그래서 Kaggle의 비즈니스 모델을 그대로 대입하되, 한국인을 대상으로 참가자의 기준을 관심자로 낮추었다.
데이콘은 의뢰기업으로 부터 데이터와 상금을 제공받아 우승자에게 제공한다.
우승자는 데이콘에서 가장 예측력이 높은 데이터 모델을 제시한 사람이 된다.
참여 과정에서 참가자들은 전혀 비용을 부담하지 않고,
데이터 제공자 즉, 의뢰기업이 서버유지비, 상금 등의 호스팅 등 관련 비용을 부담한다.
Kaggle의 경우, 2020년 12월 22일 기준으로 채용서비스를 종료하였다.
이용자의 수가 낮아서 라고 하는데, 아마 전 세계를 대상으로 하다보니,
채용서비스가 제대로 관리가 어렵지 않았을까 하는 생각이 든다.
그러나 나는 데이콘은 이런 서비스를 할 수 있다고 생각한다.
왜냐하면 타깃이 국내로 한정되어 있기 때문에
한국어로 잘 설명된 job description만 제공 된다면
사람들이 더 많이 관심을 가질 수 있을 거라고 생각한다.
콘테스트를 통해 자신의 역량을 증명하면,
따로 블로그, 포트폴리오 등의 작업을 하지 않고 증명 할 수 있으니까
실력있는 지원자라면, 이러한 방식으로 채용 스카웃을 받으면 좋다고 생각한다.
데이콘 홈페이지에서 확인 할 수 없는게 아쉬웠다.
(하지만, 이 글을 보고 계신다면 당장 만드세요!!)
(제 3자의 눈으로 봤을 때, 의미 있는 사업이라고 생각합니다.)
(빅데이터 인재를 찾는 기업의 수고를 덜어줄 수 있는 가치 있는 사업이니까.)
올바른 경쟁은 실력을 올려준다고 생각했는데,
AI,빅데이터 분야에서 데이콘의 행보를 보면서,
이건 정말 선순환을 일으키는 비즈니스라고 생각한다.
AARRR은 시장 초기 단계에 맞춰, 특정 지표를 중심으로 우리 서비스나 상품의 현 상황을 파악할 수 있는 효과적인 매트릭스다.
각 단계별로 데이콘을 분석해보면, 데이콘은 REVENUE 단계를 제외하고 각 영역에서 눈에 띄는 장치가 없어서
필요한 장치를 작성해 나가보기로 하였다.
데이콘은 인재채용이나, 교육 플랫폼으로 확장이 필요하다고 생각한다.
Acquisition 단계:
구글 검색광고를 통한 노출이 필요.
데이콘을 찾아 들어 올 사람은
빅데이터,AI의 관심있는 자가 대부분인데,
사람들은 온라인에서 "빅데이터"나 "AI"
키워드 검색 시 데이콘을 찾을 방법이 없다.
결국, 조사 했을 때는 빅데이터를 한국어로 배우고, 성장하기에 좋은 곳이라고 생각했는데,
온라인에서 검색광고 작업이 전혀 안되어 있으니 아는 사람만 아는 그런 사이트가 되어버린거 같다.
주로 정보나 데이터를 얻어서 연습해보고자 하는 사람이 많을 것이라 추측되니, 구글의 검색광고를 통해 빅데이터 관련 키워드 노출 작업을 한다면, 좀 더 많은 유저를 확보할 수 있을 것이라고 생각한다.
빅데이터 키워드 검색광고 가격
대행사 마케터 경험을 살려, "빅데이터" 키워드의 검색광고 비용을 조사해봤더니, 약 1000만원 정도의 광고비가 나왔다.
빅데이터 관련 연관 키워드 검색 시
출처: 블랙키위
Activation 단계:
이 단계의 유저들은 어느 정도 검색을 해보고 빅데이터, AI커뮤니티를 발견하였다.
유저들은 대회에 참가하기 위해 빅데이터나 AI 관련 경험을 쌓아가며, 공부를 할 수 있다는 플랫폼이라는 것을 인지 했다. 전문가나 주도적인 학습자가 이 단계의 유저로 활동하고 있을 것이다.
그러나 3만팀이 등록한 거에 비해 게시글이 미비하다.
이 단계에서 유저를 잡기위해 교육프로그램이 필요하다고 생각한다.
게시판이 활성화 되어 있으면, 처음 온 방문자도 활발한 커뮤니티라고 느끼고
빅데이터나 AI에 관심이 있다면, 즐겨찾기를 하거나, 궁금증이 있을 때 데이콘을 방문하기 때문이다.
