무엇에 쓰는 마케팅 용어인고⑤
대학교에 막 입학했던 새내기 시절, 처음 마케팅 관련 세션에 참여했을 때가 떠올려 보면, 마치 별세계에 온 느낌이었습니다. 영어로 된 수많은 용어들이 오고 가는데, 정말 하나도 알아듣지 못했거든요. 이러한 경험은 디지털 마케팅 세계에 입문했을 때, 또다시 반복됩니다. 진짜 용어나 약어를 모르면 미팅에 아예 참여가 불가능한 수준이었으니 말입니다. 우리는 흔히 아는 만큼 보인다고 하는데, 들어도 알지 못하니 남는 게 없을 수밖에요.
이처럼 마케터들은 쓰는 언어가 다르다는 거 혹시 알고 계셨나요? 우리 일상 속에서도 흔히 접하는 단어인 마케팅, 하지만 조금만 더 깊이 파고들려 하면 용어의 벽에 부딪히곤 하는데요. 정말 필수적으로 알아야 하는 용어들만 골라 쉽게 설명해보려 합니다. 이제 우리 모두 당황해하지 말아요.
스타트업 씬에서 수년째 가장 핫한 키워드 자리를 지키고 있는 것 중 하나를 꼽자면, 역시 그로스 해킹이 아닐까 싶은데요. 그로스 해킹, 혹은 그로스 마케팅, 그로스 방법론이라 불리는 이것은 아쉽게도 유명세에 비해 제대로 알고 활용하는 사례가 드뭅니다. 그만큼 그로스 방법론이라는 것이 이해하기도 어렵고, 따라서 활용하기는 더욱 힘듭니다.
하지만 그럼에도 불구하고, 지속적으로 그로스라는 단어가 회자되는 것은 일단 사용할 수만 있다면 정말 강력하기 때문일 텐데요. 그간 마케팅 용어와 방법론에 대해 다뤄온 시리즈의 대미를 장식하는 마지막 편답게 오늘은 그로스에 대해 한번 샅샅이 파헤쳐 보도록 하겠습니다.
그로스 해킹에 대해 많이 어려워하는 이유는, 우선 정의에 대해 명확하게 이해하지 못하기 때문입니다. 그로스 해킹은 그로스(성장)와 해킹이라는 2가지 단어로 이루어져 있는데요. 여기서 우리가 초점을 맞춰야 할 것은 해킹이 아닌 그로스, 즉 성장입니다.
성장이 중요하다는 건, 즉 이 이론이 방법론보다는 성장을 추구하는 철학에 가깝다는 걸 의미하는데요. 그로스 해킹은 한마디로 성장하는 서비스를 만들고자 하는 본질적인 질문에 답을 찾아가는 과정이라 할 수 있습니다.
과거에는 제품이나 서비스는 일단 만들어지면 성공하거나 실패하거나 2가지의 선택지 만이 존재하였습니다. 하나의 완성품을 내놓기까지 엄청난 자원이 투하되었고요. 맘에 들지 않는 작품은 스스로 깨트려 버렸다는 옛이야기 속 장인처럼, 최대한 완벽한 결과물을 만드는 것이 목적이었습니다.
하지만 요즘의 접근법은 완전히 다릅니다. 퀵 앤 더티(Quick and Dirty)로 일단 먼저 최소한의 기능을 담은 제품(MVP, Minimum Viable Product)을 출시하고요. 시장의 평가를 받으면서 부족한 부분은 빠르게 수정/보완합니다. 이렇게 린(Lean)하게 일하는 것이 스타트업의 성공 방정식이 되었습니다.
그로스 해킹도 이와 동일한 철학을 공유합니다. 그로스 방법론의 핵심은 데이터 분석이 아닙니다. 오히려 반복적인 실험과 지속적인 개선에 방점이 찍혀 있다고 할 수 있고요. 다만 이러한 과정을 수행하기 위한 프레임워크 및 지표를 세우는 것이 필요하고, 데이터 분석이라는 스킬이 요구되는 것뿐입니다. 모든 철학적인 이론이 그렇듯이, 중요한 건 기술이 아니라, 관점입니다. 마찬가지로 그로스 해킹도 추구하는 바에 대해 명확히 이해하셨다면, 실무에도 보다 쉽게 적용하실 수 있을 테고요. 뒤에 이어 설명할 방법들은 가장 정석적으로 그로스를 실천할 수 있는 기술들이라고 받아들이시면 좋을 것 같습니다.
