SaaS 셀프서브 전환
Freemium과 트라이얼, 카드 등록, 활성화 단계의 전환율을 벤더 설문과 거래 로그, 무작위 실험으로 비교해 SaaS 예측의 기준을 세웁니다
글·검토 Eric Han · 리옵트 공동창업자·CTO
핵심 요약
- 무료→유료 전체 중앙값은 8%(ChartMogul 2026)입니다. Freemium 좋음 3~5%, 카드 미등록 트라이얼 좋음 4~6%입니다.
- 카드 필수 제품은 트라이얼→유료가 높고 방문→트라이얼이 낮게 관측됩니다. 방문 1,000명당 유료 고객은 10.5 대 3.6(트라이얼 전체와의 곱셈값)과 12.2 대 15.5(방법 비공개 D 자료)로 갈려, 곱의 방향은 알 수 없습니다.
- 트라이얼 길이 무작위 실험에서 7일이 30일보다 나았고(15.36% 대 14.67%, 한 회사), 다른 실험에서는 7일이 3일보다 나았습니다. 최적 길이는 범위에 따라 다릅니다.
- 활성화율 평균은 34%, 중앙값은 25%이지만 활성화 지점을 회사마다 다르게 정의해 비교가 어렵습니다.
- 무료 트라이얼로 온 고객은 체류 기간이 더 짧다는 관찰 연구가 있습니다. 전환율만으로 판단하면 안 됩니다.
모델별 무료→유료
두 설문 모두 자기 선택 표본이고 6개월 창입니다. 분모는 Lenny가 계정, ChartMogul이 리드·무료 가입입니다(등급 C).
| 모델 | ChartMogul 2026 좋음·우수 | Lenny 2023 좋음·우수 |
|---|---|---|
| Freemium | 3~5%, 8~12% | 3~5%, 6~8%(셀프서브) |
| Freemium + 세일즈 지원 | — | 5~7%, 10~15% |
| 트라이얼 | 4~6%, 10~15%(카드 미등록) | 8~12%, 15~25% |
| 트라이얼, 카드 필수 | 25~35%, 50~60% | — |
- ChartMogul·Growth Unhinged·ProductLed: 소프트웨어 200개, 2026년 1월.
- Lenny's Newsletter: OpenView·Pendo 등 제품 1,000개 이상, B2B 중심, 2023.
- ProductLed: 약 9%, ACV $1K~$5K 중앙값 10%, PQL 기반 트라이얼 전환 25%(SaaS 600곳 이상, 연도 불명).
분포도 넓습니다. ChartMogul에서 트라이얼 제품의 20%는 2.5% 미만, 23%는 25% 초과입니다. 초기 스타트업은 측정할 만큼 성숙한 회사의 설문 중앙값보다 낮게 시작하는 편이 안전합니다(이 책의 판단, 할인 폭의 근거는 없음).
카드 필수, 하나의 답은 없습니다
전부 관찰 자료입니다. 카드 필수 여부는 회사가 스스로 고른 결과이고 무작위 실험은 찾지 못했습니다.
