오늘날 디지털 제품은 모든 비즈니스의 중심이 되어가고 있습니다.
디지털 제품의 성장이 회사의 가장 중요한 목표가 되면서, 그로스해킹(Growth Hacking)이라는 용어가 등장하게 되었습니다. 그로스해킹이라는 말은 2011년 Sean Ellis에 의하여 만들어진 용어입니다. 그는 블로그에 아래와 같이 그로스해커에 대한 정의를 내렸습니다.
"A growth hacker is a person whose true north is growth. Everything they do is scrutinized by its potential impact on scalable growth." (관련 링크)
"그로스해커는 궁극적인 목표(true north)가 기업의 성장(growth)인 사람입니다. 그들의 모든 행동 여부는 그 행동이 확장성 있는 성장에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을지 면밀히 분석한 후 결정됩니다."
위의 정의를 해석하면, 그로스해커는 제품의 성장, 그것도 확장성(scalable)있는 성장을 만들어내기 위한 일을 하는 사람입니다. 즉, 그로스해커는 제품의 성장을 이끌 수 있는 수많은 방안들을 고민하고, 실험하며, 이를 통해 제품의 성장을 반드시 이뤄내어야 하며, 제품의 성장으로 성과를 평가받는 사람이라는 것입니다.
오늘날 디지털 제품의 성장을 이뤄내기 위한 수 많은 방법론들이 존재합니다.
넓은 의미에서는 제품 자체가 사용자들에게 더욱 더 근본적인 가치를 제공해줄 수 있도록 PMF(Product Market Fit)에 대해서 고민하고, PMF 더욱 강화하는 내용으로 제품을 발전시킬 수 있도록 기획이나 아이디어를 제공하는 것이 그로스해킹 방법론이 될 수 있습니다. 또한 이 부분이 기본적으로 갖춰져야 더욱 실무적인 그로스해킹으로 나아갈 수 있습니다.
그 다음으로 우리가 실무상 보편적으로 사용하는 그로스해킹 방법론들이 있을 수 있습니다. 예컨대 Earned/Owned/Paid 미디어를 활용한 퍼포먼스 마케팅이나 SEO(검색엔진최적화), Referral을 통해서 바이럴 효과를 일으키거나, 심리학을 사용한 다양한 쿠폰 지급, 할인 정책 등을 실행하는 것이 그로스해킹에 속할 수도 있습니다.
보다 구체적으로 끊임없이 특정 미디어의 성과 데이터를 측정하여 ROI가 높은쪽으로 미디어 믹스를 끊임없이 최적화시키거나, A/B 테스팅을 하여 특정 버튼의 위치를 이동시키거나 색상을 바꾸거나 조금 더 폰트 사이즈를 키우는 것과 같은 일상의 개선작업들도 그로스해킹에 속할 수 있습니다.
결과적으로 그로스해킹은 이러한 수많은 방법론들의 총체라고 볼 수 있으며, 이러한 그로스해킹 방법론들을 조직의 상황과 여건에 맞게 우선순위를 정하여 차근차근 실행해나가는 것이 그로스해킹의 업무라고도 볼 수 있을 것입니다.
그러나 이런 수많은 그로스해킹 방법론을 단순하게 소개하거나 말하는 것을 저는 결코 좋아하지 않습니다 (e.g. 그로스해킹 = 퍼포먼스마케팅, 그로스해킹 = A툴의 사용, 그로스해킹 = 매일마다 GA 보고 세션 수 보고하는 것 => 이러한 단순한 치환들은 모두 틀리다고 생각합니다).
그러한 방법론들을 단순히 시행하는 것 이상으로 그로스해킹을 잘하기 위하여 중요한 것은 회사의 문화 그 자체이기 때문입니다. 문화라 함은 많은 복잡한 요인들이 그로스해킹의 성공에 기여한다는 것을 뜻합니다.
제가 일하고 있는 AB180은 100개 이상의 회사와 협력하며 수 많은 회사들의 사례들을 바로 옆에서 관찰하였고, 때로는 이 회사들이 더욱 나은 그로스해킹으로 나아가는 발전 과정을 옆에서 지켜보았습니다.
