주요 통찰력
- Blur의 진보적인 토큰 인센티브 에어드랍 모델은 지금까지 매우 성공적인 것으로 입증되었으며, 사용자 확보 및 유지를 촉진하여 업계를 선도하는 위치에 올랐습니다.
- 대량 거래자 중 다른 플랫폼보다 유지율이 10% 더 높은 Blur의 사례는 토큰 인센티브에만 의존하기보다는 우수한 사용자 경험을 제공함으로써 장기적인 사용자 참여를 유지할 수 있음을 강조합니다.
- Blur의 성공에 이어 수많은 모방 프로젝트가 등장했지만 성장과 시장 지배력을 달성하려면 이러한 프로젝트는 Blur를 넘어 고유한 기능을 도입하고 변화하는 사용자 요구와 시장 추세에 적응해야 합니다.
- 토큰 인센티브는 사용자를 유치하고 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. Blur는 이벤트 에어드랍 시스템의 사용을 대중화했습니다. 기존의 일회성 에어드랍 과 달리 캠페인 시스템은 향후 에어드랍 및 토큰 발행을 고객 충성도 프로그램과 통합하여 장기적인 참여를 촉진합니다. 이러한 움직임은 Blur를 업계 선두로 끌어올리고 사용자 확보 및 유지의 패러다임을 바꿉니다.
- 토큰 인센티브의 성공이 Blur의 성장을 이끄는 데 중요한 역할을 했지만, 이러한 인센티브는 일반적으로 암호화폐 산업 전반에 걸쳐 상당한 유지 효과로 이어지지 않았습니다. 확실히, 충성도와 지속적인 인센티브를 유지하는 Blur의 모델은 지속적인 고객 참여를 촉진하기 위한 유망한 발전으로 보입니다. 그러나 질문은 여전히 남아 있습니다. 이것이 올바른 방향으로 나아가는 단계에 불과합니까, 아니면 목표가 달성되었습니까? 이전 인센티브 모델과 비교하여 Blur 모델의 효과를 측정하기 위해 다양한 사용자 세그먼트에 걸쳐 사용자 유지 패턴을 측정했습니다. 또한 우리는 새로운 사용자가 참여하는 비율을 사용하여 제품으로서의 Blur의 프로젝트 견인력을 결정합니다.
Blur의 토큰 인센티브 모델
Blur가 채택한 인센티브 모델은 향후 에어드랍 및 토큰 발행을 "보상 시즌"이라고도 알려진 널리 알려진 보상 프로그램과 원활하게 통합합니다. 현재까지 이러한 에어드랍 시즌이 두 번 있었습니다. 첫 번째 시즌은 Blur 플랫폼의 데뷔와 동시에 10월에 시작되어 2월 중순 토큰 출시까지 계속됩니다. 이 기간 동안 사용자는 NFT 수집품에 대한 적극적 주문 및 입찰을 통해 보상 포인트를 축적할 수 있습니다. 현재 진행 중인 두 번째 에어드랍 시즌은 새로 출시된 Blend NFT 대출 플랫폼의 대출 서비스를 포함하도록 적격 활동 범위를 확장했습니다. 본질적으로 획득한 포인트는 Blur 시장의 다양한 영역에서 사용자의 거래량과 직접적인 관련이 있습니다.
매 시즌마다 사용자는 공개 대시보드에서 충성도 포인트를 추적하고 자신의 성과를 다른 사용자와 비교할 수 있습니다. 매 시즌이 끝나면 사용자는 보상 포인트에 비례하여 BLUR 토큰을 받게 됩니다. Blur의 토큰 인센티브 모델은 기본적으로 많은 항공사 보상 프로그램의 기본 구조와 유사합니다. 즉, 특정 항공사를 통해 더 많이 여행할수록 더 많은 마일리지가 적립되므로 해당 항공사를 계속해서 선택할 수 있습니다.
일회성 토큰 배포는 사용자에게 초기 충성도에 대한 대가로 무료 혜택을 제공하여 장기적인 성장과 프로젝트 참여에 대한 본질적인 인센티브를 생성합니다. 그러나 위의 사례 연구에서 알 수 있듯이 이러한 인센티브 프로그램은 전략적으로 선택되고 실행되어야 합니다. 플랫폼 충성도를 높이는 강력한 사용자 경험이 없으면 일회성 토큰 배포로는 효과적인 결과를 얻을 수 없습니다. 대신 Blur의 혁신적인 충성도 기능은 독특하고 지속적인 가치 제안을 창출하는 것입니다. 사용자는 포인트 적립을 적극적으로 추적할 수 있으므로 Blur와 계속 상호 작용하도록 동기를 부여받을 수 있습니다.
Blur의 지금까지의 성과
Blur는 출시 후 한 달도 채 되지 않아 혁신적인 전업 트레이더 기능과 널리 알려진 에어드랍 통해 이더 NFT 분야의 리더로 자리매김했습니다. 이는 빠르게 대량 NFT 거래자 선택하는 시장이 되었습니다. 어느 날 주간 거래량에서 주요 경쟁사인 OpenSea를 능가했으며 지난 한 달 동안 평균 시장 점유율 은 63%였습니다. Blur는 이더 NFT 거래자 의 대다수를 차지하지는 않지만, 2월 토큰 출시 직후 그 점유율 33%로 정점에 달했습니다. 지속적인 에어드랍 메커니즘 설계 덕분에 플랫폼의 사용자당 거래량 비율은 안정적이고 높게 유지되었습니다.
