롱블랙은 어떻게 A/B 테스트로 유료 구독 전환율을 개선했을까요? 콘텐츠 탐색 경험과 결제 페이지 실험을 통해 얻은 데이터 기반 의사결정 사례를 확인해보세요.
국내 최초로 ‘24시간이 지나면 사라지는 콘텐츠’를 선보이며 지식 구독 서비스의 새로운 패러다임을 제시한 롱블랙(LongBlack). 롱블랙은 단순한 정보 전달을 넘어 유저의 꾸준한 습관 형성을 목표로 합니다.
이러한 독창적인 서비스 모델을 지속 가능한 비즈니스 성장으로 연결하기 위해, 롱블랙 서비스를 운영하는 '타임앤코'는 핵클과 함께 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축했어요. 개인의 직관이 아닌 정량적 근거를 바탕으로 고객 경험을 혁신하고 있는 롱블랙의 성장기를 소개합니다.
[롱블랙의 성공 사례 요약]
Key Results: 데이터로 증명된 롱블랙의 성장 지표
롱블랙 팀은 핵클의 A/B 테스트를 적극적으로 활용하여 가설을 검증하고, 이를 실제 비즈니스 성과로 연결했습니다.
- 유료 구독자 콘텐츠 열람 횟수 약 7% 증가
- 최종 구독 완료율 10% 개선
- 직관 대신 정량적 근거 중심의 의사결정 문화 확립
타임앤코가 운영하는 롱블랙은 모바일에 최적화된 깊이 있는 콘텐츠를 매일 한 편씩 발행하는 지식 구독 서비스입니다. 단순한 정보 전달을 넘어, 독자들이 매일 성장하는 감각을 느낄 수 있도록 돕는 것을 미션으로 삼고 있습니다.
롱블랙은 발행 후 24시간이 지나면 사라지는 독특한 ‘하루 한 편’ 시스템을 통해 독자들의 강력한 읽기 습관을 형성해 왔습니다. 이러한 차별화된 경험을 바탕으로 2025년 8월 기준 1,400개 이상의 양질의 콘텐츠를 축적했으며, 노트 누적 조회수 3,500만 회를 돌파하며 지식 콘텐츠 시장 내 압도적인 존재감을 증명하고 있습니다.
롱블랙과 같은 유료 구독 기반 서비스에서 가장 핵심적인 지표는 ‘유료 구독 전환율’입니다. 훌륭한 콘텐츠를 제작하는 것만큼이나, 방문한 유저가 콘텐츠를 발견하고 결제까지 이어지게 만드는 서비스 내 UX 요소들이 비즈니스 성패를 좌우하기 때문입니다.
핵클을 도입하기 전, 타임앤코 팀은 몇 가지 구조적인 고민을 안고 있었습니다.
이를 해결하기 위해 타임앤코는 "개인의 감이 아닌, 데이터로 검증된 사실만을 배포한다"는 원칙을 세우고 핵클을 도입했습니다.
핵클 도입 후 타임앤코의 제품 개발 프로세스는 완전히 바뀌었습니다. '무조건 출시'하던 관행에서 벗어나, 이제는 '실험을 통한 검증 후 출시'라는 단단한 원칙이 자리 잡았습니다. 당연히 성과가 좋을 것이라 확신했던 기능도 실험을 통해 부정적인 지표가 발견되는 과정을 겪으며, 실험은 선택이 아닌 필수 과정이 되었습니다.
현재 타임앤코는 다음과 같은 정교한 5단계 실험 프로세스를 통해 성장을 만들어가고 있습니다.
핵클은 실험 설계부터 데이터 분석, 운영 및 결과 확인까지 하나의 플랫폼에서 원스톱으로 가능하게 해주기 때문에, 실험 운영의 리소스는 줄고, 의사결정의 정확도는 비약적으로 높아졌습니다.
가설: "탐색이 쉬워지면 콘텐츠 소비와 리텐션이 비례할 것이다"
롱블랙은 매일 새로운 콘텐츠가 쌓이는 구조이지만, 역설적으로 과거의 양질의 콘텐츠들이 유저에게 잘 발견되지 않는 구조적 한계가 있었습니다. 탐색의 어려움은 유저의 콘텐츠 소비량 감소와 이탈률 증가로 이어지며, 장기적으로는 멤버십 해지의 원인이 될 수 있는 상황이었습니다.
타임앤코 팀은 "콘텐츠 탐색 UX를 개선하여 접근성을 높인다면, 유저의 콘텐츠 소비량이 늘어나고 결과적으로 서비스 고착도(Stickiness)가 높아질 것"이라는 가설을 세웠습니다.