Retention 단계:
리텐션은 장기적으로 사업에 큰 영향을 끼친다.
고객을 유지 못하면 기업의 성장은 어렵다. 리텐션율이 높을수록 고객획득비용을 위해 투자한 금액(CAC)을
빠르게 회수할 수 있기 때문에 회사는 항상 리텐션율을 고민해야한다.
그러기 위해서는 아래 3가지를 고민해야한다.
1. 프로덕트 마켓 핏: 고객의 문제를 해결하는 제품인가?
2. 사용자 온보딩: 사용자들이 초반에 빨리 제품의 가치를 경험하도록, 성공적으로 제품 사용에 정착하도록!!
3. 훅 모델: 사용자의 습관 만들기
이 3가지 고민을 합쳐서 하기에 데이콘이 리텐션을 잃을 3가지 가설을 세워보았다.
1. 일회성으로 끝날 의뢰 기업, 일회성 공모전경험으로 비활성화 된 유저
2. 활발하지 않은 커뮤니티 상태 보고 비활성화 할 유저
3. 채용시장를 위해 왔지만, 별 다른 정보를 못 얻은 유저
이를 해결하기 위해, 데이콘은 조금 더 UI를 개선해서 교육과 콘테스트를 통한 프로젝트 형 실습 그리고 빅데이터 관련 채용 정보 광고 까지 챙겨줄 수 있는 다양한 플랫폼이라는 점을 강조 할 필요가 있다고 생각한다.
빅데이터와 AI 영역에서 큰 커뮤니티로 성장 하여 꾸준한 이용자를 만들 수 있다고 생각한다.
Revenue 단계:
애초에 의뢰 기업으로 부터 콘테스트 유치 수수료를 받기 때문에, Revenue는 보장되어 있었다.
다만, 위에서 언급한거와 같이 빅데이터나 AI 관련 교육이나 채용 플랫폼기능을 통해, 이 영역에서 전통한 커뮤니티라는 점을 강조할 필요가 있는 거 같다. 이를 통해 보다 많은 매출을 일으키는 것은 사업으로서 필요한 과정이 될 거 같다.
데이콘의 교육 섹션 클리 시, 제목만 봐서는 난해하고 무엇을 클릭해야 될지 모르겠다.
어려워보여서 클릭하기가 꺼려진다.
클래스 101과 같이 무엇을 배울 수 있을지, 이득이 될지 등의
카피라이팅이나 상세페이지 작성법을 통해 개선이 필요한 부분이라고 느꼈다.
출처: 클래스 101
Referral 단계:
Referral 단계는 어떻게 해야 사용자를 통해 입소문이 날까를 고민하는 것이다.
데이콘은 Kaggle의 비즈니스 모델과 유사하게 만들어 졌지만, 채용시장에서 데이콘은 알려져 있지 않았다.
채용 플랫폼에서 딥러닝 관련 검색 시, 항상 존재하는 Kaggle
이 단계 때문에 사실 채용 플랫폼에도 신경을 많이 써야 한다고 생각한다.
'데이콘의 수상자를 뽑아봤더니 잘하더라' '데이콘 내에서 Top tier를 뽑아 봤는데 잘하더라'
이런 소문이 퍼진다면, 자연스럽게 채용시장에서도 우대역량에 데이콘을 기입하는 경우가 많을거라고 생각한다.
이와 더불어 대학교 내에 4차 산업 관련 학과에 있는 학생들에게도 이러한 대회 정보를 알려주는게 필요하다.
내가 PM이 되어, 이 프로덕트를 키운다면,
사실 업계밖에 있는 사람의 입장으로 작성한 글이라 이것 저것 해야한다고 많이 작성해놓았지만,
이런 일을 수행하는게 결코 쉬울거라고 생각하진 않는다.
내가 만약 데이콘의 기획자로서 일을 한다면, 교육을 통해 수강생을 배출하고 이들을 대회에 참여시켜, 데이콘이 4차산업의 데이터 분야에 인재를 키워주는 인큐베이터로 유명해지는 것을 핵심 미션으로 두고, 업계 관련 인턴 및 취업률을 KPI로 잡고, 교육업에 진입하여, AI, 빅데이터 분야에 있어서 보다 전문성을 가진 커뮤니티로 성장시킬 방법을 고민해보는 기획자가 되어야 겠다는 생각을 해보게 되었다.
