๐งฎ ๊ทธ๋ก์ค ๋ชจ๋ธ๋ง์ ๊ธฐ์ด (๋ถ์ : ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ์์์ผ๋ก ํํํ๊ธฐ)
๊ทธ๋ก์ค ๋ชจ๋ธ๋ง์ ๊ธฐ์ด | ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ์์์ผ๋ก ํํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ | Lenny's Newsletter (๋ ๋ ๋ด์ค๋ ํฐ) | ์คํํธ์ ๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ ๋ถ์ (B2B SaaS, B2C/์๋น์ฌ, ๋ง์ผ ํ๋ ์ด์ค, DTC/์ด์ปค๋จธ์ค ๋ฑ)
๋ชจ๋ ๋น์ฆ๋์ค๋ ๊ฐ๋จํ ์์์ผ๋ก ํํํ ์ ์์ต๋๋ค.
๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ํ๋์ ์์์ผ๋ก ํํํ ์ ์์ ๋๊น์ง๋ ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ์์ ํ ์ดํดํ์ง ๋ชปํ ๊ฒ์ ๋๋ค.
์ด ๋ฐฉ์ ์์ ํ์ ํ๋ฉด ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ์ด๋๋ ํฌ์ ์์, ์ฐ์ ์์๋ฅผ ์ ํ๊ณ ์ถ์ ์์ํ, ์ด๋ฌํ ๋ณ์๊ฐ ์ํธ ์์ฉํ๋ ๋ฐฉ์์ ๋ํด ์๊ฐํ๊ฒ ๋ฉ๋๋ค. ๋ํ ์ด๋ค ์งํ๋ฅผ ์ถ์ ํด์ผ ํ๋์ง, ๋น์ฆ๋์ค ์ฑ์ฅ์ ์ด๋๋ ์์ธ์ ๋ฌด์์ธ์ง, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ ๊ฒ์ ์ด๋์์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์ํฅ๋ ฅ์ ๋ฐํํ ์ ์๋์ง(๋ฐ๋ผ์ ๊ท์คํ ์ธ๋ ฅ๊ณผ ๋ฆฌ์์ค๋ฅผ ์ด๋์ ๋ฐฐ์นํด์ผ ํ๋์ง)๋ฅผ ํ์ ํ ์ ์๋ ์ง๋๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
์ฌ๋ฌ๋ถ๋ง์ ๋น์ฆ๋์ค ๋ฐฉ์ ์์ ๊ตฌ์ฒดํํ ์ ์๋๋ก Dan Hockenmaier์ ์ ๊ฐ ๊ฐ์ฅ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ๊ธฐ์ ๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ์ ๋ํ ์์ ๋ฐฉ์ ์์ ์ ๋ฆฌํด ๋ณด์์ต๋๋ค:
- B2B SaaS
- Bottom-up B2B SaaS with seat-based pricing
- Bottom-up B2B SaaS with usage-based pricing
- Top-down B2B SaaS
- B2C/consumer
- B2C subscription (trial or freemium)
- B2C free (ads)
- Marketplaces
- B2C marketplaces
- B2B marketplaces
- DTC/e-commerce
๋ด์ค๋ ํฐ ๊ตฌ๋ ํ์๊ณ , ์ ์ฒด ๊ธ์ ํ์ธํด๋ณด์ธ์.
๋จผ์ ๋ช ๊ฐ์ง ๊ณ ์ง ์ฌํญ์ ๋ง์๋๋ฆฌ๊ฒ ์ต๋๋ค:
- ์ฝ์ง ์์ ๊ฒ์ ๋๋ค. ์ด๋ฌํ ์์๊ณผ ๊ฐ๋ ์ ํ์ฌ ๋ด์์, ํนํ ์ ํ, GTM, ์ฌ๋ฌด ๋ฐ ์์ ํ ๊ฐ์ ๊ฐ์ฅ ๋ถ์ด์ ์ธ ์์๊ฐ ๋ ์ ์์ต๋๋ค. ํ์ง๋ง ์ผ๋จ ์์์ ์ ์ํ๊ณ , ํ์ ์กฐ์จํ๊ณ , ์์์ ์คํ์ ์ฎ๊ธฐ๋ฉด ๋ชจ๋๊ฐ ๋์ผํ(๋ ๋ฒ๋ฆฌ์ง๊ฐ ๋์) ์์์ ์๋์ง๋ฅผ ์ง์คํ๊ฒ ๋๋ฏ๋ก ์์ฒญ๋ ํ์ ๋ฐฐ์๋ฅผ ๊ฒฝํํ๊ฒ ๋ ๊ฒ์ ๋๋ค.
