그로스해킹(Growth Hcaking)
: 성장과 해킹. 말 그대로 성장을 위해서라면 해킹을 해서라도 목적을 달성하겠다는 스타트업 정신을 잘 담은 단어입니다.
그로스해킹은 마케팅, 데이터 분석, 제품 개발을 결합하여 빨고 효율적인 성장을 유도하는 전략입니다.
특히 스타트업과 IT기업에서 많이 활용되며, 기존의 전통적인 마케팅보다 적은 비용으로 높은 성과를 내는 것이 핵심목표입니다.
AARRR 개요 및 효율적인 지표 관리
1. 지표를 바라보는 관점: 과업기반 vs. 프레임워크 기반
과업 기반 (Task-based)
과업 기반 지표 관리는 조직별 담당 업무를 우선 정의한 후, 해당 업무에서 발생하는 수치를 지표화하여 관리하는 방식입니다. 이 방식의 예시로는 특정 부서에서 앱스토어 리뷰를 모니터링하여 사용자 만족도를 판단하는 것이 있습니다. 하지만 이 방법에는 여러 단점이 존재합니다.
첫째, 서비스 전체 관점에서 중요한 지표를 판단하기 어렵습니다. 각 팀이 개별적으로 지표를 관리하면, 서비스 성과를 객관적으로 분석하는 것이 힘들어집니다.
둘째, 팀별 업무가 수시로 변경되므로 모니터링해야 하는 지표도 계속 변하게 됩니다. 예를 들어, 특정 기간 동안 앱스토어 리뷰만 집중적으로 분석했다가, 상품 페이지에 대한 사용자 피드백을 놓칠 수도 있습니다.
셋째, 이러한 지표들은 ‘성장’을 위한 것이 아니라, 단순히 팀이 일을 하고 있다는 것을 증명하는 용도로 사용될 위험이 있습니다. 즉, 본질적인 개선보다는 단기적인 성과 확인에 초점이 맞춰질 수 있습니다.
프레임워크 기반 (Framework-based)
프레임워크 기반 지표 관리는 서비스 이용 흐름에 따른 핵심 퍼널과 지표를 정의하고, 이를 개선하기 위한 과업을 수행하는 방식입니다. 대표적인 프레임워크로는 데이브 맥클루어(Dave McClure)의 AARRR이 있습니다.
AARRR은 사용자의 서비스 이용 흐름을 기반으로 다섯 가지 주요 단계를 정의하고, 각 단계에서 핵심 지표를 발굴하여 이를 측정하고 개선하는 방법론입니다. 이는 서비스 전체 흐름을 체계적으로 관리할 수 있도록 돕는 효과적인 프레임워크입니다.
2. AARRR을 활용하는 방법
AARRR을 효과적으로 활용하려면, 각 단계에서 해결해야 할 문제를 파악하고 이에 대한 핵심 지표를 선정해야 합니다.
첫째, 각 단계별 주요 지표를 설정하고 현재 수준을 측정합니다. 이를 통해 어떤 부분이 개선이 필요한지 파악할 수 있습니다.
둘째, 측정된 지표의 의미를 분석합니다. 단순한 숫자가 아니라, 이를 통해 사용자의 행동과 서비스 성과를 해석해야 합니다.
셋째, 개선 목표를 설정하고 실험을 통해 단계적으로 개선합니다. A/B 테스트 등을 활용하여 효과적인 전략을 찾아야 합니다.
AARRR 프레임워크는 단순히 각 단계를 개별적으로 모니터링하는 것이 아니라, 전체적인 흐름을 고려하여 서비스 성장을 극대화하는 데 목적이 있습니다.
3. 고객 유치 (Acquisition)
고객 유치의 기본 개념
고객 유치는 사용자가 서비스에 처음 유입되는 과정으로, 유입 경로를 정확히 분석하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 유입 채널을 오가닉(Organic) 유저와 페이드(Paid) 유저로 구분할 수 있습니다.
