지난주에 이런 질문을 받았습니다. "광고비를 20% 늘렸는데 매출이 거의 안 움직여요. 채널을 바꿔야 할까요?"
숫자를 같이 봤습니다. 유입은 정말 늘었습니다. 신규 가입도 늘었습니다. 그런데 2주 뒤 살아 있는 계정 수는 거의 그대로였습니다. 돈은 썼고 사람은 들어왔고 아무도 남지 않았습니다.
채널 문제가 아니었습니다.
올해 SaaS 벤치마크에서 활성화율 중위값은 38%입니다. 가입한 열 명 중 여섯 명이 제품을 제대로 한 번도 써보지 않고 사라진다는 뜻입니다. 상위 25% 기업은 같은 지표에서 65~75%를 찍습니다. 같은 광고비를 쓰고도 유효 사용자는 두 배 차이가 납니다.
업종별로 보면 더 선명합니다. 이커머스는 62%, 핀테크는 44%, B2B SaaS는 38%, 버티컬 SaaS는 35%, B2B 서비스는 29%입니다. B2B로 갈수록 떨어집니다. 제품이 복잡해서가 아니라 첫 경험 설계에 쓰는 자원이 적기 때문이라고 저는 봅니다.
그리고 이 글을 쓰게 만든 숫자가 하나 더 있습니다.
다단계 제품 투어의 완료율 중위값이 5%입니다.
스무 명 중 열아홉 명이 우리가 공들여 만든 온보딩 투어를 끝까지 보지 않습니다. 사용자가 제품의 가치를 처음 체감하기까지 걸리는 시간은 중위 1일 12시간입니다. 하루 반. SaaS에서 하루 반은 거의 영원입니다. 그 사이에 경쟁 제품 가입 폼이 열리고 팀 슬랙에 "이거 괜찮아?"라는 질문이 돌고 결제 승인이 밀립니다.
여기서 저는 조금 불편한 질문을 하게 됩니다. 완료율 5%인 걸 왜 계속 만들까요.
제 답은 솔직히 냉소적입니다. 투어는 사용자를 위한 산출물이 아니라 만든 사람을 위한 산출물이기 때문입니다.
투어는 만들기 쉽습니다. 측정하기 쉽습니다. 무엇보다 보고하기 쉽습니다. "온보딩 플로우 리뉴얼 완료"라고 적을 수 있는 가장 싼 방법입니다. 반대로 "사용자가 세 번째 화면에서 왜 멈추는지 아직 모르겠습니다"는 보고서에 쓸 수가 없습니다. 그래서 다들 쓸 수 있는 쪽을 만듭니다. 저도 그런 결정을 내려본 적이 있습니다.
투어가 나쁘다는 말이 아닙니다. 투어가 질문을 대체해버린 게 문제입니다.
좋은 온보딩은 "이 사람이 왜 가입했는가"에서 시작해야 합니다. 그런데 투어는 그 질문을 건너뛰고 "우리 제품에는 이런 기능이 있습니다"로 갑니다. 방향이 반대입니다. 사용자는 기능 목록을 보러 온 게 아니라 자기 문제를 해결하러 왔습니다.
혹시 지금 활성화율이 몇 퍼센트인지 바로 떠오르지 않는다면, 그게 더 중요한 신호입니다.
제가 만나는 팀의 절반 정도는 활성화를 한 문장으로 정의하지 못합니다. "가입 7일 안에 프로젝트를 하나 만들고 팀원 한 명을 초대한 계정" 정도로 구체적이어야 측정이 됩니다. 정의가 없으면 측정이 안 되고 측정이 안 되면 뭘 해도 올랐는지 내렸는지 모릅니다. 그런데 정의가 없는 상태에서도 투어는 만들어집니다. 저는 이 순서가 거꾸로 된 게 문제의 절반이라고 봅니다.
그로스 회의 시간 배분을 떠올려 보셔도 좋습니다. 한 시간 중 오십 분이 유입입니다. CAC, 채널 믹스, 크리에이티브 피로도. 숫자가 촘촘하고 토론이 뜨겁습니다. 그러다 활성화 차례가 오면 "온보딩 개선 중입니다" 한 줄로 끝납니다.
담당자가 거짓말을 하는 게 아닙니다. 실제로 개선 중입니다. 투어를 다섯 단계에서 세 단계로 줄였고 툴팁 문구를 다듬었습니다. 다음 달에도 비슷한 보고가 올라옵니다.
이게 2026년 그로스의 가장 비싼 습관이라고 생각합니다. 돈이 가장 많이 새는 구간에 가장 적은 사고력을 쓰고 있습니다.
계산을 한번 해볼까요. 유입을 두 배로 늘리려면 예산이 두 배 듭니다. 채널은 포화됐고 단가는 매년 오릅니다. 반면 활성화를 38%에서 50%로 올리면 같은 유입에서 유효 사용자가 31% 늘어납니다. 추가 매체비는 0원입니다.
너무 당연한 비교인데 아무도 안 합니다. 유입은 숫자가 매일 바뀌어서 다루기 재미있습니다. 활성화는 분기에 한 번 움직이고 원인 규명이 어렵습니다. 조직은 재미있는 쪽으로 쏠립니다.
전환율 쪽 숫자를 보면 왜 제품이 리드를 만들어야 하는지가 더 분명해집니다. 전체 무료 계정의 유료 전환율은 평균 9%입니다. 그런데 제품 안에서의 행동을 기준으로 뽑은 리드, 이른바 PQL은 25~30%에서 전환됩니다. 마케팅 활동 기준인 MQL은 5~10%입니다. 세 배에서 다섯 배 차이입니다.
