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첫 번째 Fireside Chat, 제품에 대한 좋은 집착
2019-10-04
By
Jaemoon Lee
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첫 번째 Fireside Chat, 제품에 대한 좋은 집착
October 4, 2019
By
Jaemoon Lee

AB180이 개최한 Modern Growth Stack 2019 행사, 약 350명의 기업 참가자들이 참가해주신 MGS 행사에서 가장 유익했던 시간 중 하나인 Fireside Chat의 요약 내용입니다.

과거에는 기획자, PM 등 1인의 독창적인 생각과 기회를 통해 좋은 제품이 만들어졌지만, 오늘날에는  사용자들의 행동 데이터를 기반으로 차근차근 제품을 개선해나가는 새로운 표준이 되어가고 있습니다.

첫 번째 Fireside Chat에서는 브랜디의 윤원국 실장님, GS홈쇼핑의 이종한 매니저님, 뱅크샐러드의 정다미 그로스해커님을 모시고 ‘제품에 대한 좋은 집착'이라는 주제로 이야기를 나눠봤습니다.

각 회사들의 이야기를 들어볼까요?

Q. 각 회사에서는 제품의 성장을 어떻게 정의하고, 지표화하여 보고 있나요?

“brandi_speaker"

브랜디 : 저희는 커머스이다보니, 다른 회사들과 마찬가지로 당연히 거래액과 매출액을 주요 지표로 보고 있어요. 만약 상품만 사고 나간다면 리텐션이 생각보다 높지 않겠죠? 그러나 브랜디 데이터를 보면 일별 리텐션이 매우 높은 편입니다.

그래서 저희는 거기서 사용자 행동 데이터를 더 심층적으로 들여다봤습니다. 여기서 발견한 사실은 20대 여성들이 단순하게 옷을 구매하기 위해 브랜디를 사용하는 게 아니고, 오히려 브랜디가 하나의 ‘놀이’로서 그리고 ‘문화’로서 이 분들에게 다가가고 있다는 것이었습니다.

저희는 사용자의 이러한 경향을 잘 나타내주는 ‘상품 찜’이라는 사용자의 행동에 주목하게 되었어요. 이를 통해 사용자의 행동이 신규 사용자의 제품 온보딩과도 밀접한 연관이 있다는 것을 발견하게 되었습니다.

이에 따라 월간 구매 유저 수, 리텐션 지표 등의 일반적인 지표는 물론 신규 고객이 얼마나 빠른 기간 내에 상품 찜을 많이 하는지도 체크하고 있어요. 그리고 상품 찜을 특정 기간 안에 몇 번 이상 하게 만드는 것이 온보딩에 중요한 선행지표라고 정의하고, 이를 위하여 다양한 노력을 하고 있습니다.

Q. 방금 말씀대로 사용자들의 각종 행동들과 이 행동들을 표현한 지표들이 선행지표라면, 거래액이나 매출은 후행지표에 속한다고 볼 수 있는데요. 매출과 같은 후행지표에만 집중하는 문화를 디지털 제품상 사용자들의 행동에 대한 지표들에 집중하는 문화로 바꾸는 게 굉장히 어려운데, 각 사에서는 어떻게 사내 문화를 바꿔나가고 있나요?

“JAKE"

GS홈쇼핑 : 저희 GS홈쇼핑 내부에는 다양한 직군이 있어요. 전통적으로 데이터는 마케팅 팀의 전유물이라고 여겨지기 쉬워요. 그런데 저희 GS홈쇼핑은 MD팀까지도 함께 데이터를 활용하여 성과를 내고 있어요.

원래 MD분들이 상품 소싱을 할 때 원래대로는 각 상품의 매출지표와 개인의 직관에 의해 상품을 소싱하는 경향이 많았었어요. 하지만 Amplitude를 도입하고 나서는 MD분들이 Amplitude를 사용하여 데이터 기반의 판매전략을 수립하는 것으로 문화가 바뀌어가고 있어요.

