Buffer는 어떤 회사인가요
2010년에 설립된 Buffer는 굳이 소개가 필요하지 않은 회사입니다. SaaS 분야에 일찍 들어선 이 회사는 콘텐츠 마케팅, 투명한 스타트업 운동, 원격 근무처럼 지금은 업계에서 당연해진 여러 영역을 앞서 개척했습니다.
Buffer의 미션은 고객이 소셜 미디어에서 자신의 브랜드를 키우고 오디언스와 소통할 수 있도록 힘을 실어 주는 것입니다.
이를 위해 고객에게 세 가지 제품을 제공합니다.
- Publish: 소셜 미디어 채널에 게시물을 예약하고 발행하도록 돕는 최초의 제품
- Reply: 소셜 채널의 대화에 답할 수 있는 공용 수신함
- Analyze: 소셜 미디어를 위한 분석과 리포팅
우리는 Buffer의 CEO Joel Gascoigne에게 Buffer를 만들어 온 경험, 그리고 구독 데이터가 회사에서 어떤 역할과 자리를 차지하는지 들어 보았습니다.
과제: 쌓여 가던 “리포팅 부채”
Buffer가 문을 연 첫 2~3년 동안 Joel과 그의 팀에게는 구독 분석을 위한 전문 솔루션이 필요하지 않았습니다.
거래량이 적어서 데이터베이스 쿼리로 MRR과 이탈을 계산하고, 간단한 코호트 분석까지 해낼 수 있었습니다.
하지만 회사가 커지면서 이 방식은 끊임없이 삐걱거렸고, 팀은 접근 방식을 다시 생각하며 확장 가능한 해법을 찾아 나섰습니다.
2014년 Buffer는 Baremetrics와 Looker를 함께 쓰기 시작했습니다. Baremetrics가 대외적인 투명성에 대한 바람을 채워 주는 동안, 내부에서는 매출 지표를 추적하고 리포팅하는 데 거의 Looker만 사용했습니다.
Baremetrics는 Stripe 매출만 분석할 수 있다는 점에서 한계가 있었습니다. 팀은 이미 모바일과 자체 인보이스로도 청구하고 결제를 받고 있었기 때문입니다.
그래서 내부 분석에는 Looker를 도입하기로 했습니다. 초기의 몇몇 과제는 그렇게 넘겼지만, 시간이 지나면서 다른 문제가 생기기 시작했습니다.
직접 만든 이 구성을 유지하려면 전담 인력 2명이 따로 필요했고, 그뿐 아니라 Looker의 데이터를 모으고 신뢰하는 일 자체가 쉽지 않았습니다.
It felt like a constant battle to get all the data in and it was also costing us a lot of time. I would often message (Buffer data scientist) Julian to ask “Why did our MRR number for this or that change?”
Joel은 분석 구성을 바꿔야 한다는 사실을 자신과 팀이 깨닫는 데 너무 오랜 시간이 걸렸다고 인정합니다.
Early in 2019, I had an epiphany moment. I realized we had better data in the first 2-3 years of the company when we were using improvised solutions, than with our sophisticated business intelligence platform. How was that possible?
믿을 수 없는 데이터가 팀 전체의 속도를 떨어뜨렸습니다
이 무렵 Joel은 이 문제가 제품이 발전하는 방식까지 포함해 팀 전체에 영향을 주고 있다는 것을 알아차렸습니다.
We increasingly started to feel like we were running blind. Because of the challenges we were struggling with, we constantly had to rely on assumptions for important decisions about the product and it was starting to tell.
Buffer 팀이 데이터에 파묻혀 있었다는 점을 생각하면 조금 놀라운 일입니다. Joel은 당시 유료 고객과 무료 플랜, 14일 무료 체험을 모두 합쳐 월간 활성 사용자(MAU)가 약 35만 명에 달했다고 알려 주었습니다.
그런데도 비즈니스가 어떻게 나아가고 있는지는 조금도 또렷해지지 않았습니다.
