IT 서비스, 이렇게 운영하면 실패하기도 어렵다

가장 발전된 IT 운영 방법론, 그로스 해킹(Growth Hacking)

*참고 서적: <The Lean Startup(에릭 리스)>, <Hacking Growth(션 엘리스)>, <Growth Hacking(라이언 홀리데이)>, <OKR(래리 페이지)>

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1. 그로스 해킹이란?

기존의 전통적 마케팅 방법에서 벗어나, 지표를 기준으로 성장을 이끌어내는 사고 방식을 말한다. 구체적인 가설의 수립/검증을 통해 가능성을 최대치로 높이는 것이다. 기존의 마케팅은 브랜딩(기업의 이미지), 홍보 등 추상적인 형태를 강조해 왔지만, 이것을 반박하는 방법론이다. 서비스를 운영하며 획득한 데이터를 분석/추적하며 성장 방법을 모색하는 것이다.

2. 그로스 해커가 되려면?

먼저 서비스 관련 데이터가 항상 준비되어 있는 환경을 만들어야 한다('데이터 레이크를 만든다'고 표현한다). 페이스북의 그로스 해커들은 "최초 가입 후 10일 이내에 7명 이상의 사람들을 추가한 유저는 서비스를 지속적으로 이용할 가능성이 높다"는 사실을 발견했다. 데이터를 통해 이러한 결론을 도출하면, 문제 해결 방법은 좀 더 구체적으로 바뀐다. 10일 이내에 7명을 팔로우하도록 만들면 되는 것이다.

이런 맥락에서 보면 그로스 해커는 결국 '상황을 창의적으로 분석하여 정의하고, 이를 기반으로 구체적인 해결방법을 제시하며, 그것에 도달할 수 있도록 돕는 사람'을 말한다. 데이터는 이 목표를 이루기 위한 도구에 불과하다. 난 관련 도서를 읽는 중에는 그로스 해킹이 '그저 과학적인 방법이구나' 생각했지만 아니었다. 데이터를 통해 결과를 도출하는 것보다 적절한 상황 판단, 창의적으로 문제를 정의하는 행위가 더 중요한 것이다.

그로스 해킹이라는 단어를 만든 장본인, Sean Ellis는 <Hacking Growth>에서 이 방법론/기법에 이런 이름을 붙인 이유를 설명했다.

Hacking이란, 골치 아픈 문제들에 대한 창의적이고 협력적인 아이디어 창출과 문제 해결을 의미하는 광범위하고 긍정적인 행동을 의미한다.

해킹은 더 이상 해커들의 전유물이 아니다. 해커들의 공간, 해커톤, 해커웨이 1번지에서 일어났던 일들은 어디에서나 일어날 수 있는 일이다.

- Sean Ellis, <Hacking Growth>

3. 그로스 해킹의 절차

그로스 해킹은 <분석 - 아이디어 도출 - 우선순위 결정 - 실험>을 반복하며 이루어진다. 

1) 분석

(1) 우수 고객군 vs 냉담 고객군 데이터 비교

① 우수 고객은 어떤 특징을 가지며, 어떤 행동을 하는가?
- 성별, 연령, 수입 등 인구통계학적 배경은 어떠한가?
- 어디에 사는가? 회사의 매장/여타 회사의 매장과 얼마나 가까운가?
- 사용하는 다른 앱은 어떤 것이 있는가? 사용하는 기능은 무엇인가?
- 앱에서 어떤 화면에 방문하는가?
- 앱을 얼마나 자주 여는가?
- 구매하는 상품은 무엇인가?
- 평균 주문량은 얼마나 되는가?
- 어느 요일, 하루 중 언제 쇼핑을 하는가?
- 어떤 경로에서 유입되었는가? 광고? 홍보 이메일?
- 어떤 기기를 사용하는가? 냉담 고객이 앱을 사용하지 않는 이유는 무엇인가?

② 냉담 고객이 앱을 사용하지 않는 이유는 무엇인가?
- 이탈률이 가장 높은 화면은 무엇인가?
- 사용자들이 특정 행동을 취하는 데 방해가 되는 오류가 있는가?
- 제품의 가격은 어떻게 책정되는가? 여타 서비스와는 어떻게 다른가?
- 구매자들은 하는데, 이탈자들은 안 하는 활동이 있는가? 있다면 무엇인가?
- 이탈자들은 어떤 과정으로 앱을 이용했는가?
- 앱을 떠나기 전까지 앱에서 보낸 시간은 얼마나 되는가?

