그로스해킹: Growth Mindset
스타트업이란?
- repeatable, scalable, expandable
성장하는 팀이 의사결정을 내리는 방법
- Enspiral Loomio
- 안건이 나오면 4가지 선택지(찬성, 대세에 따르겠어, 더 좋은 대안이 있으니 싫어, 강력한 반대) 중에 한가지를 무조건 선택하는것. 여기서 한개의 강력한 반대만 있어도 모든 사람들이 멈추고 그 얘기를 듣는다. 간단한 제스쳐만으로 개인 의견을 표현할 수 있고, 팀은 모든 의견을 쉽고 빠르게 수집할 수 있다.
Hack?
- 보안아니에요. A clever solution to a tricky problem
- ex: life hacks
- 문제는 확실하게 해결한다. 있어bility가 떨어지더라도.
그로스해킹이란?
- Growth hacking is a process of rapid experimentation across marketing channels and product development to identify the most effective, efficient ways to grow a business.
제품과 마케팅 채널에 대한 빠른 실험 = 효과(effective=about doing right thing)/효율(efficient=about doing things right)
효과가 기본 과정. 그리고 효율(cost-effective)
제품의 성장 그래프를 J형으로 만들기 위해 제품, 운영. 그리고 마케팅 접점에서 일어나는 전방위적 움직임. 그래서 마인드셋과 문화가 중요함. 혼자해서는 안됨.
- Growth hackers are marketers, engineers and product managers that specifically focus on building and engaging the user base of a business.
마케터, 개발자, PM(시장에서 제품의 기회를 보고, 제품 기획, 런칭까지)
테스트해볼 수 있는 랜딩페이지에 적정 기술을 개발 + user acquisition할 수 있는 디지털 마케팅 + 모아진 데이터 분석 능력
Growth Hacking 4 계명
- Make sure you create a product people actually want
- Don’t target everybody
- Go viral
- Improve your product continuously
린스타트업
- Case 1. 빅맥 만들기가 얼마나 어려울까요?
빅맥은 확실성의 시장
계속 10년동안 팔림. 백만개가 팔림.
스펙이 명확(중졸만 하면 누구나 만들수 있음) 자동화(소스를 한번 누르면 정량만 나옴) + 가이드가 명확. 사람이 실수를 할 수가 없는 수준.
질문: 불확실성의 시장은?
우리가 흔히하는 대처법: plan
하지만 우리는 똑똑하게 실패해보자. ‘Fail Smart’
MVP (Minimum Viable Product) 최속 존속 제품
- Case 2. 혁신의 확산 이론
왜 우리 제품은 쓰는 사람만 쓸까?
마의 16: 16.4%만이 얼리어답터
대부분의 스타트업은 제품개발이 실패해서 망하는게 아니라, 고객을 얻는데 실패해서 망한다.
질문: early adopter에서 대중으로 넘어가는 “the chasm” 을 어떻게 넘어서나?
우리 흔히하는 대처법: “spray & pray”
하지만 우리는 validating experiments: 점진적으로 팬층을 끌고가기
4 steps to start GH
- 1) 일단, 퍼널을 만든다. 그리고 goal metric을 세운다.
어떠한 퍼널을 핵심 metric으로 삼을것인가?
마지막 퍼널에서 시작한다.
마지막 핵심 퍼널(구매전환)에 있는 사람들은 앞선 수많은 퍼널을 거쳐온 사람들이라 가장 willingness to pay가 높은 사람들인데 왜 결제를 하지 않은건가?
마지막 퍼널에 가까울수록 tangible action을 세우기 상대적으로 쉽기 때문.
샘플사이즈가 적지 않을까요?
핵심 퍼널에서 가장 가깝지만 일주일에 실험 한세트 돌릴 수 있는 정도의 사이즈가 있는 퍼널에서 시작한다.
- 2) 샌드박스를 만든다.
좋은 샌드박스란?
(1) 분립된 환경 (2) 분석
분립된 환경을 만들 수 있는 충분한 모수
다른 디바이스, 다른 세션, 다른 광고 플랫폼을 통합하여 분석할수 있음
고객을 향한 똑똑한(유효한) 여정들을 만들 수 있음
- 3) ICE your lists
우선순위에 대한 의사결정방법: 합산 점수가 가장 높은것부터 한다.