MRR numbers were changing all the time. I realized we had a moving target for the most important metric in our company.
이 구성은 팀 문화에도 영향을 주었습니다
처음에 Joel과 그의 팀은 Looker를 쓰면 구성원들이 구독 데이터로 인사이트를 얻고 비즈니스에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있게 되기를 기대했습니다.
하지만 현실은 달랐고, 조직 전체가 데이터 팀의 도움을 늘 받아야 하는 상황에 놓였습니다.
At some point, I noticed this was producing a change in our team culture. More and more people just started to assume that they “were not good at data”.
해결책: 새로 짠 데이터 인프라에 투자하다
Joel은 Looker에서 벗어나기로 결정하는 데 그토록 오래 걸린 이유 중 하나가, 오랜 시간을 들여 만든 것을 버리는 데 대한 팀의 망설임이었다고 말했습니다.
In hindsight, I think that waiting 4-5 years, when things were clearly not working out, was too long. In the end, I had to step in and make a call for the best of the (whole) team.
처음 이 구성을 만들 때는 분석 도구 시장이 그리 튼튼하지 않았기에 직접 만든 해법에 의존해야 했습니다. 이번에는 한 걸음 물러서서 “예산 0에서 다시 시작하는” 사고방식을 택해야 한다는 것을 Joel은 깨달았습니다.
I asked myself “If we were starting today, what would we put in place?” So we started researching and we saw that while our peer companies were using a mix of homegrown and specialized tools, many new startups were adopting the likes of Segment, Mixpanel, and ChartMogul from the get-go. I wanted to be using the tools of the future and always ready to upgrade and switch things out, rather than getting behind and building up debt. That would make us less effective, and also less attractive to people joining the team.
Joel은 Buffer의 CTO Dan과 그가 “an honest conversation”이라고 부르는 대화를 나눴습니다. 그 자리에서 두 사람은 분석 구성을 완전히 뜯어고쳐야 한다고 결론지었습니다.
Joel이 들려준 흥미로운 이야기 하나는, 이런 소프트웨어 도구를 도입하려면 큰 투자가 필요하다는 것을 알면서도 그 결정을 의식적으로 내렸다는 점입니다.
I would gladly spend $100,000 on a tool if that would allow me to avoid hiring. A smaller team allows us to be more productive and move quicker.
조각마다 따로 고르기
Joel은 데이터 파이프라인 관리, 제품 사용 분석, 구독 분석에 각기 다른 도구를 쓰면 구성의 조각마다 가장 좋은 도구를 고를 수 있다는 것도 알고 있었습니다.
Buffer 팀은 데이터 구성의 토대로 Segment를 택했습니다. Segment가 데이터를 모아 나머지 도구로 흘려보냅니다.
Mixpanel은 Segment 위에 “얹혀” 팀이 제품 사용 현황을 추적하도록 돕습니다.
ChartMogul은 Stripe와 모바일, 자체 인보이스에서 나오는 구독 데이터를 한데 모아 Joel과 팀이 비즈니스가 어디로 가고 있는지 파악하게 해 줍니다.
이 구성은 시스템을 키워 나가고, Buffer 팀이 고객 지원(Zendesk)과 인앱 메시지(Appcues), 이메일(Customer.io)에 쓰는 도구들과 연결하기도 쉽게 만들어 줍니다.
직접 만들까?
한동안 Joel은 매출과 그 밖의 핵심 구독 지표를 추적할 도구를 직접 만드는 것이 최선이라고 생각했습니다.
하지만 그러려면 엔지니어링 자원만이 아니라, 자신들의 강점과는 거리가 먼 어려운 질문에도 답해야 한다는 것을 깨달았습니다.
“어떤 MRR 계산식을 써야 할까?” 같은 질문 앞에서 Joel은 고객을 위한 가치를 만드는 데 집중하고 전문 영역이 아닌 부분은 “외부에 맡겨야” 한다는 결론에 이르렀습니다.