(2) 설문조사/인터뷰

① 조사할 항목
- 인구통계학적 정보
- 심리특성적 정보
- 온오프라인 쇼핑 습관
- 가장 선호하는 앱과 모바일 기기

(3) 보고서로 요약 후 다음 회의 때 팀원들과 공유

① 그로스 해킹 리더는 우수 고객이 공통적으로 가지는 흥미로운 특징을 집중 조명
- 평균 주문액 $50 이상 (무료 배송 하한선을 약간 넘는 수준)
- 매번 동일한 항목을 구매한다 (기본적인 식료품?)
- 모바일 웹 사이트를 통해 앱 다운로드

2) 아이디어 도출

(1) 팀 회의 후 4일 간, 모든 팀원들은 매출을 늘리기 위해 시도할 만한 아이디어를 최대한 많이 제출

① 최대한 자신의 전문지식을 바탕으로 제안
- UX Designer는 화면 디자인에 대한 변화 제안
- 마케팅 전문가는 사용자의 첫 구매 장려 방안 제안
- 엔지니어는 제품 속도를 향상시킬 방안 제안
- 스스로 이상하다고 생각하여 제출을 포기하지 말고, 많이 내는 것이 중요

(2) 리더는 모든 아이디어 관리/추적 시스템 마련

① 여러 부문을 아우르는 협력과 정보 공유가 그로스 해킹의 핵심 원리인 점을 명심할 것

(3) 모든 구성원은 아이디어 저장소에 접근할 수 있고, 언제든 아이디어를 추가할 수 있어야 함

① 그로스 해킹 팀 외 모든 사람들이 참여할 수 있는 것이 좋다.

② 모든 아이디어는 구체적이어야 한다 (가입이 너무 어렵다 등 두루뭉술한 아이디어는 제출 불가)
- 어떤 변화를 실험해야 할지
- 그 변화가 결과를 개선시킬 수 있다고 생각하는 이유가 무엇인지
- 결과를 어떻게 측정해야 할지

4) 아이디어 제출 (하기는 서식)

① 아이디어 이름
- 50자 이내로 제한
- ex) 재구매율 상승을 위한 '쇼핑 목록' 기능 추가

② 아이디어 설명
- 누가/언제/어디서/무엇을/어떻게/왜
- ex) 이전에 구매한 항목들을 확인하고 다시 주문하는 과정이 좀 더 쉬워진다면 반복 구매하는 사람들의 숫자가 늘어날 것이고, 구매율도 증가할 가능성이 있다. 재주문의 편의성을 높이는 일은 분명히 재주문을 자극할 것이다. 쇼핑 목록 기능을 앱의 메뉴에 추가해서 모든 사용자가 사용할 수 있게 해야 한다. 이렇게 된다면 쇼핑 목록을 통해 좋아하는 항목을 더 쉽게 저장하고 재주문할 수 있다. 이 기능을 전체 사용자들이 광범위하게 사용할 수 있게 만들기 전에 초기 사용자 그룹을 대상으로 실험해야 할 것이다. 

③ 가설
- 예상하는 원인과 결과에 대한 간결한 명제
- ex) 쇼핑객들이 이전에 구매한 항목들을 좀 더 쉽게 확인하고 재주문을 할 수 있게 만든다면 반복 구매하는 사람들의 수가 20퍼센트 증가할 것이다.

