내가 생각한 그로스 해킹, 정말 '그로스 해킹'일까?
목차
1. 그로스 해킹과 서비스 개발, 둘 다 데이터 뭐시기 아닌가?
2. 우리 서비스, 그로스 해킹할 만한가요?
3. 그로스 해킹의 핵심, 지표 설정
이런 분이라면 재밌게 읽을 수 있어요.
1. 그로스 해킹이 뭐냐고 물어보면, 뭐라고 대답할지 모르겠다.
2. 그로스 해킹과 서비스 개발의 차이가 뭔지 모르겠다.
3. 데이터 기반으로 생각하고 싶다.
나는 데이터 분석에 관심이 많은데, 이는 PO를 궁극적 커리어로 희망하기 때문이다. PO에게 필요한 능력은 다양하지만, 그중에서도 의사결정 능력이 필수적이라고 생각한다. 그리고, 올바른 의사결정을 위해선 데이터를 분석해 인사이트를 직접 뽑아낼 수 있는 능력이 필요하다. 데이터 분석가처럼 분석의 스페셜리스트는 될 수 없지만, 데이터를 이해하는 능력은 어느 정도 지닌 제너럴리스트라도 되자는 마음가짐으로 혼자서 공부하고 있다. 이 중에선 그로스 해킹도 포함된다. 그로스 해킹 개념이 어느 정도 대중화됐고, 웹상에서 관련 아티클도 쉽게 찾을 수 있어서 공부하기 수월하다.
얼마 전, 서점에서 <그로스 해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법>이란 책을 읽었다. 이 책을 읽으니, 파편화된 그로스 해킹 정보가 깔끔하게 정리된 느낌이다. 글도 누구나 이해하기 쉽게 써져있고, 이미지도 적절해서 술술 읽혔다. 공부할 겸 내용을 정리했는데, 그로스 해킹 입문서로 딱 좋은 책인 듯하다.
어떻게 하면 성장하는 서비스를 만들 수 있을까? 그러스 해킹은 이 질문의 답을 찾는 과정이라고 할 수 있다.
많은 분이 그로스 해킹과 데이터 기반의 서비스 개발을 동일시한다. 둘 다 데이터를 기준으로 의사결정을 내리는 공통점이 있기 때문이다. 이 둘의 차이는 뭘까? 이를 알기 위핸, 그로스 해킹의 개념을 확실시해야 한다. 그로스 해킹은 '핵심 지표를 찾고, 그 지표를 성장시키는 방법을 찾는 활동'을 뜻한다.
여기서 '성장'이란 키워드는 서비스 개발과 그로스 해킹이 차이를 보여준다. 그로스 해킹의 목적은 새로운 서비스를 만드는 게 아니고, 기존 서비스를 더 성장시키는 데 있다. 서비스 개발과 그로스 해킹은 고려하는 부분에서도 서로 다르다. 새로운 서비스를 만들려면, 회사의 마일스톤, 유저의 숨겨진 니즈, 시장 동향 등을 고려한다. 반면, 그로스 해킹은 서비스를 구성하는 각 퍼널에 집중한다. 이처럼 제품 개발과 그로스 해킹은 서로 결이 다르므로, 서로의 대체제가 아닌 보완재처럼 봐야 한다. 마음에 안 드는 그로스 해커분이 있다면, "서비스 개발해주세요!"라고 말해보자
그렇다면, 모든 서비스에 그로스 해킹을 접목시킬 수 있을까? 이 질문의 답하기 위해선, 다음의 질문을 먼저 답할 수 있어야 한다. "서비스가 그로스 해킹을 할 만한 가치가 있을까?" 서비스를 만들었다고, 모든 서비스가 고객에게 가치가 있는 건 아니다. 고객에게 외면받는 서비스를 성장시키기 위해 리소스를 쏟는 것만큼, 의미 없는 일은 없다.
서비스가 그로스 해킹을 할 만한 가치가 있는지 어떻게 알 수 있을까? PMF를 달성했는지 확인하면 된다. PMF는 Problem-Market Fit의 약자로, 직역하면, '제품-시장 적합성'이다. 시장이 원하는 니즈를 서비스가 충분히 반영했는지 판단하다. 즉, "PMF를 확인한다" 것은 우리가 만든 제품이나 서비스가 그로스 해킹을 할 만한 가치가 있는지를 답하는 행위다.
PMF 달성했는지를 판단하는 절대적 기준은 없다. 해외 유명 기업에게 PMF를 언제 달성했냐고 물어보면, "어느 순간 느낌이 왔다!"라는 답변이 가득하다. 그래도, PMF 달성 여부를 판단하는 데 가장 많이 사용하는 대표 지표가 몇 가지가 있다. 바로 리텐션, 전환율과 NPS다.
(1) 리텐션 - 서비스의 핵심 가치에 만족하고 계속 오는가?
(2) 전환율 - 여정에서 이탈하지 않고, 핵심 기능을 사용하는가?
(3) NPS - 다른 사람에게 우리 서비스를 추천하는가?
리텐션은 해당 서비스에 이탈하지 않고 계속 사용하는 유저의 비율을 뜻한다. 서비스를 사용하고 이탈하지 않았다는 말은, 그만큼 서비스에 만족하고 재방문했음을 보여준다. 리텐션으로 PMF를 판단할 땐, 몇 퍼센트를 달성했느냐를 보기보다 리텐션이 평행선을 그리는지를 본다. 여기서 평행선은 서비스의 충성 유저가 있고, 아무리 시간이 지나도 이들이 계속 방문함을 나타낸다. 아래 그림과 같이, 리텐션 차트에서 평행선을 이루는 구간이 있다면, PMF를 달성했다고 본다.