이러한 과정을 통하여 저와 AB180은 제품의 성장을 위한 그로스해킹을 제대로 실천하는 회사들이 아래의 5가지 문화적 특징을 가지고 있다는 것을 발견하였습니다.
그리고 우리는 이러한 5가지 특징의 총합을 그로스해킹 문화를 가지고 있는 것으로 정의합니다. 이러한 그로스해킹 문화를 이루는 5가지의 요소들에 대해서 보다 자세히 정의해보겠습니다.
그로스해킹을 잘 하는 회사들은 제품의 집중되고 정렬된 성장이 무엇인지를 탐구합니다. 여기서 말하는 집중된 성장이란 제품의 외형적 성장(모바일 앱의 설치 수, 웹사이트의 세션 수 등)을 맹목적으로 올리고자 하는 것이 아닙니다.
오히려 이는 제품에 진입한 사용자들이 어떠한 결정적 행동(Critical Event)을 했을 때 진정으로 비즈니스의 성장을 이끄는지 알아내고, 이러한 결정적 행동을 양적으로 표현할 수 있는 1차 선행지표인 북극성 지표(North Star Metric)와 그 북극성 지표와 연동된 하위 KPI들을 찾아내는 것을 뜻합니다. (관련 링크)
이커머스사를 예시로 들면, 북극성 지표는 “매출을 올리자!”와 같은 단순한 목표를 뜻하지 않습니다. 매출의 증대는 오히려 북극성 지표를 통해서 자연스레 달성되는 후행지표에 해당합니다. 매출을 올리기 위해 어떤 1차 선행지표가 의미있는지를 탐구하고, 해당 1차 선행지표가 정말 유의미하게 매출의 상승과 연동되며, 단순하고, 강력한 지표일 경우 이를 북극성지표라고 말합니다.
북극성지표가 매출의 상승과 어떻게 연동되는지는 양적으로도 판단할 수 있지만, 대부분의 경우 비즈니스의 본질에 대한 강한 통찰과 같은 직관 또한 동반됩니다. 예를 들어 Instacart와 같은 식료품 구매 및 배송 서비스는 ‘Monthly groceries delivered on time’ (제시간에 배송된 식료품의 수)를 북극성 지표로 설정합니다.
또한 진정한 성장을 추구하는 회사들은 이러한 북극성 지표와 밀접하게 연관된 하위 KPI들을 설정하는데, 모든 하위 KPI들이 북극성 지표의 상승을 위하여 정렬(Align)된 경향성을 보여줍니다. 존 도어가 서술한 저서 ‘OKR’에 따르면 “정렬이 효과적으로 이뤄진 기업이 좋은 성과를 올릴 가능성은 그렇지 않은 기업보다 두 배나 높다”고 합니다.
위의 그림에서 볼 수 있듯이 Instacart의 하위 KPI들은 Breadth (넓이) 측면에서는 신규 & 복귀 사용자의 수, Depth (깊이) 측면에서는 1개의 구매건수 당 들어간 아이템의 수, Frequency (빈도) 측면에서는 1달 동안 1명의 사용자의 평균 구매건수, 마지막으로 효율성 (Efficiency) 측면에서는 제 시간에 배송된 아이템 수들로 구성되어 있습니다. 만약 이 회사 내에 PO 혹은 PM 중심의 마이크로 조직들이 있다면, 각각의 조직들은 각각의 하위 KPI들을 올리기 위한 실험을 진행하게 됩니다.
올바른 북극성 지표를 가지고, 이 북극성 지표 아래의 하위 KPI들이 모두 올바르게 정렬되어서 각 팀에 의하여 계속적으로 높여질 때 제품의 진정한 성장이 더욱 빠르게 이뤄질 수 있습니다.
또한 이러한 회사들은 빠르게 (1) 실험하고, (2) 실험 결과를 분석하며, (3) 배운 점(피드백)을 공유하고, (4) 코드를 배포하여 제품을 빠르게 개선시키는 반복적(iterative) 사이클을 가지고 있습니다. Product-Led의 정신을 가진 가진 회사일수록 정기적으로 제품에 대한 실험을 진행하며, 제품을 급속도로 성장시켜나갑니다. 이는 제품에 대한 업데이트를 소홀히하거나, 제품에 대한 주기적이고 반복적인 개선 사이클을 가지고 있지 않거나, 혹은가지고 있지만 그 사이클이 매우 느린 다른 회사들과 비교되는 점입니다.
