그로스 해킹

안녕하세요.
오늘은 그로스 해킹에 대해 스터디한 내용을 적어보려고 합니다.

낯선 서비스 였음에도 불구하고 성공한 그로스 해킹 사례를 알아보고 성공한 시도(여러 번 걸친 시도 중)는 각 서비스의 사용 맥락이나 시장 상황을 반영해서 진행할 때만 의미가 있기 때문입니다.

데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품이나 서비스를 지속적으로 개선하는 목적에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

Growth Hacking

Product와 Market Fit (유의미한 성장)은 '고객개발' 후 검증의 과정이어야 합니다.

 

제품-시장 적합성 확인

pm의 실수는 제품을 먼저 만들고, 그런 다음에야 고객을 찾는 점과 기능 추가와 서비스 개선은 다르다는 점을 알지 못할 때 입니다.

 

앱 카테고리별 리텐션 차이

목표는? 7일후(기간은)?

7일 후 리텐션

전환율

- 서비스의 핵심 사용 경로에 대한 전환율 지표를 확인하는 것은 제품 - 시장 적합성 점검에 용이합니다.

- 사용성(Usability) 및 UI/UX 영향을 많이 받지만 불편함을 잘 해소하는 제품을 만들었다면 불편을 감수하더라도 높은

전환율을 보임→ 서비스 초반 “초기수용자”

- 아래는 각 구간별 전환율 예시(설치전환율, 이벤트전환율)

- 예시로써 이커머스 제품별 구매 전환율(카테고리) 외에도 사용자 코호트 별(친구추천, 연령대, 나이, 소득수준, 트래픽출처등),

사용 경험(핵심 경험 유무, 할인/쿠폰 유무 등)에 따라 전환율 차이가 다릅니다.

 

NPS (순수 추천 지수: Net Promoter Score) 

-  '이 서비스를 주변 지인이나 친구에게 얼마나 추천하고 싶으신가요?' 

-  아래 사례를 빌자면, NPS = 65% -25% = 40%

   서비스를 적당히 좋아하는 1000명 사용자 보다 열렬히 사랑하는 100명의 충성 사용자 확보가 중요 → 

   높은 점수의 이유가 더 중요하다고 생각합니다.

 

해야 하는 것

-  사용자를 직접 만나서 이야기 듣기

-  사용자 행동 데이터 분석

 

인터뷰에서 사용자가 이야기 해주는 것은 정답이 아닌 맥락

사용자 행동 로그의 최소한 데이터 수집을 통해 제품의 사용 맥락을 이해하기 위해 사용자 행동 데이터를 수집하는 것은 선택이 아니라 필수입니다.

 

북극성지표

KPI : 테스크가 아닌 목표를 직원에게 주어야 합니다.

비즈니스 임팩트 : 페이스북 회원 가입 10일 이내 7명의 친구를 만들고 그 순간 대화가 폭발적으로 늘어나고 개인 게시물이 많아졌습니다.

 

유튜브 그로스 해킹 사례

유튜브 임베디드 세계 최초 개인 홈페이지에 영상 올릴 수 있었는데 vimeo와 다른 점은 퍼가기를 생성하고 embeded 로 구간단위로 퍼갈 수 있습니다.

AARRR

캐즘 넘었을 때 5가지 카테고리를 정의하고, 각 카테고리에서 핵심되는 지표를 발굴, 이를 측정/개선합니다.

• 사용자가 서비스에 진입하고 – 고객 유치(Acquisition) - 채널
• 핵심 기능을 사용하고 – 활성화(Activation) - 활성화(참여)와 재사용
• 결제하고 – 수익화(Revenue) - 수익화
• 이탈하고 – 리텐션(Retention) - 가장 중요함
• 추천하는 – 레퍼럴(Referral) - 네트워크 효과와 입소문

1. Acquisition

자발적 고객(Organic)과 마케팅 비용을 통해 들어온 고객(Paid)이 측정됩니다.

실제로는 유입된 채널을 식별할 수 없는 사용자를 상당수 포함합니다.

그래서 Organic보다는 미식별 Unknown 으로 보는 게 더 현명합니다.

서비스 전략 : 무료 (Organic) 유입 식별자를 늘리고 알 수 없는 (Unknown) 유입 식별자를 줄이자!