④ 측정해야 할 지표 (하기는 예시)
- 쇼핑 목록 기능을 이용하는 고객의 수
- 각 목록에 저장된 항목의 수
- 반복 주문의 수
- 사람들이 재주문하는 비율
- 개별 주문의 평균 주문량

⑤ 본인 아이디어에 대한 ICE 점수 (각 10점 만점, 평균 도출)
- 영향(Impact): 아이디어의 잠재적인 영향
- 신뢰도(Confidence): 아이디어의 효과에 대한 제출자의 신뢰 수준
- 용이성(Ease): 실행의 용이성 

3) 우선순위 결정

(1) ICE 점수를 기반으로 가장 먼저 시도할 2개의 아이디어 산출

- 산출한 아이디어들은 다음주에 실제로 실험
- ICE 점수가 높더라도, 논의를 통해 우선순위 변경 가능
- 영향 점수를 두고 팀원들 의견이 충돌하는 경우, 그로스 해킹 회의의 질이 떨어질 수 있음

4) 실험

(1) 실험 준비 및 전개: 부서 간 협력 필요

(2) 전사 공유: 제품에 대한 작업을 하는 다른 팀들에게 충격이 가지 않도록 조치

(3) 주의사항

- 1개의 실험을 한다는 건 다른 실험을 포기한다는 뜻 (Trade Off)
- 모든 실험이 통계적으로 유의미한 결과를 낳도록 설계
- 신뢰할 만한 결과를 확보하기 위한 지침이 잘 정립되어 있어야 함

(4) 특히 유용한 법칙 2가지

- 최대한 신뢰도 높은 실험을 우선시하여 미래 리소스 낭비를 최소화한다.
- 찬반이 동수라면 그대로 둔다. (실험한 것이 아까워 찬성하는 사람이 분명히 있기 마련이다)

5) 1단계(분석)로 복귀: 분석과 학습

(1) 실험 결과 분석은 데이터 분석가에 의해 이루어져야 하며, 실험 요약서로 정리되어야 한다.

(2) 실험 요약서에는 다음과 같은 내용이 포함되어야 한다.

① 실험의 이름, 변수, 표적 고객 등 실험에 대한 설명
- ex) 하나의 마케팅 채널에서 이루어진 실험이 모바일 사용자만을 대상으로 했는지
- ex) 유료 구독자를 대상으로 했는지 등

② 실험의 유형
- 제품 기능/마케팅 문구/웹사이트/앱/시각디자인/마케팅 기법 등을 기록\

③ 실험에 영향을 미친 요소들
- 웹/앱의 화면 캡쳐, 옥외 광고판 광고, TV, 라디오 등 실험의 시각 디자인

④ 핵심 지표
- 이 실험을 통해서 개선하려는 지표가 무엇인지 기록

⑤ 실험 시기
- 시작 일자와 종료 일자/요일

⑥ 실험에 대한 가설과 결과
- 처음의 ICE 점수, 표본의 크기, 통계적 신뢰도, 통계적 검증력

⑦ 교란의 가능성이 있는 문제
- 실험이 진행된 시기에 유저 행동을 왜곡시킬 만한 다른 활동이 있었는지 여부

(3) 도출된 결론

- 회사 대시보드에 공지

- 슬랙 등에 실험 관련 채널을 만들어 토론 (실패/성공 모든 케이스를 공유)

4. 그로스 해킹 예시

이해를 돕기 위해 그로스 해킹 예시를 가져왔다. 유명 서적에서 발췌, 요약한 것이라 믿을만 하다.

1) 인스타그램의 전신, 버븐

- 위치기반 SNS 버븐 런칭
- 제품이 너무 복잡한 이슈 존재
- 유저들이 제품의 많은 기능을 이용하지 않고, 사진을 찍고 공유하기는 잘 하는 사실 확인
- 모든 기능을 덜어내고 사진, 좋아요, 댓글 기능만 남겨 Instagram 출시
- 대성공

2) 동영상 데이팅 앱이었던 유튜브

- 사용자들이 데이트 탐색 외의 목적으로 영상을 올리는 사실 확인
- 유튜브의 정체성을 ‘온라인 비디오 중심지’로 수정
- 대성공

3) 페이팔과 이베이

- 페이팔 유저들이 이베이 경매 목록에 페이팔 로고를 사용할 수 있게 해 달라고 요청
- 요이베이 유저들이 결제 수단으로 ‘페이팔’을 선호하는 사실 확인
- 다양한 리서치 진행 (이베이의 경매목록 조사 & 이베이 토론 포럼에서 피드백 획득 등)
- <오토링크> 기능 추가 (이베이 경매목록에 페이팔 로고를 추가할 수 있게 하는 기능)
- 큰 효과를 냄
- 이베이는 페이팔이 자사 사업에서 큰 역할을 하는 것을 깨닫고 페이팔을 인수

