웹/모바일 물리법칙을 뛰어넘자

유명한 벤처투자가 Fred Wilson이 law of web/mobile physics 라고 이야기 하는 것이 있습니다. 

30/10/10 이라고 명명한 law of web/mobile physics는 아래와 같습니다.

전체 가입자/다운로드의 30%가 매월 서비스/앱을 사용한다.

전체 가입자/다운로드의 10%가 매일 서비스/앱을 사용한다.

최대 동시사용자는 매일 서비스/앱을 사용하는자의 10%이다.

원문 : 30/10/10

제 경험상으로는 법칙이라고 하기에는 잘 맞지 않는것 같습니다만 ^^ 최소한의 도전 목표로 삼기에는 좋아보입니다. 

“30/10/10 을 뛰어넘자~! 이왕이면 60/20/20 을 향해!” 랄까요? 🙂

참고로, Flurry 에서 2012년 10월에 App Engagement: The Matrix Reloaded 라는 글을 통해 아래와 같은 리텐션 비율을 공개한 바 있습니다. 

Table EngagementRetentionStats ByCategory resized 600

… 위의 표를 보니 잘나가는 서비스다!라고 주장하려면 월 리텐션 비율 60% 이상 나오는건 기본이겠네요..

단 하나의 수치에 집착해야 한다면 어떤 수치에 집중해야 할까?

처음으로 ‘소장하고 싶다’는 생각을 갖게 했던 영화 머니볼. 

그 중에서도 영화에서 얻은 가장 큰 울림을 단 한 문장으로 표현했던 영화의 첫 장면.

줄거리

메이저리그 만년 최하위에 그나마 실력 있는 선수들은 다른 구단에 뺏기기 일수인 ‘오클랜드 애슬레틱스’. 돈 없고 실력 없는 오합지졸 구단이란 오명을 벗어 던지고 싶은 단장 ‘빌리 빈(브래드 피트)’은 경제학을 전공한 ‘피터’를 영입, 기존의 선수 선발 방식과는 전혀 다른 파격적인 ‘머니볼’ 이론을 따라 새로운 도전을 시작한다. 그는 경기 데이터에만 의존해 사생활 문란, 잦은 부상, 최고령 등의 이유로 다른 구단에서 외면 받던 선수들을 팀에 합류시키고, 모두가 미친 짓이라며 그를 비난한다. 

과연 빌리와 애슬레틱스 팀은 ‘머니볼’의 기적을 이룰 수 있을까? 

머니볼 이론이란? 

경기 데이터를 철저하게 분석해 오직 데이터를 기반으로 적재적소에 선수들을 배치해 승률을 높이는 게임 이론

출처 : 머니볼-Daum 영화

머니볼은 가장 가난한 구단 중 하나인 애슬레틱스를 거의 매년 포스트 시즌에 진출시키는 강팀으로 만든 실화를 바탕으로 만들어진 영화입니다. 위의 영화 설명에서도 볼 수 있듯이 빌리 빈은 다른 일반적인 구단들과는 달리 데이터에 기반하여 구단을 운영함으로써 성공할 수 있었는데, 영화에서는 가장 핵심적인 단 하나의 데이터를 찾아냄으로써 이러한 것들이 가능해진 것으로 묘사합니다. 빌리 빈이 집착했던 단 하나의 데이터는 바로 출루율이었죠. 출루율이 좋다면 연봉 이외의 모든 요소를 무시합니다. 출루율은 높은데 연봉이 낮은 선수들로 팀을 재구성함으로써 높은 승률과 저비용 두가지 토끼를 다 잡게 됩니다. 

요즈음 가장 큰 과제라고 생각하는 것이 바로 어떤 수치를 중요하게 여겨야 할까 하는 점입니다. 여러 수치를 동시에 봐야겠지만 그 중에서도 머니볼에서의 출루율과 같이, 복잡하게 얽혀있는 문제들을 해결해 줄 단 하나의 수치가 있다면 무엇일까를 고민하고 있어요.

오늘 K-Cube Ventures의 임지훈 대표님 트윗을 통해 The Biggest Problem in Mobile: Retention 을 읽게 되었는데 아주 좋은 힌트를 얻게 된 것 같아 좋네요. 글에서 소개된 Fred Wilson의 30/10/10 포스트도 읽어봐야겠어요.