[멘토특강] 그로스해킹 101
by 마켓핏랩 차경묵 테크리더
그로스해킹이 뭐에요?
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그로스 해킹에서의 "해킹" : 풀기 약간은 난해한 문제에 대한 센스있고 영리한 솔루션!
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그로스해킹이란?
(정량적) 목표를 달성하기 위한 가장 최적의 경로를 찾고 실행하는 것.
이 과정에서의 의사결정을 뻔하게 (obvious) 만드는 것.
이 일을 하는 사람을 "그로스해커"라고 합니다.
사장보다(만큼) 사업의 핵심 지표를 고민하는 사람 —그로스해커라는 용어를 만든 사람—
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그로스해커는 분석가의 역량, 마케터의 역량, 기획자의 역량, 개발자의 역량이 적절하게 갖춰져야 한다.
"분석가 마케터 기획자 개발자"의 모든 것이 아닌, 각각의 직무에서 조금씩 필요한 능력들을 갖춘 직무
따라서 처음에는 해당 넷 중의 하나로 커리어를 시작하지만, (ex: 1차 전직 개발자)
결국에는 제너럴리스트와 비슷한 커리어를 갖게 된다. (ex: 2차 전직 그로스해커)
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그로스해커는 제품의 "충성고객"에 대한 관리를 주로 더 다룬다.
따라서, 제품과 마케팅 채널(모든 영역)에 대한 빠른 실험을 통해 valid learning을 갖추게 됩니다.
이 VL을 기반으로 의사결정을 하는 것을 근거 기반 성장이라고 하며, 이를 위한 제품 및 채널 최적화 방법론:
1.
근거 기반의 가설
2.
3.
실험 중심의 의사결정 = 근거 기반 성장
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Q&A
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디자인 씽킹과 그로스 해킹은 어떤 연관이 있을까요? 정량적인 데이터를 활용하는 것이 그로스 해킹이라고 하는데, 정량적인 데이터를 얻어내기 어려운 상황에서 정성적인 좋은 가설을 얻어내기 위해서는 디자인 씽킹에서 사용되는 프레임워크들을 활용하기도 한다. 시기적으로는 디자인 씽킹이 훨씬 더 이전에 나온 개념이기 때문에, 디자인 씽킹에서의 좋은 점들을 기반으로 발전해서 그로스 해킹이 탄생하게 된 것이라고도 할 수 있다.
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상관관계를 통해 만들어낸 근거가, 인과관계를 통해 항상 그대로인가? (특정 지역에서 뽑아낸 데이터가, 대표성을 갖고 있는지 아닌지에 대해 어떻게 확인할 수 있는가?) 그 근거가 튼튼한지를 검증하기 위해, 조금 더 비판적으로 바라보며 그 근거를 wrap-up 하는 환경이 필요하다고 생각한다. 추가적으로, 좋은 결과를 얻어낸 가설의 근거가 항상 참이 아닐수도 있다. 또한 자신이 낸 가설에 대해, 그 근거가 참이라고 보통 믿기 마련이다. 그렇기 때문에 그 근거가, 데이터가 항상 참인지에 대해 관리하는 것도 중요하지만, 더 중요한 것은 팀 자체가 자유롭게 데이터를 통해 product를 더 발전시킬 수 있는 idea를 언급할 수 있는 분위기가 갖추어 지는 것과, 그 가설에 대해 자유롭게 토의하는 분위기가 갖춰지는 것이 중요하다고 생각한다.
웹/앱 서비스에서 무슨 데이터를 보는게 좋나요?
들어가기전..
패션커머스의 입장(ex: 무신사)에서 기획팀에서 각각의 제품 옆에 좋아요 버튼을 누르면 매출의 상승이 이루어 질 것이라는 가설을 세웠습니다. 이러한 가설을 검증하기 위해서 얼마만큼의 시간이 걸리게 될까요? — 3시간 만에 해결이 되었다. 어떻게?
https://ibks-platform.tistory.com/373 "가짜 문 프리토타입"을 통해 해결했습니다. 아무런 동작을 하지않는 좋아요 버튼만 만들어둔 채로, 해당 버튼을 클릭하는 횟수만을 카운트하여, 얼마만큼의 유저가 해당 기능을 이용하는지에 대해 분석하였습니다.
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기능만 찍어내는 공장은 ...
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제품의 핵심 가치를 전달하지 못하고, 제품 전략이 없다..
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일정에 맞춘 출시와 장애 예방이 성공의 기준이다.
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단기 목표에 집중하고, 고객 경험에 대한 이해가 부족하다.
