친구 추천 이벤트 효과 높이는 법: 바이럴 계수 계산과 개선

친구 추천 이벤트 효과는 바이럴 계수와 바이럴 주기 두 숫자로 잰다. 바이럴 계수는 새 고객 한 명이 추가로 데려오는 고객 수이고, 사용자 한 명이 보내는 초대 수에 초대받은 사람의 가입 전환율을 곱해 구한다. 계수가 1에 못 미쳐도 고객 절반이 친구를 추천하는 수준이면 한 명을 유치할 때마다 두 명을 얻는 효과가 난다.

이 글의 공식과 사례는 가브리엘 와인버그와 저스틴 마레스가 쓴 『트랙션』(패스트팔로어스 옮김, StartupBooks) 15장 「바이럴 마케팅」에서 가져왔고, 드롭박스와 그루폰의 추천 메일은 14장 「이메일 마케팅」, 드롭박스가 광고를 접은 과정은 2장에서 가져왔다. 책 소개는 『트랙션』 책 페이지에 있다.

드롭박스는 제품을 만드는 동안 검색 엔진 마케팅(SEM)을 실험했다. 제품 가격은 99달러인데 고객 한 명을 얻는 데 230달러가 들었다. 드롭박스는 그때부터 바이럴 마케팅에 집중했고 곧바로 제품에 추천 프로그램을 넣었다. 사용자가 친구에게 추천 메일을 보내고 그 친구가 가입하면 두 사람 모두 무료 용량을 더 받는 방식이다. 책은 이 프로그램이 드롭박스의 가장 큰 성장 동력이었고 수천만 명의 사용자를 확보하는 데 기여했다고 쓴다. 광고 단가를 따지는 법은 고객 획득 비용(CAC) 계산법에 정리했다.

친구 추천 이벤트 효과는 어떻게 계산하나

바이럴 계수(K)는 사용자 한 명이 보내는 초대 수(i)에 전환율을 곱해 구한다. 전환율은 초대받은 사람 가운데 가입하는 비율이다.

바이럴 계수(K) = 사용자 1명이 보내는 초대 수(i) × 전환율

책의 예는 이렇다. 고객이 평균 세 번 초대를 보내고 그 가운데 두 명이 새 고객이 된다. 전환율은 3분의 2이고 계수는 3 × 2/3 = 2다. 한 주에 새 고객 100명을 얻었다면 그 100명이 초대 300건을 보내고 200명이 더 가입한다.

첫 줄은 책의 예이고 나머지 세 줄은 편집부가 같은 공식에 가정한 값을 넣어 계산했다.

전환율은 클릭률과 가입률로 나눈다

초대받은 사람이 고객이 되려면 링크를 누르고 가입 양식을 채워야 한다. 책은 전환율을 이 두 단계로 나눠 보라고 권한다. 나눠 놓으면 공식에서 가장 약한 곳이 보인다. 클릭률은 좋은데 가입률이 기대에 못 미친다면 손볼 곳은 가입 페이지다.

바이럴 계수 = 초대 수 × 클릭률 × 가입률
가정한 값: 초대 4건 × 클릭률 50% × 가입률 20% = 0.4
가입률을 30%로 올리면: 4 × 0.5 × 0.3 = 0.6

두 변수는 계수에 똑같이 곱해진다. 책은 사용자당 초대 수를 1회에서 2회로 늘리면 계수가 두 배가 되고, 전환율을 두 배로 올려도 계수가 두 배가 된다고 설명한다. 가입률을 따로 재는 법은 전환율 계산법과 공식에 있다.

바이럴 계수가 1이 안 되면 추천 이벤트는 쓸모없나

쓸모가 있다. 책은 계수가 1을 넘으면 기하급수적인 성장으로 이어지고, 0.5를 넘으면 크게 성장하는 데 도움이 된다고 쓴다.

계수 1은 이런 상태다. 고객이 가입하고 일주일 안에 새 고객 한 명을 추천한다면 첫 주 10명이 20명이 되고, 그 뒤로는 따로 마케팅을 하지 않아도 매주 두 배가 된다. 책도 제품이 아무리 훌륭해도 이런 성장은 어렵다고 인정한다.

고객 절반만 친구를 추천하는 경우를 책은 이렇게 설명한다. 10명이 20명으로 늘기까지 시간은 매우 오래 걸리지만, 고객 한 명을 유치할 때마다 두 명을 확보하는 효과가 난다. 다른 채널로 한 명을 데려오면 결국 두 명이 남는다는 뜻이다. 추천받아 들어온 사람이 다시 추천하기 때문이다. 편집부가 가정한 값으로 검산하면 아래와 같다.

계수를 0.5로, 처음 유치한 고객을 800명으로 가정했다. 추천이 이어질수록 누적 고객은 800명의 두 배인 1,600명에 가까워진다. 같은 방식으로 계산하면 계수 0.4일 때는 처음 고객의 약 1.67배, 0.6일 때는 2.5배가 된다.