특히 이러한 조직들에서 볼 수 있는 현상은 PO(Product Owner)혹은 PM(Product Manager)를 중심으로 제품의 빠른 개선을 위한 여러 개의 마이크로 조직들이 형성되어 있다는 것입니다.
“Pod” 혹은 “Squad”라고 불리는 이러한 구조는 Spotify의 제품 개발 팀에 의하여 유명해졌는데, 이러한 조직들은 각자의 제품 내에서 상승시키고자 하는 목표 지표(e.g. 잔존율, 재구매율, 프로필 사진 업로드율 등)를 가지고 있으며 이러한 지표의 달성을 위한 자율권을 보장받습니다.
이러한 조직구조가 등장하게 된 것은 더욱 빠른 실험과 더욱 빠른 분석을 시행하고, 더욱 빠르게 배운 점은 나누고, 결과적으로 더욱 빠른 제품의 유의미한 배포를 이뤄내기 위함입니다. 다소 탈중앙화된(decentralized)된 의사결정을 내리는 마이크로 조직들의 존재는 조직 내의 일관성있는 제품의 기조를 지키기 어렵게 만들기도 하지만, 각자의 목표를 위하여 선택과 집중을 하여 성과를 보인다면 이러한 성과들이 종합적으로 제품의 성장으로 이어지게 됩니다. (관련 링크)
Product-Led라는 말은 제품팀을 중심으로 회사의 의사결정이 이뤄지거나, 제품팀에게 모든 리소스를 할당해야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 오히려 이는 오늘날 고객의 니즈가 빠르게 변화하는 산업군에서 세일즈와 마케팅 일변도로 제품이 따라가거나, 혹은 제품팀에 충분한 권한이 주어지지 않거나, 그들이 제품에 대한 의사결정과 회사의 비즈니스 방향성에 대한 논의와 의사결정에서 배제된다면 금방 산업군에서 토대될 수밖에 없다는 위기의식의 반영입니다.
스티브잡스는 인터뷰를 통하여 IBM과 제록스가 왜 위기를 맡게 되었는지 나름대로의 이유를 분석한 바가 있습니다. 빠르게 변화하는 시장 환경을 인지하고, 고객들이 원하는 니즈를 빠르게 수용하여 제품으로 만들어내기 위해서는 제품 중심의 사고, 제품과 비즈니스 방향성에 대한 빠른 실험 및 꾸준한 개선이 반드시 필요합니다.
또한 그로스해킹을 잘 하는 회사 내에는 다양한 조직 내 다양한 부서들이 제품의 성장이라는 목표를 위하여 자신의 기능적 업무의 경계선을 넘어서 최선을 다해 협력해주는 문화가 형성되어 있으며, 이러한 업무 프로세스가 공식화되어 있습니다.
Reforge는 제품의 성장을 일으키기 위하여 (1) 제품 기획, (2) 마케팅, (3) 엔지니어링(개발), (4) 데이터의 4가지 전문성이 필요하다고 말합니다. 1명의 전문가가 4가지 전문성을 다 가진 경우도 있으나, 대부분의 경우 다양한 전문성을 부분적으로 가진 인력들이 제품의 성장이라는 목표를 위하여 함께 협력하는 경우입니다. (관련 링크)
예를 들어 제품을 개선하고자 했을 때 데이터를 통하여 모바일 웹사이트에서 10번 정도의 조회 이벤트가 일어나야지 상품을 구매할 확률이 높다는 것을 관찰했다고 가정하겠습니다. 그럴 경우 1명의 방문자의 상품 조회수를 증대시키는 것이 상품의 구매 전환율을 높이는 것에 기여한다고 가정할 수 있습니다. 그럴 경우 모바일 웹사이트 상품 상세페이지에서 타 상품 상세페이지로의 이동을 쉽게 하기 위한 여러 가지 기획, 디자인, 개발이 따라올 수 있습니다.
이 때 그로스해커의 관찰과 가정이 실제 제품 개발과 실험으로 이어지려면 Product와 Engineering쪽의 협조가 필요한 것입니다. 즉, 이 때 개발팀은 일상적인 제품의 개발도 진행하게 되지만, 그로스해커와 함께 제품의 꾸준한 개선에도 일정 부분 리소스를 할당해줘야 합니다.
