Lijin: 포인트 시스템이 Web3 애플리케이션을 휩쓸고 있다, Web2에서 무엇을 배울 수 있을까?
글쓴이: Li Jin, Variant Fund 공동 설립자
번역: 0xjs, 금색재경
마치 하룻밤 사이에 포인트가 암호화 시대의 정신이 되었고, 애플리케이션 개발자들이 사용자 유지율과 참여도를 높이기 위한 새로운 도구로 활용되고 있다.
암호화 생태계 전반에서 창업자들은 앱에 오프체인 포인트 프로그램을 추가하고 있으며, 이더리움 사용에 대한 보상으로 포인트를 제공하는 Rainbow 지갑부터, 포인트 기반으로 사용자 참여를 유도하는 Friend.tech, 그리고 NFT 마켓플레이스 Blur가 새 L2 블라스트(Blast)를 통해 브릿지 이용자를 유인하기 위해 도입한 Blast 포인트까지 다양하다. (Blast 출시 이후 11월부터 TVL이 이미 8억 달러를 넘겼다.) 어떤 경우는 이러한 포인트가 향후 실제 경제적 가치를 지닌 동질화 토큰으로 전환될 수 있음을 시사하지만, 다른 경우에는 사용자 스스로 그러한 믿음을 갖게 된다. 이와 같은 추세는 암호화 제품의 시장 적합성(Market Fit)과 약세장에서 사용자를 유치하는 방법에 대한 보다 광범위한 탐구 맥락 속에서 등장했다.
그러나 암호화 외부에서는 포인트 프로그램이 게임부터 세포라 뷰티 인사이더(Sephora Beauty Insider), 스타벅스 리워드와 같은 브랜드 프로그램에 이르기까지 오랫동안 소비자 애플리케이션의 고정 요소였다. 전반적으로 포인트 프로그램은 사용자가 다양한 활동을 수행함으로써 포인트를 적립하고, 이를 다양한 방식으로 교환하거나 사용할 수 있게 하며, 궁극적으로는 사용자 참여를 유도하는 것을 목표로 한다.
약 10년 전, 나는 웹2 기반 모바일 쇼핑 앱 Shopkick을 개발했는데, 이 앱은 월간 300만 명의 활성 사용자를 확보했으며 메이시스(Macy's)와 베스트바이(Best Buy) 등의 전국 소매업체들과 제휴 관계를 맺었다. 이 앱은 실물 소매점 방문, 매장 내 제품 상호작용, 앱 내 탐색 등의 사용자 행동에 보상을 제공했다. 우리는 사용자가 이러한 활동을 통해 앱 내 포인트를 적립하고, 이를 다양한 가맹점에서 기프트카드로 교환할 수 있는 프로그램을 구축했다.
이 경험을 통해 얻은 통찰력은 Web3 프로젝트가 포인트 프로그램을 개발하는 데 도움이 될 수 있다:
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모든 형태의 외적 동기는 사용자 행동을 왜곡시킨다.
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포인트 프로그램은 당신의 앱을 사용하려는 사용자의 유형을 변화시킨다.
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포인트 가치의 모호성을 유지하면 운영에 유연성을 부여한다.
각 항목을 하나씩 깊이 있게 살펴보자.
1. 포인트 프로그램 하에서 사용자 행동은 인센티브에 반응하여 변화한다
사람들은 인센티브에 반응하며, 우리의 포인트 시스템으로 인해 비자연적인 활동(역주: 기업이 인위적인 보상을 통해 유도한 사용자 활동)이 발생하게 된다. 단지 포인트를 모으기 위해 매장에 들어섰다가 즉시 나가는 행위처럼, 외부 자극 없이는 절대 하지 않을 행동들이 급증하게 된다. 우리는 특정 활동에서 획득 가능한 포인트 수량을 제한하고 사기 탐지 시스템을 구축함으로써 이러한 문제를 해결했다.
사용자가 제품에 자연스럽게 관심이 있다 하더라도, 포인트의 존재는 그들의 행동을 왜곡시킨다. 할인 판매를 자주 하는 소매점에서 늘 상품이 세일할 때까지 기다리는 소비자를 상상해보자. 이런 매장은 고객이 정가로 절대 구매하지 않도록 훈련시키는 셈이다. 마찬가지로 포인트는 본래라면 하지 않았을 돈 버는 기회를 찾도록 사용자를 훈련시킬 수 있다. 장기적으로 보면, 단기적인 사용자 활동 증가는 오히려 사업 건강성에 해를 끼칠 수 있다. 이러한 장기적 부작용은 수년 후에야 나타나며, 제거하기도 어렵다. 예를 들어 JCPenney이 오랜 기간 큰 폭의 할인과 쿠폰 제공 후 실패한 '매일 낮은 가격' 전략이 그러하다.
인센티브의 이러한 왜곡 효과 때문에, Shopkick은 스타트업으로서 수익화 및 추적 지표 설정 방식 또한 신중히 관리해야 했다. 우리가 수익을 얻는 대상은 참여도 향상에 관심 있는 소매업체 및 브랜드였기 때문에, 사용자 행동의 가치를 이해하는 것이 중요했다. 인센티브는 매장 방문이나 제품 참여의 가치를 변화시키므로, 최종 KPI(전환율 및 수익 증가율)를 정확히 추적하고 피드백 루프를 닫는 것이 매우 중요했다. 포인트 프로그램을 설계하는 창업자들은 단순히 인센티브에 따른 행동뿐 아니라 궁극적인 목표를 포함하는 핵심 성과 지표(KPI)를 신중하게 정의해야 한다.
