병 속에 번개가 있습니까? 소셜 앱을 벤치마킹하는 방법 

새로운 소셜 앱이 "작동"하기 시작하면 마술처럼 느껴지지만 종종 블랙박스처럼 보입니다.

제품이 인기를 얻은 다음 계속해서 인기를 얻어 앞으로 몇 년 동안 수백만 명의 사람들이 제품을 사용하게 되는 원인은 무엇입니까? 

대부분의 소셜 앱이 초기에는 그다지 좋아 보이지 않기 때문에 이것은 특히 까다롭습니다. Facebook은 Harvard 학생들이 급우를 "화끈한지 여부"로 평가하는 방법으로 시작했으며 Snapchat은 초기에 섹스팅 앱으로 간주되었습니다. 소비자 소셜 공간에서의 성공은 무작위로 느껴질 수 있습니다. 

Snap에서 수년간의 선도적인 성장과 a16z에 10,000년 동안 투자한 후 저는 특정 제품이 성공하는 이유에 대해 다른 견해를 갖게 되었습니다. 예, 진정으로 훌륭한 소셜 제품을 개발하는 것은 병 속의 번개를 잡으려고 하는 것과 같은 느낌일 수 있습니다. 그러나 일단 제품이 "야생"되면 성능과 잠재력을 평가하는 것은 사람들이 생각하는 것보다 조금 더 과학적입니다. 몇 가지 초기 데이터 포인트는 소셜 앱이 XNUMX명의 활성 사용자에서 정체될 것인지 아니면 수백만 명의 사용자와 함께 주류가 될 것인지를 예측하는 경향이 있습니다.

다음은 초기 단계의 소비자 소셜 제품에서 내가 찾는 지표와 이를 측정하는 방법입니다.

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성장

성장을 벤치마킹할 때 먼저 핵심 지표를 정의해야 합니다. 대부분의 소비자 소셜 앱의 경우 사람들이 제품을 매일 사용하기를 원하므로 일일 활성 사용자(DAU)입니다. 사용 빈도가 낮은 앱의 경우 주간 활성 사용자(WAU)도 시작 측정항목으로 허용됩니다. Mark Zuckerberg가 말했듯이 홈 화면에서 탐내는 슬롯, 즉 "휴대폰에서 가장 중요한 공간"을 확보하려면 결국 DAU로 업그레이드해야 합니다.

이 핵심 사용자 지표가 성장하는 것을 보고 싶을 것입니다. 완벽한 일관성은 아닐 수도 있지만, 그래프를 되돌아보면 추세는 "오른쪽 위"여야 합니다. 많은 소셜 앱의 성장이 급격하게 증가할 수 있습니다(예: 앱이 입소문을 타고 하루에 50건의 신규 다운로드를 기록함). 그러나 진정으로 사용자 확보를 위해서는 일정 수준 또는 그 이상의 기준 수준에 도달하는 성장을 보고 싶을 것입니다. 거의 매달. 때때로 이러한 "뾰족한" 성장은 우수한 유지력을 갖는 것이 중요한 이유이기도 합니다(이에 대한 자세한 내용은 아래), 바이럴한 순간을 활용하고 해당 사용자를 유지할 수 있습니다.

수백 개의 초기 단계 소셜 앱에 대한 a16z의 비공개 벤치마크를 기반으로 시드 단계 소비자 소셜 기업의 월별 사용자 성장에 대한 정상, 우수 및 훌륭한 모습은 다음과 같습니다. 

• 확인 – 20%
• 양호 – 35%
• 우수 – 50%

이상적으로는 이러한 성장의 전부 또는 거의 전부가 유기적으로 발생합니다. 여기에는 실용적인 이유가 있습니다. 소셜 앱은 종종 나중까지 수익을 창출할 수 없기 때문에 유료 마케팅에 사용할 현금이 많지 않습니다. 보다 직관적으로 소셜 앱은 본질적으로 입소문이 나야 하며 사용자는 더 나은 경험을 위해 친구를 초대하고 싶어합니다. 그렇지 않은 경우 제품에서 잠금 해제할 항목이 더 있을 수 있습니다. 

