<그로스 해킹-양승화>을 읽고
양승화님은 데이터분석가, 그로스해커로 네이버,이음소시어스,SK텔레콤,마이리얼트립을 거쳐 지금은 딜라이트룸에서 데이터 리드로 일하고 계시고, 유튜브,인프런 같은 채널에서 영상을 통해 마주칠수 있던 분이다.
이 책은 양승화님의 경험들을 책으로 엮어 그로스프레임에 대한 소개를 중심으로 실무에 대한 팁과 노하우가 소개하고 있다.
1장
어떻게 하면 성장하는 서비스를 만들 수 있을까? 그로스 해킹은이 질문의 답을 찾는 과정이다
그로스 해킹은 각 서비스의 사용 맥락이나 시장 상황을 반영해서 진행할 때만 의미가 있다
그로스 해킹 개념
• 크로스 펑셔널팀 : 다양한 직군의 멤버들이 팀을 이뤄서 각자의 전문성을 발휘하며 시너지를 내야 한다. 여러 직군의 구성원들이 치열하게 협업할 때 효율적인 성장 실험이 가능하다.
• 린 스타트업 : 제품개발 -> 지표 측정 -> 학습 및 개선 이라는 사이클을 빠르게 반복함으로써 학습 비용을 줄이고 성공가능성을 높이는 개발 프로세스이다.
• 최소 기능 제품(Minimum viable product) : 아이디어를 검증할 수 있는 최소 기능 제품을 만들고
피드백을 참고해서 조금씩 개선해 나가는 과정
2장
제품 시장 적합성
- 우리가 생각하는 그 문제가 진짜 있긴한가?
- 우리가 만든 제품이 그 문제를 해결한 게 맞나
- 이 제품을 만들면서 세운 가설이 무엇인가? 그 가설이 검증됐는가?
-> 우리가 만든 제품이나 서비스가 그로스 해킹을 할만한 가치가 있는지 점검해야한다.
제품 시장 적합성을 확인하려면
1.리텐션
2.전환율
3.순수 추천 지수(Net promoter Score)
3장 AARRR
효율적인 지표 관리를 위해 사용자의 서비스 이용흐름에 따라 단계별 주요 지표를 전체 서비스 관점에서 정의한다.
1) 고객 유치(Acquisition)
고객 유치에 기여한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것이 중요하다.
유입 채널에 다라 사용자를 구분 할때 무료(오가닉)과 유료로 구분한다.
오가닉은 자발적으로 유입된 사용자라는 의미로 사용되지만 실제 트래킹 서비스에서는 식별할수 없는에 가깝다
고객 획득 비용(Customer ACquisition cost)
CAC = 비용/ 고객
그러나 이는 의미가 없고 채널별, 캠페인별, 광고별,날짜별 데이터를 쪼개서 예산을 집행했고 각 경로를 통한 유입이 정확히 어떻게 되는지 정확하게 추적할 필요가 있다.
UTM 파라미터/어트리뷰션
각각 웹과 앱에서 유입 기여도를 측정하기 위해 사용 된다.
정리
단순히 많은 채널을 찾으려고 하기보다는 영향력 있느 소수의 채널을 찾아서 해당 채널의 효과를 그대화하는 것을 목표로 삼는 편이 좋다.
채널 확장은 예산이 아니라 채널의 포화도를 바탕으로 결정해야 한다.
2)활성화(Activation)
퍼널분석
• 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가?
• 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하는가?
• 코호트에 따른 퍼널별 전환율을 보고 있는가?
아하 모먼트
핵심 가치를 구체화하고 사용자들이 핵심가치를 경험하는 정확한 순간을 정의하는 것
퍼널 분석의 핵심은 각 단계별 전환율
코호트별 전환율 쪼개보기 : 가입 방법, 가입 날짜 등
퍼널의 전환율을 높이는 방법
• 개인화 : 서비스의 주요 화면들을 개인화해서 사용자 개개인의 맥락에 맞는 정보를 보여준다면 전환율을 높일 수 있다.
• UI/UX 개선
• 적절한 개입 : CRM
정리
실제 퍼널 개선을 하다보면 전환율을 높이는 것보다 퍼널에 속한 각 단계를 줄이는 것이 더 효과적인 경우가 많다.
퍼널 자체를 재설계하는 경우가 도움이 될 수 있다.
높은 활성화 지표는 이후 설명할 리텐션의 든든한 바탕이 된다.
3)리텐션(Retention)
리텐션의 기준을 꼭 접속으로 한정할 필요는 없다.