- ์๋ฒฝํ์ง๋ ์์ ๊ฒ์ ๋๋ค. ๋ค์ํ '๋ ์ํผ'๋ฅผ ์ ์ํ์ง๋ง, ๋ชจ๋ ๋น์ฆ๋์ค๋ ๊ณ ์ ํ ํน์ฑ์ ๊ฐ์ง๊ณ ์์ต๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์ด ๋ฐฉ์ ์์ ๋น์ฆ๋์ค์ ๋ง๊ฒ ์ผ๋ถ ์กฐ์ ํด์ผ ํ ๊ฒ์ ๋๋ค. ์ ํฌ๊ฐ ๋์ณค๋ค๊ณ ์๊ฐ๋๋ ๋ถ๋ถ์ด๋ ๋น์ฆ๋์ค์ ๊ณ ์ ํ ํน์ฑ์ผ๋ก ์ธํด ์ฌ์ฉ ์ค์ธ ๊ณต์์ ์์ ํด์ผ ํ๋ ๋ถ๋ถ์ ๋ํด ํผ๋๋ฐฑ์ ๋ณด๋ด์ฃผ์๊ฑฐ๋ ์๋์ ๋๊ธ์ ๋จ๊ฒจ ์ฃผ์ธ์. ๊ธฐ๊บผ์ด ๋ฃ๊ณ ์ถ์ต๋๋ค.
- ์ฐ๋ฆฌ๋ ARR๊ณผ ์์ต์ ์ด์ ์ ๋ง์ถ์์ต๋๋ค. ์ด ๋ชจ๋ ๋ฐฉ์ ์์ ์์ต ๋๋ ARR์ ์ฐ์ถํฉ๋๋ค. ์ผ๋ถ SaaS ๋น์ฆ๋์ค์ฒ๋ผ ์ด ๋ง์ง์ด ๋์ ๋น์ฆ๋์ค(์: 80%~90% ์ด์)๋ผ๋ฉด ์ฌ๊ธฐ์ ๋ฉ์ถ ์ ์์ต๋๋ค. ํ์ง๋ง DTC ๋ฐ ๋๋ถ๋ถ์ ๋ง์ผํ๋ ์ด์ค์ ๊ฐ์ด ๋งค์ถ ์๊ฐ๊ฐ ์๋ฏธ ์๋ ๋น์ฆ๋์ค์ ๊ฒฝ์ฐ, ์คํ๋ ค ๊ณตํ๋ ๋ง์ง๊ณผ ๊ฐ์ ์งํ๋ฅผ ์ฐ์ถํ๋ ๊ฒ์ด ์ข์ต๋๋ค. ์ด๋ฌํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๊ฒ์๋ฌผ ๋์ ์๋ ๋ฐฉ์ ์์ ๋ง์ง ์ถ๊ฐํ๊ธฐ ์น์ ์ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.
- ๋น์ฆ๋์ค ๋ฐฉ์ ์์ด ๋ชจ๋ ์ค์ํ ์งํ๋ฅผ ํฌ๊ดํ์ง๋ ์์ต๋๋ค. ๋ชจ๋ ๋น์ฆ๋์ค์ ํต์ฌ ์งํ ์ค ํ๋๋ ๊ณ ๊ฐ ํ๋ณด ํ์ ๊ธฐ๊ฐ์ ๋๋ค. ์ด๋ ์๋ ๋ฐฉ์ ์๊ณผ ๊ด๋ จ์ด ์์ง๋ง ์ง์ ์ ์ผ๋ก ์ค๋ช ํ์ง๋ ์์ต๋๋ค. ํฌ์ ํ์ ๊ธฐ๊ฐ์ ๊ณ์ฐํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ง์ง๋ง์ ๋์ค๋ ์น์ ์ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.