많은 소셜 앱 실험 일부 초기 사용자 기반을 확보하거나 인플루언서 또는 대사와 함께 앱을 테스트하기 위해 초기에 유료 마케팅을 수행했습니다. 그러나 사용자의 10~20% 이상이 초기 단계에서 유료 출처에서 온다면 획득 전략을 다시 생각하고 싶을 것입니다. 마케팅 비용이 아무리 많아도 제품을 고칠 수는 없습니다., 따라서 귀하의 성장이 제품 자체에서 나오는지 확인하십시오. 

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약혼

사용자 기반을 늘리는 것은 좋지만 다음 사항도 살펴봐야 합니다. 방법 이러한 사용자는 귀하의 제품에 참여하고 있습니다. 소셜 앱의 사용자 기반 참여도를 분석하는 몇 가지 방법이 있습니다. 

먼저 DAU/MAU가 가장 많이 사용되는 참여율을 살펴봅니다. 월간 활성 사용자 중 매일 앱을 사용하는 사용자는 몇 명입니까? 이 숫자가 높을수록 좋습니다. DAU/MAU를 벤치마킹하는 방법은 다음과 같습니다. 

• 확인 – 25% 
• 양호 – 40%
• 우수 – 50%+

여기서 다른 비율은 일일 활성 사용자 대 주간 활성 사용자(DAU/WAU) 및 주간 활성 사용자 대 월간 활성 사용자(WAU/MAU)이지만 DAU/MAU가 가장 중요합니다. 

그러나 이러한 비율은 도움이 되지만 파워 유저의 행동이라는 중요한 뉘앙스를 포착하지는 못합니다. 입력… L-ness 곡선! 이 측정항목은 특정 기간 동안 활동한 일수별로 사용자 분포를 살펴보고 주별 또는 월별로 측정할 수 있습니다. 예를 들어 매주 하루, 일주일에 XNUMX일, 일주일에 XNUMX일 등 활성 상태인 WAU의 수입니다. 

동급 최강의 소셜 앱에는 "웃는" L-ness 곡선이 있습니다. DAU/MAU 비율과 마찬가지로 이는 사용자가 귀하의 제품을 일상 생활의 일부로 만들고 있음을 의미합니다. 

L-ness 곡선을 해석하는 한 가지 방법은 얼마나 많은 사용자가 특정 참여 수준 이상인지 살펴보는 것입니다. 주간 L-ness 곡선의 경우 L5+ 또는 일주일에 5일, XNUMX일 또는 XNUMX일 동안 얼마나 많은 사용자가 앱에 있는지를 살펴봅니다. 이는 거의 매일 사용하는 행동을 나타냅니다. LXNUMX+ 성능을 벤치마킹하는 방법은 다음과 같습니다. 

• 확인 – 30%
• 양호 – 40%
• 우수 – 50%+

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보유

소셜 앱의 경우 고무는 유지율을 유지합니다. 이는 앱의 생명선이자 "게임"에 있어 가장 어려운 지표입니다. Snap에서 근무하는 동안 리텐션율을 높이려고 노력한 결과, 30일(d30) 리텐션을 규모 면에서 1%까지 개선한 것은 놀라운 업적이라고 확신할 수 있습니다.

보존과 관련된 한 가지 기본 메트릭은 다음과 같습니다. – 제한적 보존이라고도 하는 n일 보존. 이 엄격한 정의는 각 특정 날짜에 원래 코호트의 몇 퍼센트가 앱에 들어오는지 살펴봅니다. 예를 들어 집단 A 사용자의 d7 유지는 다음과 같이 계산됩니다. 