복잡다단한 제품의 생산공정에서 이러한 ‘양면 조직'의 구조는 보편적으로 발견됩니다.
Intel의 앤드루 S. 그로브는 자신의 저서인 High Output Managment에서 ‘하이브리드 조직'의 존재에 대해서 언급 하였으며, 이러한 하이브리드 조직에서 발견되는 양면 조직과 이중 보고 체계에 대해서 받아들여야 한다고 평가하였습니다.
“인텔에서 흔히 일어나는 다음의 시나리오를 생각해보라. 생산 관리자가 카페테리아에 앉아 커피를 마시고 있는데, 다른 사업부의 생산관리자가 다가온다. 둘은 각 사업부에서 일어나는 일에 대해서 이야기를 나누다가 공통적인 기술 문제가 많다는 사실을 알게 된다. ... (중략)
결국 그 만남은 정기적으로 여러 사업부의 생산 관리자들이 참여하여 각자의 문제에 관한 의견을 교환하는 회의로 발전한다. 공통적인 문제를 가지고 있는 사람들로 일종의 자문위원회가 결성된 것이다. ... 요약하면 그들은 자신들의 상사인 사업부장이 다루지 못하는 기술적 문제를 해결할 방법을 찾은 것이 생산 분야를 잘 아는 사업부장이 자신들에게 해줬어야 할 관리 감독 역할을 동료 집단으로부터 받게 된 것이다. ... (중략)
엄격하리만큼 기능적인 조직은 개념적으로는 아주 명쾌하겠지만 엔지니어링과 생산을 시장과 동떨어지게 하고 고객이 원하는 것이 무엇인지 알지 못하게 만드는 경향이 있다. 반면, 매우 미션 중심적인 조직은 확실한 보고 체계가 구축되어 있고, 언제나 명확한 목적을 가지고 있다. 하지만 업무가 분산되어 있어서 비효율과 전반적인 성과 저하를 야기한다. ... (중략)
하이브리드 조직과 이에 수반되는 이중보고 체계는 마치 민주주의처럼 그 자체는 그리 훌륭하지 못하다. 그저 비즈니스를 조직화하는 최상의 방법일 뿐이다.”
위의 내용을 그로스해킹으로 치환하면 그로스해킹팀은 사업부와 같습니다. 제품의 성장 혹은 제품 내 특정 KPI의 성장이라는 특정한 미션을 수행하기 위하여 만들어진 조직입니다. 그렇다면 실제로 개발을 수행하는 개발자가 속해있는 프론트엔드팀은 기능적 조직(e.g. 재무팀)과 같습니다. 좋은 제품의 개발을 위하여 개발자는 그로스해킹팀을 위해서도 일하고, 프론트엔드팀을 위해서도 일하는 이중 보고 체계에 속하게 되며, 특히 미션의 달성을 위해서는 Cross-functional한 협력이 상시적으로 일어나게 됩니다.
한편 이렇게 다양한 그로스해킹 방법론들의 중심에 있는 것은 결국 사용자들의 데이터입니다.
"측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선할 수 없다."
경영학의 구루라 불리는 피터 드러커의 명언입니다.
그로스해킹을 잘 하는 회사에서는 조직 내 모든 팀원들이 데이터에 대한 가시성을 가지게 됩니다. 또한 이러한 데이터에 대한 가시성을 바탕으로 비즈니스와 제품에 대한 의사결정이 내려지게 됩니다. 의사결정을 데이터 기반으로 내린다는 것은 그 데이터에 대한 신뢰가 있다는 뜻입니다.
오늘날 복잡한 제품의 개발에 있어서 한정된 시간 안에 제품의 발전 방향성에 대한 정확한 의사결정을 내리는 것은 매우 중요한 일입니다. Instagram은 한 때 ‘Burbn’이라는 성공적이지 못한 위치 기반의 SNS였습니다.