Impact: 이거하면 대박날것 같아! 이게 된다면, 전환율에 어느정도의 여파를 줄 수 있는가?
30대 일하지 않는 여성은 크레딧카드가 없는 확률이 큼. 있더라도 본인 명의가 아님. 하지만 월 자동 결제를 하려면 비밀번호가 필요한데 비밀번호를 모르는거지. 그래서 무통장입금을 도입했더니 20% 넘게 전환율이 올라감.
Confidence: 이게 될까? 이 실험이 먹힐까?
사례가 있으면 최소 5점을 줌(총 10점 만점). 비슷한 제품이 다른 국가에서 팔았다면 7점을 줌.
암묵지: 그 사이 점수는 경험을 통해 점진적으로 감을 쌓게됨
실험의 속도를 올려라. 실험의 갯수가 많아지면 자연스럽게 작두타는 사람들이 수면 위로 올라감. 토스는 일주일에 30개 돌림. 페북은 일주일에 60개 돌림.
작두타는 사람=대부분 고객군과 비슷한 사람
Ease: 실험을 라이브시키는데 들어가는 총 비용?
10점 만점(2시간 안애 런칭)
눔 랜딩페이지에서 CTA를 노란색에서 빨간색으로 바꿈. 매출이 16% 오름. CPC가 아니라.
- 4) A/B Test
Once again, GH은 근거 기반으로 가설을 세우고. 가설을 기반으로 실험을 돌림.
한개의 변수외의 나머지 조건을 최대한 같이해야함.
저번주 런칭한 랜딩 페이지 버전 1가 오늘 기준으로 버전 2가 나왔다면. 저번주 랜딩 페이지 버전 1과 이번주 페이지 버전 2을 a/b testing한다? 가 아니라, 오늘 기준으로 유저를 50/50으로 나눠서 버전 1과 버전 1를 들어가게하여 테스트한다.
무슨 기준으로 언제 멈추는지를 아는것
- 기준1: P value가 99%가 나와야한다
- P value 95% (통계적 유의성): 똑같은 실험을 100번 돌릴때, 95번의 경우가 똑같은 결과값을 내는 것
- A/B significance Test
- www.kissmetrics.com
- 기준2: 최소 샘플사이즈를 넘어야한다.
- http://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html
- 기준3: 고객의 구매 사이클을 일주일 잡아 돌려봐라
- 새벽감성: 쿠팡은 새벽 2시-4시에 주문한 제품은 다음날 오전 11시까지 물류에 넘기지 않음
- 주말감성: 주말에 사신 분들은 충동적으로 구매할 확률이 높다.
- 기준4: 과거의 사례로 현재 사례와 배틀을 돌려봐라.
- 하지만 A/B 테스팅 100%로 성공할 수 없다고 태클을 건다면?
- 우리는 특수한 환경에 있다. 우리는 사람의 목숨을 가지고 테스팅하는게 아님.
- 우리는 돈을 벌기 위해. 회사의 키 매트릭을 높이기 위해. 비지니스적 방법론이기에 하는거야. 바보야.
실전 takeaway
- Positive friction
- 이미 전진을 너무 많이 해서 다시 후퇴하거나 나가고싶어하는 urge를 이겨내는것
- 설문을 쉽게 대답할 수 있는것들을 계속 줌으로써 최대의 전진을 유도
출처: 정성영님이 하시는 그로스해킹 워크샵을 기반으로 불토 5시간 태워먹으며 제가 소화한대로 직접 노트테이킹한 내용(강사분께는 공유 허락을 받았습니다) + 사견 + 디지털 마케팅 전문가에게 피드백 받은 내용을 추가하여 별 욕심 없이 공유합니다. 적으면서 스스로 정리가 되고, 공유함으로써 제가 잘못 알고 있는 부분은 정정하고 추가 피드백은 반영하여 다 함께 공부하고자 함이니 질문/피드백 환영합니다.
