Business Proposal Series #1 - 채널코퍼레이션 (채널톡)
출처: https://channel.io/ko/blog/new-channel-bi
#1 프로덕트 핵심 지표 제안
채널톡이 현재 핵심 KPI로 삼아야 할 지표는
1) ODR/OAE 팀을 통한 Outbound Acquisition의 양적 증가(SDK 부착 수 N%p 증가)
2) SMB 팀이 관리하는 고객사들의 Revenue (혹은 NDS)증가이다.
채널톡의 1년 기준 신규 고객 MRR이 도출되는 공식을 간단하게 표현하면 아래와 같이 표현할 수 있을 것이다.
(Sales) Num_Sales_Touching_Customers
x
(Acquisition) SignUp Rate
x
(Activation) Tutorial Success Rate
x
(Onboarding Retention) 2 week Unbounded Retention
x
(Revenue) [Revenue Conversion * ARPPU]
x
(Revenue Retention) 12개월 평균 재결제율
이 중 위의 두 KPI를 핵심 지표로 삼아야 한다고 한 이유는 아래와 같다.
1. SignUp Rate는 유저가 홈페이지에 접속했을 때부터 추적 가능하다(InBound의 영역). 그렇기 때문에 홈페이지에 유입될 만큼의 관심을 가진 고객사들이 많기 때문에 일반적으로 수치가 높게 나와 개선할 수 있는 양의 상한선이 상대적으로 적은 편이며, 그 수 또한 이미 마케팅을 통한 노출 수에 크게 영향을 받아 비용 oriented 된 수치이다.
2. Tutorial Success Rate 또한 B2B 서비스(Sales 담당자의 존재)의 특성상 B2C 서비스에 비해 product 개선으로 인한 효과가 작다. 또한, SignUp Rate와 유사한 특성을 보이며 관리 성격이 강하기 때문에 전사 지표보다는 팀의 성과 지표로 가져가는 것이 좋아 보인다.
3. 2 week Unbounded Revenue 또한 위와 같은 영향이 있지만, 이 지표는 그보다 더 큰 문제로 '확인까지 2주가 걸린다'는 특성과 특정 고객사의 지표를 측정하기에는 정보량 희석이 너무 빈번하다는 한계가 있기 때문에 전사 지표로는 사용하기 어렵다는 한계가 있다. 동일하게 팀의 성과 지표로 가져가는 것이 좋아 보인다.
4. Num_Sales_Touching_Customers의 경우 InBound Touch는 Activation비율은 Outbound보다 효율적이나, SignUp Rate과 동일하게 상한선이 존재하기 때문에 Sales팀의 Input 대비 효율성이 떨어진다. 그러나 OutBound 팀의 Touch는 미유입 고객, 이탈 고객, 신규 사업 고객 등 확장 가능한 고객 영역이 많기 때문에 체계적으로 효과성을 키울 영역이 많이 남아 있다.
5. ARPPU같은 경우는 Retention이 높은 SaaS기업들에게 있어 최종적으로 고객들이 서비스에 얼마나 만족하는지를 쉽게 판단할 수 있게 해주는 지표이다. 물론 트래픽의 영향을 많이 받는 지표이긴 하나, 각 고객사들의 규모 대비 지불 금액을 서비스 만족도(활용도)라고 정의한다면, 트래픽의 영향을 제외한 순만족도(Net Disappointment Score: 서비스가 없어졌을 때 고객의 실망 점수 = 즉, 순 만족도)를 구할 수도 있다. 뿐만 아니라, 고객사들이 성장하고 있는지를 고객들이 지불해야할 트래픽 기준 비용에서도 파악할 수 있으며, 상한선도 없기 때문에 성장성이 높은 지표이다.
현재 채널톡 매출의 80%는 10~20% 정도의 Large Account에 의해서 발생하고 있는 상황이다. 즉, 개별 고객사의 평균 지불 금액이 큰 소수의 고객사에게서 커다란 매출 효과를 보고 있다는 의미이다. (20%의 고객이 80%의 매출을 만들어낸다는 파레토 법칙과 동일한 상황)
하지만, 이는 곧 80%가량의 고객사들로부터는 충분한 Revenue를 끌어내지 못하고 있다는 말과 동일하며, 결국 롱 테일(Long-Tail: 80%의 소액 소비자)에서 얻을 수 있는 Revenue에 집중하면 더욱 성장할 여력이 많이 남았다는 것을 뜻한다.
