서비스의 성장 한계: Carrying Capacity (C.C) 모델

비즈니스 성장에는 한계가 존재합니다. 일정 시간이 지나면 인구(고객 수)는 일정 수준(Carrying Capacity)에서 유지되며, 큰 변화가 없다면 지속 가능한 수준을 유지합니다.

이를 이해하기 위해 C.C 모델을 활용하면, 서비스의 최대 성장 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 모델은 새로운 고객의 유입과 기존 고객의 이탈을 분석하여 서비스가 도달할 수 있는 최대 고객 수를 계산하는 방식입니다.

방문자 vs. 고객, 어디에 집중해야 할까요?
아래의 질문에 답변해보세요

1. 파워 유저의 특정 행동을 모든 유저에게 유도하면 효과적일까?

2. 24시간 장애로 인해 트래픽이 감소했다. 장기적으로 문제가 될까?

3. 경쟁사와 동일한 DAU(일일 순방문자 수)를 기록하고 있다. 이 숫자가 중요한 의미를 가질까?

4. 광고 캠페인으로 DAU가 증가했다. 광고를 계속하면 성장도 지속될까?

5. 이메일·알림 시스템 문제가 발생해 방문자 수가 감소했다. 걱정할 문제일까?

C.C 모델의 원리 및 계산 방식 A to Z

1단계: 신규 고객의 정의 및 유입 분석

먼저, 서비스에서 ‘고객’이 무엇을 의미하는지 정의해야 합니다. 단순 가입이 아닌, 일정 행동을 수행해야 의미 있는 고객으로 간주될 수도 있습니다.

예를 들어, 사진 공유 웹사이트의 경우, 단순 방문보다는 ‘5개 이상의 사진 조회’나 ‘댓글 작성’과 같은 액션이 진짜 유저 전환 지표가 될 수 있습니다. 여기서 ‘95% 확률로 재방문하는 행동’을 찾는 것이 중요합니다.

2단계: 고객 이탈 정의 및 분석

고객을 ‘잃었다’라고 판단하는 기준을 설정해야 합니다. 일반적으로 제품의 특성에 따라 다릅니다.

• 메신저 서비스: 매일 사용하는 것이 일반적이므로, 7일 이상 미접속하면 이탈로 볼 수 있음.

• 음악 검색 서비스(예: Shazam): 한 달에 한 번 사용하는 경우가 많다면, 3~4개월 미사용 시 이탈로 간주.

• 게임 서비스: 과거 데이터를 분석해보니 4일 이상 접속하지 않으면 대부분 재방문하지 않음 → 4일을 기준으로 이탈 정의.

3단계: C.C 계산하기

다음 데이터를 확보한 후, C.C를 계산할 수 있습니다.

• 일일 신규 고객 수

• 일일 이탈 고객 비율

• 현재 고객 수

C.C = (일일 신규 고객 수) ÷ (일일 이탈 고객 비율)

예시 계산

• 페이스북 광고를 통해 매일 400명의 신규 방문자가 유입됨.

• 그중 50명이 신규 고객으로 전환됨.

• 현재 보유한 고객의 1%가 매일 이탈한다고 가정.

→ C.C = 50 ÷ 1% = 5,000명

즉, 이 서비스는 5,000명의 고객을 확보할 때까지 성장하며, 이후에는 성장이 둔화될 가능성이 높습니다.

C.C를 높이는 방법은 무엇일까요?

C.C를 증가시키기 위해서는 다음 두 가지 방법이 있습니다.

1. 신규 고객 유입을 늘리기 → 마케팅, 온보딩 최적화

2. 고객 이탈률을 줄이기 → UX 개선, 핵심 행동 유도

만약 이탈률을 1%에서 0.5%로 낮춘다면, 같은 신규 고객 수 대비 C.C는 두 배 증가할 수 있습니다.

결론적으로, 고객 유지(retention)가 C.C를 높이는 가장 중요한 요소입니다.

마무리

C.C 모델을 활용하면 서비스가 도달할 수 있는 최대 고객 수를 예측하고, 성장 전략을 최적화할 수 있습니다.
단순히 방문자 수를 늘리는 것보다 고객 유지율을 높이는 것이 장기적인 성장에 더 중요합니다.

따라서 데이터를 기반으로 고객 행동을 분석하고, 재방문을 유도할 수 있는 전략을 지속적으로 수립하는 것이 핵심입니다.