어제 메타에서 텍스트 기반의 SNS인 스레드(Threads)를 새로이 선보였습니다. 출시 7시간 만에 1,000만 명이 가입했다고 하니, 사람들이 스레드에 거는 기대가 얼마나 큰지 짐작이 됩니다. 메타의 수장인 마크 주커버그는 ‘왓츠앱(WhatsApp)과 메신저(Messenger)가 차기 사업의 주축이 될 것’이라고 발언한 적이 있는데요(2022). 약 20억 명에 달하는 왓츠앱의 유저 수만 봐도 발언의 배경과 스레드의 필요성이 이해됩니다. 트래픽이 몰리는 곳에 수익이 있을 확률이 높고, 메타는 메타버스 사업의 가치 하락으로 막대한 손실을 내어 수익이 절실한 상황이기 때문입니다. 물론 메타에는 든든한 캐시카우인 페이스북과 인스타그램이 있습니다. 그러나 이들은 성장은커녕 최근 1~2년간 MAU를 간신히 유지하는 수준입니다. 게다가 작년 애플이 개인정보 보호 정책을 강화하면서 이들 앱에서 유저 맞춤 광고를 제공하지 못하게 되자 주가가 25%나 폭락하는 일도 있었습니다. 그러니 메타가 새로운 캐시 카우로 스레드를 택한 것은 어찌 보면 당연한 수순일 것입니다. ‘텍스트 기반의 SNS’하면 가장 먼저 떠오르는 서비스인 트위터가 흔들리고 있는 지금 이 순간에요. 트위터는 왜 흔들리고 있나? 트위터를 인수한 일론 머스크의 기행과 과도한 수익화 전략 때문입니다. 트래픽 모니터링 기업인 Similarweb는 머스크가 트위터를 인수했을 즈음 트위터를 떠난 유저가 약 175만 명이라고 밝힌 바 있습니다. 또한 안드로이드 앱의 경우 DAU는 9.8%, MAU는 8% 하락했으며 내년까지 전체 유저 중 3,200만 명이 이탈할 전망입니다. 기업 상위 광고주도 500사 넘게 이탈하여 하루 광고 매출이 전년 대비 40% 가량 줄었습니다. 스레드에서는 벌써 이러한 상황을 풍자하는 이미지까지 나오고 있습니다. 일론 머스크의 속이 쓰릴 것 같네요. 로그인

중고차 허위 딜러는 실재하지 않는 금액의 차량을 미끼로 고객을 유인합니다. 다른 곳보다 훨씬 저렴한 금액에 혹한 고객은 딜러를 찾아오지만, 도착하고 보면 예상한 금액의 몇 배나 되는 다른 차량이 서있을 뿐입니다. 허위 매물은 중고차 시장의 고질병으로 불립니다. 소비자주권회의가 2021년 발표한 소비자 설문 결과에 따르면, 응답자 중 54.4%가 중고차 시장의 가장 큰 문제점으로 ‘허위 및 미끼 매물’을 꼽았을 정도입니다. 애석하게도 이러한 허위 매물은 비단 중고차 시장에만 존재하는 것이 아닙니다. 정확히 말하자면 중고차를 포함한 모든 상품군에, 상품을 취급하는 거의 모든 쇼핑몰에 존재합니다. 네이버쇼핑을 예로 들어볼까요. 리스트와 상세페이지 상단에 54,000원이라는 금액이 적혀있는 제품입니다. 그러나 실제로 구매를 시도하면 93,900원이라는 금액이 계산되어 나옵니다. 이는 필수 선택 항목인 ‘사이즈’에 무려 39,900원의 추가 금액이 붙어있기 때문인데요. 사이즈는 누가 보더라도 추가 금액이 붙을 만한 항목이 아닙니다. 추가 상품을 선택하는 경우라면 모를까, 발 크기가 크다고 해서 더 비싼 금액을 지불하는 일은 없죠. 즉 이는 판매자가 의도적으로 가격을 낮아보이게 조작한 결과입니다. 물론 네이버쇼핑이 이를 의식하지 못하고 있는 것은 아닙니다. 2021년 옵션 유형 중 색상, 사이즈, 발송 시점 등에 대해서는 옵션 추가금을 붙일 수 없다는 정책을 내놓은 것이 그 증거입니다. 그러나 위 사례에서 볼 수 있듯 추가금을 붙이거나 배송비를 실제보다 비싸게 책정하거나 ‘바로 구매’ 대신 장바구니에 담는 경우 할인 쿠폰을 사용하지 못하게 하는 등의 다크 패턴은 여전히 판치고 있습니다. 오픈 마켓의 특성상 매우 많은 수의 판매자가 존재하고, 이들에게 가격이나 쿠폰 같은 사항을 강제할 수 없기 때문입니다. 모든 상품을 완벽히 검수하는 것도 불가능에 가까운 일이겠죠. 그러나 고객은 이러한 상황을 이해해줄 의무가 없습니다. 고객은 그저 불편을 주지 않는 다른 플랫폼을 찾아갈 뿐입니다.

데이터 기반 의사 결정의 중요성은 이미 잘 알려진 사실입니다. 하지만 왜 중요한지, 이를 어떻게 실행해야 하는지는 여전히 모호할 경우가 많습니다. <린 분석>은 이러한 모호함을 명확함으로 바꾸기 위해 내용을 4부로 나누고, 다양한 실례를 들어 설명하고 있습니다. ‘린 분석 완전 정복’은 제가 <린 분석>을 읽고 중요하다고 생각한 부분을 정리한 것이며, 책과 같이 4부로 나누어 업로드할 예정입니다. 목차는 다음과 같습니다. 1부 린 스타트업과 기본적인 분석 개념에 대한 이해 2부 린 분석을 스타트업에 적용하는 방법 여섯 개의 대표적인 사업 모델 소개 각 모델에 적합한 제품과 목표 시장을 발견하는 과정 (다섯 단계) 각 모델에서 확인해야 할 지표 3부 사업 모델별 핵심 지표의 기준치 4부 린 분석을 조직에 적용하는 방법 앞선 3편의 글로 우리는 사업 모델과 사업 단계, 그리고 중요하게 다뤄야 할 지표에 대해 알게 되었습니다. 그런데 어떤 지푯값을 얻어낸 뒤에 이것이 적정 수준인지 아닌지를 판단하려면 대략적인 기준이 필요합니다. 예컨대 ‘우리와 비슷한 사업을 전개하는 다른 스타트업에서는 이 지푯값이 어느 정도로 나올까?’ 같은 거죠. 이번 4편에서는 <린 분석>이 각종 스타트업과 분석가를 통해 얻어낸 데이터를 바탕으로 상대적인 기준을 제시해보도록 하겠습니다. 물론 이 또한 상황이나 사업 등에 따라 달라질 수 있으므로 참고 목적으로 알아두는 것이 좋겠습니다. 현재 상황 이제부터 다루려는 질문은 ‘무엇이 정상적인가’입니다. 우리는 다른 사업과 비교해 우리 것이 터무니없이 다른 모습을 보이고 있지는 않은지 파악해야 할 필요가 있습니다. 다행히 그러한 사실을 알려주는 대부분의 지표는 적정 값을 가지고 있죠.