์ด ๊ฒ์๋ฌผ์ ์ต๋ํ ํ์ฉํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ
- ์๋ ๊ณต์์์ ์๊ฐ์ ์ป์ด ์์ ๋ง์ ๋น์ฆ๋์ค ์ํ ๊ณต์์ ๋ง๋ค์ด ๋ณด์ธ์.
- ์ด ๊ณต์์ ํตํด ๋น์ฆ๋์ค๊ฐ ์ด๋ป๊ฒ ์ฑ์ฅํ๋์ง์ ๋ํด ํ์๋ค๊ณผ ํ ๋ก ํ์ธ์.
- ๊ณต์ ๋ด์์ ๊ฐ์ฅ ํ์ฉ๋๊ฐ ๋์ ์ง๋ ๋๋ฅผ ํ์ ํ๊ณ , ๊ทธ ์ง๋ ๋์ ๋ ๋ง์ ๋ฆฌ์์ค๋ฅผ ํฌ์ ํ์ธ์.
- ์์ง ํฌ์ํ์ง ์์ ์๋ก์ด ๋ ๋ฒ๋ฆฌ์ง ํ ๊ฐ์ง๋ฅผ ์ฐพ์์ ์คํํด ๋ณด์ธ์.
- ์ด ๊ณต์์ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ธ ๊ทธ๋ก์ค ๋ชจ๋ธ๋ก ์ ํํฉ๋๋ค(ํฅํ ํฌ์คํธ์์ ์ดํด๋ณผ ๋ด์ฉ).
B2B SaaS equations
B2B SaaS ๋น์ฆ๋์ค๋ ํด๋ผ์ฐ๋์์ ํธ์คํ ๋๋ ์ํํธ์จ์ด๋ฅผ ๊ตฌ๋ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋ค๋ฅธ ๋น์ฆ๋์ค(B2B)์ ํ๋งคํฉ๋๋ค(์ฆ, ์๋น์คํ ์ํํธ์จ์ด(SaaS)์ ๋๋ค). ์๋ก๋ Snowflake, Slack, Jira ๋ฑ์ด ์์ต๋๋ค.
B2B SaaS ๋น์ฆ๋์ค๋ ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ํธ๋น(์: Slack) ๋๋ ์ฌ์ฉ๋(์: Datadog) ์ค ํ ๊ฐ์ง ๋ฐฉ์์ผ๋ก ์์ต์ ์ฐฝ์ถํ๋ฉฐ, Bottom-up ๋ฐฉ์(์: ํ์ฌ ๋ด ๊ฐ๋ณ ์ง์์ด ์ค์ค๋ก ์ ํ์ ๋ฐ๊ฒฌํ๋ ๋ฐฉ์) ๋๋ Top-down ๋ฐฉ์(์: ์์ ์ฌ์์ด ํ์ฌ ๊ฒฝ์์ง์๊ฒ ์ ํ์ ํ๋งคํ๋ ๋ฐฉ์) ์ค ํ๋๋ก ์ฑ์ฅํฉ๋๋ค(์: Salesforce ๋ฐ Box). ์ ํํ ๊ฐ์ ๊ฒ์ ์๋์ง๋ง, ์ํฅ์ ์ฑ์ฅ ๋ชจ์ ์ ์ค์ ๋ก๋ '์ ํ ์ฃผ๋ ์ฑ์ฅ'(PLG) ๋ชจ์ ๊ณผ ๋ณธ์ง์ ์ผ๋ก ๋์ผํฉ๋๋ค.
์๋์์๋ ๊ฐ์ฅ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ธ ๊ฐ์ง B2B SaaS ๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ์ ์ดํด๋ณด๊ณ , ๊ฐ ๋น์ฆ๋์ค ๋ฐฉ์ ์์ ๋จ์ํ๋ ๋ฒ์ (์ด๋ฏธ์ง)๊ณผ ๊ทธ ์๋ ํ ์คํธ์ ์ ์ฒด ๋ฐฉ์ ์์ ๊ณต์ ํ๊ฒ ์ต๋๋ค.
1. Bottom-up B2B SaaS with seat-based pricing
Examples: Figma, Slack, Zoom, Adobe Creative Cloud, Asana, Jira.