채널톡의 최대 강점은 1) 쉬운 SDK 부착과 2) 이를 통한 초기 기업들의 Lock-in이다. 실제로 ‘해피톡’의 2021년 기준 트래픽이 2.1만 수준일 때 매출이 75.3억원이었던 것에 반해, 채널톡의 트래픽은 2021년 기준 25.8만명 수준일 때, 매출이 32.6억 수준이었던 점에서도 채널톡의 강점이 SMB위주라는 것을 확인할 수 있다. 즉, 채널톡이 경쟁우위를 가진 시장은 초기 기업 대상 산업이라는 결론을 낼 수 있다.
이는 곧, 초기에 Lock-in 된 기업들의 트래픽을 Sizing-Up만 할 수 있다면 매출 성장은 자연히 따라온다는 것을 의미한다. 초기 기업의 Sizing-Up 속도 및 비율이 이미 성장한 Large Account 고객사들보다 x10 이상으로 빠르고 크며 기술력이 부족하다는 특징 역시 다른 CS 채널로의 전환비용이 성장 기업보다 크다는 것을 의미하여 Lock-In 효과가 클 것임을 알 수 있다.
결과적으로 이러한 사고 과정을 거치게 되면 1) OutBound Sales를 통한 상한선이 없는 시장에서의 유입량 증가 및 2) 개별 고객사들(특히 SMB)의 성장을 통한 평균 지불 금액이 중요하다는 결론을 낼 수 있다.
#2 실행 방안 제안
그렇다면 실제 실행을 어떻게 할지가 중요한 포인트라고 할 수 있다.
# 1st KPI Solution - ‘제휴를 통한 유입 채널의 증대’
이에 대해 첫 번째 지표인 Outbound Acquisition의 양적 증가(SDK 부착 수 N%p 증가)를 위한 Action Plan으로 ‘제휴를 통한 유입 채널의 증대’를 들 수 있다.
실제 채널톡 도입을 최종적으로 결정하는 이들은 개별 CS 담당자보다는 C-level 혹은 Team Lead 들일 것이다. 즉, 이들이 자연스럽게 유입되도록 하는 것이 중요한데, 이를 '혁신의 숲', '모비인덱스'와 같은 리서치 플랫폼들과의 제휴를 통한 프로모션을 통해 유입될 수 있도록 할 것을 제안하는 바이다.
Outbound팀의 핵심 목표는 결국 '채널톡을 모르는 잠재 고객들에게 효율적으로, 효과적으로 Reach하는 것'이다. 결과적으로, Marketing과 유사한데 이를 NonOrganic하게 일일이 콜드콜을 보내며 도달시키는 것은 Sales-Power-Oriented한 방식이기 때문에 Sales 인원수 이상의 효율을 뽑아내는 것에는 체계적으로 한계가 있다. 따라서 너무나 당연하게도 Organic 유입이 중요하게 되고, 이를 위해서 툴 최종 도입 결정권자가 많은 리서치 홈페이지 및 카페들과 제휴하여 Outbound 유입 채널을 증대하는 방식이 효과적일 것이라 제안하는 바이다.
# 2nd KPI Solution - ‘Data 활용방식의 고도화'
두 번째 지표인 'SMB 팀이 관리하는 고객사들의 Revenue (혹은 NDS)증가'는 데이터 활용 방식의 고도화(ChatBot 고도화 및 Data Logging/BI 고도화)를 통해 달성할 것을 제안한다.
채널톡은 SMB 업체들의 사업군별 문의(Problem & Asking) 데이터를 대량으로 보유하고 있다. 즉, 초기/중기 기업들의 문제 상황을 가장 많이 알고 있으며. 실패 요인 및 해결 방법을 알 수 있다는 것을 의미한다. 이는 곧 SMB를 가장 잘 서포트해줄 수 있는, '진정한 의미에서 고객의 성공(CS)'을 도와줄 수 있다는 것을 의미한다. 때문에, 채널톡은 SMB 기업들에게 일종의 Semi-Consulting 기업으로 자리매김할 수 있다. '고객 상담 문의 솔루션'을 넘어선 '고객 상담 데이터를 기반으로 한 기업 문제 상황 해결 솔루션'이 될 수 있다.