2. 포인트는 앱 사용자 유형을 변화시킨다
포인트는 단지 사용자 행동을 어느 정도 변화시킬 뿐 아니라, 실제로 사용자층의 구성 자체를 바꾼다. 많은 개발자들이 포인트를 통해 유지율과 참여도를 높이기를 원하지만, 더 근본적으로는 포인트 시스템이 누구에게 먼저 앱을 사용하도록 유도하는지를 변화시킨다. 우리는 Shopkick을 설계할 때 쇼핑을 좋아하는 사용자들을 염두에 두었지만, 포인트는 딜을 찾아다니는 사람들과 극단적인 쿠폰 사용자들—현실 세계의 '에어드랍 헌터'와 유사한—을 끌어들였다. 이는 심리학 분야에서 경제적 인센티브가 내재적 동기를 배제한다는 연구 결과와 일치한다.
외적 인센티브로 유치한 사용자가 지속적인 이유(지속적인 인센티브 및/또는 잠재적 PMF)가 있다면, 또는 그들이 당신의 특정 비즈니스 모델에 순수하게 기여한다면, 이러한 사용자층의 변화는 용인될 수 있다—신용카드 포인트나 항공 마일리지를 최대한 활용하는 여행객을 위한 항공사 포인트 체계를 생각해보라. 우리 경우, 포인트 프로그램의 지속 가능성을 뒷받침할 수 있는 안정적인 비즈니스 모델을 보유했다. 그러나 재무제표상에서 지속 불가능한 방식으로 보상을 제공하는 모든 앱은 신중해야 하며, 보조금이 종료되면 단순히 인센티브에 반응하던 사용자들이 이탈할 것임을 인식해야 한다. 특히 그들은 원래 핵심 제품의 타깃 고객이 아니었기 때문이다.
3. 포인트 가치의 모호성을 유지하면 유연성을 확보할 수 있다
포인트를 특정 실질적 경제 가치와 연결하려는 경우, 정확한 가치를 명확히 하지 않는 것이 가장 좋은 접근법이다. 이렇게 하면 운영자가 비용 관리와 인센티브 실험을 위해 포인트 가치를 자유롭게 조정할 수 있을 뿐 아니라, 사용자에게 재미 요소도 유지할 수 있다. 예를 들어 레스토랑 로열티 및 리워드 네트워크 Blackbird는 사용자에게 $FLY 토큰(오프체인)을 제공하지만 구체적인 가치는 모호하게 유지하며, 앱 내에서는 "무료 칵테일이나 프리미엄 입장권처럼 놀라운 것들과 교환할 수 있다"고 설명한다.
특정 행동 = X달러라는 식으로 가치를 명시하면, 그 금액이 너무 작을 경우 사용자의 의욕을 저하시킬 수 있다. Shopkick의 경우, 사용자가 적립한 포인트는 다양한 기프트카드 가치로 전환 가능했지만, 각 보상마다 전환 효율이 달랐다. 사용자가 매장에 들어가거나 다른 작업을 수행해 포인트를 얻을 때, 그들은 자신의 행동이 명목상 얼마의 달러 가치를 가지는지보다는 포인트 자체에 주목했고, 이것이 더 의미 있게 느껴졌다.
4. 포인트는 필요하다
나는 암호화 세계에서 체인 상에 포인트를 구현함으로써 개발자와 사용자 모두에게 흥미로운 경험을 제공할 수 있기를 기대한다. 내가 Shopkick에서 다룬 포인트 프로그램은 앱 내 한정되었지만, 블록체인을 활용해 포인트를 추적하면 이를 중심으로 여러 애플리케이션 생태계가 형성될 수 있다. 이는 매혹적인 새로운 사용자 경험을 만들어낼 수 있다. 쇼핑 환경을 예로 들면, 다른 브랜드와 소매업체들이 다른 매장에서 가장 충성도 높은 쇼핑객이 누구인지 파악하고 이들에게 맞춤 혜택을 제공하고자 할 수 있는데, 이는 항공업계의 스테이터스 매치(status match) 프로그램에서 이미 선례가 있다. 사용자 입장에서는 다수 앱 간 상호 운용 가능한 포인트가 부가 가치를 제공해 더욱 매력적으로 다가올 수 있으며, 각 애플리케이션 개발자가 자체 유틸리티를 구축할 부담도 줄어든다.
내가 포인트 프로그램의 중요한 고려사항을 일부 설명했지만, 동시에 포인트 프로그램이 가져오는 진정한 이점 또한 인식하고 있다. Shopkick에서는 특정한 방식으로 포인트를 배치해 사용자를 유도하고 현실 세계에서의 행동을 변화시키는 데 성공했다. 소규모 예산으로도 장기적인 유지율과 추천에 큰 영향을 미칠 수 있었다. 세부 사항이 성패를 좌우하며, 효과적인 포인트 프로그램을 구현하기 위해서는 지속적인 실험과 반복, 경제적 영향 모델링, 엄격한 KPI 추적이 필요하다.
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