그로스해킹 /양승화/ 위키북스 (2021) 책 리뷰, 요약 💖

- 모든 내용은 그로스해킹(양승화) 을 기반으로 서술 되었습니다.

- 저는 추천사를 보고 바로 구매 버튼을 눌렀습니다. 책을 구매해서 보시기를 추천드립니다 😉   

 

✅ 왜 이 책을 리뷰/요약 하나요?

 ✔ 중요한 부분을 메모, 밑줄치며 읽는 것이 저에게 효과적인 학습 방법입니다 :) 

 ✔ 서론, 추천사를 읽으며 나의 상황, 미래에 적용할 아이디어가 마구 마구 떠오를 것 같았고

   , 그런 아이디어를 적으면서 읽어야 비로소 적용이 가능하기 때문입니다. 

 

01. 그로스 해킹이란? 

- 그로스 해킹: literally, 성장하는 방법을 '해킹'하는 것 (꺄아)

출현 배경: 전통적인 성공 방정식이 더이상 통하지 않게 되었다. 만들었는데 아무도 원하지 않는 사태 발생.

--> 에릭 리스, '린 스타트업' 개념 제안, 아이디어를 빠르게 제품으로 만들고 반응 측정 후 피드백을 반영해 지속적으로 제품 개선 해 나가는 제품 개발 방법론  

--> 요즘 IT 서비스 출시는 끝이 아닌 시작에 가깝다. 출시 후 사용자 패턴 분석, 기능 추가, 개선---> 성공 확률 높아짐 

그래서 꾸준히 성장하는 서비스를 만든다는 것이 현실적이다.  

출처: 양승화, 그로스해킹 (2021)

- 에어비앤비의 그로스 해킹 사례를 보고 나의 에어비앤비 슈퍼호스트 등극 과정 분석

<적용점> 면접 때 성공경험을 어떻게 말할 수 있을까?

data driven 의사결정과 가설 검정 실험을 통해 매출을 500% 증대해 본 경험이 있습니다.

 공공 데이터 포털에서 관광 데이터 추이를 분석해보고 가설, 

'코로나 시국으로 부터 해방감을 주는 웰니스, 캠핑 컨셉의 숙소를 만들면 예약이 들어올 것이다.'를 세웠습니다. 

이를 빠르게 검증하기 위해 5만원 초기 비용을 들이고, 스스로 사진 작가와 모델이 되어 게재한 숙소의 반응은 성공적이었고 많은 예약을 받아 고객 피드백과 데이터를 쌓아 또다른 가설을 세워 실험했습니다. 이에 '반려 동물과 함께하는 숙소'등의 서비스등이 성공했고, 가설 '트렌디한 나무 그네 포토존에서 릴스를 찍어 올리면 예약이 급증할 것이다' 을 세우고 영상을 업로드하자 하루만에 숙소 예약 10건이 들어오는 성과를 낼 수 있었습니다. 이렇게 data-driven 의사 결정으로 매출을 500% 증대해본 창업 경험은 사업에 대한 통찰을 배웠으며, 데이터를 기반으로 서비스를 지속적으로 개선해 나가는 법을 배웠습니다. 

 

그로스 해킹에서 강조하는 개념들

• Cross-Functional Team, 목적 기반으로 구성된 조직에서 여러 직군의 구성원들이 치열하게 협업
• Lean Startup , 실패 비용 최소로 줄이고 작은 성공 경험 꾸준히, '제품 개발-> 지표측정-> 학습 및 개선' 빠르게 반복 
• Minimum Viable Product (MVP), 프로토타입처럼 최소한의 기능을 가진 제품-> 피드백
• AARRR

<적용점>

data driven 의사결정과 가설 검정 실험을 통해 매출을 500% 증대해 본 경험이 있습니다.

--> MVP를 만들고 Lean Startup 을 실행해 매출을 500% 증대한 경험이 있습니다. (사실이잖아?)

 

02. 전제조건: Product-Market Fit 

- 상사를 바라 보고 기획서를 쓰고 제품 출시 후에 사용자를 찾으면 안된다. (처음부터 고객의 니즈!)

- 서비스 개선 is not equal to 기능 추가, 제품은 가설의 조합으로 이뤄져야 하며, 그러한 가설을 테스트하기 위한

  최소한의 기능으로 이루어져야한다.  

<적용점> 예를들어 ㅇㅇ 회사의 서비스 개선안을 제안할 때 기능 추가가 아닌 최소한의 기능을 가진 집합을 고려

 

✔ Product-Market Fit 을 확인하는 일반적인 3가지 지표 

 

1. Retention : - 유지율, 사용자가 얼마나 꾸준히 남아서 활동하는지를 나타냄

                       - 제품- 시장 적합성을 만족하는 서비스는 일정 기간이 지나면 그래프의 기울기가 완만

                       - 서비스의 특징의 영향을 많이 받는다. 보통 음식 배달앱은 11% 수준 (2019 글로벌 앱 트렌드 보고서)

2. Conversion rate - 전환율, 평균적인 이커머스 서비스의 구매 전환율 3% (2020 어도비 디지털 인덱스) 

                               -  구매 의도가 분명한 선물 4.9% or 건강 관련 상품 전환율 4.6% 

                                <적용점> 건강 관련 상품, 구매 의도 분명한 선물의 카테고리 증진 아이디어 제안 

                               - 친구의 추천으로 들어오면 전환율 크게 차이남 

3. NPS   - 순수 추천 지수  

              - 서비스를 적당히 좋아하는 1000명 유저보다 열렬히 사랑하는 100명의 충성 사용자 확보가 성공에 영향 

             

- MAU등은 PMF를 설명하는 데에 한계가 있다.

- 하지만 이런 리텐션, 전환율이 목적이 되어서는 안되고 제품-시장 적합성을 찾기 위한 수단이 되어야 한다. 

 

제품 - 시장 적합성이 부족한것 같다면

- 사용자 이해, 사용자 행동 데이터 분석  ex) 1:1 사용자 인터뷰

 

03. AARRR

1. 지표를 측정하고 관리하는 방법 

1) 과업 기반 , 팀별로 담당하는 과업에 따라 지표 설정 

    -> 문제: 전체적인 서비스 관점에서 핵심 지표가 무엇인지 판단하기 어렵다 

2) 프레임워크 기반, 서비스 이용 흐름에 따른 핵심 퍼널과 지표 정의, 지표 개선하기 위한 과업 수행  

    

스타트업: 활성화와 리텐션에 우선 집중, 그 다음 고객 유치, 추천, 그다음 수익화 -> ARARR 

 

(1) Acquisition 

 

~~(요약중) 

 

~~(읽고 있는 중, 필요할 때 마다 참고해서 요약이 무의미)