바이럴마케팅, 드롭박스와 해리스가 추천으로 키운 신규 고객

2009년 초, 파일 저장 서비스 드롭박스는 바이럴마케팅에 앞서 검색광고로 고객을 데려오는 실험부터 했습니다. 결과는 참담했습니다. 고객 한 명을 데려오는 데 233~388달러가 들었는데, 팔던 상품은 99달러짜리였습니다. 창업자 드루 휴스턴은 2010년 발표 자료에서 이 숫자 바로 뒤에 한 단어를 적었습니다. 「Fail(실패)」(드롭박스 발표 자료 원문).

그다음 드롭박스가 고른 길은 추천이었습니다. 초대한 사람과 초대받은 사람 양쪽에 보상을 주는 추천 프로그램을 붙였더니 가입 수가 60% 늘었고, 그 증가가 그대로 유지됐습니다. 2010년 4월 한 달 동안 사용자들이 보낸 직접 추천 초대는 280만 건이었습니다.

바이럴마케팅 뜻을 한 줄로 말하면 이렇습니다. 고객이 다음 고객을 데려오게 만들어, 광고비가 아니라 고객의 추천으로 신규 유입을 늘리는 설계입니다. 드롭박스는 광고로 사던 고객을 고객에게서 받기 시작했습니다.

광고비를 줄이면 주문이 바로 줄어 불안하셨던 적이 있으시죠? 이 글은 드롭박스와 면도기 브랜드 해리스가 추천을 제품 안에 넣어 신규 고객을 늘린 숫자를 보고, 우리 쇼핑몰의 광고 의존도를 재는 법과 이번 주에 할 일을 정리합니다.

바이럴마케팅 뜻, 마중물과 펌프로 이해하기

옛날 펌프 우물을 떠올려 보겠습니다. 처음에는 위에서 물 한 바가지를 부어야 펌프가 물을 끌어올립니다. 이 물을 마중물이라고 부르죠. 펌프가 제대로 돌기 시작하면 마중물 없이도 물이 계속 올라옵니다. 마중물을 계속 부어야만 물이 나온다면 펌프 어딘가가 고장 난 것입니다.

쇼핑몰에서 광고는 마중물입니다. 우리 몰을 모르는 사람을 처음 데려오려면 광고가 필요합니다. 그렇게 온 고객이 만족해서 친구에게 알리고, 검색으로 다시 찾아오고, 리뷰를 남겨 다음 고객을 부르기 시작하면 펌프가 돈 것입니다. 바이럴마케팅은 이 펌프가 돌게 만드는 일입니다.

책 《성장의 플라이휠을 AI로 돌린다》의 공식으로 보면 더 분명합니다. 우리 몰이 모을 수 있는 고객 수의 천장은 CC = 신규 유입 수 ÷ 이탈률입니다. 여기서 신규 유입은 광고로 온 유입과, 검색·추천처럼 저절로 들어오는 유입을 합친 수입니다. 바이럴마케팅은 이 가운데 뒤쪽 칸을 키웁니다. 이탈률이 같다면 신규 유입이 늘어난 만큼 천장이 올라가고, 회사가 클 수 있는 크기인 성장판 ≈ CC × LTV도 함께 커집니다.

차이는 유지 비용에 있습니다. 광고 유입은 예산을 끊는 순간 줄어듭니다. 추천 유입은 고객이 남아 있는 한 계속 들어옵니다. 광고비를 크게 늘렸다가 줄이자 고객이 함께 빠진 회사의 이야기는 그로스 마케팅 뜻 글에 정리해 두었습니다.

드롭박스, 광고 대신 추천으로 키운 400만 명

드롭박스는 2008년 9월 서비스를 공개했습니다. 휴스턴의 발표 자료에 따르면 등록 사용자는 2008년 9월 10만 명에서 2010년 1월 400만 명으로 15개월 만에 40배가 됐고, 출시 뒤 매달 15~20% 이상 성장을 이어 갔습니다. 발표 시점에는 하루 가입자의 35%가 추천 프로그램에서 나왔습니다.

숫자를 책의 개념으로 읽으면 이렇습니다. 검색광고는 99달러짜리 상품에 233달러 넘는 획득 비용을 썼으니, 고객 한 명이 몇 번을 다시 사야 본전이 나는 구조였습니다. 광고로 신규 유입을 늘리는 길이 막히자 드롭박스는 이미 쓰고 있는 사용자를 신규 유입의 통로로 바꿨습니다. 추천 보상을 양쪽에 준 덕분에 초대하는 사람은 친구에게 광고를 하는 사람이 아니라 선물을 건네는 사람이 됐습니다. 다만 이 해석은 공개된 발표 자료를 바탕으로 한 저희의 읽기입니다.