ARR = New ARR + Expansion ARR + Reactivation ARR โ Churned ARR โ Contraction ARR
- New ARR = New seats * price per seat
- New seats = Visitors * conversion to trial/freemium * conversion to paid * seats per account
- Visitors
- Paid ads
- SEO
- Direct (e.g. word of mouth, virality)
- Referral (e.g. G2, social, articles)
- Turbo boosts
- Conversion to trial/freemium
- Visit to CTA
- CTA to signup
- Signup to activation
- Conversion to paid
- Awareness of paid plan
- Starting the purchase process to completing the purchase process
- Value of product
- Lead nurturing
- Visitors
- New seats = Visitors * conversion to trial/freemium * conversion to paid * seats per account
- Expansion ARR = Accounts upsold * average price increase
- Accounts upsold
- In-product upsells
- Outbound
- Hitting limits
- Average price increase
- Seat growth
- Headcount growth
- Internal virality
- Colleague invite rate
- Invite conversion rate
- Cross-sold products (e.g. Figma -> FigJam)
- Hitting more expensive tiers
- Raising prices
- Seat growth
- Accounts upsold
- Reactivation ARR
- Reactivated logos
- Reactivated seats
- Churned ARR
- Churned logos
- Contraction ARR
- Seat contraction
- Downgrading tiers
- Stopped using additional products
2. Bottom-up B2B SaaS with usage-based pricing
Examples: AWS, Datadog, Twilio

ARR = New ARR + Expansion ARR + Reactivation ARR โ Churned ARR โ Contraction ARR
- New ARR = New usage * price for usage
- New usage = Visitors * conversion to trial/freemium * conversion to paid
- Visitors
- Paid ads
- SEO
- Direct (e.g. WOM, virality)
- Referral (e.g. G2)
- Turbo boosts
- Conversion to trial/freemium
- Visit to CTA
- CTA to signup
- Signup to activation
- Conversion to paid
- Awareness of paid plan
- Starting the purchase process to completing the purchase process
- Value of product
- Inbound sales/account managers nurturing leads
- Visitors
- Price for usage
- New usage = Visitors * conversion to trial/freemium * conversion to paid
- Expansion ARR = Accounts upsold * average price increase
- Accounts upsold
- In-product upsells
- Outbound
- Hitting limits
- Average price increase
- Usage growth
- Headcount growth
- Internal virality
- Colleague invite rate
- Invite conversion rate
- Data/customer/use-cases growth
- Cross-sold products (e.g. Figma -> FigJam)
- Hitting more expensive tiers
- Raising prices
- Usage growth
- Accounts upsold
- Reactivation ARR
- Reactivated logos
- Reactivated users
- Churned ARR
- Churned logos
- Contraction ARR
- Reduced usage
- Downgrading tiers
- Stopped using additional products
3. Top-down (sales-led) B2B SaaS
Examples: Snowflake, Box, Salesforce, Workday, Looker
์ด ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ์๋ ์ํธ ๊ธฐ๋ฐ ์๊ธ์ ์ ์ฌ์ฉ๋ ๊ธฐ๋ฐ ์๊ธ์ ๊ฐ ๋ชจ๋ ํฌํจ๋๋ฉฐ, ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ฌ์ ์ ํ์๋ ์ฐ๊ฐ ๊ณ์ฝ์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ง๋๋ค.

ARR = New ARR + Expansion ARR + Reactivation ARR โ Churned ARR โ Contraction ARR
- New ARR = Leads * qualified leads rate * meeting booked rate * win rate * ACV
- Leads = Direct + indirect
- Direct = Outbound + inbound
- Outbound
- Cold emails
- Cold calls
- Cold DMs
- Events
- Inbound
- Paid ads
- SEO
- Referrals (e.g. G2, backlink, social mentions)
- Direct (e.g. signs up for demo on website)
- Turbo boosts
- Outbound
- Indirect
- Channel partnerships
- Number of partnerships
- Leads per partner
- Conversion rate
- Channel partnerships
- Direct = Outbound + inbound
- Leads = Direct + indirect
- Expansion ARR = Accounts upsold * average price increase
- Accounts upsold
- In-product upsells
- Sales nurturing
- Hitting limits
- Average price increase
- Seat/usage growth
- Headcount growth
- Internal virality
- Colleague invite rate
- Invite conversion rate
- Data/customer/use-cases growth
- Cross-sold products (e.g. Figma -> FigJam)
- Hitting more expensive tiers
- Raising prices
- Seat/usage growth
- Accounts upsold
- Reactivation ARR
- Reactivated logos
- Reactivated users
- Churned ARR
- Churned logos
- Contraction ARR
- Reduced seats/usage
- Downgrading tiers
- Stopped using additional products
B2C/consumer equations
์๋น์ฌ ๊ธฐ์
์ ๊ฐ์ธ ์๋น์๋ฅผ ์ํ ์ํํธ์จ์ด ์ ํ์ ๋ง๋ญ๋๋ค.
