[독서 기록] 그로스 해킹
제품을 데이터를 기반하여 설계할때 많은 사람들이 참고하고 있는 '그로스 해킹'을 읽었다. 단순하게 이론적인 설명만 하는것이 아니라, 실제로 저자가 사내에서 실험을 하면서 한 실수나 교훈을 담고 있었기 때문에 알찬 책이었다.
책의 내용 중에서 내가 인상 깊게 읽은 부분을 기록하고 공유하고자 한다. 회사에서 데이터 실험을 시도하고 있거나 고민이 되는 사람들은 구매해서 읽어도 좋을것다.
그로스 해킹이란?
사용자가 원하는 서비스를 만들고 데이터를 바탕으로 꾸준히 개선해 나가는 것이다.
이 과정에서 데이터와 실험을 통해서 성장하는 서비스를 만들수 있다.
데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품이나 서비스를 지속적으로 개선해 나가는 법을 익힐 수 있다.
제품 관리자의 실수
제품 관리자의 실수라는 챕터가 있었지만, 사실상 대부분의 IT회사가 범하고 있는 실수라는 생각이 들었다. 이 점을 개선하려면 탑에서부터 인지하고 있어야 하겠지만, 사내 문화가 어떻게 형성된지도 중요해 보였다.
제품을 먼저 만들고, 고객을 찾는다.
상위권자를 설득하려는 빈틈없는 논리를 만드는게 먼저이다 보니, 고객이 아닌 의사결정권자를 바라보고 기획서를 작성한다. 그렇게 되면 탁상 논리에 치중된 제품을 만들게 된다.
기능을 추가하고, 추가하고, 추가한다.
많은 회사들이 서비스 개선을 기능 추가로 생각을 한다. 하지만, 제품은 가설의 조합으로 이뤄져야 하며, 그러한 가설을 테스트하기 위한 최소한의 기능으로 이뤄져야 한다. 가능한 많은 제품이 성공하는 게 아니라 최소한의 기능으로 사용자에게 가치를 전달할 수 있는 제품이 성공한다.
서비스 출시 초기, 유저의 행동을 분석하고 직접 만나서 이야기를 듣는 것이 중요하다.
유저 인터뷰에서 고객이 하는 이야기는 정답이 아닌, 맥락이다.
유저의 행동 데이터를 수집하는 설계는 반드시 해야 한다.
서비스 초기에 반응이 안좋다고 해서 기능만 추가하다보면 역시 고객의 니즈를 알 수 없고 리소스만 낭비하게 된다. 고객의 반응을 수집할 수 있는 설계를 먼저 해야한다.
지표
제일 흥미롭게 읽은 부분은 지표에 관한것이었다. 저자가 어떤 실수를 해왔는지에 대한 내용이 많았고 나도 같은 분석을 한 뒤에 데이터팀에게 피드백 받은 것과 비슷해서 공감이 많이 됐다, 특히, 데이터를 쪼개서 인사이트를 얻어야 한다는 부분.
지표를 정의하기
서비스마다 중요하게 생각하는 부분이 다르고 더 적합한 측정 기준이 있다. 이단계에서는 원칙을 세워야 하고 공감대를 형성하여 모든 구성원이 동의할 수 있어야 한다.
많이하는 실수
허상(허무) 지표에 빠지지 않기
시간이 흐르면서 자연스럽게 높아지는 지표, 실제 중요한 수치와 관련없는 지표를 말한다. 누적 다운로드 누적 방문자와 같이 기록으로 보여주기는 좋지만, 제품을 개선하는데는 그다지 참고가 되지 못하는 지표들이 이에 속한다.
심슨 패러독스
전체 데이터를 봤을때 인사이트가 있어보이지만, 조건에 따라 잘게 쪼개서 봤을 경우에는 인사이트가 없는 데이터를 말한다. 요일별 이벤트 수를 측정한다고 했을때, 월요일에 이벤트 참여를 많이하네? 라고 생각할 수 도 있지만, 의미없는 바이럴이나 특정 프로모션이 있었던 참고하기 어려운 데이터일수도있다.
대푯값의 주의점 (평균의 함정)
상위 10% 하위 10%값의 격차가 너무 크다면, 평균치에 큰 영향을 주게 되고 참고하기 어려운 평균값이 된다. 책에서 가장 인상깊었던 말 중하나는 '데이터 분석 스킬셋보다 현업에서는 데이터 분석을 하면서 어려움의 상당 부분은 데이터 수집과 전처리에서 온다' 라는 구절이었다. 분석 목표에 맞는 데이터를 신중하게 수집하고 가공하는 단계가 잘진행되지 않으면 그다음에 진행하는 어떤 고도화도 의미가 없다, 라고 설명하고 있다.
데이터 활용할 수 있는 업무 환경 만들기
이부분은 데이터 조직을 처음으로 만드는 사람들을 위한 챕터였는데, 저자만큼의 완성도 있는 조직이 아닌 이상 모두 참고하기 좋은 내용이었다.
1. 데이터 쌓기
2. 업무 환경 갖추기
핵심 지표 선정 및 관리
데이터 파이프라인 설계 및 구축
주제별 데이터 분석
데이터 추출 및 분석 요청 대응
데이터 기반으로 일하는 문화 만들기
이밖에도 A/B테스트와 같은 실험에서 집단을 나누는 실수라던가 OMTM/KPI/OKR 지표에 대한 차이점과 활용 방법에 대한 부분도 실제 업무의 사례가 많았기 때문에 와닿았다.
나의 업무에 어떻게 적용할것인가? 라는 관점에서 봤을때, 이런 실수들이 내가 답습할만한 내용이라 고민해볼 수 있었다. 무엇보다 실험의 결과는 좋던 나쁘던 결과를 도출해 내는것이 중요하고, 다음에 어떻게 활용할지 혹은 제외할지에 대해서 판단하면 좋겠다고 생각했다. 함께 데이터로 고민하는 동료에게도 책을 추천해서 공감대를 형성하면 더 데이터에 가까운 조직이 될것같아 권해 보려고한다..!!