4) 핀터레스트의 전신, 토트

- 모바일 쇼핑 카탈로그 앱 토트 출시
- 이용자들이 구매는 하지 않고 탐나는 물건들을 장바구니에 잔뜩 쌓아두기만 하는 사실 발견
- ‘스크랩’에 대한 욕구 발견
- 비주얼 큐레이션 형태의 스크랩 서비스, 핀터레스트 출시
- 대성공

5) 허브 스폿(CRM) 리텐션 개선

- 이미 제품을 구매한 유저들 중, 유료 제품 교육을 거치면 유지율이 높다는 사실 확인
- 제품을 구매하면 유료 제품 교육을 필수로 받아야 하도록 변경
- 제품 구매 고객에게 교육까지 유료로 제공하는 것이 상식적이지 않다는 의견 대다수
- 의심에도 불구하고 고객 기반의 빠른 성장 달성
- 구전 전통보다 그로스해킹이 효과적일 수 있다는 사실 증명

6) 기업 정보회사 RJMetrics

- 체험 사용자 중 표를 편집해 본 이용자들의 유료 전환률이 2배 높다는 사실 확인
- 체험 사용자 중 표를 2번 편집한 이용자들은 그보다 높은 전환률 기록
- 표 편집을 신규 사용자 교육의 필수 단계로 만듦
- 유료 전환률 대폭 상승

7) 넷플릭스와 <House of Cards>

- 넷플릭스가 고객들이 보는 모든 영화와 TV 프로그램을 검토
- 케빈 스페이시의 영화와 정치 드라마가 큰 인기를 얻는 사실 확인
- 케빈의 신작 <House of Cards> 제작 결정
- 대성공

5. 지표(Metrics)

지표는 그로스 해킹에서 빠질 수 없는 요소이다. 아래는 그로스 해킹 방법론에서 특히 강조되는 지표들이다.

1) 대시보드 지표 & 본질 지표

세션, 사용자, 페이지뷰, 세션 지속시간, 이탈률 등 CRM 툴 대시보드에서 보이는 지표도 중요하다. 하지만 우리 서비스 비즈니스의 본질 지표를 발견하는 것이 훨씬 더 중요하다. 본질지표는 제품의 핵심 가치와 가장 직접적으로 연관되는 활동에서 나온다. 사용자가 아하 모먼트에 도달까지 밟는 단계들이 무엇인지, 얼마나 많이 밟는지 등을 자세히 들여다보면 본질지표를 발견할 수 있다.

본질 지표 관련 인사이트
(1) 페이스북에게는 일간 활성 사용자수가 중요하다. 하지만 1년에 3~4번 사용하는 AirBnB는 일간 활성 사용자수는 크게 중요하지 않다.
(2) 일반적인 서비스에서 '가입 유저 수'의 중요도는 떨어진다. 하지만 인력 풀 서비스인 Linkedin에게는 '가입 유저 수'가 매우 중요하다.
(3) 이베이에게는 DAU와 신규 사용자보다, 판매를 위해 내놓은 아이템 수가 중요하다.

2) *북극성 지표(North Star Metric, OMTM)

성장을 위해 가장 중요한 단 한 가지 지표를 말한다. 북극성 지표를 정하면 기업 외적으로는 서비스의 질, 내적으로는 일하는 효율에 긍정적인 효과를 낸다.

북극성 지표 설정이 기업에 미치는 긍정적 영향
(1) 앱의 가치가 상승한다. 유저가 아하 모먼트를 자주 느낄 가능성이 높아진다.
(2) 일 효율이 좋아진다. 전사 직원의 목표를 통일시켜 다 함께 같은 목표를 향해 달려가게 한다.
(3) 의사결정 정확도를 높인다. 본인의 결정이 궁극적 목표에 부합하는지 쉽게 검토할 수 있다.
(4) 팀원의 실행력/추진력을 높인다. 목표가 구체적이고 선명할수록 신속한 실행이 가능하다.

또한 북극성 지표는 고객이 우리 서비스를 통해 가치를 얻을 수 있는 행동이 무엇인지에 대한 이해를 기반으로 선정되어야 한다. 아래는 굴지 기업으로 성장한 유명사들의 북극성 지표 및 선정 논리이다.