Examples : Netflix, TikTok, Google.
์๋น์ ์ ํ์ ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๋ค์ ๋ ๊ฐ์ง ๋ฐฉ๋ฒ ์ค ํ๋๋ก ์์ต์ ์ฐฝ์ถํฉ๋๋ค โ๊ตฌ๋ (subscriptions - e.g. Duolingo, Spotify, Tinder)๊ณผ ๊ด๊ณ (Ads- e.g. Instagram, Snap, YouTube). ์๋์์ ์ด ๋ ๊ฐ์ง ๋ชจ๋ธ์ ์ดํด๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.
4. B2C with subscription-based pricing (trial or freemium)
Examples: Duolingo, Spotify, Tinder, Calm, Strava, MyFitnessPal

ARR = MRR x 12 = (New subs + Retained subs + Reactivated subs) * Average monthly revenue per sub * 12
- New subs = Traffic * visit to trial/freemium conversion * trial to paid conversion
- Traffic
- Paid ads
- SEO
- Direct/WOM
- Referrals (i.e. invites)
- Turbo boosts
- Visit to trial/freemium conversion
- Visit to onboarding
- Onboarding to activation
- Trial to paid conversion
- Awareness of paid plan
- Starting to purchase to completing purchase
- Traffic
- Retained subs
- Reactivated subs
- Average monthly revenue per sub
- % annual vs. monthly subs
- % premium vs. basic subs
5. B2C with ads (i.e. free for the user)
Examples: Instagram, Google, TikTok, Meta, Snap, Twitter

Revenue = Active users * Impressions per user * CPM/CPC/CPA
- Active users = New users in period + retained users from prior periods
- New users = Traffic * conversion
- Traffic
- Paid ads
- SEO
- Direct/WOM
- Organic social
- Referrals (i.e. invites)
- Turbo boosts
- Conversion
- Visit to onboarding
- Onboarding to activation
- Traffic
- Retained users from prior period
- Quality of product and experience
- Re-engagement (upsell/cross-sell)
- New users = Traffic * conversion
- Impressions per user = Sessions * impressions per session * sessions per user
- Sessions
- Pulling user back
- Impressions per session
- Ad load
- Sessions per user
- Sessions
- CPM/CPC/CPA
- User quality
- Geo
- Income
- Profession
- Conversion rate from click to purchase
- User quality
Marketplace equations
๋ง์ผํ๋ ์ด์ค ๋น์ฆ๋์ค๋ ๊ตฌ๋งค์์ ํ๋งค์ ๊ฐ์ ๊ฑฐ๋๋ฅผ ์ง์ํฉ๋๋ค.
Examples : Airbnb, DoorDash, Uber, eBay, and Faire.
์ด๋ฌํ ๋น์ฆ๋์ค๋ ๊ณต๊ธ๋ง์ ์์ ํ์ง ์์ง๋ง, (e.g. the homes, the cars, the restaurants) ๋์ ๊ณ ๊ฐ์ด ์ด๋ฌํ ํ๋งค์๋ฅผ ์ฝ๊ฒ ์ฐพ๊ณ ๊ตฌ๋งคํ ์ ์๋๋ก ํฉ๋๋ค.
๋ง์ผํ๋ ์ด์ค๋ ์ฃผ๋ก ๊ฑฐ๋ ์์๋ฃ๋ฅผ ํตํด, ๋๋ก๋ ๊ตฌ๋
๋ฃ๋ฅผ ํตํด ์์ต์ ์ฐฝ์ถํฉ๋๋ค.