결과: 데이터를 더 깊이 이해하며 되살아난 성장
Buffer 팀은 데이터를 분석하고 활용하는 새로운 방식 덕분에 이미 비즈니스에 전략적인 변화를 만들어 냈습니다.
2018년 초 MRR 성장이 둔화되기 시작하자, Joel은 당시 ARR 1,600만 달러에서 시간을 두고 5,000만 달러까지 가는 최선의 길을 고민하기 시작했습니다.
다음 10배의 매출 성장이 고객 70만 명(당시 고객 수의 약 10배)을 더 확보하는 방식으로 오리라 기대하는 것은 현실적이지 않다는 점을 그는 알고 있었습니다.
그때 그는 성장의 새로운 길을 찾아야 한다는 것을 깨달았습니다. 구독 데이터를 들여다보면서 나아갈 길이 보였습니다.
그렇게 팀은 ARPA를 빠르게 끌어올리는 데 집중하기로 결정했습니다.
Joel은 당시 계정당 평균 매출(ARPA)이 18~19달러에 불과했다고 말합니다. 팀은 다시 성장하고 제품 개발에 투자하기 위해 이 숫자를 키우겠다는 목표를 세웠습니다.
ARPA를 키우기 위해 두 가지 전략 방향을 택했습니다.
- 가격과 패키지를 다시 살펴, 고객을 더 의미 있게 지원할 수 있는 방향으로 손봤습니다. 예를 들어 가장 낮은 플랜은 월 10달러에서 15달러로 올렸습니다.
- 소셜 미디어 관리 도구 모음에 Reply와 Analyze를 더해 제품 라인업을 넓혔습니다.
오늘날 Buffer의 고객당 평균 매출은 약 25달러입니다.
유료 고객 수는 75,000명 선에서 크게 달라지지 않았지만, 이 시도 덕분에 팀은 성장을 이어 가며 ARR 2,000만 달러에 이를 수 있었습니다.
노스 스타 지표가 두 개?
Buffer 팀에게 노스 스타 지표를 처음 물었을 때, 제품 팀 구성원들은 ARPA를 꼽았습니다.
Joel도 ARPA를 보지만, 그것을 Buffer 전체 MRR의 맥락 안에서 생각합니다.
I see ARPA as one of the components of MRR (ARPA * Customers = MRR). Within that formula, we consciously decided to ignore the "Customers" variable and focus entirely on the ARPA variable, to drive MRR. So the team was focused on that, which is great, and of course, I'm always looking at MRR. At the end of the day, that's our revenue and drives a lot of other strategic decisions such as hiring and other spend.
다만 그는 MRR이 비즈니스를 보는 가장 의미 있는 방법은 아닐 수 있다고 인정합니다.
Telling product managers to “grow MRR” is not actionable. Improving our analytics set up allowed us to identify a solid strategy to implement.
여기서 ChartMogul이 결정적인 역할을 했습니다. Joel은 브라우저에 늘 열어 두는 탭이 세 개 있다고 말했습니다. 하나는 캘린더, 또 하나는 팀에서 쓰는 내부 커뮤니케이션 도구, 그리고 마지막 하나가 ChartMogul 대시보드입니다.
뒤처지고 싶지 않다면 구독 데이터를 활용하세요
SaaS 업계에서 보낸 지난 10년 동안 Joel은 이 산업이 점점 정교해지는 모습을 지켜봤습니다.
그는 이런 흐름이 사라지지 않고 업계에 더 강한 영향을 미칠 것이라고 봅니다.
그는 구독 데이터를 SaaS 비즈니스의 “the backbone”이라고 부릅니다. 무엇이 통하고 무엇이 통하지 않는지 알려 주는 유일하고 진실한 인사이트의 원천이기 때문입니다.
It is going to become a competitive advantage to have a deeper knowledge of your subscription data.
Joel은 그 데이터를 의미 있게 이해하고 활용하는 문화를 만들지 못한 기업은 뒤처질 수밖에 없다고 말합니다.
We’re at the point where if you’re starting a SaaS company, you need a tool like ChartMogul from Day 1.