Blur는 토큰 인센티브를 도입한 최초의 NFT 시장이 아닙니다. LooksRare 및 X2Y2와 같은 경쟁업체는 OpenSea 거래자 에게 거버넌스 토큰을 배포하여 플랫폼 전환을 유도합니다. 그러나 Blur가 2022년 후반에 상당한 추진력을 얻음에 따라 이러한 경쟁사 간의 사용자 참여는 점차 감소합니다.
Sudoswap은 출시 후 약 6개월 동안 유동성을 제공한 플랫폼의 초기 사용자에게 보상을 제공하는 다른 전략을 선택했습니다. 불행하게도 Sudoswap의 경우 지연된 토큰 출시는 Blur의 명성 상승과 동시에 발생했습니다. 위 시장 중 어느 시장도 최고조에 달하더라도 사용자 시장 점유율 의 5% 이상을 차지할 수 없습니다.
일회성 토큰 배포는 사용자에게 초기 충성도에 대한 대가로 무료 혜택을 제공하여 장기적인 성장과 프로젝트 참여에 대한 본질적인 인센티브를 생성합니다. 그러나 위의 사례 연구에서 알 수 있듯이 이러한 인센티브 프로그램은 전략적으로 선택되고 실행되어야 합니다. 플랫폼 충성도를 높이는 강력한 사용자 경험이 없으면 일회성 토큰 배포로는 효과적인 결과를 얻을 수 없습니다. 대신 Blur의 혁신적인 충성도 기능은 독특하고 지속적인 가치 제안을 창출하는 것입니다. 사용자는 포인트 적립을 적극적으로 추적할 수 있으므로 Blur와 계속 상호 작용하도록 동기를 부여받을 수 있습니다.
앞으로 Blur는 에어드랍 계속하고 플랫폼의 모든 측면에 인센티브를 부여할 계획입니다. 지속적인 에어드랍 신규 사용자를 유치하는 데 중요한 역할을 하지만, 진정한 성공은 장기적인 지속 가능성과 사용자 유지 및 참여에 미치는 영향으로 측정되어야 합니다.
Blur의 사용자 유지
첫 번째 에어드랍 시즌 동안 사용자는 플랫폼에서 지속적인 주문과 입찰 활동을 통해 포인트를 축적했습니다. 이 포인트는 토큰 보상으로 전환되며 Blur의 거래량이 많아지면 토큰 배포가 더 커집니다. 따라서 Blur에 대한 토큰 배포와 참여는 거의 동의어이므로 첫 번째 에어드랍 에서 받은 토큰 수를 기준으로 Blur 사용자를 분류하여 과거 성과를 평가했습니다.
에어드랍 수령자의 약 72%를 차지하는 대부분의 Blur 거래자 상대적으로 낮은 거래량에 참여합니다. 이러한 사용자는 일반적으로 1,000개 이하의 BLUR 토큰을 사용했으며 토큰 출시 이후 가장 낮은 보유율을 보였습니다. 토큰의 상대적으로 작은 배포로 인해 이러한 사용자는 후속 에어드랍 시즌에 적극적으로 참여하는 데 대한 자신감을 잃게 되어 지속적인 참여에 영향을 미칠 수 있습니다.
이에 비해 첫 번째 에어드랍 에서 100,000 BLUR 이상을 받은 중대형 거래자 소량 거래자 보다 유지율이 최소 10% 이상 높았습니다. 5~6자리 토큰 할당을 받은 이러한 거래자 다가오는 보너스 시즌 동안 활동을 유지하고 거래에 참여하도록 인센티브를 받을 가능성이 높습니다. 이 결과는 Blur가 사용자 점유율 점유율 에서 지배적이지는 않지만 주로 소수의 대량 사용자 그룹 덕분에 거래량의 50% 이상을 유지하고 있다는 관찰과 일치합니다.
BLUR 토큰 출시 이후 플랫폼의 일일 활성 사용자 수가 급증하여 이전 수치의 3배가 되었습니다. 이러한 성장은 주로 새로운 거래자 의 유입에서 비롯됩니다. 대규모 토큰 배포의 매력은 두 번째 에어드랍 시즌의 시작과 함께 새로운 사용자를 끌어들이는 밈적 효과를 만들어냈습니다. 현재 이 사용자 그룹은 Blur 전체 사용자의 대다수(51%)를 차지하고 NFT 대출 플랫폼 Blend 사용자 기반의 60% 이상을 차지합니다.
