[ Growth hacking ] 그로스 해킹이란, 그로스 해킹을 위한 전제 조건 : PMF

! 출처 : 인프런 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법   을 듣고, 정리한 내용입니다. 

https://www.inflearn.com/course/%EA%B7%B8%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%95%B4%ED%82%B9-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%A4%ED%97%98-%EC%84%B1%EC%9E%A5-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4

 

1. 그로스 해킹이란?

01. 그로스 해킹이 목적 ! 정의 ?

- 데이터에서부터 찾아낸 여러 인사이트를 바탕으로 제품/서비스를 지속적으로 개선해 나가는 것

- Cross-functional 한 직군의 멤버들이 모여서 핵심지표를 중심으로 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 제품/서비스를 성장시키는 것 

- 이러한 지표들을 만들기위한, 프로세스를 어떻게 만들 것인지, 어떻게 의사결정을 할지에 대한 고민이 필요하다.

- 데이터 파이프라인을 만들때, 어떤 툴을 사용해야 하는 가? 

 

추천 책 : 린분석, 진화된 마케팅 그로스 해킹 

 

02. 그로스 해킹을 위한 중요한 4가지 요소  

- 지표, 분석 환경, 프로세스, 문화

 

2. 그로스 해킹을 위한 전제 조건 : PMF 

01. 제품을 출시하고나 나서, 많이하는 실수

- 제품을 먼저 만들고, 그런 다음에야 고객을 찾는다.

- 기능을 추가하고 , 추가하고, 추가한다. 

 

02. 그로스 실험의 전제조건 : Product-Market Fit

- 실험을 하기전에 확인해야하는 문제 : 우리가 만든 제품이나 서비스가, 실험을 할 만한 가치가 있는가?

- 우리의 서비스를 통해 해결할 수 있는 충분한 수의 고객을 찾아가는 단계  

- 별도 마케팅 없이 기하 급수 성장을 이룰 수 있는 순간 ( 벤치마크캐피털의 공동창업자 앤디 래클레프 )

- 스타트업이 제품을 통해 널리 퍼져있는 고객들로부터 반응을 일으킬수 있는 순간 ( 린스타트업 저자 에릭리에스 ) 

 

03. PMF 을 확인하기 위한 지표

1 ) Retention : 재방문율 

 - 리텐션을 측정하기 위해서는 리텐션 커브(Retention Curve) 를 그려보아야 한다.

    : 리텐션 커브란, 시간이 지날 수록 제품을 '재사용'하는 비율을 그린 그래프이다. 

    : '재사용'의 기준은 서비스에 따라 다르게 볼 수 있는데, '다시 방문하는지'를 볼지, '중요 기능을 다시 사용하는지'를 볼지, 혹은 기간별은 어떻게 설정할지 에 대해서 서비스마다 다르다. 

    - 평평한 리텐션 커브 ( Flatten Retention Curve )

        a. 떨어지다가, 곡선의 후반부가 평평해지는 그래프 - 사람들이 실제로 꾸준히 사용하고 있음을 의미함. 

        b. Product-Market Fit 을 찾았다고 판단하는 기준. ( 마케팅 비용을 많이 투자해도되는 기준 ) 

             물론, 유지된다고 해도 완벽하게 PMF 좋다는 것은 아니지만, 최소한의 전제조건

      - 일직선으로 떨어지는 그래프 같은 경우 - 사용자가 꾸준히 사용하지 않는 서비스라는 의미

- 보통 떨어지다가, 어느 선에서 평평해지는데, 우리 앱이 어느 선에 해당하는지 , 우리의 앱이 어느수준인지 파악할 수 있다.

- Retention은 카테고리에 따라서, 기준이 다르다. ex, 만화앱 - 높음, 여행업 - 낮음 

 

2 ) Conversion : 전환율

- 각 단계를 나누어서 봤을 때, 핵심가치를 주는 경험. - 사용자가 그 경험을 잘 겪는가, 

ex, 100% 진입을 하였을 때, -> 40 % 페이지 뷰 -> 15% 장바구니 담기 -> 2% 구매 

 

3 ) NPS (Net Promoter Score) : 순수 추천 지수

- 보통, '친구나 가족에게 우리의 어플을 추천하는가' 에 대한 질문으로 0점 ~ 10점 ( 11점 척도 ) 로 질문을 함. 

    - 0점 ~ 6점 : detractors ( 추천하지 x ) , 7점 ~ 8점 : passives ( 수동적인 추천자 ) , 9점 ~ 10 점 : promoters ( 적극적인 추천자 )

    - 3등분을 하지 않는 다는 것이 핵심이다. 

- NPS = promoters의 비율 - detractors의 비율   ( passives 는 계산에 반영 x) 

- 좋은 NPS 란, + 가 넘으면 좋은 것. - 면 개선될 필요가 있음 

 

04. PMF 을 확인하기에는 부적합한 지표

1 ) Install

2 ) Sign-up

3 ) Active user 

 

05. Product-Market Fit 을 개선하기 위해 해서는 안되는 것

1 ) 브레인 스토밍

 - 사용자를 우리 마음대로 상상해서, 넘겨집지 않는 것이 중요.

2 ) 새로운 기능을 추가하는 것 

3 ) Retention , Conversion 을 개선하기 위한 실험 

 - Retention , Conversion은 결과일 뿐, 이런 실험은 국지적인 최적화 / 지표의 개선을 위한 개선일 뿐 

 - 거꾸로 접근하지 않는 것이 중요

 

06. Product-Market Fit 을 개선하기 위해 해야 하는 것

1 ) 사용자를 직접 만나서 이야기를 듣기

 - 우리 서비스를 쓰는 과정을 분석 

2 ) 사용자 데이터 분석 - 로그 데이터 분석