업종을 가리지 않는 그로스해킹 마케팅의 성과 로직
그로스해킹이라는 말이 가장 잘 어울리는 조직은 유연함과 빠른 의사결정 구조를 가진 곳이지 않을까요?
이번 연도 봄에도 다행히 억 매출로 찍고 넘어갑니다.
1. 오해받는 부분을 포함해, 널리 알려진 그로스해킹
그로스해킹은 드롭박스(Dropbox)가 초기 버전을 무료로 배포하고 가입 유저를 모으는 리드 제너레이션 형태의 리마케팅에 있고, 화장품 방문 판매의 네트워크 조직 구조에도 있고, 페이스북의 초기 모델에서 대학생 커뮤니티 속 바이럴을 만들던 메시지 마케팅에도 있습니다.
국내에서는 그로스해킹이라는 단어가 너무 넓게 정의되어 있고 추상적이라는 피드백이 많아, 결국 업계 내에서 그로스마케팅이라는 용어로 뾰족하게 활용되고 있습니다.
여러 형태의 그로스를 운용하고 있습니다. 지인 추천 시스템을 여러 브랜드에 셋업 하기도 했고, SNS 컨텐츠 편성의 SEO+반 자동화를 통해 신규 서비스에 대한 고객 이용 및 매출 발생 반복 루틴을 만들기도 했고, 광고 랜딩부터 결제 전환 후의 CRM LTV까지 고객군을 A, B, C 다변수로 나눠 잔존율 테스트를 진행하기도 했습니다.
이제 그로스라는 말은 주변에서 아주 쉽게 들어볼 수 있는 퍼널 마케터 영역이 되었습니다.
2. 7,8년 이상 고쳐지지 않은 잘못된 가설 문화들
기획이나 컨텐츠 제작자들은 본인 업무에 약간의 숫자만 들이대기 시작하면 겁부터 먹었고, 그냥 누가 수직으로 시키는 일만 수행하는 걸 좋아하는 분들도 많습니다.
하지만 점차 그로스해킹의 비즈니스 성과를 높여가며 조직 전체의 하이라키(위계 : 가설 운용, 미운용자의 구분)를 재구성하고 애자일한 스프린트팀들로 직군들을 묶어 프로젝트가 동시다발적으로 돌아가게끔 만들어 버리면 점차 조직 단위의 에픽 달성을 위한 업무들이 가시화되는게 보입니다.
요즘 대부분 가설이라는 말을 꺼내지만, 여러 부분에서 '때려 맞추기' 식에 불과합니다. 그로스해킹은 정말 단순해서, 누구나 좋은 아이디어만 있으면 되고, 거기에 약간의 프레임워크만 담으면 됩니다.
그러나 아주 기본적인 통계학조차 벗어나는 게 문제의 시작입니다. 또 본인이 낸 가설이 정량적으로 매주 빠르게 체크되는 게 부담이니 측정에 대한 건 애매하게 넘어갑니다. 일부 헤드들도 비슷합니다. 사업과 고객에 대한 감이 좋고 능력이 출중하니 명확한 가설 검증 사이클을 무시하곤 합니다.
3. 그로스해킹을 반복하면 성장이 빨라집니다.
그로스해킹의 가설 검증 방식에는 기존 비즈니스와 마케팅의 중요한 사이클이 모두 담겨 있습니다. 그로스해킹을 시작으로 퍼포먼스, CRM, 컨텐츠, 브랜딩, IMC, 사업 순으로 영역을 넓혀 오다 보니 더 명확히 느낄 수 있었어요.
'A는 B 하기 때문에 C의 결과가 나올 것이다. 만약 C보다 낮은 D가 나오면 디벨롭 검토, D보다도 낮은 E가 나오면 실험 폐기' 등 작은 결과 하나에도 로직과 기준을 잡을 수 있다는 겁니다. 이런 부분은 생각보다, 임원들 레벨의 의사결정에도 큰 도움이 됩니다. 일단 해보자는 게 아니라, 미니멀하게 얼마든지 린하게 축소해서 검증을 하고, 숫자로 반응을 볼 수 있거든요. 그리고 확실하게 투자할 수 있죠.
Imact, Confidence, Easy. 션 앨리스가 말하는 ICE 보드는 각자의 임팩트 있는 가설을 주장하고 구성원이 지표와 데이터 기반으로 서로 우선순위를 합치하고 판단하는 좋은 템플릿입니다. 우리는 단순히 그 아이디어 자체가 별로였는지, 아이디어를 검증할 유입 모수 자체가 부족했는지 혹은 실험의 외부 변수가 크게 작용했는지 등. 감이 아닌 명확한 단계 단계로 비즈니스와 고객 여정을 발굴하고 성장시킬 수 있습니다.
4. 이미 많은 도입 사례들, 매우 실제적인 그로스
1) PG 결제를 붙이면 1달, 웹이든 앱이든 막상 Stage Server 등에 배포하는 단계까지 오면 1달 반, 2달 이렇게 온갖 잔오류를 고치느라 일정이 늘어집니다. 내부적으로 MVP 검증이지만, 투자자에게는 약속한 베타 버전 1의 결과 공유일 때. 이런 PG 기능을 붙이지 않고도 그로스해킹의 로직을 활용하면 배포부터 고객 지표 검증까지 시장성 전체를 2주 안에 검증하고, 약속한 기간 내에 좀 더 명확한 성과 하나의 방점을 찍을 수도 있습니다.
2) 가장 많이 활용하고, 쉬운. 퍼포먼스마케팅의 LMF검증(Language Market Fit)도 그렇습니다. 요즘은 메타 머신러닝의 효율을 믿고 맡기는 편이니, 그룹핑하는 고생을 덜해도 되고, 어느 정도의 예산 운용과 단가, 전환율 시뮬레이션만 할 줄 알면 초기 타겟 고객의 반응을 확인한 후 더 큰 마케팅 리소스의 투입 방향을 결정할 수 있습니다.
3) *AARRR 구조 자체를 바꿀 수도 있습니다. RAARR이 될 수도 있고, 각 알파벳의 정의가 비즈니스 안에서 다르게 쓰이기도 합니다. 거창한 브랜딩 예산 대신 시도할 수 있는 것들이 많아집니다. 오프라인 마케팅으로 오히려 성과를 낼 수도 있고, 제품 리퍼 정책과 그 루스비용으로 전환율을 높이는 레버리지로 마케팅 투입비를 상쇄할 수도 있습니다.
4) 뻔히 하고 있는 여러 마케팅 분야도, 조금만 지표 파이프라인을 잡고, 하드코딩 등의 추적 연결을 셋팅하면 얼마든지 온오프라인과 서로 다른 조직들의 성과를 빈틈없이 측정할 수 있습니다. 그렇게 오래 걸리지도 않습니다.
다양한 업종에서 프로젝트가 각기 다른 좋은 결과를 만들고 있는 비결들입니다.
잠시 해외에 나와 일을 하며 탈고 없이 씁니다.
지금은 몇 개의 프로젝트 챌린지에 크루들이 모두 집중하고 있습니다. 액션 프로젝트는 예외적인 경우를 빼고는 월 순수 진행(용역비) 500~700만 이상만 슬롯을 한정해 수행 중입니다.
제가 전담하는 코칭 프로젝트는 5월 3주차 이후부터 자리가 남습니다.
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