눈여겨볼 점이 하나 더 있습니다. 드롭박스는 검색광고를 무작정 키우지 않고, 획득 비용을 상품 가격과 나란히 놓고 「실패」라고 판정한 뒤 멈췄습니다. 광고 단가가 감당할 수 있는 선을 넘으면 그 광고는 성장판을 키우지 못합니다. 그 선을 LTV에서 거꾸로 정하는 법은 CAC 상한 계산법 글에 있습니다.

해리스, 출시 일주일 전에 10만 명을 모은 추천 사다리

면도기 D2C 브랜드 해리스의 공동창업자 제프 레이더는 2014년 7월 팀 페리스의 블로그에 출시 전 캠페인을 직접 정리했습니다(해리스 캠페인 원문). 해리스는 쇼핑몰을 열기 일주일 전, 이메일을 남기면 개인 추천 링크를 주는 간단한 페이지를 열었습니다. 친구 5명을 데려오면 면도 크림, 10명이면 면도기, 25명이면 면도 세트, 50명이면 1년 치 면도 용품을 주는 사다리였습니다.

결과는 7일 동안 이메일 10만 건 이상(유효한 주소 8만 5천 건 이상)이었습니다. 이 가운데 77%가 추천으로 들어왔습니다. 약 2만 명의 추천인이 약 6만 5천 명의 친구를 데려왔으니, 한 사람이 평균 세 명 남짓을 부른 셈입니다. 최고 단계인 50명을 채운 사람도 200명이 넘었고, 실제로 제품을 받은 사람은 약 3,000명이었습니다. 팀이 미리 예상한 숫자는 3,000~15,000건이었는데 첫날에 15,000건을 넘겼습니다.

해리스에서 쇼핑몰 대표가 가져갈 점은 세 가지입니다. 보상이 할인 쿠폰이 아니라 자기 제품이었다는 것, 단계가 눈에 보여 「조금만 더」를 부르는 사다리였다는 것, 그리고 부정 참여를 막는 장치를 처음부터 걸었다는 것입니다. 레이더는 같은 IP에서 여러 계정을 만드는 것을 막고, 모든 주소에 확인 메일을 보내 반송되는 주소를 걸러 냈다고 적었습니다. 이 캠페인을 할 때 해리스 팀은 열 명 남짓이었습니다.

광고를 써도 됩니다, 세 가지 조건이 맞는다면

여기까지 읽으면 「광고는 나쁜 것」처럼 들릴 수 있습니다. 그렇지 않습니다. 자연 유입이 처음부터 안정적으로 들어오는 쇼핑몰은 없습니다. 검색에 걸리려면 시간이 필요하고, 추천이 돌려면 먼저 산 고객이 있어야 합니다. 누군가 먼저 들어와야 펌프가 돌기 시작합니다. 문제는 광고를 쓰느냐가 아니라, 그 광고가 CC를 올리고 있느냐입니다. 세 가지를 확인하면 됩니다.

1. 광고 유입 단가가 낮다. 신규 고객 한 명에 쓰는 돈이 LTV에서 거꾸로 정한 상한(Target CAC) 안에 들어와야 합니다. 이 조건이 깨지면 나머지 둘이 맞아도 돈이 마릅니다. 드롭박스의 검색광고는 여기서 걸렸습니다

2. 광고로 온 고객이 다시 온다. 가장 중요한 조건입니다. 광고로 들어온 고객이 자연 유입 고객만큼 남지 않으면 CC는 오르지 않습니다. 광고를 켜는 동안만 숫자가 부풀 뿐입니다

3. 그 고객이 매출로 이어져 남는 돈이 생긴다. LTV − CAC − 변동비가 플러스여야 다음 광고비를 번 돈으로 낼 수 있습니다

세 조건이 맞으면 광고로 CC를 키우는 것은 좋은 방법입니다. 그리고 이 조건을 통과한 광고 고객이 다음 고객을 데려오기 시작하면, 광고는 그때부터 마중물 역할을 마치고 펌프가 물을 끌어올립니다.

