, 더 현명한 비즈니스 의사결정을 내리기 위한 프레임워크입니다. 

"정해진 미래"를 알고 있다면, 우리는 더 현실적이고 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다. 맹목적인 성장보다는 지속 가능한 성장을, 희망적 사고보다는 데이터에 기반한 의사결정을 할 수 있게 됩니다.

Chapter 3 : 비즈니스를 재정의 (데이터 분석의 관점으로)

이번 챕터에서는 제가 여러 산업에서 경험한 비즈니스의 세 가지 핵심 요소인 시장, 사업, 성장에 대한 인사이트를 공유하고자 합니다.

시장에 대한 관점

많은 기업들이 비즈니스는 시장의 크기보다 더 이상 성장할 수 없다는  단순한 사실을 간과합니다. "우리는 특정 시장을 노린다"고 주장하기 전에, 먼저 시장 크기에 대한 현실적인 인식과 시장의 한계에 도달하는 구체적 계획이 필요합니다.

비즈니스의 실제 시장 규모를 이해하기 위해서는 세 가지 다른 관점이 필요합니다.

• TAM (Total Addressable Market, 전체 시장)
  • 이론적으로 접근 가능한 전체 시장 규모
  • 모든 제약 조건을 제거했을 때의 최대 시장
• SAM (Serviceable Available Market, 유효 시장)
  • 우리 제품/서비스가 미래에 도달할 수 있는 시장
  • 기술적, 물리적 제약을 고려한 시장
• SOM (Serviceable Obtainable Market, 수익 시장) = Target Market
  • 우리 제품/서비스가 현재에  목표로 하는 시장
  • 비즈니스 모델과 전략에 맞춘 현실적 목표 시장
     

시장이란 결국 "도달 가능한 최대 한계"입니다. 예를 들면 아래와 같습니다.

• TAM : 한국 전체 인구 5000만 명
• SAM : 한국 모바일 게임 유저
• SOM : 20-30대 여성 모바일 캐주얼 게임 유저
   

사업에 대한 관점

사업은 단순한 "문제 해결"이 아닙니다. 본질적으로 "고객의 획득과 유지"입니다. 

1. 코호트 쌓기
   • 신규 고객 유입 : 효율적인 마케팅, 명확한 가치 제안
2. 코호트 유지
   • 기존 고객 유지 : 높은 리텐션, 고객 만족도, 지속적 가치 제공

실제 성과는 "총면적"으로 나타납니다. 즉, 얼마나 많은 고객을 얻고, 얼마나 오래 유지하는지가 핵심입니다.

성장에 대한 관점 

성장은 시장에서 도달 가능한 한계까지 올라가는 "기울기"입니다. 

• 코호트 유지가 100% 이면 성장은 코호트 쌓기에 따라 결정됩니다. 
• 매년 같은 수의 유저가 유입된다면 성장률은 “선형”으로 증가할 것입니다. 
   

제품 수명 주기 이론에 따르면, 대부분의 제품에서 고객은 정규분포의 형태로 유입됩니다. 

• 코호트 유지가 100% 이면 성장률은 “S형 커브” 모양으로 증가할 것입니다.
• 코호트 유지가 0% 이면 성장률은 “Bell형 커브” 모양으로 감소할 것입니다.
• 코호트 유지가 0% 와100% 사이라면 성장률은 “C형 커브” 모양으로 CC에 도달할 것입니다. 
   

S커브는 모든 기업이 꿈꾸는 이상적인 성장 패턴입니다. 이 패턴이 이상적인 이유는 지속가능한 성장을 보여주기 때문입니다. 각 코호트(유입 시기별 사용자 그룹)가 탄탄하게 쌓이면서 전체적으로 S자 형태를 그립니다.

• 초기: 완만한 성장
• 중기: 급격한 성장
• 후기: 안정화

Bell커브는 급격한 성장 후 동일한 속도로 하락하는 패턴입니다. 이 패턴이 나타나는 이유는 리텐션이 확보되지 않은 상태의 과도한 마케팅을 수행하기 때문입니다. 일시적 트렌드에 기반한 제품이 많습니다.

• 빠른 초기 성장
• 정점 도달
• 급격한 하락

대부분의 실제 비즈니스는 C커브 형태를 보입니다. 이것이 발생하는 이유는 시장 규모의 한계, 리텐션의 자연적 감소, 마케팅 효율성 저하 등 입니다.

• S커브를 목표로 시작
• 중간에서 성장 둔화
• Carrying Capacity에 도달

결론

모든 비즈니스는 세 가지 그래프 중 하나를 따르게 됩니다. 중요한 것은 우리가 어떤 패턴을 보이고 있는지 정확히 인식하고, 그에 맞는 전략을 수립하는 것입니다.