그렇다면 성장하는 제품이나 서비스를 만들려면, 어떤 프레임으로 현 상황을 진단하고 개선할 지점을 찾아야 할까요? 이때 가장 많이 쓰이는 개념이 바로 해적 지표, 혹은 AARRR이라고 불리는 프레임워크입니다. 여기에 해적 지표라는 이름이 붙게 된 유래는 스타트업들이 스스로를 해적이라 칭했기 때문이라 하는데요. 영화 캐리비안의 해적이나 만화 원피스에서 보는 것과 달리 해적은 정말 3D업종이었다고 합니다. 선원 자체도 힘든데, 해적으로 성공하는 건 정말 쉽지 않았겠지요. 그래서 유명한 해적 선장들도 대부분 좋지 못한 최후를 맞이하였다고 하는데요. 성공하는 해적이라는 좁은 문을 통과하려면 남다른 노하우가 있어야 하겠지요?
이런 면에서 AARRR 지표는 해적의 항해를 위한 훌륭한 나침반 역할을 해줄 수 있습니다. AARRR은 총 5단계로 어떤 제품이나 서비스가 돈을 버는 과정을 매우 단순하지만 명확하게 표현해주는데요. 5가지 단계는 아래와 같습니다.
Acquisition(획득) : 새로운 고객을 얻는 단계
Activation(활성화) : 고객이 우리의 서비스/제품에 대해 경험해보는 단계
Revenue(매출/ 전환) : 고객이 구매 혹은 설정한 목표로 전환되는 단계
Retention(재구매 / 재방문) : 이전 단계를 거친 고객이 다시 방문/구매하는 단계
Referral(추천) : 전환까지 이른 고객이 우리 서비스/제품을 주변에 추천하는 단계
위와 같은 5가지는 시간의 순서로도 나열 가능한데요. 어떤 고객이 우리의 서비스로 유입되어 의도한 대로 행동하고, 결국 전환까지 이르게 되며, 재방문 혹은 재구매를 통해 충성고객으로 거듭나고, 주변에 추천까지 해주는 일련의 과정들을 순차적으로 거치기 때문입니다.
이와 같이 이를 그림으로 표현하면 마치 깔때기와 닮았다고 하여, 이를 퍼널 분석 혹은 퍼널 방법론이라 부르기도 합니다. 그렇다면 왜 굳이 이렇게 나눠서 봐야 하는 걸까요. AARRR의 핵심은 쪼개고 나눠서 본다에 있습니다. 이는 곧 명확한 문제 정의로 이어지게 되는데요.
사실 성장을 하려면, 우리의 성장을 가로막는 원인이 무엇인지 명확히 알아야 하고, 그래야 정확한 처방이 가능합니다. 그런데 이렇게 쪼개고 나눠서 보지 않는다면 문제는 두리뭉실해질 수밖에 없습니다. 그러면 해결책 또한 산으로 가게 됩니다. 하지만 AARRR을 적용한다면 우리는 적어도 어디가 안 좋은 건지는 확실히 알 수 있습니다.
또한 AARRR은 어떤 서비스나 제품이든 적용될 수 있을 정도로 범용적이기 때문에 더욱 효용성이 높은데요. 단일한 제품부터 플랫폼 비즈니스까지 모두 이를 통해 분석 가능합니다. 다만 실제로 활용할 때는 5단계뿐 아니라, 그 안에서도 실질적인 고객 여정에 따라 세분화하여 나눠서 보는 것이 필요합니다.