“He brought on another programmer, Mike Krieger; the pair used analytics to determine how, exactly, their customers were using Burbn. Their finding? People weren't using Burbn's check-in features at all. What they were using, though, were the app's photo-sharing features.” (관련 링크)
"그(케빈 시스트롬, Instagram의 공동 창업자)가 다른 프로그래머, 마이크 크리거를 데려왔습니다. 그 둘은 애널리틱스 프로그램을 사용하여 Burbn의 사용자들이 자신들의 앱을 어떻게 사용하는지 정확히 파악하고자 했습니다. 그들이 무엇을 알아냈냐고요? 사람들은 Burbn의 체크인 기능을 전혀 사용하지 않고 있었습니다. 대신 앱의 사진 공유 기능을 사용하고 있었죠."
놀라운 사실은 그들의 앱이 성공적이지 않았다는 것과 데이터 분석을 통하여 사진 공유 기능이 사용자들에게 가장 많이 사용된다는 것을 알아차렸다는 것입니다. 대부분의 기업들은 이 사실을 알아차리고, 특별한 조치를 취하지 않음에도 불구하고, 이들은 데이터를 신뢰하였고, 선택과 집중을 통해서 인스타그램의 가장 핵심 기능은 사진 공유 기능에 집중했습니다.
“At that point, Systrom and Krieger decided to double down on their data: They focused on their photo-sharing infrastructure and scrapped almost everything else. Burbn would become a simple-photo-sharing app.”
"그 시점에 시스트롬과 크리거는 데이터가 말하는 바에 귀기울이기로 결정했습니다. 즉, 앱의 사진 공유 기능에 집중하고 나머지는 거의 다 없애는 것이었습니다. 이렇게 하면 Burbn은 단순한 사진 공유 앱으로 탈바꿈 할 것이었습니다."
이러한 실험, 그리고 나아가서 과감한 선택과 집중은 1차적으로는 고객의 데이터에 대한 가시성을 가진 덕분에 가능했으며, 이후 획득하고 분석된 데이터에 대한 신뢰, 그리고 이에 기반한 과감한 의사결정 덕분에 가능했다고 생각됩니다. 물론 데이터에 대한 분석은 이들의 비즈니스에 대한 통찰을 뒷받침하는 보조 자료였을 수 있으나, 그럼에도 불구하고 데이터가 인스타그램의 성공에 일조한 것은 사실입니다.
특히 데이터에 대한 신뢰가 있다면, 예측과 실험 또한 쉽게 가능합니다.
Intel의 앤드루 S. 그로브는 자신의 저서인 High Output Managment에서 “경향을 관찰하면 과거에서 미래를 추론할 수 있는데, 이러한 추론은 블랙박스 안을 들여다보는 또 하나의 창 역할을 한다. 또한 특정 기준에 따른 측정값을 통해 왜 결과가 그렇게 나왔는지를 충분히 따져볼 수 있다.”라고 말하였습니다. 예측은 모든 복잡한 공정에 일어나는 문제에 대한 해결책을 추론할 수 있도록 도와주는 매우 중요한 기제입니다.
Attribution(기여도분석) 분야에 한정해서 생각해보면, 광고 캠페인에는 여러 가지 복잡한 변수들이 작용하기 때문에 과거의 캠페인 결과가 미래의 캠페인 결과를 담보한다고 말할 수 없습니다. 그러나, 과거의 캠페인 진행 성과를 Attribution 솔루션을 통해서 분석하고 이를 관찰하면, 과거로부터 미래를 추론할 수 있게 되며, 미래의 의사결정에 대해서 완벽하지는 않더라도, 근사하는 추론을 할 수 있도록 도와줍니다. 그리고 이러한 추론들은 마케터의 올바른 의사결정을 도와서 결과적으로 마케터가 한정된 예산을 가장 최적화하여 사용할 수 있도록 도와줍니다.
마지막으로 그로스해킹을 잘하는 회사들은 이러한 방법론들을 더욱 지혜롭고 효율적으로 실천하기 위한 각종 도구적 수단들, 특히 Mar-tech 솔루션들에 대한 적극적인 활용을 하고 있습니다.
"Mar-tech 솔루션들 = 그로스해킹"은 결코 맞는 공식이 아닙니다. 왜냐하면 Mar-tech 솔루션들 혹은 형식 논리에 대한 지나친 집착은 제품과 그 성장의 본질에 대한 고민으로부터 조직을 유리시킬 수 있기 때문입니다. 예를 들어서 A 제품을 사용한다고 하여 그로스해킹이 자동적으로 될 것이라고 말하는 것은 거짓말일 것입니다.