이 표에서 800명은 추천 바깥에서 들어온다. 책은 대부분의 바이럴 루프가 스스로 유지되지 않아 새 고객이 계속 들어와야 한다고 쓰고, 이 일을 시딩(Seeding)이라고 부른다. 시딩할 때는 타겟 고객 가운데 제품을 본 적 없는 사람을 찾아야 하고, SEO와 온라인 광고가 싸고 좋은 방법이 된다. 검색으로 고객을 모은 사례는 스타트업 마케팅 채널 고르는 법에 있다.

바이럴 주기는 왜 계수와 함께 봐야 하나

계수가 같아도 주기가 다르면 결과가 극단적으로 달라지기 때문이다. 바이럴 주기는 사용자가 추천의 한 바퀴를 도는 데 걸리는 시간이다. 초대가 고객으로 바뀌는 데 평균 3일이 걸리면 주기는 3일이다.

위 표의 5차 추천까지 가는 데 주기가 3일이면 15일, 30일이면 150일이 걸린다. 주기 30일은 편집부가 가정한 값이다.

책이 드는 예는 유튜브다. 영상을 보고, 사이트로 넘어가고, 링크를 복사해 친구에게 보내는 데 몇 분이면 된다. 유튜브가 영상마다 임베드 코드(다른 사이트에 영상을 심는 코드)를 주는 것도 누구나 자기 사이트나 블로그에 영상을 쉽게 넣게 하려는 장치다. 책은 이 채널을 쓴다면 주기를 가장 먼저 개선할 항목 가운데 하나로 꼽고 방법 세 가지를 든다. 긴박감을 만든다. 추천 과정을 끝까지 가도록 인센티브를 준다. 퍼널(가입까지 거치는 단계)의 각 단계를 되도록 단순하게 만든다.

추천 구조에는 어떤 유형이 있나

책은 기존 고객이 새 고객을 데려오는 구조를 바이럴 루프라고 부르고 일곱 유형으로 나눈다. 고객이 제품을 접하고, 다른 잠재 고객에게 알리고, 그 가운데 일부가 고객이 되는 3단계가 되풀이되는 구조다.

흔히 말하는 친구 추천 이벤트는 인센티브 유형이다. 14장에는 그루폰의 예도 나온다. 일정 수의 사람이 사지 않으면 할인이 무효가 되니, 치즈케이크 팩토리에서 50% 할인으로 식사하고 싶은 사람은 기꺼이 친구에게 메일을 보낸다. 책은 친구가 메일로 알려 준 제품은 페이스북에서 잠깐 언급된 제품보다 써 볼 가능성이 훨씬 높다고 본다. 추천 메일의 바탕이 되는 메일 운영은 이메일 마케팅 효과와 시작하는 법에서 다뤘다.

커뮤니케이션 유형은 무료 고객에게 많이 쓴다. 메일침프, 위블리, 유저보이스, 데스크닷컴은 무료 고객의 메일과 웹사이트에 브랜드 표시를 기본으로 넣고, 유료로 바꾸면 뺄 수 있게 한다.

책은 여러 유형을 겹치면 루프가 훨씬 강해진다고 쓴다. 우버는 다른 사람과 함께 타는 일이 많아 탈 때마다 새 잠재 고객에게 제품을 보여 준다. 그래서 내재적이고, 함께 타면 편하고 경제적이라 협업과 인센티브 유형으로도 볼 수 있다. 책은 루프가 성공하려면 대개 제품에 내장돼 있어야 한다고 덧붙인다.

초대장과 도착 페이지는 어떻게 만드나

초대장은 짧고 간결하게 쓰고, 도착 페이지에는 초대장과 같은 메시지를 넣는다. 책은 개인에게 맞춘 메시지가 큰 도움이 된다고 쓴다. 초대받은 사람이 도착하는 페이지를 책은 전환 페이지라고 부른다. 초대장에서 친구가 이 제품을 추천한다고 했다면 전환 페이지에도 똑같이 적는다.

아래 초대 문구는 책의 원칙에 맞춰 편집부가 만든 예시다.

제목: [친구 이름]님이 [제품 이름]을 추천했습니다

[받는 사람 이름]님, [친구 이름]님이 쓰고 있는 [제품 이름]을 함께 써 보자고 초대했습니다.
아래 링크로 가입하면 두 분 모두 [보상 내용]을 받습니다.

[가입 링크]

써 보지 않은 서비스에 가입하기를 망설이는 사람이 많다. 그래서 가입하지 않아도 제품 일부를 쓸 수 있게 하는 회사가 있다. 사람들이 링크를 누르고 가입하는 이유가 호기심인지 의무감인지 알면 고칠 곳을 찾기 쉽다. 책은 설문조사, 유저테스팅닷컴 같은 사이트, 직접 물어보기를 방법으로 든다.

책이 꼽은 테스트 항목은 다음과 같다.