특히 C커브가 현실적인 패턴임을 인정하고, 이를 기반으로 한 현실적인 성장 전략을 수립하는 것이 지속가능한 비즈니스를 위한 핵심입니다.

Chapter 4 : 비즈니스 성장 전략의 도출

이번 챕터에서는 비즈니스를 개선하는 전략을 가로축과 세로축의 두 가지 방향으로 이야기하고자 합니다.

첫 번째 전략: 가로축 개선

C커브를 S커브에 가깝게 들어 올릴수록 CC가 우상향으로 증가합니다. 실행 방법은 리텐션 개선 입니다. 예를 들면, 기존 사업 모델의 리텐션을 개선하기 위한 활동을 수행하거나, 리텐션이 더 좋은 비즈니스로 전환을 검토할 수 있습니다.

리텐션이 높아질수록 CC(Carrying Capacity)는 기하급수적으로 상승합니다:

• 50% 리텐션 →  LTV 는 최초 구매액의 2배 
• 80% 리텐션 → LTV 는 최초 구매액의 5배 
• 90% 리텐션 → LTV 는 최초 구매액의 10배 
• 95% 리텐션 → LTV 는 최초 구매액의 20배 
• 99% 리텐션 → LTV 는 최초 구매액의  100배 
   

리텐션 개선은 생각보다 쉽지 않습니다. 

• A/B 테스트, CRM 등 부분적 변경으로는 리텐션 개선에 한계가 있음
• 사용자의 생활 방식을 근본적으로 바꾸는 임팩트 필요
• 성공 사례:
  • 쿠팡 새벽배송
  • 네이버의 블로그/카페/지식iN
  • 페이스북 뉴스피드

플랫폼 서비스가 성공하려면 100%에 가까운 매우 높은 수준의 리텐션이 필요합니다.  반면에 커머스 서비스에서는 낮은 리텐션에서도 비즈니스가 지속가능합니다. 

• 플릿폼 서비스 : 금융 등 자연적인 리텐션이 높은 비즈니스를 선택하는 것이 중요
• 커머스 : 신규 판매상품을 지속적으로 발굴하고 충분한 공헌이익을 유지하는 것이 중요

두 번째 전략: 세로축 개선

단일 제품으로는 영원한 성장이 불가능하며, 시간이 지날수록 성장이 정체되고 시장에서 도태되는 시간은 필연적으로 찾아옵니다. 단순히  제품의 리텐션을 개선하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 새로운 사업을 만들기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.

제품 수명주기의 이해

• 모든 제품에는 수명이 있음
• 새로운 제품 개발은 실패가 아닌 필수 전략
• 기업의 대표는 특정 제품의 PO(Product Owner)가 아님을 인식
   

확장 전략의 핵심

• 기존 제품의 한계를 인정
• 새로운 시장 기회 발굴
• 끊임없는 혁신 필요

결론 

가로축과 세로축 개선을 통해 우리는 더 지속가능한 성장을 이룰 수 있습니다. 기존 제품의 리텐션을 개선하면서도, 새로운 성장 동력을 준비하는 투트랙 전략이 필요합니다. 현실적인 한계를 인정하고, 그 안에서 최선의 전략을 찾아가는 것이 진정한 비즈니스 성장의 비결입니다.

Epilogue : 비즈니스에서 데이터 분석가의 역할 변화

그 동안 경험한 바에 따르면, 데이터 분석가의 역할은 계속 진화하고 있습니다. 

• 과거에는 통계 전문가로서 기업활동의 일부 분야에서 제한적인 역할을 수행하였습니다.
• 현재에는 정보기술이 기업 전체에 확산되고, 스타트업을 중심으로 데이터에 대한 업무가 늘어나면서 데이터를 가공하고 해석하는 오퍼레이터 역할을 수행하고 있습니다. 
• 미래에는 오퍼레이션을 넘에서 비즈니스에 새로운 관점을 제시하는 전략가의 역할이 더욱 커 질 것으로 생각됩니다. 

앞으로도 변화의 최전선에서 비즈니스의 방향을 제시하는 전략적 파트너로서 새로운 가치를 만들어내고자 합니다.  특히 아래와 같은 역량을 키우기 위해 노력할 것입니다.

• 통합적 사고
  • 데이터와 비즈니스의 연결
  • 데이터를 스토리로 전달
• 실용적 접근
  • 실행 가능한 인사이트 도출
  • 비즈니스 임팩트 창출
• 커뮤니케이션
  • 다양한 부서와의 협업
  • 경영진과의 전략적 대화

함께 이야기를 나누고 싶으신 분들은 언제든 연락 주시기 바랍니다. 특히 다음과 같은 주제에 관심이 있으시다면 더욱 환영합니다:

• 데이터 기반 의사결정
• 비즈니스 예측 모델링
• 산업별 데이터 분석 전략

링크드인 : 
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