많은 기업이 데이터 분석가가 부재하여 BI 툴을 못 사용하고 있거나, 사용하더라도 제대로 활용하지 못하고 있는 현재 상황도 채널톡에게는 위와 같은 솔루션을 제공하기에 큰 기회를 제공한다. 고객 상담 내용에 대한 솔루션을 받기 위해 SDK를 연결할 때 앱 내 각 행동 데이터에 대해 log Event 들을 채널톡 DB에 전송하도록 하여 BI 솔루션까지 제공할 수 있게 된다면 더욱 구체적인 문제정의 및 해결책을 제시할 수 있을 뿐만 아니라, 고객사 서비스의 유저 데이터 또한 확보할 수 있어 다른 특정 산업군만을 대상으로 하는 서비스들보다 훨씬 구체적인 이용자별 특징을 고려한 군집을 분류할 수 있다. 더 나아가, Event Logging을 통해 새로운 Event가 발생한 경우 CS Manager들에게 앱 내 신규 업데이트 사항을 즉시 알려줄 수 있는 효과도 있기 때문에 CS Manager들이 잘못 응대하거나 누락하는 경우를 줄이고, 개발자와의 불필요한 소통 시간을 줄여 고객사 업무 Flow 자체를 효율화할 수도 있을 것이다(=CS 응대 시간 감축).
뿐만 아니라 업계 최고 수준의 초기 기업 대상 사업군별 문의(Problem & Asking) 데이터를 보유하고 있다는 것은 초기 기업들을 대상으로는 업계 최고 수준의 상담 챗봇을 만들 수 있다는 것과 동일한 의미이다. 최근 ChatGPT와 하이퍼클로바와 같은 서비스들이 등장하고 이들의 API를 사업적으로 활용할 수 있게 되면서 많은 스타트업이 등장하고 있다. 대표적으로 네이버 클로바 API를 활용한 자연어 생성을 통해 '마케팅 카피 라이팅 자동 생성', '소설 자동 작성'과 같은 서비스를 제공하는 뤼튼 테크놀리지를 예시로 들 수 있다. 이는 곧 채널톡도 이렇게 AI를 활용해 챗봇을 고도화하는 것이 가능하다는 의미입니다. 실제로 하이퍼 클로바의 챗봇의 파라미터를 가져와 Channel Talk의 상담 데이터로 Retrain시키면 고객 상담용 챗봇으로 특화시킬 수 있다. 더 나아가, 개별 기업의 상담 데이터를 기반으로 Fine-Tuning을 시키면 고객사별 문제에 대한 답변 pair를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 특정 CS Manager의 말투까지도 학습시킬 수 있다. 때문에 챗봇을 발전시켜 개별 CS Manager들이 채팅을 치는 과정에서 미리 들어온 질문에 대한 예시 답변을 구글 검색 시 예시가 나오듯이 제공할 수 있다면 CS 담당자들의 평균 응답 속도 및 CS 문의 종료 소요 시간이 극적으로 감축될 것으로 기대한다. 이는 곧 고객사들이 필요로 하는 CS Manager들의 수를 줄일 수 있을 것임을 의미하며, 이를 통해 아껴진 고객사의 인건비 중 일부를 채널톡 비용으로 전환시켜 고객사별 평균 ARPPU(MRR)을 증가시킬 수 있다는 것을 의미한다.
결과적으로 정리하자면, 채널톡은 SMB 팀이 관리하는 기업들의 Revenue 상승을 위해 아래와 같은 Action Plan들을 장기적인 관점에서 가져갈 수 있다.
1. 상담 데이터 분석을 통한 고객사 문제 정의 및 해결 방식 제시
2. 앱 내부 Data Logging을 통한 앱 데이터 BI 서비스 제공
3. CS Manager의 상담 효율화를 위한 챗봇 개발
그리고 이를 통해 아래의 효과를 기대할 수 있을 것이다.
1. 고객사 ARPPU의 증가
2. AI를 활용한 기술적 차별화 및 진입장벽 형성 (+ 선두 기업으로서의 학습효과)
3. 고도화된 업계별 유저 군집 데이터 확보 (결제 수준을 넘어선 다 범위 유저 행동 기반 군집 분석 가능 - 가장 현실적인 페르소나 확보)