[아무튼 그로스해킹] 실험이 답이다
아무튼 그로스해킹
매일 스타트업과 브런치. 16 day
스타트업 시대에 가장 필요한 마케팅 기법이 된 그로스 해킹. 미국 실리콘밸리의 스타트업을 중심으로 한 IT 업계에서 2012년부터 단연 화두가 되었던 단어로 페이스북, 에어비앤비, 링크드인, 트위터 등 스타트업으로 시작한 기업들이 모두 그로스 해킹을 기반으로 눈부신 성장을 이루었기 때문이다.
스타트업을 하는 사람은 누구나 눈부신 성장을 꿈꾼다. 하지만 실상은 성장 곡선을 타기도 전에 잊혀지는 스타트업이 대부분이다. 그로스 해킹은 이런 스타트업계에서 살아남기를 바라는 염원이 담긴 신조어라고도 볼 수 있다. 돈이 많지 않은 스타트업에게 필요한 낮은 비용으로 높은 성과를 낼 수 있는 그로스 해킹 방식은 기존의 paid marketing의 대안을 찾는 법을 말한다. 비슷하게 데이터 기반의 '퍼포먼스 마케팅'도 있지만, 퍼포먼스 마케팅은 돈이 안 드는 SNS 운영이나 저렴한 디지털 마케팅을 사용하는 것에 그치지만, UI/UX 부터 개선하는 등의 적극적 문제 해결을 끌어내는 데는 그로스 해킹보다 소극적이다. 그로스 해킹은 기존의 데이터의 수치에만 의존해 성과를 측정하던 방식이 아닌, 고객의 행동패턴을 분석해 원인을 찾아내고 개선을 해나가는 방식으로, 가설을 수립하고 이를 실험에서 답을 찾는 검증 사이를 반복하면서, 한 번에 모든 것을 개선하는 것이 아니라 작은 개선을 꾸준히 반복하는 식이다. 애자일(Agile)하고 린(lean) 해야 하는 것이다.
https://moondd.tistory.com/entry/그로스-해킹-스타트업-시대에-가장-필요한-마케팅
recipe 24. 드롭박스
파일 저장공간을 제공하는 서비스 드롭박스는 홈페이지 '버튼' 하나를 추가하는 것만으로 엄청난 마케팅 효과를 달성했다. 드롭박스는 빅데이터 고객 분석을 통해 신규 사용자가 서비스를 알게 되는 경로가 대부분 '친구'인 점을 착안해, 친구 추천으로 드롭박스를 사용하게 되는 경우 두 사람에게 모두 500M씩의 무료 공간을 제공하는 추천 서비스를 생각해낸다. Get free space! 버튼을 홈페이지에 넣으면서 회원 증가율을 60%나 이루었다. 요즘은 웬만한 플랫폼 서비스에 친구 추천 방식('배달의 민족' 역시 친구 추천 시 발행되는 코드를 통해 쌍방에게 각각 5,000원 할인 쿠폰을 제공하고 있다)이 널리 쓰이고 있으며, 드롭박스가 바로 그 시초이다. 드롭박스는 프로그램 기능을 아주 심플하게 설명한 데모 동영상으로 유명한데, 여러 커뮤니티에 그들만이 좋아하는 어투의 농담과 함께 데모 영상을 뿌려 수많은 사용자를 끌어모았다. 또한, 데모 동영상만으로 투자도 이끌어내었고 2014년에는 기업가치 100억 달러를 달성했다.
https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=12121229&memberNo=30805210&vType=VERTICAL
recipe 25. 링크드인
구인구직 서비스에 SNS 기능을 결합한 링크드인은 전 세계 수억 명이 사용하고 있는 플랫폼이다. 이 기업 역시 빅데이터 분석을 통해 메일함의 3-4번째 위치한 메일을 사용자가 가장 많이 열어보는 것을 알게 된다. 이후 링크드인은 사용자별로 이메일 링크를 체크하는 시간을 측정하여 사용자의 메일 확인 평균 시간 30분 전에 메일을 발송함으로써 개봉률을 획기적으로 높였다고 한다.
recipe 26. 에어비앤비
에어비앤비는 초반에는 싼값 숙소를 찾는 데 도가 튼 사람들만이 이용했다. 그러나 그로스 해킹을 통해 분석한 데이터를 바탕으로 매물, 즉 숙박집의 퀄리티가 높아야 한다는 점을 간파하고 호스트가 매물을 등록할 때, 전문 사진사를 파견해주는 이벤트를 실험적으로 진행했다. 똑같은 사진을 찍더라도 좀 더 멋진 숙소로 보이기 위한 조치였다. 이 작은 조치로 성사율이 높아진 것은 물론이고, 매물 단가 또한 높게 형성이 되었다. 이후 호스트들은 어떻게 찍어야 숙소가 더 근사하게 보이는지를 스스로 터득하게 되어, 더 이상 사진사를 파견하는 이벤트를 진행하지 않아도 되었다. 어떤 부분에서 고객의 이탈이 일어나는지를 연구하고 개선책을 도입하고, 개선책을 도입할 때도 단순히 추정이 아닌 검증 데이터와 a/b 테스트나 코호트 분석이 필요하다.
https://blog.naver.com/with_msip/221293566148
목표일: 16/365 days
리서치: 26/524 recipes
