Web3 '핑둬둬' 그룹 구매 가이드: SBT를 활용해 쇼핑하면서 수익을 얻는 방법은?
저자: 자이, DeepGo Web3 빌더
2023년 암호화폐 시장이 대규모 상승장을 맞이하려면 막대한 유동성을 제공할 수 있는 새로운 사용자의 유입이 반드시 필요하다. 그러나 현재 Web3 분야에는 대중화된 앱이 부족하며, 기존의 DeFi, NFT, GameFi는 사용자 유지율이 낮은 실정이다. 사용자가 폭발적으로 증가하지 않는 한 시장은 서서히 회복하는 데 그칠 것이다. 따라서 Web3의 바이럴 마케팅 전략이 특히 중요하다.
본 필자는 인터넷 산업 경험과 암호화 시장 연구를 바탕으로 새로운 관점을 제시하고, Web3 애플리케이션의 대중화 경로를 탐색하고자 한다.
사용자가 모일 때
Web2 기업 중에서 파이더우(拼多多)는 매우 Web3적이고 탈중앙화된 사고방식을 가지고 있다고 볼 수 있다. 파이더우 창립자 황정(黄铮)은 2017년에 '자본주의를 거꾸로 돌리다'라는 흥미로운 글을 공개한 바 있으며, 핵심 내용은 다음과 같다.
기존의 '자본주의 모델'은 공장에서 생산하여 여러 단계의 유통망을 거쳐 소비자에게 도달하는 구조다. 즉 M(공장)-S(공급망)-B(대형상인)-b(소매상)-C(소비자)의 흐름이다. 이를 뒤집으면 C2M(Customer to Manufacturer)이 되며, "구매자와 판매자가 중간 유통업체 없이 직접 만나 차액을 줄이는" 구조가 된다.
이것이 바로 Web2 세계의 탈중앙화 사례이며 큰 영감을 준다. 하지만 이 사고를 Web3와 전자상거래에 적용하는 것이 아니라, 파이더우의 '그룹 구매' 개념을 Web3 소셜에 접목시키는 것이다. '그룹 구매' 과정에서 사용자의 데이터 트래픽을 집약해, 사용자가 구매자가 아닌 판매자로서 데이터를 판매함으로써 수익을 얻게 하고, 집합된 사용자들이 데이터 가격 결정권을 갖게 만든다. 광고주는 자연스럽게 데이터 수요자가 되며, Web2보다 더 효율적인 광고 예산 집행이 가능해진다.
그렇다면 어떻게 지속적으로 효과적인 데이터를 생성할 수 있을까? 우리의 답은 콘텐츠 공유다! SBT와 결합하기 가장 효과적인 시나리오다. 콘텐츠 공유는 Web2에서 매우 성숙한 소셜 행동이며, 필수적이며 빈도가 높고 진입 장벽이 낮다. 주제 자체가 사회적 통화(Social Currency) 역할을 하며 사용자의 자기 정체성 표현을 충족시키고, 자연스럽게 소셜 관계를 형성하게 된다.
데이터 수익 모델
많은 콘텐츠 정보를 목표 사용자에게 보다 효과적으로 선별하고 조직하며 배포하려면 어떻게 해야 할까? 이것이 큐레이션 마켓(Curation Market) 연구의 핵심이다. Web2에서는 플랫폼 알고리즘이 이 역할을 하지만, DeepGo 네트워크 프로토콜에서는 콘텐츠를 공유하는 큐레이터가 그 역할을 담당한다. 메커니즘 내 주요 구성원을 살펴보자.
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데이터 수요자: 고객 확보를 원하는 마케팅 업체. 데이터셋 호출 비용을 지불한다.
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큐레이터: 콘텐츠를 선별하고 공유하며, SBT 디지털 배지를 발행하는 활동을 주도하는 주체. 데이터 수익의 30%를 획득한다.
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참여자: SBT 디지털 배지 발행 활동에 참여하는 독자들. 데이터 수익의 50%를 균등하게 분배받는다. 다른 독자들은 콘텐츠를 무료로 열람할 수 있지만, 활동에 참여하지 않으면 데이터 수익도 없다.
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금고(Treasury): 프로토콜의 일부로 전체 소셜 네트워크 시스템에 속하며, 데이터 수익의 20%를 획득한다.
전체 메커니즘에서 데이터 수요자가 비용을 지불하고, 큐레이터가 활동을 조직하며, 참여자들이 함께 SBT 디지털 배지를 발행하고 체인상 명성을 구축한다. 수익 및 지출 구조는 아래 다이어그램과 같다.
