Planfit
AI 풀사이클 Solver로서 구독 전환율 개선을 담당
# Context
Planfit은 AI 기반 피트니스 앱입니다. 기존 조직에서 기획자, 디자이너, 개발자 간 소통 과정에서 발생하는 작업 병목을 해결하기 위해 AI를 적극 도입하는 ‘Solver’라는 새로운 직무가 만들어졌고, 이 포지션에 자원하여 합류했습니다.
재직 6개월 중 초기 2개월은 기존 업무·온보딩 과정을 거쳤고, 이후 4개월간 Solver 역할로 전환해 기획·디자인·프론트엔드·QA까지 1인 스프린트 사이클을 운영하며, 무료 유저의 유료 구독 전환율(Conversion Rate) 개선을 담당했습니다. Solver 전환 이후 4개월간 30건 이상의 실험을 직접 설계하고 실행했습니다.
포지션
PO / Solver (인턴)
기간
2025.06 — 2025.12 (재직 6개월)
Solver 역할 수행: 4개월
핵심 미션
무료 유저 → 유료 구독 전환율 향상
활용 스택
# Key Metrics
30+
실험 수행
+20%
신규 유저 결제 전환율
+75%
기존 유저 주간 결제 전환율
1인
풀사이클 스프린트
# Key Projects
뻔한 할인을,
특별한 시즌으로.
가입 7일 이하 신규 유저를 위한 크리스마스 한정 페이월. Veo·Midjourney로 생성한 AI 시즌 영상으로 ‘지금 결제해야 할 이유’를 만들었습니다.
CVR UPLIFT
목표 +10% 대비 2배 달성
할인율은 한 번도 건드리지 않고,
어떻게 전환율을 끌어올렸나?
관찰
할인권이 ‘당연한 것’이 되고 있었다
무료 유저에게 할인권은 상시 노출되는 요소였습니다. 유저들도 이미 ‘언제든 뜬다’는 걸 인지한 상태였고, 구매 전환율은 서서히 떨어지고 있었습니다.
진단
문제는 가격이 아니라 ‘특별함’의 부재
‘늘 있는 할인’은 혜택이 아니라 오히려 반감처럼 느껴집니다. 즉 할인권을 더 크게 띄우는 건 답이 아니었습니다. 필요한 건 ‘지금 아니면 안 된다’는 맥락이었습니다.
가설
시즌 맥락으로 ‘특별함’을 복원한다
상시 할인을 시즈널하게 감싸면, 동일한 혜택이라도 유저는 다시 ‘특별한 기회’로 인식할 것이라고 봤습니다. 이를 검증하기 위한 첫 실험으로 크리스마스 한정 페이월을 설계했습니다.
같은 혜택이라도 맥락이 바뀌면 유저가 느끼는 가치는 달라진다.
가격을 건드리지 않고, 인식을 건드리는 실험.
AS-IS / TO-BE
HOW IT WAS BUILT
FIGMA · CONCEPT
시즌 한정 컨셉 정의
‘지금 아니면 안 된다’는 심리를 만들 첫 테스트베드로 크리스마스 한정 페이월을 선정. 카피·비주얼 톤·랜딩 구조까지 Figma에서 직접 설계했습니다.
VEO · MIDJOURNEY
AI로 시즌 애니메이션 영상 직접 제작
Veo·Midjourney로 크리스마스 시즌 애니메이션 영상을 생성. 외주 없이 단기간에 여러 버전을 만들어 실험 속도를 빠르게 가져갔습니다.
REACT NATIVE · A/B TEST
프론트 구현 & A/B 테스트
직접 프론트엔드로 구현 후 기존 정적 이미지 페이월과 A/B 테스트. 신규 유저 세그먼트에서 전환율 차이를 검증했습니다.
A/B 테스트 결과 신규 유저 할인권 결제 전환율이 +20% 상승, 목표였던 +10%를 두 배로 초과 달성했습니다. ‘가격이 아니라 맥락을 바꾼다’는 가설이 검증되며, 이후 시즌별 페이월 운영의 사내 레퍼런스로 정착했습니다.
# Core Strengths
Full-stack 기획력
기획에 머무르지 않고 AI 영상 제작부터 프론트엔드 구현까지 직접 수행합니다. 기획-디자인-개발-QA 전 과정을 1인 스프린트로 운영한 경험이 있습니다.
Data-Driven 의사결정
Amplitude 기반 유저 데이터 분석과 A/B 테스트를 통해, 모든 실험의 성과를 데이터로 검증했습니다.
비즈니스 커뮤니케이션
Monetai 측 CTO·개발자·디자이너와의 1:3 미팅을 단독으로 리드하며, 세그먼트·로직·성과 해석의 합의 과정을 책임지고 진행했습니다.