광고 의존도, 두 개의 CC로 재는 법

그래서 두 숫자를 함께 봅니다. 전체 기준 CC는 지금 구조로 도달할 수 있는 천장이고, 광고(Paid) 유입을 뺀 Paid 제외 CC는 광고를 끊었을 때 남는 바닥입니다. 둘의 간격이 광고 의존도입니다. 건강한 몰은 시간이 지날수록 이 간격이 좁아집니다. 광고로 데려온 고객이 남아서 다음 고객을 데려오기 시작하기 때문입니다.

아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다. 계산을 단순하게 하려고 월 이탈률은 모두 10%로 같다고 두었습니다.

두 몰은 지금 전체 기준 CC가 똑같이 1만 명입니다. 매출 보고서만 보면 차이가 없습니다. 그런데 광고를 한 달 끊으면 첫 번째 몰은 바닥이 4,500명, 두 번째 몰은 2,000명입니다. 간격이 벌어지고 있다면 두 번째 조건이 깨진 것입니다. 광고로 온 고객이 남지 않는다는 뜻이고, 그때는 광고 예산이 아니라 첫 구매 뒤 경험을 봐야 합니다.

이 계산을 하려면 신규 고객이 어디서 왔는지 나눌 수 있어야 합니다. 광고 링크마다 꼬리표를 다는 법은 UTM 설정법 글을 참고하세요.

「추천 보상만 걸면 바이럴이 되나요?」

대표님들께 추천 이야기를 하면 자주 나오는 질문입니다. 할인 쿠폰을 주는 추천 이벤트를 몇 번 해 봤는데 그때뿐이었다는 것입니다. 입소문이 실제로 얼마나 크게, 얼마나 오래 효과를 내는지 숫자로 잰 연구가 있습니다.

미국 메릴랜드대·UCLA와 튀르키예 외즈예인대 연구진(Trusov, Bucklin, Pauwels)은 2009년 Journal of Marketing에 실린 논문에서 한 소셜 네트워킹 사이트의 추천 초대와 가입 데이터를 분석했습니다(메릴랜드대 연구 소개 원문). 2010년 3월 메릴랜드대 스미스 경영대학원의 소개에 따르면, 입소문을 두 배로 늘렸을 때 신규 가입이 17% 늘었고, 장기 효과는 이벤트 마케팅의 20배, 언론 노출의 30배였습니다. 효과가 이어지는 기간도 달랐습니다. 입소문은 약 3주 동안 가입에 영향을 줬고, 전통적인 마케팅은 3~7일에 그쳤습니다.

연구진은 이를 선순환으로 설명했습니다. 입소문이 회원을 늘리고, 늘어난 회원이 다시 입소문을 만든다는 것입니다. 다만 이 연구는 소셜 네트워킹 사이트의 데이터이지 쇼핑몰 데이터가 아닙니다. 숫자를 그대로 옮기기보다 방향을 가져가는 것이 맞습니다. 추천은 한 번 터지고 끝나는 이벤트가 아니라 오래 남는 유입이고, 그 힘은 보상의 크기보다 추천받은 사람이 좋은 첫 경험을 하느냐에서 나옵니다. 할인만 주는 추천 이벤트가 그때뿐인 이유도 여기에 있습니다. 쿠폰을 쓰러 온 친구가 만족하지 못하면 다음 추천은 일어나지 않습니다.

「우리처럼 작은 몰도 되나요?」라는 질문에는 해리스가 답이 됩니다. 열 명 남짓한 팀이, 쇼핑몰을 열기도 전에 페이지 하나와 추천 링크로 시작했습니다. 공동구매나 인플루언서로 온 고객을 남기는 법은 인플루언서 마케팅 글에 따로 정리했습니다.

우리 쇼핑몰에 적용한다면 — 이번 주에 할 일

1. 지난 6개월 월별 신규 고객을 광고 유입과 그 밖(검색·직접 방문·추천)으로 나눠 적습니다. 광고 링크에 UTM이 없다면 이번 주에 붙입니다

2. 위 표처럼 전체 기준 CC와 Paid 제외 CC를 계산하고, 6개월 전과 간격을 비교합니다

3. 광고로 온 고객과 그 밖의 경로로 온 고객의 90일 재구매율을 나눠 봅니다. 두 번째 조건이 깨졌는지 여기서 보입니다

4. 최근 3개월 재구매 고객 몇 명에게 「주변에 소개하신 적이 있는지, 어떤 말로 소개하셨는지」를 직접 묻습니다. 그 한 문장이 추천 프로그램의 문구가 됩니다

5. 추천 보상을 정한다면 할인율보다 자사 제품이나 다음 구매 혜택으로, 추천한 사람과 받은 사람 양쪽에 주는 안부터 검토합니다

흔한 함정은 두 가지입니다. 첫째, 추천 이벤트를 신규 가입 숫자로만 평가하는 것입니다. 추천으로 온 고객이 첫 구매 뒤에 남는지까지 봐야 펌프가 도는지 알 수 있습니다. 둘째, 부정 참여를 막는 장치 없이 큰 보상을 거는 것입니다. 해리스도 IP 차단과 확인 메일을 함께 걸었습니다.