이와 같이 정확한 진단이 끝났다면 우리는 무엇을 해야 할까요? 당연히 진단 결과에 따라 조치를 취해야 할 텐데요. 문제는 늘 우리의 자원과 역량은 한정적이라는 점입니다. 즉 모든 문제를 한 번에 해결할 수는 없습니다. 그래서 우선순위 기준을 마련하여 선택과 집중을 해야 합니다.
이때 우리가 기억해야 할 건 가장 이탈률이 높은 곳을 먼저 공략해야 한다는 점입니다. 이탈률이 높은 곳의 문제를 해결하지 않고서는 정말 답이 없습니다. 효율이 좋지 않은 퍼널은 밑 빠진 독과 같고요. 따라서 적은 전환 개선을 위해서도 엄청난 자원이 필요하기 때문입니다.
이와 같이 가장 이탈이 심한 곳을 개선해야 한다는 건 제약조건 이론(TOC, Theory of Constraints)이라는 이름으로 이미 검증된 것이기도 합니다. 제약조건은 어떤 가치를 생산하는 과정에서 보틀넥이라 부르는 가장 문제가 되는 지점을 먼저 개선시키면 전체 생산성이 향상된다는 이론인데요. 퍼널은 연속적으로 연결되어 있기 때문에 마치 릴레이 경주와 같다고 할 수 있고요. 릴레이 경주는 주자들 중 특출 난 이들이 있다고 하더라도, 결국 모든 선수가 들어와야 게임이 끝나게 됩니다. 따라서 기록이 좋지 않은 선수의 능력이 향상되어야만 팀의 기록이 극적으로 좋아질 수 있습니다.
그래서 그로스 해킹을 하는 방법은 단순합니다. 먼저 전환까지 이르는 고객의 여정을 쪼개 보고요. 거기서 어디가 문제인지 살펴봅니다. 그리고 가장 버퍼가 심한 곳부터 나열한 다음, 차례차례 개선시키면 되는 겁니다. 참 쉽지 않습니까?
자 그럼 본격적인 개선을 하려면 무엇이 필요할까요? 이때 나오는 개념이 바로 A/B테스트입니다. A/B테스트는 이름처럼 A안과 B안을 두고 경쟁을 붙인 다음, 더 나은 안을 선택하는 것을 뜻하는데요. 가장 흔하게 접하는 A/B테스트 사례는 오바마 대통령의 선거 캠페인입니다. 당시 온라인 기부 웹페이지를 수많은 A/B테스트를 통해 최적화하고 이를 통해 엄청나게 성공적인 모금을 한 걸로 매우 유명한데요. 이때 어떤 특별한 마법을 부린 게 아니라, 사진을 바꾸거나, 버튼의 위치를 움직이고, 문구를 변경하는 등 사소한 변화들이 모여 거대한 성과를 거둔 사실이 모두를 놀라게 만들었습니다. 어떻게 보면 정말 사소한 요소들이 캠페인의 성공 여부를 좌우한 셈입니다.
이러한 A/B테스트는 정말 단순해 보이지만, 그로스 해킹을 실천하는 과정에서 우리가 가장 많이 실수하는 지점이기도 합니다. 왜냐하면 실험군과 대조군을 명확하게 세팅하는 것이 생각보다 어렵기 때문입니다. A/B테스트는 여러 안들을 두고 비교해야 하기 때문에, 달라지는 점들을 명확히 정의하고 나머지는 통제하여, 효과를 명확하게 측정하는 것이 중요합니다. 따라서 가설에 따라 유의미한 변수들을 선정하고, 이를 잘 믹스하여 실험을 설계해야 합니다.
하지만 보통 우리는 실험군과 대조군이 구분되도록 설계하지 않거나요. 혹은 구분되는 변수들을 설정하지 않는 경우도 생각보다 엄청 흔합니다. 혹은 아예 외부 변수를 통제하지 못하기도 합니다. 예를 들어 오바마 선거 캠페인의 경우, 문구의 효과를 검증하고 싶다면 문구를 제외한 이미지, 노출하는 요일이나 시간대, 버튼의 색상이나 위치 등은 최대한 동일하게 유지해야 합니다. 또한 문구도 방문자들이 정말 인지할 수 있을 정도로 차이가 나야 하고요. 그래야 우리가 의도한 실험 결과를 정확하게 얻을 수 있습니다.