당연한 결과라고 생각합니다. MQL은 "백서를 다운로드했다"는 신호이고 PQL은 "제품으로 일을 해봤다"는 신호입니다. 전자는 관심이고 후자는 행동입니다. 리드 스코어링 모델을 정교하게 다듬는 데 한 달을 쓰는 것보다 제품 안에서 결제로 이어지는 행동 세 개를 찾아내는 게 훨씬 빠릅니다.
구조적인 걸림돌도 있습니다.
지금 SaaS 기업의 60%가 자기를 product-led라고 부릅니다. 2021년에는 35%였습니다. 그런데 같은 조사에서 PLG 전환 시도의 85%가 실패한다고 나옵니다. 이유는 셋입니다. PMF 검증 부족. 팀 인센티브 불일치. 그리고 셀프서브 전환을 지원하지 않는 가격 모델.
저는 세 번째가 가장 흔하고 가장 안 고쳐진다고 봅니다.
가격 페이지에 "문의하기" 버튼만 있는 회사가 자기를 product-led라고 말하는 걸 여러 번 봤습니다. 제품을 써보게 하는 구조는 만들어놨는데 쓰다가 마음이 생긴 순간 결제할 방법이 없습니다. 사용자는 영업 미팅 일정을 잡아야 합니다. 그 순간 PLG는 끝납니다. 뒤에 붙은 모든 온보딩 투자가 영업 리드 생성기로 전락합니다.
인센티브도 비슷합니다. 영업 보상이 계약 규모에 묶여 있으면 셀프서브로 결제하는 소액 고객은 조직 안에서 아무의 성과도 아닙니다. 아무의 성과가 아닌 지표는 반드시 방치됩니다. 기술 문제가 아니라 보상 설계 문제입니다.
올해 또 하나 눈에 걸린 게 있습니다. AI로 실험 속도가 빨라지면서 많은 팀이 월간 실험 건수를 두세 배 늘렸습니다. 그런데 산업 전체 활성화 중위값은 38%에서 거의 움직이지 않았습니다. 실험을 세 배 돌린 산업의 핵심 지표가 제자리라는 뜻입니다.
저는 실험 개수가 지표가 아니라 비용이라고 생각합니다. 같은 구간을 열 번 파는 팀과 서로 다른 구간을 열 번 찔러보는 팀의 결과는 완전히 다른데 건수로는 구분이 안 됩니다. AI는 후자를 압도적으로 쉽게 만들어줬습니다.
조직 쪽 신호도 하나 덧붙이고 싶습니다. 올해 AI를 이유로 든 감원을 분석한 조사가 있었습니다. 그중 94%는 해당 직무의 채용 공고가 발표 직전까지 평평하거나 오히려 늘고 있었던 '투기적' 유형이었습니다. 근거가 실제로 누적된 경우는 6%뿐이었습니다.
조직이 AI를 '사람 줄이는 도구'로 먼저 쓰고 있다는 뜻입니다. 사람을 줄이고 실험 건수만 늘린 팀에서 활성화가 배수로 뛸 거라고 저는 믿지 않습니다. 배수를 만든 작업은 자동화가 아니라 재설계였습니다. 재설계는 제품을 깊게 아는 사람이 오래 들여다봐야 나옵니다.
국내 상황도 짚고 싶습니다. 글로벌 스타트업이 유니콘에 도달하는 데 평균 7년, 한국은 9년이 걸립니다. 이 2년을 자본 규모로 설명하는 글이 많습니다. 저는 상당 부분이 활성화 구간에 있다고 봅니다. 국내 팀은 제휴·영업·커뮤니티로 유입을 밀어 올리는 실행력이 세계적인데 가격표, 가입 플로우, 첫 화면, 결제, 환불을 분기마다 손보는 팀은 손에 꼽을 정도입니다. 해외로 나가는 순간 영업 인력을 복제할 수 없고 제품이 혼자 팔려야 합니다. 그때 다듬지 않은 온보딩이 청구서로 돌아옵니다.
그래서 저는 국내 B2B SaaS에 활성화는 성장 지표가 아니라 수출 준비 지표라고 말합니다.
여기까지는 진단입니다. 그런데 올해 벤치마크에서 제가 진짜로 멈춰 선 숫자는 아직 말하지 않았습니다.
어떤 팀들이 활성화를 중위 3.2배 올렸습니다. 상위 분위는 4.8배입니다. 그로스 지표에서 배수가 나오는 일은 거의 없습니다. 우리가 평소 다루는 건 7% 개선, 12% 개선입니다.
중요한 건 그 팀들이 무엇을 더한 게 아니라 무엇을 걷어냈다는 점입니다. 그리고 이 결과가 곧 업계에서 가장 나쁜 방식으로 번역될 거라고 저는 거의 확신합니다. 작년 AI 콘텐츠가 그렇게 번역됐고 올해 AI 크리에이티브가 그렇게 번역됐습니다.
무엇을 걷어냈는지, 왜 챗봇을 붙이는 게 답이 아닌지, 그리고 오늘부터 순서대로 할 수 있는 네 가지는 원문에 정리해뒀습니다. 전환율 벤치마크 표에 숨어 있는 함정 한 줄도 같이 적었습니다. 그 한 줄을 모르고 벤치마크를 가져다 쓰면 전환율은 오르고 매출은 떨어지는 일이 실제로 생깁니다. 결론은 진단 쪽이 아니라 처방 쪽에서 뒤집힙니다.
원문 보기: https://medium.com/@hoon_16083/%ED%88%AC%EC%96%B4-%EC%99%84%EB%A3%8C%EC%9C%A8-5-%ED%88%AC%EC%96%B4%EB%A5%BC-%EA%B1%B7%EC%96%B4%EB%82%B8-%ED%8C%80%EC%9D%80-3-2%EB%B0%B0-%EC%98%AC%EB%9E%90%EB%8B%A4-10e22ddb1ad3
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