로드맵에 따르면 Blur는 지속적인 에어드랍 계속할 계획입니다. 그러나 1분기 에어드랍 수령자 수가 감소하면서 플랫폼의 미래에 대한 우려가 커졌습니다. 이 프로그램은 신규 사용자를 유치하는 데 성공했지만 사용자를 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 다음 토큰 배포 후에도 이 패턴이 계속된다면 기존 시장의 잠재 사용자 수가 제한되어 있기 때문에 Blur의 신규 사용자 유치 잠재력이 제한될 수 있습니다. 따라서 Blur는 기존 사용자를 유지하고 참여를 유도하기 위해 에어드랍 에 새로운 기능을 도입해야 합니다.
소비자의 공감을 불러일으킬 수 있는 제품을 만드는 것은 장기적인 충성도를 구축하는 데 매우 중요합니다. 여행에 대한 지속적인 수요를 바탕으로 성공을 거둔 항공사 보상 프로그램과 마찬가지로, 효과적인 제품은 지속적이고 광범위한 요구나 욕구를 충족해야 합니다. Blur의 경우 NFT 산업은 신흥 산업이자 본질적으로 변동성이 큰 산업으로, 아직 안정적인 수요가 없습니다. 따라서 충성도를 창출하는 작업은 기존 요구 사항을 충족하는 것뿐만 아니라 제품에 대한 자연스러운 수요를 창출하는 것이기도 합니다.
Blur는 두 가지 접근 방식을 취해야 합니다. 인센티브를 통해 신규 사용자를 유치하고 지속적인 참여를 촉진하여 성장과 유지를 최적화하는 기능을 개발하는 것입니다. Blur가 혁신적인 도구를 도입하고 거래 경험을 향상하며 대량 거래자 위한 기회를 창출하는 것이 중요합니다. Blur는 다양한 사용자 세그먼트의 행동과 동기를 이해함으로써 사용자 유지를 극대화하고 경쟁력을 유지하기 위한 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
시장 비교
Blur의 초기 성공 이후 수많은 모방 프로젝트가 시장에 등장했습니다. OpenSea는 Blur의 전문 거래 인터페이스를 선호하는 사용자를 유치하기 위한 전문 거래 플랫폼인 OpenSea Pro를 출시했습니다. Solana 생태계에서 Tensorswap은 Blur와 거의 동일한 인터페이스 및 유사한 진보적 에어드랍 모델로 나타납니다.
Blur의 병렬 궤적과 유사하게 Tensorswap은 급격한 상승을 경험했으며 현재 Solana의 NFT 거래량에서 약 42%(이 글을 쓰는 시점)의 상당 점유율 차지하고 있습니다. 그러나 Magic Eden이 여전히 솔라나 사용자 점유율 의 대부분을 차지하고 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
최근 Tensorswap은 보상 분배의 초기 단계를 종료했지만 아직 자체 토큰을 출시하지는 않았습니다. Tensorswap의 사용자 채택 패턴은 토큰 출시 전 꾸준한 성장을 보인 Blur의 패턴을 반영한 후 급증하고 마침내 출시 전 수준으로 돌아올 것입니다.
Tensorswap의 Blur 모방은 플랫폼의 기능과 인센티브에 대한 인식을 보여줍니다. 검증된 모델을 복제하면 초기 성공을 가져올 수 있지만 장기적으로 지속적인 성장과 시장 점유율 확보하는 열쇠는 혁신과 적응 능력에 있습니다. Blur가 획기적인 전문 거래 인터페이스와 무료 거래로 많은 플랫폼과 차별화되는 것처럼, TensorSwap 및 시장에 진입하는 기타 플랫폼은 기존 사용자를 유지하고 새로운 사용자를 유치하기 위해 고유한 가치 제안을 구현해야 합니다.
최종 생각
프로그레시브 토큰 인센티브 모델은 특정 사용자 세그먼트를 유치하고 유지하는 데 성공했지만, 그것만으로는 사용자 유지 문제를 해결할 수 없습니다. 오히려 이는 전반적인 거래 경험 내에서 사용자 인센티브와 기능 향상의 균형을 맞추려는 Blur의 광범위한 전략의 일부입니다. 혁신적인 프로그레시브 에어드랍 모델은 사용자 확보를 촉진할 뿐만 아니라 다른 배포 방법보다 더 높은 유지율을 달성하는 것으로 보입니다. 하지만, 향후 토큰 배포로 인해 반복적인 패턴으로 인해 사용자 피로도가 발생할 가능성이 있습니다.
또한, 우리의 평가에서는 지속적인 사용자 참여를 촉진하려면 에어드랍 프로그램을 지속적으로 개선하고 사용자 피드백에 응답하며 새로운 플랫폼 기능을 도입해야 한다는 점을 강조합니다. TensorSwap과 같은 다른 플랫폼은 Blur의 모델을 모방하여 그 효과를 재확인함으로써 성공을 거두었습니다. 그러나 이러한 플랫폼의 미래는 변화하는 시장 동태 에 적응하고 다양한 사용자 선호도를 충족하는 능력에 달려 있습니다. 시간이 지나면 진보적인 토큰 인센티브 모델이 장기적인 충성도를 달성하여 암호화폐 생태계 전반에 걸쳐 토큰 없는 애플리케이션에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있는지 여부가 밝혀질 것입니다.
원본 링크 : https://messari.io/report/blur-s-token-incentive-model?referrer=all-research
번역: 테리 비어드 옵저버 |
