Growth Hacking - 인프런 그로스해킹 1

왜 그로스해킹을 공부하게 되었는지?

처음엔 그로스해킹이 무엇인지도 몰랐습니다. 업무 중에 유저 리텐션, Funnel 등 유저가 우리 서비스에 인입된 순간부터 이탈할 때까지의 여정을 데이터로 보는 경우가 종종 있었습니다. 이때마다 필요한 개념들을 각각 공부하다보니 이런 것들을 큰 틀에서 다루는 분야는 없을까 궁금했고, 그로스해킹이 그런 분야임을 알게되었습니다.

지금 제가 일하고 있는 도메인에서 그로스해킹이 밀접하게 연관이 있다고 볼 수는 없지만 대부분의 앱, 웹 기반 서비스를 제공하는 회사의 경우 이 분야의 지식들을 많이 활용하는 것을 알게 되었고 (분석가 채용 공고등을 통해) 저의 커리어를 위해서도 미리 준비해서 나쁠 것은 없겠다고 생각했습니다. (+ ad-hoc으로 보고 활용했던 개념들 정리)

그로스해킹에 관련된 지식 외에도 지표 정의 및 활용에 대한 꿀팁들도 상당히 유익했습니다. 이 부분은 데이터 분석을 처음 접하는 분 보다는 실무를 어느정도 해보신 분이 들으면 더 좋을 것 같은 내용이었습니다 !

인프런 강의명: 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법

그로스 해킹이란?

• 디자이너, 개발자, 분석가 등 데이터 기반 성장에 유관한 직군의 사람들과 핵심 지표를 중심으로 실험-학습 과정을 반복하면서 제품/서비스 성장시키는 것

PMF (Product Market Fit) - 그로스 실험의 전제 조건

• 고객 접점없는 제품, 서비스 개발은 성공하기 어려움
• 타겟하는 시장에서 우리 제품, 서비스를 활용하면 어떤 문제를 해결할 수 있는지?
  또한, 이 문제가 꼭 해결해야 할 가치가 있는 문제인지 확인이 필요

PMF 를 확인을 위한 지표

• Retention
  • 시간이 지남에 따라 리텐션이 안정적으로 유지되는가?
• Conversion
  • 주요 이벤트 전환율 (e.g 가입, 결제) 추이
• NPS
  • 제품/서비스 적극적 추천 그룹과 비추천 그룹간 비율로 계산된 지표
  • 추천 의향을 점수로 물어보는 질문 외에 어떤 이유로 그런 점수를 줬는지 알 수 있는 설문들을 추가한다면 비추천 그룹 -> 소극적 추천 그룹 or 소극적 추천 그룹 -> 적극적 추천 그룹으로 conversion 할 수 있는 기회를 찾을 수 있지 않을까?