๋ง์ผํ๋ ์ด์ค์๋ ๊ฐ์ธ ์๋น์ ๊ณ ๊ฐ์ ๋์์ผ๋ก ํ๋ B2B ๋ง์ผํ๋ ์ด์ค(์: Airbnb, Uber)์ ๊ธฐ์
๊ณ ๊ฐ์ ๋์์ผ๋ก ํ๋ B2B ๋ง์ผํ๋ ์ด์ค(์: Faire, Pachama)์ ๋ ๊ฐ์ง ์ ํ์ด ์์ต๋๋ค.
6. B2C marketplaces
Examples: Airbnb, Uber, DoorDash, Etsy, eBay

Revenue = Transactions * AOV * Take rate
- Transactions = (New traffic + returning customers) * conversion to purchase
- New traffic
- Paid ads
- SEO
- Direct/WOM
- Referrals (i.e. invites)
- Turbo boosts
- Returning customers
- Quality of product and experience
- Re-engagement (upsell/cross-sell)
- Conversion to purchase
- Visit to search
- Search to product page
- Product page to start checkout
- Start checkout to complete purchase
- New traffic
- AOV
- Take rate
- Supply-side commission +
- Demand-side commission +
- Additional revenue per transaction
- Subscriptions
- Financing fees
7. B2B marketplaces
Examples: Faire, Amazon Business, Pachama, Novi

Revenue = Transactions * AOV * Take rate
- Transactions = Active customers * transactions/customer
- Active customers = New activated customers + retained customers
- New activated customers = Signups * conversion from signup to activation
- Signups
- Inbound
- Paid ads
- SEO
- Direct/WOM
- Referrals (i.e. invites)
- Turbo boosts
- Outbound
- Calls
- Emails
- DMs
- Inbound
- Conversion from signup to activation
- Visit to search
- Search to product page
- Product page to start checkout
- Start checkout to complete purchase
- Signups
- Retained customers
- Conversion of new to retained customers +
- Resurrection of previously active customers โ
- Churned customers
- New activated customers = Signups * conversion from signup to activation
- Transactions/customer
- Quality of product and experience
- Re-engagement (upsell/cross-sell)
- Active customers = New activated customers + retained customers
- AOV
- Take rate
- Supply-side commission +
- Demand-side commission +
- Additional revenue per transaction
- Subscriptions
- Financing fees
8. DTC/e-commerce equation
๋ง์ง๋ง์ผ๋ก, ๊ฐ์ธ์๊ฒ ์ค์ ์ ํ์ ํ๋งคํ๋ ์๋น์ ์ง์ ํ๋งค(DTC) ๋ฐ ์ด์ปค๋จธ์ค ๋น์ฆ๋์ค๊ฐ ์์ต๋๋ค. Warby Parker, Casper, Glossier, and Dollar Shave Club ๊ฐ์ ๊ธฐ์ ์ด ์ฌ๊ธฐ์ ํด๋นํฉ๋๋ค.

Revenue = Transactions * AOV
- Transactions = Traffic * conversion rate
- Traffic = New traffic + returning traffic
- New traffic
- Paid ads
- SEO
- Direct (e.g. WOM, virality)
- Turbo boosts
- Returning traffic
- Quality of product and experience
- Re-engagement (upsell/cross-sell)
- New traffic
- Conversion rate
- Visit to search
- Search to product page
- Product page to start checkout
- Start checkout to complete purchase
- Traffic = New traffic + returning traffic
- AOV (average order value)
๋น์ฆ๋์ค ๋ฐฉ์ ์์ ๋ง์ง ์ถ๊ฐํ๊ธฐ (Adding margin to your business equation)
๋งค์ถ ์๊ฐ๊ฐ ์ถฉ๋ถํ ๋์ ๋น์ฆ๋์ค์ ๊ฒฝ์ฐ ๋งค์ถ์์ ๋ฉ์ถ ์ ์์ต๋๋ค. ์ค์ ๋ก ์ต์ ํํด์ผ ํ๋ ๊ฒ์ ๊ธฐ์ฌ ๋ง์ง, ์ฆ ๊ฑฐ๋์ ๋ชจ๋ ๋ณ๋ ๋น์ฉ์ ์ ํ๊ณ ๋จ์ ๊ธ์ก์ ๋๋ค.