고객 획득 비용 지표를 활용하는 것의 핵심은 채널별, 캠페인별, 광고별, 날짜별 쪼개서 얼마의 기간 동안 어떤 캠페인으로 얼마의 예산을 집행했고 각 경로를 통한 유입이 정확히 어떻게 되는지 정확하게 추적합니다.

• Web에서는 보통 UTM 파라미터
• App에서는 Attribution으로 추적

어트리뷰션을 잘 활용하기 위해서는

정량적으로 나타나는 수치 외에도 각 마케팅 채널이 어떤 지면을 가지고 있으며, 어떤 식으로 사용자를 타기팅하는지,

광고와 사용자의 인터랙션이 어떤 식으로 이뤄지는지 등 채널의 특성을 잘 이해하고 있어야 합니다.

 

2. Activation

활성화 단계의 핵심은 퍼널(Funnel) 분석합니다.

• 서비스에 진입하고 나서 최종적인 핵심 기능을 사용하기까지의 여정이 깔대기 모양
• 퍼널 분석은 사용자들이 경험하는 단계를 도식화하고 각 단계의 전환율을 측정, 분석하는 과정으로 진행

퍼널 분석시 3가지 요소를 고려합니다.

• 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가?
• 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하는가?
• 코호트(Cohort)에 따른 퍼널 별 전환율을 보고 있는가?

3. Retention (유지율)

고객유치, 활성화보다 중요합니다.

• 클래식 리텐션
• 범위리텐션
• 롤링리텐션

4. Revenue

수익화 관리를 위해서는 서비스가 어떤 비즈니스 모델을 가지고 있는지 먼저 이해해야 합니다.

-가입자당 평균 매출 코호트 분석의 일환

-전반적인수익화 상황을 보는데 굉장히 유용 기간은 통상적으로 월 기준

월 매출/MAU = ARPU ARPDAU= 일 매출 / DAU ARPWAU =주간 매출 /WAU

• 수익화 관련 주요 지표 우선적으로 봐야하는 중요 지표 ARPU(사용자당 평균 매출)
• 고객 생애 매출(LTR)이 고객 획득 비용(CAC)를 넘어서기까지의 기간을 산정
•  LTR 늘리기, VS CAC 줄이기실험 -고객 생애 매출을 먼저 구합니다.
• 코호트별, 기간별 변화 추이 분석 - 고객 생애 매출을 고려한 고객 획득 비용 산정

수익화 분석 – 쪼개서 보기 원인 분석, 각 패턴의 영향력(중요도) 분석, 기간 영향 분석, 단기 전망(시뮬레이션)

● 매출= 결제자수X ARPPU(결제자의인당결제액)

● 매출= (활동회원X 결제비율)X ARPPU

● 매출= (가입자)X 리텐션)X 결제비율X ARPPU

● 매출= (설치수X 가입전환율)X 리텐션X 결제비율X ARPPU

수익화분석–월별반복매출(Monthly Recurring Revenue, MRR)

 

구독 서비스에서 용이한 분석 원인: 신규 사용자 증가, 기존 사용자 업셀링, 이탈 고객 감소 등

결국 고객 세그먼트(쪼개서보기)가 핵심

● 기준(Base) MRR: 전월기준매출

● 신규(New) MRR: 신규고객 매출(증가)

● 이탈(Churn) MRR: 기존고객이탈 매출(감소)

● 업그레이드 MRR: 크로스셀, 업셀 매출(증가)

● 다운 그레이드 MRR: 요금제하향매출(감소)

5. Referral

• 입소문 통해서 새로운 사용자 데려옵니다.
• 초대를 통해 들어온 사용자들은 진성 유저가 될 가능성이 높다는 점에서 친구 초대는 굉장히 강력하고 중요한 추천 채널로 봐야합니다.

cherry picker

카드 혜택만 이용하고 결제는 하지 않거나, 이벤트 기간에만 참여하고 바로 탈퇴하는 등 실질적 구매나 충성도는 낮은 행동을 보임

 

마치며

데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품이나 서비스를 지속적으로 개선하는 목적에 대해 알아보고 이를 통해서 서비스가 성공하기 위한 요인을 구체적으로 알아보는 시간이었습니다.