전환율은 서비스를 구성하는 각 퍼널에서 이탈하지 않고 전환되는 비율을 뜻한다. 서비스에 유입된 유저는 서비스의 핵심 기능을 사용하기까지 다양한 여정을 거친다. 예시로 쿠팡에서 제품을 검색하는 구매하는 여정은 [쿠팡 앱 클릭 -> 검색 창에 제품 검색 -> 검색 결과 둘러보기 -> 마음에 드는 제품 클릭 -> 제품 상세 정보 조회 -> 구매]로 볼 수 있다. 이와 같이, 여정 속에서도 끝가지 이탈하지 않고 서비스를 사용한 유저가 얼마나 많은지를 보고 PMF를 판단한다. 전환율에서도 PMF 달성을 판단하는 명확한 수치는 없으니, 서비스의 특성 등을 고려해서 자체적으로 판단해야 한다.
마지막으로 NPS가 있다. NPS는 Net-Promoter-Score, 즉 순수 추천 지표다. 의미 그대로, 해당 서비스를 주변 지인한테 추천할지를 보여주는 지표다. 다른 사람에게 서비스 추천 여부를 11점(0~10점) 척도로 물어보고, 모든 응답을 계산해 점수를 도출한다. 공식은 아래와 같고, 점수가 높을수록 PMF를 달성했다고 볼 수 있다.
서비스가 PMF를 달성했다고 판단하면, 그로스 해킹을 시작할 차례다. 그로스 해킹의 근간이 되는 프레임워크는 AARRR이다. AARRR은 Acquisition - Activation - Retention - Referral - Revenue 5가지 퍼널의 약칭이다. 전체적 관점에서 퍼널의 현황을 대변하는 핵심 지표를 설정하고, 이 지표를 성장시키는 방법을 찾는다.
그로스 해킹을 시작할 때, 가장 중요한 부분은 "지금 어떤 지표에 집중할까?"를 답하는 것이다. 각 퍼널에선 수많은 지표가 존재한다. 이 지표 사이에 우선순위를 내리고, 가장 중요한 지표인 북극성 지표를 설정해야 한다. 집중할 지표를 설정하는 이유는 의사결정과 방향 설정을 위해서다. 핵심 지표는 곧 모두가 동의하는 공통 기준이 된다. 각자가 생각하는 바는 다르지만, 의사결정을 내릴 때 공통 기준이 적용되므로 모든 팀이 빠르게 얼라인 될 수 있다. 또한, 회사의 마일스톤, 미션, 비전 등을 생각해 핵심 지표를 결정하므로, 서비스의 방향을 계속 일정하게 유지시킬 수 있다.
그렇다면, 핵심 지표를 어떻게 설정할까? 우선 모두에게 공통적으로 적용되는, 절대적 지표는 존재하지 않는다. 회사의 마일스톤, 서비스의 핵심 가치 등을 종합적으로 고려해, 각자에게 딱 맞는 핵심 지표를 찾아야 한다. 예를 들어, 콘텐츠를 메인으로 하는 서비스는 리텐션이나 세션 별 PV 등을 핵심 지표로 사용할 수 있다. 하지만, B2B 서비스는 유저의 유입 주기가 훨씬 기므로, 적합하지 않다.
그래도 핵심 지표를 설정할 땐, 크게 2가지의 질문을 함께 생각하면 좋다.
(1) 사용자의 서비스 이용 흐름(User Flow)을 전체적으로 고려했는가?
(2) 행동을 제시(Actionable)하는가?
유저가 서비스에 유입되고부터, 기능을 사용하고 이탈하기까지 긴 여정을 거친다. 이때, 여정의 특정 부분만 생각하고 지표를 설정하면 안 된다. 서비스가 지속적으로 성장하기 위해선, 유저의 모든 여정을 고려해야 한다. 예를 들어, 콘텐츠 서비스에서 유저의 콘텐츠 탐색 단계에만 집중하고, 유저의 유입 단계는 고려하지 않는다면? 신규 유저가 늘어나지 않으므로, 서비스는 성장할 수 없다. 반대로, 유입 단계만 고려한다면? 신규 유저가 아무리 많아도 콘텐츠 탐색이 불편해 유저가 이탈하므로, 서비스는 성장할 수 없다.
그로스 해킹에서 지표는 의사결정의 기준이 된다. 즉, 지표가 주는 정보를 기반으로 다음에 무엇을 할지 결정한다. 이렇게 어떤 행동을 하면 좋을지를 보여주는 걸 Actionable 한다고 말한다. 대표적인 Actionable 한 지표로 선행 지표가 있다.
이와 반대되는 후행 지표가 있는데, 대표적으로 매출이 있다. 매출은 여러 선행 요건에 의해 나타난 결과에 가깝다. 매출이 이전보다 증가한 상황을 생각해보자. 매출이 증가한 이유는 도대체 뭘까? 신규 유저가 많아진 걸 수도 있고, 기존 유저의 재구입이 많아진 걸 수도 있다. 혹은, 프로모션으로 추천 유저가 급증해서일 수도 있다. 이처럼, 매출에 영향을 주는 변수가 너무 많다 보니, 매출은 행동에 대한 인사이트를 직접적으로 제시하지 못한다. 즉, Actionable하지 못하다
다음 글에서 계속