전체 메커니즘의 수익은 데이터 수요자로부터 발생한다. 중요한 질문은, 왜 마케팅 업체가 데이터 호출에 비용을 지불하려 하는가? 더 큰 시장을 원한다면, 마케팅 업체는 암호화폐 업계의 거래소, 프로젝트팀 등에 국한되지 않고, 전통 산업의 광고주들도 포함되어야 한다.
인터넷 공개 보고서에 따르면, 현재 Web2 전통 채널의 고객 유치 평균 비용은 약 20U다. 만약 DeepGo 네트워크에 광고 예산을 집행한다면, 더 높은 매칭 효율과 광고 효과가 있어야 하며, 즉 적은 비용으로 더 정확한 고객을 확보해야 한다.
예를 들어, 논문 『탈중앙화 사회: Web3의 영혼 찾기』를 기반으로 큐레이터가 SBT 디지털 배지 발행 활동을 시작한다고 하자. 이 과정에서 독서 및 학습 기록이 저장된다. 큐레이터가 설정한 데이터 호출 단가는 1U라고 가정하자. 만약 광고주가 이 논문의 독자층과 자사 제품 간의 높은 매칭도를 인식하고 데이터셋 호출 비용을 지불한다면, 실제 전환율이 5% 이상만 되더라도 DeepGo를 통한 마케팅 효율은 기존 모델보다 높아진다.
그룹 참여 시나리오 분석
큐레이터가 Polygon 체인에서 SBT 디지털 배지 발행 활동을 시작하고, 처음 400명의 참여자에게는 발행 수수료를 대신 지불한다고 가정하자. 개별 수수료가 평균 0.05U라면, 큐레이터의 초기 비용은 약 20U다. 다양한 시나리오에 따른 수익을 분석해보자.
낙관적 예측
실제 참여자가 1,000명이며, 앞선 400명은 큐레이터가 수수료를 지원하고, 나머지 600명은 직접 수수료를 지불하며 SBT 배지를 발행했다. 데이터 수요자는 각 데이터 건당 1U의 사용료를 지불하겠다고 동의했다.
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데이터 수요자 지출: 1,000U.
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큐레이터 수익: 1,000U × 30% - 20U = 280U. 수익률 = 280/20 = 14배.
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각 참여자 수익: 1U × 50% = 0.5U. 추가적으로 토큰 에어드랍 기회도 있을 수 있음. 앞선 400명은 수수료 면제, 나머지 600명은 약 0.05U의 수수료를 부담.
중립적 예측
실제 참여자가 400명이며, 큐레이터가 모든 참여자의 수수료를 지불한다. 데이터 수요자는 각 데이터 건당 1U의 사용료를 지불하겠다고 동의했다.
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데이터 수요자 지출: 400U.
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큐레이터 수익: 400U × 30% - 20U = 100U. 수익률 = 100/20 = 5배.
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각 참여자 수익: 1U × 50% = 0.5U. 추가적으로 토큰 에어드랍 기회도 있을 수 있음.
비관적 예측
실제 참여자가 100명이며, 큐레이터가 모든 참여자의 수수료를 지불했지만, 데이터 수요자가 없어 데이터 호출 비용이 발생하지 않았다. 큐레이터와 참여자는 단지 SBT 디지털 배지만 발행한 상태다.
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데이터 수요자 지출: 0U.
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큐레이터 수익: -0.05 × 100 = -5U. 즉, 5U의 손실.
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각 참여자 수익: 0U. 추가적으로 토큰 에어드랍 기회는 있을 수 있음.
위 시나리오 분석에 따르면, 데이터 수익 측면에서 볼 때, 일정한 식별력과 영향력을 갖춘 큐레이터의 경우 최대 14배의 수익을, 일반적으로는 5배의 수익을 얻을 수 있으며, 최악의 경우에도 각 참여자당 0.05U의 수수료를 지불하는 정도의 비용만 발생한다.
최악의 상황에서도 큐레이터와 참여자는 콘텐츠의 가치를 발견하고 고유한 SBT 디지털 배지를 획득하며 장기적인 명성을 쌓을 수 있고, 다른 에어드랍 등의 기회도 얻을 수 있다. 큐레이터의 역할은 허가 없이 누구나 수행할 수 있으며, 참여자 역시 누구나 될 수 있으므로, 비용과 잠재적 수익을 잘 균형 있게 판단하면 된다.