(1) 이베이: 총 거래량
이베이의 아하 모먼트는 '구매자가 갖고 싶은 물건을 발견했을 때', '판매자가 자신의 물건을 원하는 구매자를 발견했을 때'이다. 그래서 이베이는 북극성 지표를 '총 거래량'으로 선정했다. 구매자/판매자 모두의 만족 정도를 가늠할 수 있는 가장 좋은 기준이기 때문이다.

(2) 왓츠앱: 전송된 메시지 수
사용자가 매일 앱을 활용한다고 해도 1개의 메시지만 보낸다면 해당 유저가 선호하는 메신저 서비스가 아닐 가능성이 크다. 왓츠앱은 메신저 서비스라면 매일, 자주 사용하는 것이 핵심 가치라고 생각했다. 그래서 북극성 지표를 ‘전송된 메시지 수’로 정했다.

(3) 에어비앤비: 예약 숙박일 수
사람은 언제 여행을 가는가? 보통 1년에 많아봐야 4~5번일 것이다. 일/월 활성 유저 수나 가입자 수 등은 에어비앤비의 아하모먼트와 크게 관련 없는 수치이다. 그래서 그들은 '예약 숙박일 수'를 북극성 지표로 정했다.

(4) 트위터: 30명 이상 팔로우한 유저 수
트위터는 유저의 행동 패턴 관련 데이터를 분석했다. 그 결과, 30명 이상을 팔로우한 유저부터 특히 활동이 왕성하며, 오랫동안 유지된다는 것을 발견했다. 그것이 티핑 포인트라는 것을 발견한 것이다. 그래서 그 수치를 북극성 지표로 정했다.

(5) 페이스북: 1주에 10명의 친구를 추가한 유저 수
트위터와 마찬가지로, 행동 패턴 데이터 분석을 통해 해당 지표를 북극성 지표로 정했다.

(6) 슬랙: 메시지를 2,000개 이상 보낸 유저 수
트위터와 마찬가지로, 행동 패턴 데이터 분석을 통해 해당 지표를 북극성 지표로 정했다.

3) 핵심지표 방정식

핵심지표 방정식이란 성장을 추진하는 모든 핵심 요소, 즉 핵심적인 성장 지렛대를 수학 공식으로 정리한 것이다. 너무 단순하다고 생각할 수도 있지만, 그로스 해킹 팀이 광대한 정보의 바다에서 적절한 신호에 집중하는 데 큰 도움을 준다.

(1) 인맨뉴스 (목표: 구독자 매출 성장)
[웹사이트 트래픽 x 이메일 전환율 x 활성 사용자 비율 x 유료 구독으로의 전환율] + 보유 구독자 + 다시 찾은 구독자

(2) 이베이 (목표: 총 매출량 성장)
아이템을 등록한 판매자의 수 x 등록된 아이템 수 x 구매자 수 x 성공적인 거래의 수

(3) 아마존 (목표: 매출 성장)
상품 종류 확장 x 상품 종류 당 제품 재고 x 제품 페이지 당 트래픽 x 구매로의 전환 x 평균 구매가치 x 반복 구매 행동

4) 이벤트 기반 데이터

이것은 Page View(PV), User View(UV), 이탈률 등 잘 알려진 지표와는 다르다. '유저의 행동 하나하나에 따라 기록되는 데이터'를 말한다. 유저의 구체적인 행동 패턴을 파악하는 데 활용할 수 있다. 개개 사용자의 수준에서 제품이 어떻게 사용되고 있는지 확인하는 것이다. 이는 아하 모먼트 등 서비스의 핵심 가치와 직접적으로 연관된 인사이트를 얻는 데 도움을 주므로 꼭 필요하다.

(1) 획득 방법
① 데이터 레이크 만들기
② 고객 데이터 플랫폼 툴 활용 (e.g. Amplitude)

(2) 이벤트 기반 데이터의 예시
① 한 유저가 화면에 얼마나 자주 방문하는지
② 한 유저가 화면에 얼마나 오래 머무는지
③ 앱에서 어떤 행동을 하다가 구매를 하는지
④ 구매 버튼을 누르지 않은 유저는 그 대신 무엇을 하는지

6. 아하 모먼트(AHA Moment)

그로스 해킹에서 빠질 수 없는 요소이다. 신규 유저가 제품에서 처음으로 가치를 느낀 순간을 이야기한다. 아하 모먼트는 북극성 지표(North Star Metric)를 찾기 위해 필수적이므로, 성공적인 프로덕트를 만들기 위해 꼭 확인해야 한다. 다음은 아하 모먼트를 찾는 순서와 방법이다.