- ChartMogul 카드 필수10.5명
- ChartMogul 트라이얼 전체3.6명
- First Page Sage 자연 유입, 카드 필수12.2명
- First Page Sage 자연 유입, 미등록15.5명
- First Page Sage 유료 유입, 카드 필수11.2명
- First Page Sage 유료 유입, 미등록12.4명
| 지표 | 카드 필수 | 미등록 | 출처 |
|---|---|---|---|
| 트라이얼→유료 | 39.0% | 12.0% | Recurly 2022, B |
| 트라이얼→유료 | 약 30% | 4~6% | ChartMogul 2026, C |
| 트라이얼→유료 | 48.8% | 18.2% | First Page Sage 자연 유입, D |
| 방문→트라이얼 | 3.5% | 4.5%(트라이얼 전체) | ChartMogul, C |
| 방문→트라이얼 | 2.5% | 8.5% | First Page Sage 자연 유입, D |
| 방문 1,000명당 유료 | 10.5명 | 3.6명(트라이얼 전체) | ChartMogul(단계 곱) |
| 방문 1,000명당 유료 | 12.2명 | 15.5명 | First Page Sage 자연 유입(계산) |
| 방문 1,000명당 유료 | 11.2명 | 12.4명 | First Page Sage 유료 유입(계산) |
ChartMogul의 4.5%와 3.6명은 카드 필수 20%를 포함한 트라이얼 전체 값이고, 카드 미등록만의 방문→가입은 공개되지 않아 곱을 낼 수 없습니다. Recurly는 B2C가 섞여 있고 87.4%가 결제 수단을 요구합니다. 결론은 이렇습니다. 카드 필수 제품은 트라이얼→유료가 높고 방문→트라이얼이 낮게 관측되며, 곱한 결과는 근거가 갈립니다. 가장 가까운 무작위 실험은 유럽 신문 구독의 자동 갱신 대 자동 해지입니다. 자동 갱신 제안은 잠재 구독자 24~36%가 피하게 했지만 가입자의 지속은 7배 높였습니다. 카드 필수 자체의 실험은 아니고 B2B SaaS도 아닙니다. 시뮬레이션에서는 두 경로를 따로 계산하고 자사 실험으로 고릅니다.
트라이얼 길이: 실험과 관찰의 충돌
| 근거 | 짧은 쪽 | 긴 쪽 | 성격 |
|---|---|---|---|
| Yoganarasimhan 외, 2023 | 7일 15.36%, 14일 14.96% | 30일 14.67% | 무작위 337,724명, 등급 A |
| Recurly 2022 | 7일 이하 40.4% | 61일 초과 30.6% | 거래 로그, 관찰, B |
| RevenueCat 2026 | 4일 이하 25.5% | 17~32일 42.5% | 앱 거래 로그, 관찰, B |
무작위 실험의 결론은 전원 7일이 전원 30일보다 구독을 테스트 데이터에서 5.59%(학습 데이터 4.34%) 늘린다는 것입니다. 원시 값의 차이는 0.69%p입니다. 개인화하면 30일 일괄 대비 6.8% 이상 늘고, 구독 최적화 개인화의 장기 매출은 11.61% 늘었습니다. 다만 2015~16년 익명 대형 SaaS 한 곳의 결과입니다.
Frontiers in Psychology 2025의 이미지 편집 SaaS 680,588명 무작위 실험에서 7일은 3일보다 트라이얼 시작이 11.1%, 지연 전환이 약 42% 높았고 즉시 전환은 유의한 차이가 없었습니다(정정문 있음, 배정 불균등). 그래서 짧을수록 좋다고 일반화할 수 없습니다. RevenueCat의 길이는 앱이 스스로 고른 값이라 카테고리와 얽혀 있습니다. 이 책에서는 실험 값을 우선하되 일반화 범위가 좁다는 점을 함께 씁니다.
활성화
| 자료 | 평균 | 중앙값 | 등급 |
|---|---|---|---|
| Lenny 2022, 전체 | 34% | 25% | C |
| Lenny 2022, SaaS | 36% | 30% | C |
활성화 지점은 제품마다 다릅니다. Userpilot의 업종별 값은 원문을 확인하지 못했고 표본 표기도 충돌해 쓰지 않습니다. ProductLed에서 활성화를 추적하는 PLG 기업이 34%에 그쳤는데, 이는 활성화율이 아니라 측정 비율입니다.
유지까지 함께 봅니다
무료 트라이얼로 들어온 고객의 체류 기간이 일반 유입의 약 3분의 1, 전체 이익이 약 59% 낮다는 관찰 연구가 있습니다(Datta 외, JMR 2015, 유럽 디지털 TV, 보도 경유). SaaS가 아니고 무작위가 아니지만, 전환 수만으로 모델을 고르면 안 된다는 경고로는 충분합니다.
공백
- 카드 필수 무작위 실험, SaaS Freemium 현장 실험.
- ACV 구간별 최신 표, 협업·HR·핀테크의 독립 자료.
- 한국 B2B SaaS 트라이얼·Freemium 전환 공개 수치. 플렉스·채널톡·뤼튼·스픽·잔디로 검색했으나 찾지 못했습니다.