[그로스 해킹] 그로스 해킹의 개념과 전제조건 + AARRR(1~3장)

1. 그로스 해킹이란?

그로스 해킹이 필요한 이유는?

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고객의 취향이 세분화 되어 있고
기획과 생산에 많은 노력을 기울여도 출시 전에 성공여부를 확신할 수 없다.

따라서 데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품이나 서비스를 지속적으로 개선해야 하며,
이러한 방법을 익히는 것이 그로스 해킹이다.

 

이전에는 좋은 제품을 한 번에 만들어 내는 것이 중요하다고 생각했지만 지금은 다르다.

단 한 번으로 고객의 취향에 맞추겠다는 것은 객관식 문제를 3번으로 모두 찍고 정답이길 바라는 것과 다를게 없다.

 

고객의 취향은 더 이상 객관식이 아니다. 팔리는 제품, 서비스를 만들기 위해서는 답안을 고쳐 나가는 것이 필요하다.

그로스 해킹에서 "한 번에"라는 말은 지워버리자!

그로스 해킹을 위한 4가지

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따라서, 그로스 해킹이란? 크로펑셔녈한 직군의 멤버들이 모여서
핵심지표를 중심으로 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서
제품이나 서비스를 성장시키는 것

 

이전 직장에서는 출시 이후에는 제품을 개선할 일이 크게 없어서 와닿지 않았는데

지금 PM으로 약 한달 정도 일하면서 깊이 와닿았다.

 

먼저, 그로스 해킹은 혼자, 혹은 하나의 팀이 할 수 있는 것이 아니다. 가설을 검증하기 위한 기획을 해야하고
이를 개발과 디자인으로 구현하여 테스트 가능하게 만들고,테스트 할 사람들을 모으기 위해 마케팅이 필요하다.

 

또 새롭게 시도하는 것을 두려워하지 않아야 한다. 무언가를 시도하고 측정해야 어떤 것이 실패이고 성공인지 알 수 있다.
머리 속으로 시물레이션만 돌리는 것은 가설을 가설로만 남기게 된다. 

 

고객이 무엇을 원하는지 알지 못하는데 포장지만 예쁘게 싼다고 해서 될 일이 아니다.

예쁜 포장지는 고객이 원하는 것이 무엇인지 알고 난 뒤의 일이다.

2. 전제조건 : Product - Market Fit(PMF)

무엇이 문제인지 알아야 한다.

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제품 출시 후 주요 지표가 잘 나오지 않을 때 무엇을 더 해야 좋아질지
생각하는 것이 아닌 무엇이 문제인지 파악하는 것이 필요하다.

 

이전에 내가 했던 방법이다...(반성)

매출이 떨어지면 할인 행사를 하고, 신제품이 안 팔리면 사은품 행사를 하는 식이었다.

"왜? 떨어질까"라는 생각보다 "어떻게"하면 안 떨어질까에 집중했다.

 

지금은 왜 그런지, 어디에서 문제가 시작 되는지 지표에서 찾는 방법을 배우고 있는데
여전히 어렵긴 하다. 어떤 문제에 어떤 지표를 같이 봐야할지, 어디서 원인을 파악할 수 있을지

더 고민하고, 가설을 세우고 실험해 보는 과정이 필요하다. 

 

제품 시장 적합성을 스스로 확인하는 3가지 질문 

1) 우리가 생각하는 그 문제가 진짜 있긴한가?
- 실제로 존재하는 문제인지?
- 문제가 있는 경우 사업화 가능한 규모인지?
- 문제의 해결책을 내놓으면 그 대가를 지불할 만큼의 수요가 있는지?

2) 우리가 만든 제품이 그 문제를 해결한 게 맞나?
- 문제는 정의했으나 충분히 좋은 해결책이 아닌 경우 빈번하게 발생
- 핵심 기능이 명확하고 그 기능이 앞서 언급한 문제를 해결하는데 집중돼야 함

3) 이 제품을 만들면서 세운 가설이 무엇인가? 그 가설이 검증됐는가?

- 하나의 제품을 내놓는다는 것은 검증하고자 하는 가설의 답을 내놓는 것
- 제품 출시 후 검증하려고 했던 가설이 무엇이고 검증 결과가 어땠는지에 대해 답을 할 수 있어야 한다.

 

많은 사람들이 1번 혹은 2번에서 멈추는 것 같다. 

여기서 멈추는 것이 아니라 아래와 같은 관점이 필요한 것 같다.

 

1) 문제가 있다 -> 사업성이 있는 문제인가?

2) 문제를 해결했다 -> 단순히 해결 = 완료가 아니라  "잘"해결했는가

3) 가설을 검증했다 -> 가설을 검증하고 해석해야 한다

3. AARRR

AARRR이란?

 

사용자의 서비스 이용 흐름을 기반으로 다섯가지 카테고리 정의 후 핵심지표를 발굴하고 측정 개선하며

사용자의 라이프사이클(서비스 집입-핵심기능 사용-결제-이탈) 전반에 걸친 핵심 지표를 찾고 관리하는 것

 

AARRR을 활용하는 방법

1) 각 단계별로 풀어야 하는 문제를 확인한다.
2) 각 단계의 핵심이 되는 주요 지표를 선정하고, 해당 지표의 현재 수준을 측정한다.
3) 측정된 지표가 가지는 의미를 이해한다.
4) 개선해야 하는 목표 수준을 정하고, 실험을 통해 단계적으로 개선한다.

 

이전에는 단계별로 00한 지표를 보는 것이 고정된 개념이라고 생각했는데

데이터 분석 프로젝트를 하면서, 지금 업무를 하면서 서비스별로 또 현황에 따라 다르다는 것을 알게 되었다. 

 

이전 마케팅 업무를 할 때는 사람들을 더 많이 데려와서 메꿔야지(?)라는 생각이 중점이었는데

책에서 나온 것 처럼 아래 순서가 맞다. 1번과 2번이 변경되면 당장 유입은 늘어나더라도 이탈하기 마련이다. 

활성화와 유지율 개선 > 고객유치와 추천 개선 > 수익화

 

3. 고객유치 (Acquisition)

오가닉 데이터란?

‘Direct’,’Organic’ 분류는 ‘자발적으로 우리 서비스를 찾아온’에 해당하지 않는다. 
  - 파리미터가 없는 값은 ‘Organic’으로 분류함
  - Organic의 의미는 ‘유입된 채널을 식별할 수 없는 사용자’에 가까워짐 
  
 => 고객 유치 데이터 분석의 포인트는 가능한 많은 트래픽을 식별해서 미식별 트래픽의 비중을 최대한 줄이는 방향
 => 어떻게 하면 사용자의 유입 채널을 최대한 누락 없이 정확하게 추적하여 채널별 성과를 정확히 판단할 수 있을까?

 

 

오가닉을 "광고 없이 우리 서비스를 찾아온 고객"으로 생각하고 많을 수록 좋다고 생각했는데... 잘못 이해한 것을 알게 되었다. 

 

고객획득 비용(Customer Acquisition Cost,CAC)

- 한 명의 사용자를 데려오기 위해 지출하는 평균 비용
- 채널별, 캠페인별, 광고별, 날짜별 등 여러가지 조건에 따라 고개 획득 비용을 각각 쪼개서 계산
  => 채널, 기간, 캠페인에 대해 얼마의 예산을 집행할 것 인지 알 수 있음