파이낸셜타임스가 100만 독자를 확보한 비결

영국 경제지 Financial Times가 스스로 밝힌 이야기들. 링크는 여기에. 내용은 아래 번역(chatGPT4o)을 참고.

 

종이신문말고 온라인 얘기다.

 

번역을 읽기 전에 요약해 설명하면, RFV라는 지표를 개발했다. 이 지표를 이용한 성과를 FT는 온라인 비즈니스 컨설팅에도 이용하고 있다.

 

R=recency. 최근 방문한게 언제인가.

F=frequency. 얼마나 자주 오는가.

V=volume. 기사를 얼마나 보는가.

 

공식은 이렇다. (아티클에는 나오지 않지만 내부 자료를 통해 소개한다.)

 

FT.com이 100만 독자를 달성한 공식

 

R은 마지막 방문으로부터 지난 기간.(예: 7일 전 방문), F는 지난 90일간의 방문 횟수(예: 90일간 36번 방문), V는 90일 동안 읽은 기사의 갯수(예: 36번 방문해서 52개의 기사를 읽음)

 

예를 든 독자의 경우  RFV는 (36*root52)/8로 27이 된다. 상당히 높은 편이다.

 

FT는 이 지수를 중심으로 슈퍼 독자/일반독자/비참여독자를 구문했다. 비참여독자는 RFV 18.2 미만으로 가끔 훑어보는 독자다. 슈퍼 독자는 다시 강력한 지지자/슈퍼맨/팬으로 3분하고, 일반 독자는 이메일 등록 여부에 따라 나눈다. 이렇게 나뉜 독자의 분류에 따라 온라인 대응을 달리 해서 비참여독자는 일반 독자로, 일반 독자는 팬으로 만드는 전략을 구사했다.

 

FT.com의 100만 독자 자랑

FT가 디지털 우선 구독 전략으로 100만 명의 구독자를 달성한 비결

디지털 구독 모델 구축: 디지털 부재에서 100만 구독자를 넘어선 성장

2009년, 파이낸셜 타임스(Financial Times, 이하 FT)는 디지털 구독자가 없었다.

2019년까지 FT는 100만 명 이상의 유료 구독자를 보유한 디지털 구독 모델을 구축했다.

 

130년 역사의 브랜드를 미래에 대비할 새로운 수익원으로 전환했다.

 

이 디지털 전환은 특히 COVID-19로 인한 봉쇄 기간 동안 효과적이었다. 영국 봉쇄 초기, 주간 페이지뷰가 전년 대비 97% 증가했고, 연간 구독 목표를 단 3개월 만에 달성했다. 이러한 성공의 주요 원인은 초기부터 장기 전략을 주도한 단일 지표에 집중했기 때문이다.

 

구독 모델

FT의 130년 역사 대부분 동안 회사의 주된 목표는 최고 품질의 신문을 제작하는 것이었다. 1999년까지 신문 배포는 중개업체(신문 가판대)에 의해 통제되었으며, 제작자(편집실 및 사업부)와 최종 소비자(독자) 간의 거리가 존재했다.

1999년 FT.com의 도입은 이 구조를 변화시켰다. 기존에 신문 판매 데이터를 몇 주 기다려야 했던 상황에서, FT 내부의 편집 및 상업팀은 FT.com을 통해 실시간 심층 데이터를 활용할 수 있게 되었다. 초기에는 기사 페이지뷰나 랜딩 페이지 전환율 등 제품 중심의 지표가 주를 이루었다. 그러나 이러한 지표는 디지털 자산 및 콘텐츠 최적화에는 유용했으나 고객 중심 관점을 놓쳤다.

 

FT.com이 성숙해지면서 데이터 팀은 제품 중심 지표를 대체할 주요 고객 중심 참여 지표를 식별하기 시작했다. FT의 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)인 톰 베츠(Tom Betts)는 다음과 같이 설명했다.

우리는 조직 내에서 활용 가능한 데이터의 분석에 착수했습니다. 고객 유입이나 유지 최적화를 위한 모델을 구축하면서, 단 한 요인이 항상 다른 것보다 더 중요한 것으로 나타났습니다 : 이용 빈도(Usage).
-톰 베츠, FT 최고 데이터 책임자

"이 관계를 발견하고 나니 명백했습니다. 이용 빈도는 고객 가치와 직접적으로 연관되며 구독 갱신을 예측하는 훌륭한 지표였습니다. 이 점은 편집팀에도 좋은 소식이었습니다. 저널리즘 소비가 사업 성공과 직결되었기 때문입니다."