확인해 볼 것

• 우리 몰 신규 고객 중 광고가 아닌 경로로 온 비중은 몇 %이고, 6개월 전보다 늘었나요?

• 광고로 온 고객의 90일 재구매율은 자연 유입 고객과 얼마나 차이 나나요?

• 고객이 우리 몰을 친구에게 소개할 때 쓰는 한 문장은 무엇인가요?

• 지금 추천 보상은 추천받은 친구의 첫 경험까지 설계돼 있나요, 할인만 주고 끝나나요?

플라이휠 그로스 컨설팅이 함께 보는 곳

세 조건 가운데 어디서 걸리는지는 몰마다 다릅니다. 첫 번째가 문제면 채널을, 두 번째면 첫 구매 뒤 경험을, 세 번째면 LTV를 봐야 합니다. 플라이휠 그로스 컨설팅은 전체 기준 CC와 Paid 제외 CC를 함께 계산해 우리 몰의 광고 의존도와 병목부터 짚고, 다음 예산을 광고와 추천·재구매 중 어디에 둘지 순서를 함께 정합니다.

정리

• 바이럴마케팅은 고객이 다음 고객을 데려오게 만들어, 광고비가 아니라 추천으로 신규 유입을 늘리는 설계입니다

• CC = 신규 유입 수 ÷ 이탈률에서 바이럴은 신규 유입 중 자연·추천 칸을 키우고, 그만큼 성장판(≈ CC × LTV)이 커집니다

• 드롭박스는 검색광고 획득 비용이 233~388달러(99달러 상품)로 맞지 않자 양면 추천 보상을 붙였고, 가입이 60% 늘어 유지됐습니다

• 해리스는 출시 일주일 전 단계별 제품 보상으로 이메일 10만 건 이상을 모았고, 77%가 추천이었습니다

• 광고는 단가·재방문·남는 돈 세 조건이 맞으면 써도 되며, 전체 기준 CC와 Paid 제외 CC의 간격이 좁아지는지로 확인합니다

• Trusov 등(2009) 연구에서 입소문의 장기 효과는 이벤트 마케팅의 20배, 언론 노출의 30배였고 약 3주 이어졌습니다

더 읽어 보기

• Dropbox · Drew Houston, 「Dropbox: Startup Lessons Learned」 발표 자료 · 2010.4 (영문)

• The Tim Ferriss Show 블로그 · Jeff Raider(해리스 공동창업자), 출시 전 10만 이메일 캠페인 정리 · 2014.7.21 (영문)

• University of Maryland Robert H. Smith School of Business · 「WOM vs. traditional marketing」 · 2010.3.1 (영문)

• Özyeğin University 연구 저장소 · Trusov, Bucklin & Pauwels, 「Effects of Word-of-Mouth versus Traditional Marketing」 · Journal of Marketing 2009.9 (영문)

자주 묻는 질문

바이럴마케팅 뜻은 무엇인가요?

바이럴마케팅은 고객이 다음 고객을 데려오게 만들어, 광고비가 아니라 고객의 추천과 입소문으로 신규 유입을 늘리는 설계입니다. 광고 유입은 예산을 끊으면 줄지만, 추천 유입은 만족한 고객이 남아 있는 한 계속 들어옵니다.

쇼핑몰 바이럴마케팅은 어떻게 시작하나요?

먼저 신규 고객을 광고 유입과 그 밖의 경로로 나눠 광고 의존도를 확인합니다. 그다음 재구매 고객이 실제로 쓰는 소개 문장을 모으고, 추천한 사람과 받은 사람 양쪽에 자사 제품이나 다음 구매 혜택을 주는 추천 링크부터 붙입니다.

광고를 줄이면 매출이 줄어드는 이유는 무엇인가요?

신규 유입 대부분이 광고에서 오고 광고로 온 고객이 다시 오지 않으면, 고객 수가 광고 예산에 묶여 있기 때문입니다. 광고 유입을 뺀 고객 수의 천장(Paid 제외 CC)과 전체 천장의 간격이 클수록 광고를 줄였을 때 매출이 크게 흔들립니다.

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