그로스 해킹 5장 ~6장

이번주에는 그로스 해킹 5장 ~ 6장을 읽고 저만의 생각을 정리하는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

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5장

그로스 해킹의 시작

1 단계: 데이터를 활용할 수 있는 업무 환경 만들기

2단계: 데이터 파이프라인 구축하기

3단계: 데이터 활용을 위한 역량과 문화 갖추기

4단계: 성장 실험

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• '데이터의 중요성을 공감한다' '데이터를 기반으로 업문를 진행하는 프로세스와 역량을 갖추고 있다' 는 전혀 다른 차원의 이야기이다.
• 그로스 팀의 업무 범위
  • 핵심 지표 선정 및 관리
  • 데이터 파이프라인 설계 및 구축
  • 주제별 데이터 분석
  • 데이터 추출 및 분석 요청 대응
  • 데이터 기반으로 일하는 문화 만들기
• 데이터 분석과 관련된 IaaS, PaaS, SaaS를 잘활용한 덕분이다
• 클라우드 분석 환경
  • 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 기본적인 환경을 구축할 때 클라우드 분석 환경이 눈부시게 발전하면서 인프라 구축을 위한 엔지니어링이 크게 감소하였다.
  • 아마존 EMR, 구글 GCP, 마이크로소프트 AZURE
• ETL(Exract, Transforms, Load) 서비스
  • 여기저기에 산재되어 있는 데이터를 수집하고 분석하기 편한 형태로 변환하고 원하는 데이터베이스에 최종적으로 적재하는 일련의 과정을 의미한다
  • Fivetran, stitch 등의 자동화 서비스가 있다.
• Bi 서비스
  • '원하는 데이터를 추출하는 것' '데이터에서 인사이트를 찾아내고 이를 바탕으로 의사결정하는 것'은 여전히 큰 간극이 존재한다.
  • 다양한 직군의 실무자들이 데이터에 손쉽게 접근하고 이를 통해 인사이트를 얻을 수 있는 환경을 만들기 위해 적절한 시각화를 통해 지표를 한눈에 볼 수 있도록 대시보드 만들고 로 데이터를 쉽게 확인할 수 있는 시스템을 구축해야 한다.
  • 태블로, 구글 데이터 스튜디오, 슈퍼셋, 리대시 등이 있다.
• 데이터 파이프라인 만들기
  • 어떤 데이터를 쌓을 것인가?
  • 어떤 형태로 쌓을 것인가?
  • 어디에 쌓을 것인가?
  • 어떻게 꺼내서 볼것인가?
• 행동 로그 분석을 위한 데이터 파이프라인
  • 행동 로그 설계의 핵심은 이벤트의 속성(property)을 어떤 수준으로 함께 남길 것인가를 정의하는 부분이다.
  • 발생하는 모든 이벤트를 기록해야 한다는 생각을 버리고 분석에 필요한 이벤트를 정확하게 적재하는 것이 핵심이다.
• A/B 테스트
  • 가설: 독립변수, 종속변수가 무엇인지 정의하고 종속변수의 목표수준 명확히 정하는 형태
  • 시험집단/ 통제집단: 사용자들을 어떤 기준으로 구분하고 어떤 비율로 할당할 것인지 정의
  • 독립변수 : 설명변수 또는 예측변수
  • 종속변수 : 독립변수에 의해 영향을 받을 것으로 기대되는 변수
  • 통제변수 : 실험결과에 영향을 미칠 수 있기 대문에 실험집단/ 통제집단 모두에서 동등한 조건을 가져야 하는 변수
  • 샘플크기 : 가설 검증에 필요한 실험 참가자의 숫자 의미
  • 실험기간 : 샘플 크기를 고려했을 때 가설 검증을 위한 데이터를 수집하는데 필요 기간 정의
  • 유의 사항
    • 통제 변수를 깊이 고민하지 않은 상태에서 단순히 홀/짝 구분을 한다고 해서 랜덤 샘플링이 잘 됐다고 볼 수는 없다.
    • 실험하기 전에 샘플 크기를 미리 정해야 한다.
    • 실험 설계에 따라 적합한 계산기를 사용해야한다.
    • 무가설, 통제 변수 관리 실패, 단순 평균 비교, 연보기 + 조기 중지, 시간의 흐름에 따른 차이를 살펴보지 않는것은 주의해야한다.
    • 과거의 A/B 테스트 경험을 지나치게 신뢰하는 것, 국지적 최적화의 함정을 유의 해야한다.
  • 테스트 결과 분석하는 방법
    • P-value에 대한 이해 : p값은 귀무가설 하에서 고나찰된 검정통계량 만큼의 극단적인 값이 관찰될 확률을 의미한다.