그러나 내부적으로 빅데이터를 수집하는 인프라에서부터, 그 인프라에 알맞은 데이터를 부어넣고 그 데이터를 분석하기까지의 과정은 매우 길고 지난합니다. 또한 신규 가입 고객들에게 메시지를 보내는 메시지 자동화 작업이나, 혹은 제품 내에서 고객들이 어떤 점에 만족하는지를 알아내어 그 포인트를 집중적으로 개선하는 최적화 작업 등은 내부에서 직접 기획 및 개발을 end-to-end로 진행하기에는 쉽지가 않습니다. 이러한 부분을 in-house로 개발할 수 있다면 문제가 없겠으나, 대부분의 조직은 이러한 역량을 내재화하기 어렵습니다.
이 때 Mar-tech 솔루션들은 그로스해킹 과정에서 필수적인 (1) 측정, (2) 자동화, (3) 최적화 업무를 도와줄뿐만 아니라, 이를 수행하는 팀원들의 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다. 또한 Mar-tech 솔루션들 자체가 성장에 대한 프레임워크을 동반하는 경우가 많기 때문에 이러한 프레임워크를 통하여 보다 쉽게 그로스해킹 업무를 시작할 수 있습니다.
실제 Gartner의 2017년 설문조사에 따르면 회사들은 평균 22개의 Mar-tech 툴들을 사용하고 있으며, 8개의 툴들을 더 사용하기 위해서 준비중이라고 합니다. (관련 링크)
뿐만 아니라, 북미와 영국의 선두 업체들 CMO의 예산 중 Mar-tech에 들어가는 예산의 비중은 29%로 23%에 해당하는 유료 광고 매체(Paid Media) 예산 전체보다 심지어 더 높습니다. 이는 Mar-tech가 오늘날 CMO에게 있어서 마케팅의 필수적인 일부분으로 인식되고 있는 것을 방증합니다.
이와 같이 조직이 가지고 있는 내재화에 드는 여러 가지 기회비용 등을 고려하여 Mar-tech 툴에 대한 적절한 도입과 사용이 있는 것은 그로스해킹을 더욱 효율적으로 하는 것에 필수적인 요소 중 하나입니다.
앞서 말씀드린 5가지의 문화적 특징 또한 그로스해킹에 대한 완전한 해답은 결코 아닙니다. 오히려, 이는 그로스해킹에 대한 저와 AB180 나름대로의 그로스해킹을 통한 또 다른 진단이라고 생각합니다.
또한 이러한 문화적 특징을 다 갖춘 회사라고 하여도, 애시당초 제품의 PMF(Product-Market-Fit)가 갖춰지지 않았거나, 속한 산업에 대한 깊은 통찰과 직관이 없으면 성공할 수 없는 것은 매한가지입니다.
그럼에도 이러한 문화적 특성들에 대한 연구가 필요한 것은 그로스해킹이라는 말과 상관없이 모든 조직은 자사의 디지털 제품을 성장시키는 것에 사활을 걸어야 하고, 정말 '진짜 그로스해킹'이라면 '진짜 성장'을 이끌어낼 수 있다고 믿기 때문입니다.
에이비일팔공 컨설팅(AB180 Consulting)은 국내 최고의 Mar-tech 전문가들로 구성된 데이터 기반의 그로스해킹 전문집단입니다. Airbridge, Braze, Amplitude, Apptimize, Segment, Snowflake, Looker 등 총 7개의 솔루션의 공식 파트너로서, 각 솔루션에 대한 차별화된 전문성을 확보하고 있으며, 국내 100여 개 엔터프라이즈 및 선두 스타트업 등과 일하고 있습니다. 특히 이러한 다양한 Mar-tech 솔루션들의 활용을 통하여 조직 내의 데이터 사용을 극대화하고, 이를 통해서 성과를 창출하는 것을 주요 성공 방정식으로 삼고 있습니다. 💪
조직의 그로스해킹 문화 개선을 위해서 에이비일팔공 컨설팅과 함께하세요. 🚀