• 버튼과 텍스트 링크 가운데 어느 쪽을 쓸지
• CTA(행동을 권하는 버튼이나 문구)의 위치
• 액션 버튼의 크기, 색상, 대비
• 페이지 속도
• 추가 이미지, 헤드라인, 사이트 카피
• 추천글과 사회적 증거(고객 사진, 사례 연구, 언론 언급, 사용 통계)
• 작성 양식 필드 수
• 가입 전에 제품을 써 볼 수 있는지
• 페이스북 연결, 트위터 로그인 같은 가입 편의
• 회원가입 과정의 길이

초대가 꼭 이벤트 메일일 필요는 없다. 인도의 데이팅 네트워크 마이자마나는 사용자가 사이트에서 한 행동에 따라 다른 사용자에게 알림 메일을 보냈다. '마크가 당신을 좋아합니다!' 같은 메일이다. 쓰는 사람이 늘수록 알림도 늘어난다. 창업자 아시스 쿤드라는 제품에 넣을 수 있는 바이럴 장치는 무궁무진하지만 사람들이 제품을 좋아하고 되풀이해 써야 성공한다고 말했다.

친구 추천 이벤트는 어떤 순서로 개선하나

처음부터 계수와 주기를 재고, 큰 변화부터 테스트한다. 책에 실린 권고를 편집부가 순서대로 정리했다.

1. 바이럴 계수와 바이럴 주기를 처음부터 재서 기준선으로 삼는다.
2. 추천 과정 전체를 지도로 그린다. 단계가 몇 개인지, 사람들이 랜딩 페이지, 광고, 초대 가운데 어디로 들어오는지 적는다.
3. 필요 없는 가입 페이지와 양식 필드를 없애고, 다른 사람을 초대할 수 있는 기능을 늘린다.
4. 주요 지표를 5~10배 개선할 수 있는 변화부터 시도한다. 책은 새 자동 응답 메일 시퀀스, 새 웹사이트 디자인, 새 온보딩 플로우를 예로 든다.
5. 가입 전환율 같은 한 영역에 몇 주 동안 집중해 떠오르는 방법을 모두 시도하고, 아이디어가 바닥나면 다른 지표로 넘어간다.
6. 큰 변화 뒤에는 작은 것을 다듬는다. 책은 헤드라인의 단어 하나만 바꿔도 영향이 클 수 있고, 바이럴은 복합적으로 성장하니 1%의 개선도 길게 보면 큰 차이를 낸다고 쓴다.
7. 나라, 연령대 같은 기준으로 고객을 나눠 집단마다 계수를 계산한다. 전체보다 훨씬 빨리 자라는 하위 집단을 책은 바이럴 포켓이라고 부른다. 인도네시아에서는 잘되고 호주에서는 안될 수 있다. 찾았다면 그 나라 언어에 맞게 텍스트를 고치는 식으로 그 집단의 경험을 개선한다.

2,500만 명 이상의 사용자를 보유한 앱 뮤지의 창립자 앤드류 첸은 전문 팀이라도 엔지니어 한두 명이 새 바이럴 채널을 만들고 최적화하는 데 최소 2~3개월이 걸린다고 말했다. 간단한 대시보드를 만들고 매주 A/B 테스트(두 안을 나눠 보여 주고 결과를 견주는 실험)를 여러 번 하라고도 권했다.

친구 추천 이벤트에서 흔한 실수는 무엇인가

첸은 많은 회사가 같은 실수를 한다고 말했고, 책은 여섯 가지를 싣는다.

1. 본래 입소문이 나지 않는 제품에 바이럴 기능을 많이 붙이려 한다.
2. 가치를 더하지 못하는 불량 제품으로 바이럴을 타려 한다.
3. A/B 테스트를 충분히 하지 않는다. 원고는 10건 가운데 1~3건에서 긍정적인 결과가 나온다는 어림을 괄호로 덧붙인다.
4. 사용자가 지금 어떻게 소통하고 공유하는지 모른 채 페이스북 '좋아요' 버튼만 다는 식으로 모범 사례에 기댄다.
5. 이미 성공한 사람에게 코칭과 가이드를 받지 않는다.
6. 바이럴을 제품 전략으로 보지 않고 전술 정도로 여긴다.

처음 하는 팀에게 첸이 권하는 방법은 모방이다. 다른 회사의 바이럴 루프를 텍스트까지 그대로 따라 한 뒤 내 루프가 비슷하게 돌 때까지 되풀이하라고 했다. 연락처 없는 스카이프는 쓸모가 없으니, 주소록을 불러오고 초대하게 돕는 일도 사용자에게 주는 서비스라고 그는 말했다.

책은 완전히 바이럴을 타지 못해도 이 채널을 다른 채널과 묶어 성장을 앞당길 수 있다고 맺는다. 99달러짜리 제품을 팔려고 고객 한 명에 230달러를 쓰던 드롭박스는 광고를 접고, 친구가 가입하면 두 사람 모두 용량을 받는 추천을 제품 안에 넣었다. 출시 전에 잠재고객을 모으는 방법은 신제품 출시 전략: 출시 전 잠재고객 모으기에 정리했다.

참고 자료: 가브리엘 와인버그·저스틴 마레스, 『트랙션』 2장, 14장 「이메일 마케팅」, 15장 「바이럴 마케팅」, 패스트팔로어스 옮김, StartupBooks. 표의 가정 수치와 누적 계산, 초대 문구 예시, 개선 순서 정리는 편집부가 만들었다. 이 글은 『트랙션』 한국어판을 펴낸 StartupBooks 편집부가 씁니다.