• 상품 페이지 5개 이상 방문
• 구매하기 클릭, 구매 안료
• 재구매
• 친구 초대
• 메시지 주고 받기
• 콘텐츠 시청
리텐션 - 클래식,롤링,범위
리텐션 개선하기
• 초기에 리텐션이 떨어지는 속도를 늦추기
• 리텐션이 안정화된 이후에는 기울기를 평평하게 유지하기
초기에 떨어지는 속도를 늦추는 것은 활성화 프로세스의 영향을 많이 받는다.
안정화 단계에선 정기적인 커뮤니케이션 플랜이나 CRM 마케팅활동, 주기적으로 진행하는 프로모션 등이 도움이 된다.
미사용 휴면 고객이 된느 사용자들을 대상으로 적절한 복귀 명분을 만들어주는 리마케팅 등을 꾸준히 진행할 필요가 있다.
4)수익화(REVENUE)
ARPU(Average Revenue Per user)
ARPU= Revenue/user 사용자당 매출
사용자 기준을 정하기 모호하다. 월기준이라면 MAU를 사용
ARPPU(Average Revenue Per paying user)
결제자 인당 평균 매출
고객 생애 가치(Lifetime Value)
현실에서 구하기 어렵지만 중요하다
고객 생애 매출(Lifetime Revenue LTR)
추천.LTV는 매출과 비용을 모두 계산해야하지만 LTR은 매출만 살펴보면 된다. 계산이 비교적 간단
수익화 분석하기
코호트별 고객 생애 매출의 추이가 어떻게 변화하는지 살펴보는 편이 유용하다
이때 코호트는 가입 시점이 된다.
수익화 지표가 대푯값의 형태로 계산되지만 실제로 수익화 정도는 사용자마다 엄청나게 다양하다
파레토의 법칙으로 알려진 20:80 법칙에서 벗어나려면 평균 사용자라는 모호한 개념에서 벗어날 필요가 있다.
요약된 수익화 지표 하나만 보고 의사결정을 내리기보다는 사용자를 다양한 방식으로 그루핑하고 각 그룹에 맞는 운영 및 수익화 전략을 세우는 것이 중요하다.
5)추천
기존 사용자의 추천이나 입소문을 통해 새로운 사용자를 데려오는 것을 의미한다.
가장 흔히 볼 수 있는 것은 친구초대.
다른 마케팅 채널보다 저렴한 비용으로 새로운 사용자를 데려올 수 있고 초대를 통해 들어온 사용자들은 진성 유저가 될 가능성이 높은점에서 중요한 추천 채널이라고 볼 수 있다.
바이럴 계수
사용자수X 초대비율X인당 초대한 친구수X전환율 / 사용자수
높이기 위해서는 친구 초대 같은 추천 액션에 참여하는 사용자의 비율 높이기
한 사람이 평균적으로 초대하는 친구의 수 늘리기
초대 받은 친구가 가입으로 전환되는 비율 높이기
카테고리에 따라서는 추천이 거의 동작하지 않는 경우도 있으니 이 경우에는 너무 지나치게 초대 기능에 집착하지 않는 것이 좋다.
4장 지표
지표 속성
스톡(Stock) : 특정한 찰나에서 관측할 수 있는 값. ex) 누적 가입자 수, 누적 거래액, 레벨 1인 사용자 수
플로(Flow) : 시작과 끝에 대한 시간 범위가 존재하며, 일저한 시간 동안의 변화량을 나타내는 재표
지표를 명확하게 정의하기. MAU를 정의하기란 복잡하다. 이 단계에선 원칙이 필요.
심슨 패러독스
쪼개진 데이터에서 성립하는 관계가 합쳐진 데이터에서는 반대로 나타나는 현상
대푯값을 사용할때 주의해야할 점
평균을 많이 이용하지만 데이터가 극단적일 경우 평균은 적절한 대푯값이 아닐 수가 있다.
아웃라이어가 있거나 분포를 알 수 없는 경우라면 중앙값을 대푯값으로 사용하는 것을 고려해볼 필요가 잇다.
OMTM
지금 가장 중요한 지표.KPI와 차이점은 성장을 목표로 하는 지표.모두가 공유하는 하나의 목표
OKR
3~5개의 목표당 3~5개의 핵심결과로 구성.
목표 : 매우 도전적인 목표, 주로 정성적인 언어로 표현되며, 구성원들의 가슴을 뛰게 할 수 있는 크고 담대한 목표
핵심 결과:목표를 달성하기 위한 구체적인 결과 지표, 객관적으로 측정하고 모니터링할 수 있는 지표, 하나의 목표에 연계된 핵심 결과는 3개 이하로 권장