(특히 d7에 앱에 들어간 집단 A의 사용자) / (집단 A의 사용자) 

n일 보존의 대안은 무제한 보존입니다. 이것은 특정 날짜를 포함하여 얼마나 많은 사용자가 앱을 입력했는지 살펴봅니다. 무제한 d7 보존은 다음과 같이 계산됩니다. 

(d1 – 7 사이에 앱에 들어간 집단 A의 사용자) / (집단 A의 사용자) 

무제한 리텐션은 회사 간에 상당히 특이하기 때문에 단기 측정에서는 덜 가치가 있는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 50% 무제한 d7 리텐션은 사용자의 50%가 d1에 돌아오고 아무도 d2 – d7에 돌아오지 않는다는 것을 의미할 수 있습니다. 또는 사용자의 7%가 매일 다시 방문한다는 의미일 수 있습니다. 둘 다 사용자 행동 측면에서 분명히 매우 다른 것입니다. 

n일 보존의 경우 d1, d7, d30이라는 세 가지 기본 시점에 중점을 둡니다. 이러한 측정항목은 밀접하게 연결되어 있는 경향이 있습니다. 예를 들어, 온보딩(d0)에서 "아하" 순간에 도달할 수 있는 사용자가 많을수록 d1에 더 많은 사용자가 돌아올 것이며 d7 및 d30에도 계속 참여할 가능성이 높아집니다. n일 유지율을 벤치마킹하는 방법은 다음과 같습니다. 

• 확인 – d1 50%, d7 35%, d30 20%
• 양호 – d1 60%, d7 40%, d30 25%
• 우수 – d1 70%, d7 50%, d30 30%

또한 보유 곡선이 얼마나 빨리 평탄화되는지 살펴봅니다. 가장 좋은 경우에는 d1까지 모든 d30 사용자를 유지하지만 달성하기가 거의 불가능하기 때문에 실제 데이터에서는 아직 확인되지 않았습니다. 대부분의 경우 "선의 기울기"가 d7 – d14 사이에서 평평해지기 시작하고 d20까지 안정기에 도달하는 것을 볼 수 있습니다. 

예를 들어 d7과 d30 사이에 리텐션이 크게 저하되고 코호트가 d30까지 평평해지지 않은 경우 이는 장기 리텐션이 유지되지 않을 수 있음을 의미하므로 우려되는 영역이 될 수 있습니다. 과도한 조기 알림 로드를 통해 조기 유지를 "추출"하는 제품에서 이러한 현상이 가장 자주 발생합니다. 이는 처음 몇 주 동안은 작동할 수 있지만 시간이 지나면서 덜 효과적이 되는 경향이 있습니다. 

일부 소비자 소셜 앱의 경우 주간 리텐션도 살펴봅니다. 우리는 가장 큰 사회적 기업이 결국 일일 사용 사례 제품이 되므로 일일 유지 수치에 훨씬 더 많이 색인을 생성한다고 믿습니다. 그러나 주간 보존은 때때로 네트워크로 전환하는 도구를 구축한 회사와 관련이 있을 수 있습니다. Chris Dixon을 사용하려면 유명한 프레임워크: 도구를 찾으러 오십시오. 네트워크를 위해 머무르십시오. 

일일 리텐션과 유사하게 주간 리텐션은 제한된 n주 기준으로 측정됩니다. 예를 들어 w4 보존은 다음과 같이 계산됩니다. 

(4주차 중 어느 시점에 앱에 들어간 집단 A의 사용자) / (집단 A의 사용자)

주간 리텐션을 벤치마킹하는 방법은 다음과 같습니다. 

• 확인 – w1 40%, w4 20%
• 양호 – w1 55%, w4 30%
• 훌륭함 – w1 75%, w4 50% 

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기타

위의 메트릭 외에도 소비자 소셜 앱 메트릭을 볼 때 염두에 두어야 할 몇 가지 다른 사항이 있습니다. 