(1) 현재의 리텐션 상태 진단하기
- ex) 가입 2번째 날부터 리텐션이 가파르게 떨어지는 중이다.

(2) 가설 세우기
- 충성 유저군과 냉담 유저군 사이 행동 데이터를 비교하여 가설 세우기
- ex) 하루에 5개 이상의 메시지를 보냈다면 충성 유저가 될 가능성이 높다.

(3) 논리적 가설 검증하기
- 해당 행동을 한 유저군/그렇지 않은 유저군 사이 코호트 분석
- ex) 하루에 5개+ 메시지를 보낸 유저군/그 미만을 보낸 유저군을 리텐션 그래프로 표기

(4) 수적 타당성 확보하기
- [해당 행동을 하고 남은 유저] <> [남은 유저 중 해당 행동을 한 유저] 사이 교집합 수 확인
- 해당 가설이 대다수 유저를 대변할 수 있는 가설인지 검증하는 것

(5) NUX(New User Experience) 고안 및 적용
- 검증이 끝나면 유저가 아하 모먼트를 더 잘 느낄 수 있도록 UX를 재구성해야 한다.
- ex) 트위터의 경우, 앱에서 유명인사들의 소식을 발견할 때가 AHA Moment라는 사실 발견, 가입 절차에서 유명인을 팔로우하게 만드는 NUX 고안 및 적용

아하 모먼트에 대해 잘 알지 못한다면 위 내용만으로는 이해가 잘 안 될 수 있다. 필자가 본 글 중 아하 모먼트에 대해 가장 훌륭하게 설명한 글을 참고용으로 첨부한다. https://brunch.co.kr/@lulina724/25

7. 그로스 해킹 회의

Sean Ellis의 <Hacking Growth>에서 소개된, 이상적인 회의의 예시이다.

매 회의의 AGENDA
① 성공적으로 착수한 실험의 수 확인, 팀이 목표로 하는 속도와 비교
② 모든 핵심 지표 최신 업데이트
③ 결론 난 실험에 대한 자료 수집
④ 이전 주의 활동/결과에 대한 평가 (실험이 성장에 미치는 긍정적/부정적 효과 등)
⑤ 수정 가능한 실시간 문서로 공유 (구글 닥스, 구글 사이트, 컨플루언스 등)

회의 진행 시간
(1) 15분: 지표 검토와 집중 분야 업데이트 (하기는 리더가 강조할 정보)
- 긍정적 핵심 요소
- 부정적 핵심 요소
- 성장 집중 분야

8. 주의사항

그로스 해킹을 실행할 때 주의해야 할 점이다.

(1) 잘못된 그로스 해킹의 예시 (출처: 페이스북/트위터의 그로스 해커, 앤디 존스)
페이지에서 버튼의 위치를 옮기는 식의 변화는 실험하지 마라. 트래픽의 규모가 작은 상태에서 그런 작은 변화를 실험하게 되면, 약간의 증가를 위해 몇 달 혹은 몇 년 동안 실험을 계속해야 하는 상황에 빠지게 된다. 신생 업체라면 보다 극적인 변화를 만들어야 한다.

(2) 스타트업에서 의사결정할 때 주의해야 할 점
https://brunch.co.kr/@lulina724/27

9. 활용 가능한 기술들

그로스 해킹에 전방위로 활용할 수 있는 기술은 여러가지가 있으며, 지속적으로 업데이트할 예정이다.

보러가기 ➡️ https://brunch.co.kr/@kimwanr/4

1) 설문조사
2) 코호트 분석
3) A/B Test
4) 구전 계수
5) 입소문 공식
6) 깔때기 보고서
7) CRM Tools
8) iOS 앱 카테고리별 Push 알림 사전동의 비율
9) 사람을 행동하게 만드는 6가지 원리