- 오가닉(Organic) 유저: 자발적으로 서비스를 찾아오는 고객
- 페이드(Paid) 유저: 마케팅 비용을 집행하여 유입된 고객
일반적으로 오가닉 유저의 유입 증가는 긍정적인 신호로 해석되지만, 실제로는 ‘유입된 채널을 식별할 수 없는 사용자’도 오가닉으로 분류될 수 있습니다. 따라서 유입 데이터를 그대로 신뢰하면 안 되며, 정확한 트래킹이 필요합니다.
고객 획득 비용 (CAC)과 유입 채널 분석
고객 획득 비용(Customer Acquisition Cost, CAC)은 한 명의 사용자를 유치하는 데 드는 평균 비용을 의미하며, 이를 최적화하는 것이 중요합니다. 단순한 CAC 수치만 확인할 것이 아니라, 캠페인별·채널별 데이터를 분석해야 합니다.
UTM 파라미터는 웹사이트 트래픽의 유입 출처를 추적하는 방법 중 하나로, 소스(Source), 캠페인(Campaign), 매체(Medium) 등의 정보를 포함합니다. 이를 활용하면 어떤 마케팅 활동이 효과적인지 판단할 수 있습니다.
모바일 앱의 경우, 어트리뷰션(Attribution) 기술을 활용하여 사용자의 앱 설치 및 사용 경로를 분석할 수 있습니다. 그러나 어트리뷰션 방식에는 정답이 없으며, 서비스별로 적절한 기준을 설정하는 것이 중요합니다.
4. 활성화 (Activation)
활성화의 개념과 퍼널 분석
활성화는 고객이 서비스의 핵심 가치를 경험하도록 만드는 과정입니다. 이를 위해 사용자의 경험 단계를 도식화하고, 각 단계의 전환율을 분석해야 합니다.
퍼널(Funnel) 분석을 통해 사용자가 핵심 가치에 도달하는 경로를 정의하고, 그 과정에서의 전환율을 측정할 수 있습니다. 이때 중요한 점은 각 단계별 전환율을 높이는 것뿐만 아니라, 불필요한 단계를 줄이는 것입니다.
전환율 측정과 코호트 분석
전환율을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 상품 페이지 조회와 결제 간의 비율을 계산하는 방식이 있지만, 사용자의 행동 패턴에 따라 다양한 해석이 가능합니다.
코호트(Cohort) 분석은 사용자 그룹을 특정 기준으로 나누어 전환율을 분석하는 방법으로, 일반적인 평균 수치보다 더 의미 있는 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 페이스북 광고를 통해 유입된 사용자와 친구 초대를 통해 유입된 사용자의 결제 전환율을 비교하면, 어떤 유입 채널이 더 효과적인지 판단할 수 있습니다.
5. 퍼널 최적화 전략
개인화 및 UI/UX 개선
사용자 경험을 향상시키기 위해 개인화된 서비스 제공이 중요합니다. 예를 들어, 사용자의 이름을 명시하거나 최근 본 상품을 추천하는 기능을 추가하면 전환율이 향상될 수 있습니다.
UI/UX 개선 또한 중요한 전략 중 하나입니다. 주요 화면의 디자인을 변경하면 전환율이 변할 수 있으며, 변경 전후 효과를 A/B 테스트를 통해 검증해야 합니다.
적절한 개입 및 CRM 활용
CRM(Customer Relationship Management) 채널을 활용하여 메일, 푸시 알림, 인앱 메시지 등을 적절하게 활용하면 사용자 참여를 유도할 수 있습니다. 하지만 무분별한 메시지 발송은 역효과를 초래할 수 있으므로 신중한 전략이 필요합니다.
6. 활성화 (Activation) 정리
1. 활성화 단계는 단순한 자본 투입이 아니라 전략적인 접근이 필요합니다.
2. 퍼널 최적화는 단순히 각 단계별 전환율을 높이는 것이 아니라, 불필요한 단계를 줄이는 것이 더 효과적입니다.
3. 전환율 분석 시, 전체 사용자보다 세부 그룹을 분석하는 것이 더 의미 있는 인사이트를 제공합니다.
4. 때로는 기존 퍼널을 재설계하는 것이 더 나은 해결책이 될 수 있습니다.
5. 최종적으로 우리가 분석해야 하는 것은 단순한 숫자가 아니라, ‘고객’에 대한 깊은 이해입니다.