제품 인사이트
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파이더우(拼多多)
파이더우는 설립 후 3년 만에 상장하여 가장 빠르게 천억 달러 시가총액에 도달한 기업이다. 월간 활성 사용자(MAU)는 계속 증가하고 있다. 단순히 저렴하고 위조 상품이라는 이미지만으로 설명할 수 없는 독특한 강점이 무엇인지 생각하게 된다. '친구 초대' 방식의 '한 번 더 깎기(Kan Yi Dao)'는 다소 저렴해 보일 수 있지만, 실제로 실질적인 혜택을 추구하는 사람들에게는 매우 매력적이다. 이 덕분에 파이더우의 사용자는 계속해서 급속히 증가하고 있다.
창립자의 인식이 곧 기업의 첫 번째 경쟁력이다. 새로운 방식으로 생산관계를 재편한 것은 인터넷 경제의 한 걸음 전진이었다. 다른 전자상거래 기업들이 여전히 '사람이 상품을 찾는' 단계에 머물러 있을 때, 파이더우는 탈중앙화, 게임화 경험, 소셜 심리, 상업적 이익을 극한까지 조화시켰다.
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Phaver
사용자는 좋아하는 콘텐츠와 크리에이터를 실제 토큰으로 지원할 수 있으며, 모든 커뮤니티 구성원이 보상을 받을 수 있다. 콘텐츠 담보 투표 메커니즘을 통해 크리에이터는 지속적으로 고품질 콘텐츠를 생산할 동기를 가지며, 커뮤니티는 가장 우수한 정보 흐름을 선별할 수 있다.
체인상 데이터와 커뮤니티 경험을 통해 알 수 있듯, 콘텐츠 시나리오는 Web3 앱에 더 적합한 진입점이며, 폭발적 성장과 높은 사용자 점착성을 빠르게 달성할 수 있다. 정보 인터넷 시대부터 시작된 고품질 정보의 신속한 획득은 항상 빈번하고 필수적인 요구였기 때문이다.
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Galxe
Galxe는 NFT 마케팅 인프라 서비스를 제공하며, 프로젝트 팀은 Galxe를 통해 NFT 디지털 증명서를 발행해 사용자의 활동 이력을 기록할 수 있다. 현재 Galxe는 80만 명의 사용자를 보유하고 있으며, 여러 유명 기관의 투자를 받았다.
위 MAU 데이터는 Galxe의 Polygon 체인에서의 월간 활성 사용자 수이며, BSC, 이더리움 등의 체인은 포함되지 않는다. 하지만 전체적인 추세는 Galxe의 사용자 활성도가 지속적으로 감소하고 있다는 점이다. Galxe의 큐레이션 활동은 주로 프로젝트 팀의 공급에 의존하고 있어, 프로젝트 팀이 지속적으로 NFT 발행 활동을 진행하지 않으면 기존 사용자를 다시 활성화하기 어렵고, 결과적으로 사용자 유지율이 낮다.
결론
2021년의 GameFi는 호황의 잔치였지만, 많은 게임 제품이 사용자 유지 능력이 부족했으며, 결국 경제 메커니즘은 폰지 게임이 되고 말았다. DeepGo의 Web3 소셜은 궁극적으로 건강한 콘텐츠 큐레이션 시장으로 정착한다. 큐레이션 마켓(Curation Market)은 인터넷 플랫폼 경제에서 유래했으며, 우리는 투명한 프로토콜로 중심화된 플랫폼을 대체하고 데이터 권리를 사용자에게 돌려주고자 한다.
정확히 말해, DeepGo의 소셜은 이기적인 동시에 접근성이 높은 집단 협업이다. 콘텐츠를 공유할 때 사용자는 스스로에게 라벨을 붙이는 행위를 하며, 그룹 구매는 가장 낮은 문턱의 소셜 행동으로 누구나 참여할 수 있다. 집단적으로 SBT를 발행함으로써 데이터셋이 형성되고, 사용자의 승인을 거쳐 광고주는 해당 라벨에 따라 비용을 지불하고 데이터를 활용함으로써 마케팅 관계의 역전을 완성한다.
특정 공급자(예: 프로젝트 팀)에 의존하지 않고, 콘텐츠 큐레이션 활동은 누구나 허가 없이 시작할 수 있다. 누구나 고품질 콘텐츠의 '브로커'가 될 수 있는 것이다. 지속적인 콘텐츠 큐레이션 활동을 통해 안정적인 메커니즘 기반으로 고품질 콘텐츠를 선별하고 배포함으로써 궁극적으로 사용자 유지율을 높일 수 있다. 그룹 참여 이후 막대한 수익이 발생한다면, 거의 바이럴 전파가 일어날 것이며, DeepGo는 Web3 콘텐츠 마케팅 솔루션의 최적 선택지가 될 것이다.
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