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큰 기능을 오랜 기간 동안 개발하는 일이 빈번하다.
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North Star Metric — Sean Ellis (그로스해커라는 용어를 만든 사람) North Star Metric은 제품 성공의 핵심 척도이다. 고객에게 제공하는 핵심 가치를 가장 잘 나타내는 지표! ex) 넷플릭스의 NSM - 한달에 고객이 넷플릭스를 틀어놓는 시간, ex) spotify의 NSM - 한달에 구독자가 spotify를 듣는 시간.
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위 두 회사는 Attention Game을 하는 회사이며, 이는
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고객이 제품을 사용하는데 많은 시간을 할애하는 경우 직접적인 이익이 되고,
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고객의 mindshare(제품, 회사에 대한 소비자의 인식이나 인기)가 필요합니다.
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Amazon과 Walmart, 대한항공의 경우는 Transaction Game에 해당하고,
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고객이 우리 제품을 사용하여 거래할 경우 직접적인 이익이 됩니다.
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notion, slack과 같은 Productivity Game은,
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고객이 우리 제품을 사용하여 작업을 효율적으로 수행할 경우 직접적인 이익이 됩니다.
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효율성과 성과가 중요합니다.
그렇게 때문에, 각각의 Game마다 북극성 지표(NSM)의 Input Metrics가 다릅니다.
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따라서 웹/앱 서비스에서 무슨 데이터를 보는 것이 좋은가? 에 대한 답변은, 해당 서비스가 어떤 형태의 Game에 해당하는지에 따라, 어떤 North Star Metric에 해당되는가에 따라 달라집니다.
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추가적으로, 전체 데이터만을 보고 판단하는 것을 지양해야한다.
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활성 회원의 숫자 자체의 추이만을 보고, 회원수가 늘었는지, 그렇지 않은지에 대해 판단할 수 없다.
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신규 가입한 회원의 수와, 들어왔다가 그냥 나가는 회원의 수, 지속적으로 사용하는 회원의 수, 일정기간 사용하지 않다가 다시 사용하러 오는 회원의 수와 같은 여러 데이터를 복합적으로 활용해서 판단을 해야한다.
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즉, 가장 핵심적인 하나의 지표만 보는 것이 아닌, 여러 label로 데이터를 쪼개서 유의미한 결과를 도출해내도록 보는것이 중요하다!
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Q&A
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시간관계상 생략되었습니다.
느낀점
그로스해킹이라는 분야에 대한 배경지식이 거의 전무한 상태로 특강에 참여했음에도 불구하고, 해당 분야에 대한 기본적인 이해를 했다고 느껴질 정도로 알찬 특강이었습니다. 이번 특강의 내용을 저에게 적용한다면,
수동적으로 개발하는 사람이 아닌 능동적으로 개발하는 사람이 되어야겠다는 느낌을 받았습니다.
저의 본 전공은 경영학이며, 전공수업에서의 프리토타입에 대한 내용은 마케터들이 더 빠른 사이클을 가져가며 회사와 제품을 가파르게 성장시키도록 사용하는 방법이라는 내용이었습니다.
하지만 특강에서도 언급되었듯, 그로스해커는 마케터와 분석가, 기획자와 개발자의 역량 중 일부들을 고르게 갖춘 사람이어야 합니다. 그리고 그로스해커로서 패션 플랫폼에서의 프리토타이핑을 기획하였다는 예시는 저로 하여금 저의 목표인 개발자가 갖추어야하는 새로운 역량에 대한 제시를 했습니다.
즉, 개발자가 잘해야하는 것은 빠르고, 정확하게 요구되는 기술을 안정적으로 구현해내는 것이라고 생각하였으나, 그 뿐만 아니라 능동적으로 검증해야하는 가치에 대해 투입 시간을 최소화하는 방법에 대해 고민하는 능력도 필요하다는 것을 느꼈습니다.
제가 만약 가치 검증을 위한 시간을 최소화 하는 방법을 고민하지 않았다면, 필요한 모든 기능을 구현해서 해다 기능이 효과가 있는지 여부를 확인했을 것이고, 효과가 있었다면 큰 차이가 없었겠지만, 만약 효과가 없었을 경우 해당 기능을 구현하기 위해 투입된 시간은 과투자된 시간이 되었을 것입니다.
이러한 내용은 비단 개발자 뿐만 아니라 분석가, 마케터, 기획자 모두에게 해당되는 내용일 것이고, 가까운 시일내에 '그로스해커형 개발자'는 구현에 대한 능력이 조금 부족할지라도 많은 회사의 입장에서 더 필요한 인재가 될 것이라는 생각이 들었습니다.
