그로스 해킹 3~4장

이번주에는 그로스 해킹 3~4장을 읽고 관련된 내용을 공유드리는 시간을 가지고자 합니다.

3장

• AARRR
  • 그로스 해킹의 근간이 되는 프레임워크 사업가이자 투자자인 데이브 맥클루어가 스타트업을 성장을 위해 제안한 지표 관리와 분석 방법론이다.
  • AARRR은 고객유치(Acquisition), 활성화(Activation),리텐션(Retention),수익화(Revenue), 추천(Referral)이라는 카테고리로 정의 각 카테고리에서 핵심 지표를 발굴하고 이를 측정/ 개선하는 방법론이다.
• A(Acquistion / 고객유치)​
  • 사용자를 우리 서비스로 데려오는 것과 관련된 활동
  • 고객 유치 과정의 핵심은 고객 유치에 기여(Attribution)한 채널의 성과를 판단하는 모델을 만드는 것이다.
  • 고객 유치 데이터를 분석할대 중요한 포인트는 오가닉 트래픽의 비중을 높이는 것이 아니라 가능한 많은 트래픽을 식별해서 미식별 트래픽의 비중을 최대한 줄이는 방향이어야 한다
  • 고객 유치의 성과를 정확히 이해하려면 어트리뷰션(Attribution)을 정확히 이해하고 있어야한다.
• A(Activation / 활성화)
  • 우리 서비스의 핵심 가치를 경험하게 만드는 것
  • 활성화 단계의 핵심은 퍼널(Funnel)에 대한 분석이다.
  • 퍼널 분석의 기본 준비는 서비스에 진입하는 순간부터 핵심가치를 경험하기 까지의 경로인 크리티컬 패스를 잘 정리해야한다.
  • 퍼널을 정의하고 퍼널을 개선 할때 전환율을 높이는 것보다 퍼널에 속한 각 단계의 수를 줄이는 것이 더 효과적인 경우가 많다.
• R(Retention / 리텐션)
  • 대표적으로 잘 하고 있을 때 일수록 더 세심하게 축정하고 관리해야 하는 지표에 속한다.
  • 리텐션의 기준이 되는 행동을 꼭 접속으로 한정할 필요는 없으며 일반적으로 접속이나 로그인을 기준으로 리텐션을 측정하는 이유는 사용자가 서비스에 진입하는 것이 유의미한 행동이며 이러한 행동이 반복되는지 살펴보는것이 중요하다.
  • 리텐션을 측정하는 세가지방법은 클래식 리텐션(Classic Retention / Day N),범위 리텐션(Range Retention) 롤링 리텐션(Rolling Retention)이다.
• R(Revenue / 수익화)
  • 수익화 관리를 위해서는 어떤 비즈니스 모델을 가지고 있는지를 명확하게 이해하고 그 비즈니스 모델이 잘 작동되는지 비용대비 수익이 안정적인지 데이터로 확인할 수 있어야 한다.
  • 수익화 관련 주요 지표는 ARPU(인당 평균 매출),ARPPU(결제자 인당 평균 매출), 고객생애가치(LTV), 고객생애매출(LTR), 월별 반복 매출(MRR)이다.
  • 건강하게 성장하고 있는 서비스라면 LTR이 CAC를 빠르게 따라잡고 장기적으로 CAC의 몇 배수까지 높아져야한다.(CAC + a < LTR)
  • 요약된 수익화 지표 하나만 보고 의사결정을 내리기 보다는 사용자를 다양한 방식으로 그루핑하고 각 그룹에 맞는 운영 및 수익화 전략을 세우는 것이 중요하다.
  • 서비스를 출시하는 시점에는 수익 모델이 포함되지 않을 수 있지만 그런 경우라고 해도 어느 시기에 어떤 방식으로 수익화 할것인가에 대한 로드맵은 명확하게 존재해야한다.
• R(Referral /추천)
  • 오가닉(Organic)유입의 하나 사용자 추천이나 입소문을 통해 새로운 사용자를 데려오는 것을 의미한다.
  • 대표적인 기능은 친구 초대이다.
  • 추천에서 가장 핵심되는 지표는 바이럴 계수(Viral Coefficient)이다. 바이럴 계수의 구성 요소는 사용자수/ 초대 비율/ 인당 초대한 친구수/ 전환율이다.

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4장

• 지표
  • 그로스 해킹은 결국 목표 지표를 설정하고 그 지표 개선을 위해 진행하는 일련의 활동이다.
  • 지표의 속성에 따라 분류하면 스톡(stack)의 형태와 플로(Flow)형 지표로 구분할 수 있다.
  • 지표를 기반으로 성장 실험을 할 때에는 해당 지표를 어떻게 정의하고 측정할 것인가를 반드시 짚고 넘어가야 한다. 모호한 지표는 모호한 핵션을 이끌 수 밖에 없기 때문이다.
  • 지표를 잘 활용하기 위해 우선적으로 고려해야 하는 것은 지금 가장 중요한 지표가 무엇인가?에 대한 질문에 답하는 것이다.
• 스톡(stack)
  • 저량 지표라고도 하는데 간단히 말하면 특정 시점의 스냅숏(snapshot)에 해당하는 지표를 의미한다.
• 플로(Flow)
  • 시작과 끝에 대한 시간 범위가 중요하며 일정한 시간 동안의 변화량을 타나내는 지표이다.
  • 일반적으로 플로 형태의 지표가 스택 형태의 지표보다 더 만은 정보를 가지고 있다.
• 심슨 패러독스
  • 쪼개진 데이터에서 성립하는 관계가 합쳐진 데이터에서는 반대로 나타나는 현상이다.
  • 분석 대상 데이터 세트에 아웃라이어가 있거나 분포를 알 수 없는 경우라면 중앙값(median)을 대푯값으로 사용한느 것을 적극적으로 고려해 볼 필요가 있다.
  • 데이터 시각화는 분석을 막 시작하는 시점에 해당 데이터 셋이 어떻게 구성되어 있는지 확인하는 탐색적 분석 과정에서 훨씬 더 유용하게 활용된다.
• OMTM(one Metric That Matters)
  • 그로스 해킹에서 지금 가장 중요한 지표를 지칭하는 용어
  • OMTM의 가치는 구성원들이 바라보는 방향성을 일치시키고 자원을 집중하는 데서 나온다.
  • OMTM을 설정할때 매출을 지정하지 말아야한다. 매출은 완벽한 후행지표이기 때문이다.
  • OMTM은 성장을 목표로 하는 지표이다. 또한 OMTM은 변화에 따른 유연한 지표이다.
  • OMTM은 그 자체로 서비스가 진짜 잘 되고 있는지를 알려주는 중요한 지표라고 할 수 있다.

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지금까지 3 ~4장에서 읽은 내용중 중요하다고 생각한 내용을 추려서 정리해보았습니다. 이번 3~4장을 읽으면서 제일 교훈이 되고 항상 생각해 봐야하는 말은 이 구문이라고 생각해서 남겨놓습니다.

- 분석 목표에 맞는 데이터를 신중하게 수집하고 가공하는 단계가 잘 진행되지 않으면 그다음에 어떤 고도화된 알고리즘이나 분석 방법도 의미가 없다!.

다음 리뷰는 5~6장을 읽고 돌아오겠습니다.

이글을 읽어주신 모든분들 감사합니다.