 

이용 빈도와 고객 가치 간의 강한 상관관계는 구독 유지뿐만 아니라 체험 구독자 중 유료 구독으로 전환할 가능성이 높은 고객을 파악하는 데에도 도움을 주었다. 이용 빈도 측정은 빠르게 FT의 의사결정에 필수 요소로 자리 잡았으며, 이후 더 정교한 '참여(Engagement)'라는 개념으로 발전했다. 이 과정에서 고객을 세분화하여 고객의 니즈를 더 잘 이해하고 가장 적합한 경험을 제공할 수 있게 되었다.

 

이 초기 이용 빈도 측정은 다차원적인 참여 점수인 RFV로 발전했다. RFV 공식은 소매업에서 고객 세분화를 위해 널리 사용되었으나, 미디어 및 출판 분야에서는 흔치 않았다. RFV는 다음 세 가지 요소로 구성된다.

1. 최신성(Recency): 고객이 콘텐츠를 최근에 소비한 시점
2. 빈도(Frequency): 고객이 콘텐츠를 소비하는 빈도
3. 볼륨(Volume): 고객이 소비하는 콘텐츠의 양

RFV는 각 FT 구독자의 참여도를 측정하며, 구독 갱신, 이탈률, 고객 만족도와 같은 수익에 중요한 지표와 강하게 연관된다. 이 지표는 고객 중심의 전사적 목표(노스 스타 목표)의 기반이 되었으며, 가능한 RFV를 최대화하는 데 집중했다. 고객 니즈에 대한 깊은 이해와 전 팀의 공통 목표 정렬은 FT의 빠르고 성공적인 디지털 성장에 중요한 요인으로 작용했다.

 

FT 팀은 이 노스 스타 목표를 더욱 세분화하여 모든 비즈니스 지표에 고객 관점을 통합하기 위한 실험을 지속하고 있다. 최근에는 이를 세분화하여 보다 구체적인 편집 지표를 강화했다. 수년간 기사의 성공을 측정하는 전형적인 지표는 페이지뷰와 같은 제품 중심 지표였다. 그러나 페이지뷰는 기사 소비를 실질적으로 나타내지 못하며, 수백만 독자를 끌어들이지 못하는 기사라도 고객에게 품질 콘텐츠를 제공하는 가치를 과소평가하는 문제를 안고 있었다.

FT의 인사이트 책임자 맥킨리 하이든(McKinley Hyden)은 다음과 같이 말했다.

저널리스트들이 가장 궁금해 했던 질문은 ‘구독자들이 실제로 무엇을 생각하고 읽고 있는가?’였습니다.
-맥킨리 하이든, FT 인사이트 책임자

"우리의 참여 중심 노스 스타 목표가 도입된 이후, 페이지뷰로는 답할 수 없었던 가장 중요한 질문은 ‘구독자들이 실제로 무엇을 생각하고 있으며, 정말로 읽고 있는가?’였습니다. 몇 년에 걸쳐 인사이트 팀은 페이지뷰와 함께 작동하도록 설계된 소비 기반 지표인 ‘품질 읽기(Quality Reads)’를 개발했습니다. 이 지표는 내부 제품팀, 데이터팀, 기술팀 등 여러 팀과 협력하여 설계되었으며, 현재 비즈니스 전반에 걸쳐 사용되며 지속적으로 업데이트 및 개선되고 있습니다."

 

이 지표를 통해 편집팀은 페이지뷰는 높지만 품질 읽기가 낮은 기사와 그 반대의 경우를 파악할 수 있었고, 이를 통해 콘텐츠 및 고객 참여에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있었다. 마케팅팀 역시 품질 읽기와 품질 방문(Quality Visits, 7일 이내에 FT를 재방문한 고객으로 정의) 간의 상관관계를 분석하여 품질 방문과 품질 읽기를 경험한 고객이 유료 구독으로 전환할 가능성이 더 높다는 사실을 확인했다.