6장

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• 그로스 조직의 목표
  • 가장 중요한 목표는 핵심 지표 개선
  • 성장 DNA를 전파하는 조직이 되어야 한다.
  • 구성원
    • 그로스 PM
    • 그로스 엔지니어
    • 그로스 마케터
    • 그로스 디자이너
    • 그로스 데이터 분석가
  • 제일 중요한 구성원은 성장실험을 할 수 있는 멤버를 보유하는 것이다.
  • UX 디자이너로 불리길 원한다면 단순한 마인드셋 정도가 아니라 실제로 사용자를 중심에 놓고 일하는 프로세스와 사용자 데이터를 획득하고 분석해서 업무에 활용할 수 있는 역량을 갖춰야한다.
  • 직군에 '그로스'를 붙이려면 그에 맞게 일하는 프로세스와 역량을 갖춰야 한다.
• 그로스 조직의 구조
  • • 리포팅라인: 그로스 조직의 상위 의사결정권자가 누구인가?
    • 전담 인력 구성: 그로스 업무만 전담해서 진행하는 인력을 얼마나 배치할 것인가?
    • 협업 구조: 사내 다른 조직과 어떤 구조로 커뮤니케이션하는가?
  • 그로스펑셔널 팀 구조 : 기능 조직에 소속된 각 직군별 담당자들이 모여서 목적 조직을 구성
  • 독립 팀 구조: 기존의 기능 조직과는 별개로 독립된 그로스 조직을 새롭게 만드는 형태
  • 복합 구조: 그로스 펑셔널 팀과 독립팀의 장점과 단점을 절충한 형태이다.
• 그로스 조직이 일하는 방식
  • 데이터 기반으로 가설을 세우고
  • 실험을 바탕으로 이를 검증하고
  • 배움을 축적하는 과정을 반복한다.
  • 그로스 조직이 일하는 방식에서 가장 핵심이 되는 부분은 프로세스 전반에 걸쳐 목표와 실행이 서로 영향을 주고받아야 한다는 점이다.
    • 목표 지표 정의하기
    • 아이디에이션과 데이터분석
      • 다양한 아이디어를 생각하고 구체화하면서 아이디어 공급로를 채우는 것이 아이디에이션이다.
      • 아이디에이션은 특정 시기에만 하는게 아니라 스프린트의 전체 기간동안 지속적으로 진행해야한다
      • 좋은 아이디어는 여러 데이터와 시행착오를 거쳐서 조금씩 다듬어가는 과정을 통해 만들어진다.
    • 플래닝
      • 아이디어 공급로에 있는 아이디어의 우선순위를 정의하고 실험 대상이 되는 아이디어를 선별하는 프로세스를 의미
      • 임팩트(impact) : 이 실험이 성공하면 얼마나 큰 효과가 있는가?
      • 자신감(Confidence): 이 실험이 성공할 거라고 얼마나 확신하는가?
      • 난이도(Ease): 이 실험을 하기 위한 리소스가 얼마나 드는가?
    • 실험 준비, 진행, 분석
      • 개요: 실험을 하게 된 배경, 실험의 책임자가 누구인지, 각 파트별 담당자가 누구인지
      • 가설: 실험을 통해 검증하고자 하는 가설
      • 설계: 대상자, 실험 범위, 독립변수, 종속 변수, 통제변수, 측정방법
      • 목표: 종속 변수의 목표 수준
      • 일정: 실험을 위한 개발 및 배포 일정 , 실험 기간
    • 회고
      • 이번 스프린트를 통해 배운 것
      • 지금처럼 유지하거나 더 많이 할 것
      • 더 적게 하거나 다른 방법으로 할 것
• 그로스는 톱 다운
  • 경영진을 설득하지 않아도 되는 그로스 조직은 출발선에서 이미 한참 앞서 있는 셈이다.
  • 경영진의 의지는 말이 아니라 투자하는 리소스로 증명된다.
  • 제품 개발과 그로스해킹 및 성장실험은 서로 대체제가 아니라 보완재로 활용돼야 한다.
  • 데이터가 흐르는 그로스 조직으로 만들어야한다.
  • 협업 문화를 만들어야한다.

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3주동안 그로스 해킹 책을 읽어보았습니다. 정말 좋은 내용이 많았고 2번째 읽는거였지만 여전히 새로운 책입니다.

이번에 책을 읽으면서 얻은 인사이트를 바탕으로 더욱 성장할 수 있었으면 좋겠습니다.

좋은 기회에 이 책을 다시 읽어서 너무 좋았습니다.

감사합니다.