[데벨챌 4기] Week1. 일단 하고 나중에 완벽해지자

일잘러의 필독서 ‘그로스 해킹’ 함께 읽고, 저자 북토크 까지 함께해요 (신청 마감)

 

01. 데이터 넥스트레벨 챌린지 참여 동기

데이터 세미나를 듣거나, 데이터 관련 도서를 추천받으면 항상 양승화 님의 ‘그로스 해킹’이라는 책이 빠지지 않고 등장합니다. 저도 곧 읽어봐야지 읽어봐야지 생각만 하다가 4주간 함께 책을 읽고, 리뷰를 남기면 저자와의 북토크도 참여할 수 있는 좋은 기회가 있다는 것을 알게 되어 참여하게 되었습니다. 뿐만 아니라 ‘그로스해킹’이라는 책을 통해 서비스 관점에서 데이터를 어떻게 활용하는지 인사이트를 얻어가고자 합니다.

 

한 주 동안 슬랙 채널에 다양한 분야의 사람들이 자기소개를 남기는 걸 보며 데이터에 관심 있는 사람들이 이렇게나 많구나 체감할 수 있었습니다. 특히 마케터, 분석가, 광고 기획자 등 현직자 분들도 많이 참여하신 걸 보면서 꼭 4주간 미션을 완수해서 뵐 수 있는 자리가 있었으면 좋겠습니다!

02. 1주 차 리뷰

이론적 지식, 분석 툴을 익힐 때마다 ‘그래서 이걸 실제 서비스에 어떻게 적용할 수 있지?’ 하는 의문점이 있었습니다. 이 책은 1장에서부터 이런 저의 고민을 다 알고 있다는 듯이 동일한 의문점을 제기합니다. 이후 챕터들을 잘 학습해 나가면 어느 정도 답을 찾을 수 있을 것만 같은 기분이 들어 더욱 흥미롭게 읽어나갔습니다. 몇 달 전 린 분석을 2/3 정도 읽다가 잠깐 멈추고 있는데 동일한 내용을 다룬다는 점에서 복습까지 할 수 있어 일석이조랄까..

 

가장 좋은 것은 한국의 여러 도메인과 직무를 경험한 분이 작성한 책이라 맥락이나 예시 등의 이해가 더 잘 된다는 점이었습니다. 최근 한강 작가님이 노벨상을 수상해서 사람들이 드디어 노벨상 수상작을 원어로 읽을 수 있다는 기쁨을 느꼈던 것처럼 린 분석을 읽을 때 느꼈던 번역 상의 이질감 없이 AARRR 등의 내용을 읽을 수 있다는 게 큰 즐거움이었습니다.

 

분석가로 취업을 준비하고 있어 담당하고 있는 서비스나 제품은 없지만 사람이 성장해 나가는 것도 비슷한 결이라고 생각해 ‘나’라는 사람을 취업 시장의 서비스라고 생각해보고자 했습니다. AARRR 등의 지표를 그대로 사용할 순 없겠지만 성장을 측정할 수 있는 지표를 도출해 보고, 학습 및 개선해 나가는 사이클을 구축하는 것을 목표로 3주간의 챌린지에 참여하고자 합니다. 이후 데이터 분석가로서 실제 서비스에 적용하여 성장하는 서비스를 만들어나가는 것을 최종 목표로 삼고자 합니다 😄

03. 1주 차 인사이트

• 최근 자주 생각하는 것은 ‘일단 하고 나중에 완벽해지자’라는 문장이다. 누구도 처음에 완벽할 수 없다. 나도 완벽하고 싶고, 잘하고 싶은 마음이 클수록 오히려 자꾸 일을 미루게 되곤 한다. 서비스도 똑같다. 일단 최소 기능 제품을 출시하고 사용자들의 리뷰와 행동 데이터를 통해 ‘맥락’을 이해해 나감으로써 PMF를 찾아나가야 한다.
  
  
• 제품은 가설의 조합으로 이뤄져야 하며, 그러한 가설을 테스트하기 위한 최소한의 기능으로 이뤄져야 한다. 문제가 무엇인지 명확히 파악하고, 이를 해결하기 위한 가설을 검증해 나가야 하는 것이지 단순히 기능의 조합이 되어서는 안 된다.
  
  
• 처음엔 리텐션, 전환율을 어떻게 높여야 할까? 당장 눈앞의 수치만을 높이고 싶다는 생각을 했다. 하지만 지표는 성공. 즉, 결과를 확인할 수 있는 지표일 뿐 이 자체를 개선하는 것이 목적이 돼서는 안 된다. 중요한 것은 제품의 사용 경험과 맥락 등 사용자에 대해 깊이 있게 이해하는 것이다. 데이터를 통해 확인하려고 하는 것은 ‘고객’에 대한 폭넓은 이해!
  
  
• 그로스 해킹이 잘못하면 ‘밑 빠진 독에 물 붓기’가 될 수 있음에 유의해야 한다. 지표가 ‘성장’을 위해 활용되기보다 ‘놀지 않았다는 것을 증명하기 위해’ 사용되면 안 된다. 중요한 것은 일을 ‘많이’하는 것이 아니라 ‘지금 가장 필요한’ 일에 집중해서 성과를 만들어내는 것이다. 특히 마케팅 예산을 증가시켜 고객 유입을 늘려도 활성화, 유지 단계가 제대로 자리 잡고 있지 않으면 이탈률 또한 높아져 의미가 없음.
  
  
• 단순히 데려온 사용자 수를 보는 것을 넘어, 어떤 채널을 통해 들어온 사용자들이 꾸준히 남아서 활동하는지, 결제로 전환되는 비율이 얼마나 되는지 등을 바탕으로 각 채널의 가치를 정확히 판단할 수 있어야 이를 기반으로 전체적 마케팅 전략을 수립하거나 예산 배분할 수 있다.
  
  
• ‘Direct’, ‘Organic’이라는 분류가 ‘자발적으로 우리 서비스를 찾아온’에 해당하지는 않는다. 이는 미식별 유입으로 구분하는 것이 더 적합하다. 따라서 가능한 한 많은 트래픽들을 식별해서 미식별 트래픽 비중을 최대한 줄이는 방향이어야 한다.