• n 카운트가 높을수록 메트릭의 가치가 높아집니다. DaVinci에는 우리는 사랑하다 TestFlight에서 앱을 결합하면서 우리는 앱이 공용 사용을 위해 "야생으로" 릴리스될 때 매우 얼리 어답터의 메트릭이 유지되지 않는 경우가 있음을 발견했습니다. 

왜? 초기 사용자는 참여도와 유지율이 가장 높은 경향이 있습니다. 이것은 그들이 창립 팀을 알고 있기 때문이거나(그리고 당신을 지원하기를 원하기 때문입니다!) 그들이 당신의 제품에 가장 적합하기 때문입니다(그래서 그들이 당신을 그렇게 일찍 찾았습니다). 우리는 수천 명의 활성 사용자가 앱이 대규모로 수행되는 방법을 예측하기 시작하는 메트릭을 찾는 경향이 있습니다. 

• 마찬가지로 기간이 길수록 메트릭의 가치가 높아집니다. 앱이 처음 출시되면 초기에 사용자가 급증하는 경우가 많습니다. TikTok과 같은 플랫폼에서 대기자 명단을 만들고 앱이 열리면 등록이 쇄도하는 경우 특히 그렇습니다. 이러한 흥분은 특히 회사 주변에서 과대 광고를 잘 구축한 경우 강력한 초기 참여 및 유지 메트릭으로 변환되는 경향이 있습니다. 사용자는 처음 며칠 또는 처음 몇 주 동안 매우 활동적입니다. 

그러나 소셜 앱은 작동하는 데 몇 번의 반복이 필요한 경우가 많기 때문에 이러한 초기 급증 이후 획득 및 참여가 급격히 떨어지는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이것은 d1에서 d7까지 또는 d7에서 d30까지 보존 저하가 상당히 극명할 수 있는 또 다른 경우입니다. 가능하면 여러 집단의 사용자가 최소 d30 유지 표시에 도달하는 것을 보고 싶습니다. 이것이 초기 수치보다 훨씬 더 정확한 지표이기 때문입니다. 

• 특정 시점 수치도 훌륭하지만 코호트가 더 좋습니다! 소셜 앱을 평가할 때 우리는 시간이 지남에 따라 거의 모든 지표를 요구하므로 추세가 어떤지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 가장 최근 코호트에 대한 n일 유지 데이터를 보거나 모든 사용자를 혼합하는 대신 월 단위로 이 데이터를 분석하려고 합니다. 

우리가 찾고 있는 것은 안정적이거나 코호트별로 코호트를 개선하는 지표입니다. 좋은 소셜 앱은 강력한 네트워크 효과, 이는 더 많은 사용자가 참여할수록 제품의 가치가 높아져야 함을 의미합니다! 이것이 표시되지 않으면 제품이 얼리 어답터를 넘어 확장하는 데 어려움을 겪고 있음을 의미할 수 있습니다.

읽어 주셔서 감사합니다! 지난 20년 동안 가장 성공적인 소셜 앱 회사가 설정하고 아래에서 볼 수 있는 "훌륭한" 벤치마크를 추적하는 지표로 소셜 앱을 구축하는 경우 다음으로 문의하십시오. . 당신의 의견을 듣고 싶습니다. 

측정 항목이 아직 "훌륭한" 범주에 속하지 않더라도 실망하지 마십시오! 우리는 v0(또는 심지어 v5!)가 존재하지 않는 많은 회사를 보았고 투자했습니다. 아주 맞습니다. 하지만 팀은 계속 반복했고 결국 마법 같은 제품에 도달했습니다. 참고로 Facebook은 FaceMash라는 "hot or not" 스타일 사이트로 시작했고 Twitter는 원래 Odeo라는 팟캐스팅 플랫폼이었고 Instagram은 Brbn이라는 하이브리드 체크인 및 사진 공유 앱이었습니다. 그리고 TikTok이 크게 성공하기 전에 Musical.ly가 있었습니다!

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• 출처: https://a16z.com/2023/03/03/how-to-benchmark-your-social-app/