์ด๋ ๋น์ฆ๋์ค์ ์ฌํฌ์ํ ์ ์๋ ์์ต์ด ์ผ๋ง๋ ๋จ์๋์ง๋ฅผ ๋ํ๋ด๋ฏ๋ก ์ค์ํ ์งํ์ ๋๋ค. ๋ํ ARR์ ๋ฐฐ์๋ก ํ๊ฐ๋๋ SaaS์ ๊ฐ์ ๊ณ ์์ต ๋น์ฆ๋์ค์ ๋ฌ๋ฆฌ ๋ง์ง ์ง์ฝ์ ์ธ ๋น์ฆ๋์ค๋ ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๊ถ๊ทน์ ์ผ๋ก ์ด๋ป๊ฒ ํ๊ฐ๋๋์ง ์ ์ ์๋ ์งํ์ด๊ธฐ๋ ํฉ๋๋ค.
์์ ๋ฐฉ์ ์์ ๋ง์ง์ ์ ์ฉํ๋ ค๋ฉด ํ๊ท ๊ธฐ์ฌ ๋ง์ง์จ(CM%)์ ๊ณ์ฐํ๊ณ ์ฌ๊ธฐ์ ๋งค์ถ์ ๊ณฑํ๊ธฐ๋ง ํ๋ฉด ๋ฉ๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ DTC ๋น์ฆ๋์ค์ ๊ฒฝ์ฐ ๊ณต์์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ต๋๋ค:
Contribution margin = Transactions * AOV * CM%
๊ณ ๋ คํด์ผ ํ ๋น์ฉ์๋ ํฌ๊ฒ ๋ ๊ฐ์ง ์์๊ฐ ์์ต๋๋ค. ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์์๋ง ๊ณต์ ํ๋ฉด ์ด ๋ง์ง์ด ๋๊ณ , ๋ ๋ฒ์งธ ์์๋ฅผ ํฌํจํ๋ฉด ๊ธฐ์ฌ ๋ง์ง์ด ๋ฉ๋๋ค.
์ง์ ๋ณ๋ ๋น์ฉ(Direct variable costs): ์ด๋ ๊ฑฐ๋์ ์ํด ์ง์ ์ ์ผ๋ก ๋ฐ์ํ๋ฉฐ ๊ท์์ด ์ฌ์ด ๋น์ฉ์ ๋๋ค. DTC ๋ชจ๋ธ์ ๊ฒฝ์ฐ, ์ฌ๊ธฐ์๋ ๋งค์ถ ์๊ฐ, ์ธ์ผํฐ๋ธ, ๋ฐฐ์ก๋น ๋ฑ์ด ํฌํจ๋ฉ๋๋ค. ๋ง์ผํ๋ ์ด์ค ๋ชจ๋ธ์ ๊ฒฝ์ฐ ๊ฒฐ์ ์ฒ๋ฆฌ ์์๋ฃ, ์ธ์ผํฐ๋ธ, ๊ธฐ๋ณธ๊ฐ ๋ฑ์ด ์ฌ๊ธฐ์ ํฌํจ๋ฉ๋๋ค.
๊ฐ์ ๊ฐ๋ณ ๋น์ฉ (Indirect variable costs): ์ด๋ ๊ฑฐ๋์ ์ํด ์ง์ ์ ์ผ๋ก ๋ฐ์ํ์ง๋ ์์ง๋ง ๊ฑฐ๋๊ฐ ์ฆ๊ฐํจ์ ๋ฐ๋ผ ์ฆ๊ฐํ๋ ๊ฒฝํฅ์ด ์๋ ๋น์ฉ์ผ๋ก, ๋ง์ผํ ๋ฐ ๊ณ ๊ฐ ์ง์๊ณผ ๊ฐ์ ํญ๋ชฉ์ด ํฌํจ๋ฉ๋๋ค.
ํฌ์ ํ์ ๊ธฐ๊ฐ ๊ณ์ฐ (Calculating payback period)
๋ชจ๋ ๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ์์ ์ด๋ฌํ ๊ณต์์์ ์ง์ ์ ์ผ๋ก ๋ค๋ฃจ์ง ์๋ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ ์งํ ์ค ํ๋๋ ๊ณ ๊ฐ ํ๋ณด ํ์ ๊ธฐ๊ฐ, ์ฆ ๊ณ ๊ฐ ํ๋ณด ๋น์ฉ์ ํ์ํ๋ ๋ฐ ๊ฑธ๋ฆฌ๋ ์๊ฐ์ ๋๋ค. ์ด๋ ๋ ๋ง์ ์ฑ์ฅ์ ์ด์งํ๊ธฐ ์ํด ์ผ๋ง๋ ๋นจ๋ฆฌ ํฌ์ํ ์ ์๋์ง๋ฅผ ์๋ ค์ฃผ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ LTV/CAC๋ณด๋ค ๋ ๋์ ์ฒ๋์ ๋๋ค.