실험은 홈 화면에 새로운 탐색 섹션을 추가한 '실험안'과 기존의 '대조군'을 비교하는 방식으로 진행되었습니다. 유저들이 취향에 맞는 콘텐츠를 더 빨리 찾을 수 있도록 세 가지 핵심 영역을 추가했습니다.
핵클을 통한 실험 결과, 새로운 탐색 영역에 노출된 실험군이 대조군 대비 유의미한 성과를 보였습니다.
가설: "혜택의 가시성을 높이고 심리적 가격 저항을 낮추면 전환율이 상승할 것이다"
롱블랙 팀은 유저가 결제 페이지에 진입했음에도 불구하고 최종 구독으로 이어지지 않는 이탈 구간을 발견했습니다. 결제 전환율을 높이기 위해 팀은 기존 마케팅 성과와 행동 경제학적 관점을 결합하여 세 가지 핵심 가설을 세웠습니다.
결제 페이지에 진입한 유저를 대상으로, 위 가설들이 반영된 새로운 UI(실험안 | B,C,D,E안)와 기존 UI(대조군 | A안)의 구독 완료율을 비교 측정했습니다.
실험 결과, 최종 우승안(Winner)은 대조군 대비 구독 완료율 10% 증가라는 괄목할 만한 성과를 거두었습니다.
특히 이번 실험은 결과만큼이나 과정에서 얻은 인사이트가 값졌습니다.
타임앤코 팀은 이 실험을 통해 업계의 통념이나 직관이 우리 서비스 유저에게는 다르게 작용할 수 있음을 데이터를 통해 객관적으로 증명해냈습니다.
핵클을 통한 지속적인 실험은 단순히 지표의 상승을 넘어, 타임앤코 팀의 의사결정 과정을 완전히 바꾸어 놓았습니다.
이제 타임앤코에서는 특정 개인의 목소리나 직관이 아닌, 팀원 모두가 신뢰할 수 있는 데이터가 의사결정의 기준이 됩니다. 실험을 준비하고 결과를 모니터링하는 과정에 리소스가 투입되는 만큼, 기획 단계부터 더욱 철저하게 가설을 세우고 데이터를 분석하는 '선순환 구조'가 정착되었습니다.
강하게 주장했던 가설이 틀렸음을 확인하거나, 예상했던 가설이 적중하는 과정 하나하나가 롱블랙 프로덕트 팀의 소중한 자산이 되고 있습니다.
이처럼 쌓인 데이터 에셋들은 향후 롱블랙이 새로운 기능을 기획하거나 비즈니스 모델을 확장할 때, 시행착오를 줄여주는 강력한 가이드라인이 됩니다.
롱블랙은 앞으로도 핵클과 함께 실험과 데이터를 동력 삼아 성장을 가속화할 예정입니다.
홈 화면의 콘텐츠 큐레이션을 고도화하여 유저들이 각자의 취향에 맞는 인사이트를 더 쉽고 깊게 발견할 수 있도록 탐색 경험을 개선할 계획입니다. 또한, 서비스의 핵심 지표인 유료 구독 전환율을 극대화하기 위해 콘텐츠 상세 페이지 내 구독 유도 UX 개선, 그리고 장기적인 성장을 위한 해지율 방어 실험 등 프로덕트 전반에 걸친 최적화를 지속해 나갈 것입니다.
이 모든 과정에서 핵클은 효율적인 A/B 테스트와 정교한 데이터 분석을 지원하는 든든한 파트너로서 함께합니다. 데이터 기반의 의사결정으로 유저의 '읽는 습관'을 완성해가는 롱블랙의 여정을 앞으로도 기대해 주세요.
“핵클의 A/B 테스트와 데이터 분석 기능을 활용해서 의사결정 과정의 근거를 정량적인 데이터 하나로 좁힐 수 있었습니다. 이 점이 저희 프로덕트팀이 핵클을 도입하고 나서 얻은 가장 큰 혜택입니다.”
- 백상희, 타임앤코 프로덕트 매니저
📌 확신 없는 기능 출시로 고민하고 계신가요?
전환율 개선을 위해 다양한 UI/UX 변경을 고민하고 있지만, 어떤 선택이 최선일지 확신하기 어렵다면 롱블랙처럼 핵클로 시작해 보세요. 직관을 데이터로 증명하는 순간, 서비스의 성장은 필연이 됩니다.
핵클 팀과 A/B 테스트 활용하는 방법 이야기 나눠보기 👉
