#μ•„μ΄ν…œ μ„ μ • #MVP검증 #λ§ˆμΌ€νŒ… #기타
πŸ“‰ λ»”ν•΄ λ³΄μ΄λŠ” 선택이, ν‹€λ¦¬λŠ” 이유

Β 

1/ 두 개의 고객ꡰ A, Bκ°€ μžˆλ‹€. 각각의 재ꡬ맀율이 20%, 60%라고 ν•˜μž. 각 20% -> 40%, 60%->80%둜 μ˜¬λ¦΄λ•Œ, LTV의 증가폭은 μ–΄λ””κ°€ 더 λ†’μ„κΉŒ? 당신이라면 어디에 λ¦¬μ†ŒμŠ€λ₯Ό μ“ΈκΉŒ?

2/ μ§κ΄€μ μœΌλ‘œλŠ” 두 그룹의 LTV λ³€ν™”κ°€ 큰 차이가 μ—†κ±°λ‚˜, μž¬κ΅¬λ§€μœ¨μ„ 2λ°° μ˜¬λ¦¬λŠ” Aκ°€ 더 λ†’μ§€ μ•Šμ„κΉŒν•˜λŠ” 생각이 λ“€μˆ˜ μžˆλ‹€. (vs B: 1.5λ°°) 그리고 톡상 λ§ˆμΌ€ν„°λ“€μ€ λ³ΈλŠ₯적으둜 떠날지도 λͺ¨λ₯΄λŠ” 고객ꡰ을 μš°μ„ μˆœμœ„λ‘œ 두고 집쀑 κ³΅λž΅ν•˜κΈ°λ„ ν•œλ‹€.

3/ κ·ΈλŸ¬λ‚˜ LTV의 곡식을 κ°€μ§€κ³  계산해보면 이 것이 ν‹€λ¦° νŒλ‹¨μΈ 것을 μ•Œ 수 μžˆλ‹€. (LTV = (λ§ˆμ§„ x 재ꡬ맀율) / (1-재ꡬ맀율)) 즉, 재ꡬ맀율(x)κ³Ό LTV(y)λŠ” μ„œμ„œνžˆ μ¦κ°€ν•˜λ‹€ κ°€νŒŒλ₯΄κ²Œ μ¦κ°€λ˜λŠ” λΉ„μ„ ν˜• 관계λ₯Ό κ°–κΈ° λ•Œλ¬Έμ—, 사싀 μœ„ μ˜ˆμ—μ„œλŠ” B의 λ³€ν™”κ°€ 더 크닀.

4/ 이런 착각을 ν•˜λŠ” μ΄μœ λŠ” 뭘까? 일반적으둜 μ‚¬λžŒλ“€μ€ μ„ ν˜•μ  사고λ₯Ό ν•œλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ‹€μ œ λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ ν™˜κ²½μ—μ„œλŠ” λΉ„μ„ ν˜•μ  ν™˜κ²½μ΄ ν”ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ΄λ‹€. a) μ„œμ„œνžˆ κ°μ†Œ -> 삐λ₯΄κ²Œ 떨어짐, b) λΉ λ₯΄κ²Œ μƒμŠΉ -> μ°¨μΈ° μ™„λ§Œ, c) κΈ‰κ²©νžˆ ν•˜λ½ -> μ°¨μΈ° μ™„λ§Œ, d) μ„œμ„œνžˆ 증가 -> κ°€νŒŒλ₯΄κ²Œ μƒμŠΉ 같이 λ‹€μ–‘ν•œ μΌ€μ΄μŠ€κ°€ μžˆλ‹€.

5/ 그둜슀λ₯Ό μœ„ν•΄μ„œλŠ” μ–΄λ–€ μ˜μ—­μ„ 집쀑 κ³΅λž΅ν• μ§€μ— λŒ€ν•œ μš°μ„ μˆœμœ„κ°€ μ€‘μš”ν•˜λ‹€. 예컨데 재ꡬ맀율이 μ€‘μš”ν•˜λ‹€κ³  ν• λ•Œ, κ·Έ μ€‘μ—μ„œλ„ μ–΄λ–€ 그룹을 λ¨Όμ € κ³΅λž΅ν•  것인지 등이 κ·Έ μ˜ˆμ΄λ‹€. λ‹Ήμž₯ μ—΄μ‹¬νžˆ μ‚½μ§ˆν•΄μ„œ 땅을 νŒŒλŠ” 것보닀, Right Spot인지λ₯Ό ν™•μΈν•˜λŠ”κ²Œ λ¨Όμ €λ‹€.

6/ 이λ₯Ό μœ„ν•΄, Growth Model을 톡해 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€λ₯Ό κ°„λ‹¨ν•œ λ°©μ •μ‹μœΌλ‘œ μˆ˜μ‹ν™” ν•˜μ—¬ 전체λ₯Ό μ‘°λ§ν•˜λŠ” 것이 ν•„μš”ν•˜λ‹€. 즉, 각 λ ˆλ²„λ₯Ό κ±΄λ“œλ Έμ„λ•Œ λͺ©ν‘œ μ§€ν‘œκ°€ μ–Όλ§ˆλ‚˜ λ³€ν•˜λŠ”μ§€, μ–΄λ–€ 기울기둜 (μ„ ν˜•/λΉ„μ„ ν˜•) μ›€μ§μ΄λŠ”μ§€λ₯Ό μ‚΄νŽ΄λ΄μ•Ό ν•œλ‹€.

7/ λ§Œμ•½ λ‹€μ–‘ν•œ 그둜슀 ν™œλ™μ„ ν•˜λŠ”λ°λ„ λΆˆκ΅¬ν•˜κ³ , 전체가 λ³€ν•˜μ§€ μ•ŠλŠ”λ‹€λ©΄, 이 λΆ€λΆ„λ₯Ό μ‚΄νŽ΄λ³΄κΈΈ κΆŒν•œλ‹€.

(μ°Έκ³ : HBR 아티클, Linear thinking in non-linear world)

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λŒ“κΈ€μ΄ μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
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