또한 여기서 하나 더 알아야 할 점은 A/B테스트는 정말 수없이 반복해야 한다는 점입니다. 앞서서 AARRR의 의의는 쪼개고 나누는 데 있다고 하였지요. 그로스 해킹이 성공하려면, 과정은 최대한 쪼개야 하고, A/B테스트는 세분화된 프로세스 별로 반복 진행하여 최적의 안을 계속 찾아야 합니다. 다만 우리는 완벽한 안은 없다는 걸 기억해야 합니다. 쪼개고 쪼갠다면 끊임없이 개선할 포인트들을 찾아낼 수 있고요. 이렇게 찾은 포인트들은 다시 A/B테스트들을 통해 최적화해야 하기 때문에, 당연히 테스트도 지속적으로 실행되어야 합니다. 그렇기에 A/B테스트는 정기적으로, 또한 지속적으로 정말 숨 쉬듯이 해야지 효과를 극대화할 수 있습니다.
그렇다면 이처럼 그로스 해킹을 지속적으로 실천한다면 우리의 성과 그래프는 어떻게 될까요? 당연히 우상향 하지 않겠습니까? 다만 그래프의 모양은 아마 아래 점진적 혁신기처럼 생겼을 겁니다. 단번에 점핑하기보다는 조금씩 달라지는 모습을 보여주는 셈입니다.
따라서 급진적인 혁신 모델과는 차이를 둘 수밖에 없는데요. 기본적으로 현재의 프로세스를 나누고, 세분화하여 부분 최적화시키고, 이를 모아서 전체의 효율을 끌어올리는 접근법이기 때문에 아무래도 한계를 가지게 됩니다. 모든 방법이 그렇듯이 그로스 해킹도 약점을 가지고 있다는 거지요.
또한 그로스 해킹은 전술적인 방향성은 제시해주어도, 전략적인 해결책까지는 주지 못한다는 단점이 있는데요. 플랫폼 비즈니스의 전략을 세울 때 자주 활용되는 플라이휠 프레임워크와 비교해볼까요? 플라이휠은 큰 틀에 있어서 우리의 비즈니스가 무엇을 추구해야 하는지를 명확하게 드러내 줍니다. 따라서 사업의 방향성과 전략을 세우는데 유용하게 쓰일 수 있습니다. 하지만 구체적인 액션을 짜고, 전술을 세우는 데는 한계가 있습니다. 반대로 AARRR은 어떤 방향성을 제시해주지는 못합니다. 하지만 당장 우리가 해야 하는 과제는 명확하게 보여줄 수 있지요.
그렇기에 마지막으로 우리가 기억해야 할 건 세상에 완벽한 도구는 없다는 겁니다. 현재의 우리 비즈니스가 처한 환경에 따라 필요한 도구가 있을 뿐입니다. 지금까지 5개의 글을 통해 마케팅 프레임워크부터 그로스 마케팅까지, 마케팅에서 쓰이는 여러 도구들의 정의와 활용법에 대해 이야기를 나눠보았는데요. 그간 다뤘던 내용들을 적절하게 선택하여, 가장 필요한 시점에 잘 활용하셨으면 좋겠습니다.
또한 마케팅 용어와 방법론이라고 해서 마케터 분들만 참고하지 않으셨으면 합니다. 마케팅은 좁게는 홍보나 판매전략에 해당되지만요. 넓게는 결국 고객을 만족시키는 모든 활동을 의미합니다. 모든 비즈니스의 성공은 고객 만족에서 시작하지 않습니까? 그래서 마케팅은 비즈니스를 하는 모든 이들에게 필요합니다. 우리가 같이 이야기해왔던 마케팅 용어와 방법론들이 정말 모두에게 유용하게 쓰이기를 바라봅니다.
*위 글은 쉽고 재미있게 읽을 수 있는 IT 이야기를 전하는 요즘IT에서도 보실 수 있습니다.