[데이터 잡학다식] 그로스해킹(Growth Hacking)

데이터 분석에 가장 중요한 것이 무엇일까 최근 들어 많이 생각했다.

데이터를 다루는 능력? 데이터를 수집하는 능력? 데이터를 저장할 수 있는 대량의 DB? 끝내주는 성능을 가진 하드웨어? 등 많은 것을 생각할 수 있는데(물론 전자의 것들도 매우 필수적이다), 필자가 생각하기엔 사용자 서비스의 이해라고 생각한다. 

뜬금없이 데이터에서 시작해서 사용자 서비스라고 하면 왜?라는 의문이 생길 수 있다.

개인이 진행하는 토이 프로젝트의 경우 데이터를 다루는 능력이 중요하다고 생각하지만, 서비스 단위로 들어가면 이야기가 달라진다.

사용자 서비스의 이해 없이 나머지 것들을 갖추고 무작정 탐색한다면 망망대해에서 길을 잃고 허우적거리는 경험을 할 것이다. 

서비스의 이해라 하면 실제 사용자가 앱을 쓰듯이 모든 기능과 화면을 파악하는 것이다. 이 작업을 통해 앱에 대한 이해와 향후 분석을 위한 방향과 프레임을 잡을 수 있을 것이다. 즉, 서비스에서 사용자가 좋아할, 사랑할 특징을 이해하고 불편할, 싫어할 특징들을 점진적으로 사용자와 상호작용하며 개선해나가는 것이다.

 

서론이 너무 길었는데, 이번 포스팅은 필자가 유튜브 알고리즘을 통해 접한 그로스해킹에 대해 포스팅할 것이다.

그로스해킹이란 ? 

그로스해킹(Growth Hacking)은 성장(Growth)을 위한 모든 수단(Hacking)이란 뜻으로 공격 대상의 미세한 빈틈을 찾아 해킹을 하듯이 성장을 위해 고객과 유통과정 등의 공략지점을 찾아내고 이를 적극적으로 공략하는 마케팅 방법론이라고 할 수 있습니다.

서비스의 성장을 위해 사용자와 피드백하여 무한적으로 성장한다는 것이 내가 생각하는 데이터 분석의 가장 중요한 것과 비슷한 것 같다. 다른 정의를 보자

‘그로스 해킹’이란 사용자의 행동 패턴을 데이터로 추출하고, 수집된 데이터를 분석한 후, 창의적인 마케팅 전략을 세워 회사를 급성장시키는 것을 말합니다.

이것 또한 사용자의 행동 패턴을 먼저 이해하고, 서비스와 회사 둘 다 성장한다는 점이다.

 

 

여기까지 읽은 독자들 입장에서 그로스해킹이 특정 기술인가? 아니면 특정 도구인가? 아니다

그로스 해킹은 기술, 도구라기보다는 사고방식이다

개발주의, 마케팅 주의가 아닌 사용자 주의의 사고방식이다.

 

 

그럼 그로스해킹에서 가장 중요한 것은 무엇이라고 생각하는가?

카카오 벤처스 그로스 쉐르파인 심규섭이 말씀하신 말이 가장 인상이 깊었다.

 

Build a product, Customer's love

유저가 좋아하는 제품을 어떻게 개발하는 가가 그로스 해킹의 근본이 된다.

 

 

사용자가 적으면 적을수록 계속 고객을 직접적으로 만나면서 고객의 pain point, 솔루션을 계속 조율해나가는 것이 좋은 방법이다. 즉, 점진적인 개선의 합집합이 중요하다.

 

 

그럼 개발자로서 그로스 해킹의 핵심은 무엇일까?

 

핵심 1. 끊임없는 개발, 피드백, 수정 작업

그로스 해커는 PMF(Product/market fit - 정말 고객이 원하는 상품일까?)를 실현하는 첫 번째 단계에서부터 사용자 유지와 제품 최적화의 단계까지 끊임없는 개발과 피드백 데이터 수집, 그리고 수정 과정을 반복합니다.

크고 작은 실험, 검정, 개선 과정을 얼마나 체계적으로 프로세스 화하고 이를 그로스 해킹 팀의 기본 업무 프로세스로써 관리하느냐에 따라서 그로스 해킹다운 성장을 이룰 수 있지 않을까 싶습니다. 여기서 핵심은 사용자의 피드백을 수집한 데이터를 바탕으로 제품을 끊임없이 개선하는 작업을 잘해야 한다는 것입니다.

 

 

핵심 2. 핵심 고객의 전환율 높이기

그로스 해킹에서는 제품을 자주 사용하는 해비 유저보다 주변 지인에게 제품을 소개하고 추천하는 핵심 고객을 가장 가치가 높다고 보기 때문에, 잠재고객 중에서 입소문 효과를 내는 핵심 고객으로 전환하는 것이 그로스 해킹의 궁극적인 목표로 볼 수 있습니다. 

 

 

핵심 3. 나만의 행동적 지표를 만들기
그로스 해킹의 또 다른 핵심은 많은 데이터 중에서도 나만의 행동적 지표를 분석하는 것입니다.

여기서 ‘행동적 지표’란 어떤 방향으로 제품을 개선을 해야 하는지에 대한 인사이트를 주는 데이터를 말합니다. 일반적으로 구글링 해서 검색 결과로 나오는 중요하다고 하는 지표를 그대로 적용하는 것이 아니라 사용자의 데이터를 분석해 나만의 의미 있는 지표를 찾는 것입니다.

 

 

마무리 

개발적으로 뿐만 아니라 사업적으로 시야가 넓어진 계기가 되었다. high tech만이 능사가 아니라는 것을 깨달았고,  "나라면 이걸 쓸까?"라는 마인드가 장착되었다. 하지만, 개인적인 의견과 범용적인 정의가 섞여 있기 때문에 편향적으로 보지 않았으면 좋겠다.

 

 

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