๊ฐ์ฅ ๋์ ์์ค์์ ํฌ์ ํ์ ๊ธฐ๊ฐ์ CAC๋ฅผ ๊ณ ๊ฐ๋น ์ฐ๊ฐ ๊ธฐ์ฌ ๋ง์ง์ผ๋ก ๋๋ ๊ฐ์ผ๋ก ๊ณ์ฐํ ์ ์์ต๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด CAC๊ฐ $100์ด๊ณ ๊ณ ๊ฐ๋น ์ฐ๊ฐ ํ๊ท ๊ธฐ์ฌ ๋ง์ง์ด $120์ธ ๊ฒฝ์ฐ ํฌ์ ํ์ ๊ธฐ๊ฐ์ 0.83๋ , ์ฆ 10๊ฐ์์ด ๋ฉ๋๋ค.
ํน์ ๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ, ํนํ ๋ง์ผํ๋ ์ด์ค์ ๊ฒฝ์ฐ ์ด ๋ฐฉ์ ์์ ๋ ๋ณต์กํด์ง๋๋ค. ๋ง์ผํ๋ ์ด์ค์ ํฌ์ ํ์ ๊ธฐ๊ฐ์ ๊ณ์ฐํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ํ ์ค๋ช ์ ์ด ๊ธ์ '๋ฌธ์ 2'๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.

๐ ์ต์ธ์ฒ ํํธ๋๋ฅผ ์๊ฐํฉ๋๋ค
๐๏ธ ์ค๋ฆฌ์ฝ๋ฐธ๋ฆฌ์ '์คํํธ์ ๊ทธ๋ก์ค ์ ๋ต' ํ๋ ์์ํฌ
๐งฎ ๊ทธ๋ก์ค ๋ชจ๋ธ๋ง์ ๊ธฐ์ด (๋ถ์ : ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ์์์ผ๋ก ํํํ๊ธฐ)
๐ ์คํํธ์ ์ ์ด๊ธฐ ์ ์ ํ๋ ํ๋ ์ด๋ถ (User Acquisition Playbook)
๐ข VC Math : ์คํํธ์ ํฌ์ ์ ์ฌ์ด๋์ ์ง๋ถํฌ์์ ๊ธฐ์ด
๐ค ์คํํธ์ IR ํผ์น๋ฑ ์ค๋น ๊ฐ์ด๋ (๋ถ์ : ํฌ์์๊ฐ ๋ฌป๋ 70๊ฐ์ง ์ง๋ฌธ๋ค)
๐ VC์ฌ์ฌ์ญ์ ์ ์ฅ์์ ์ดํด๋ณธ, ์คํํธ์ IR ํผ์น๋ฑ
๐๏ธVC ํฌ์์ ์น์ ์ฑ๊ณตํ๋ ์คํํธ์ ์ IR ํผ์น๋ฑ ๊ตฌ์กฐ
โ๏ธ ์ค๋ฆฌ์ฝ๋ฐธ๋ฆฌ ์คํํธ์ IR ํผ์น๋ฑ ๋ฝ๊ฐ๊ธฐ (1. Defacto (B2B SaaS))
๐ฐ HBR - VC๋ ์ด๋ป๊ฒ ์์ฌ๊ฒฐ์ ํ๋๊ฐ?
๐ฐ ์คํํธ์ ์๋ ํฌ์ ์ฑ๊ณต์คํ ๋ฆฌ : ํ์ฆ๋ง ๋ ธ์๋ (Pear VC ๋ํ) ์ต์ ์คํํธ์ SEO ํธ๋ ๋ (2024๋ ๊ธฐ์ค)
๐ฒ์ต์ ์คํํธ์ ์๋น์ค ๊ฐ๊ฒฉ ์ฑ ์ (ํ๋ผ์ด์ฑ) ๋ชจ๋ธ ์ดํดํ๊ธฐ