처음에는 MD분들이 이러한 데이터 분석에 대해서 익숙하지 않으셨어요. 그래서 저희는 MD분들을 대상으로 3개월 정도 Amplitude 교육을 실시해드렸습니다.

이렇게 한 이유는 일단 마케터보다 MD분들이 상품에 대해 잘 알고 계시기 때문입니다. Amplitude 사용을 통해서 MD분들이 각 상품별 매출액 정보를 넘어서 우리 고객들의 행동 데이터를 ‘탐구'하게 되셨습니다.

예를 들면 A라는 화장품을 많이 구매하는 집단이 다른 어떤 화장품을 많이 찾아보는지, 그리고 어떤 화장품을 장바구니에 담는지, 그리고 어떤 키워드로 주로 검색을 하는지 등을 봐서, 상품간 연관 관계를 찾고 이를 기반으로 소싱 작업을 하고 있어요. 즉, 제품 소싱의 인사이트를 얻는거죠.

여기서 저희 GS홈쇼핑은 한 발 더 나아갔습니다. CRM팀에서 푸시메시지를 보낼 권한을 MD분들께 일부 위임해드렸어요. 그래서 현재는 MD분들께서 푸시메시지를 발송할 일부 권한을 부여받으셨고, 이를 통해서 실제로 푸시메시지 일부를 Cohort를 만들어서 타겟팅하고 계세요. 뿐만 아니라 발송될 푸시메시지의 타이틀과 설명, 이미지 등을 선택할 때 MD분들의 의견이 많이 반영되고 있습니다.

“brandi_speaker"

브랜디 : 저는 그로스해킹 문화 조성에 앞서 문화 조성의 기반이 되는 솔루션에 대해서 얘기해볼게요.

Amplitude와 Braze를 도입한지 약 6~8개월 정도 되었네요. 도입 전 솔루션 가격이 부담스러웠던 것은 사실입니다. 그래서 대표님을 설득하고 컨펌받는 게 어려웠어요. 대표님께 6개월만 시간을 주면 솔루션 비용의 2배 넘는 이익을 보겠다고 주장하면서 컨펌을 받았고, 실제 8개월째 될 때 솔루션 도입비용의 3배 정도의 직접비용 감소와 6배 정도의 간접비용 감소를 만들어낼 수 있었습니다.

경영자 또는 대표, 해당 사업 리드의 솔루션 도입에 대한 의지가 어느정도 있는가 역시 매우 중요한 요소인 것 같습니다. 또한 결정이 됐으면 담당자가 솔루션에 몰입할 수 있는 환경을 마련해주는 것 또한 중요합니다. 즉, 담당자가 성과를 낼 수 있도록 일정 시간을 마련해주는 것이죠. 저는 이런 것들이 갖춰지면 6개월 이내에는 그로스해킹을 통한 성과가 난다고 판단하고 있습니다.

Q. 분석한 데이터로 인사이트를 얻고, 새로운 가설을 세워 실험을 하는 등의 사이클을 어떻게 프로세스화, 내재화시키고 있나요?

“Damee"

레이니스트 : 중요한 건 맹목적으로 실험을 하는 행위 자체가 아니라, 실험의 결과를 분석해서 그 결과를 통해 정기적으로 배워가는 것이라 생각합니다.

그 예시로 저희는 특정 코호트에 특정 메시지를 보내는 실험을 정기적으로 진행했습니다. Amplitude에서 특정 코호트를 뽑아내고, 이 코호트를 Braze로 보내서 메시지를 발송하고, 그 다음에 그 결과를 다시 Amplitude에서 분석하는 식이죠.

이렇게 하면, 각 솔루션들의 데이터가 결합되기 때문에 푸시메시지를 보내서 오픈율만을 보는 것이 아니라, 푸시를 통해서 들어온 사용자들의 행동에 대해서도 데이터를 통해서 성과를 측정 할 수 있습니다.

우리가 실험을 자유자재로, 도전의식을 가지고 진행하려면. 특정 실험의 성과에 대해서 측정하고, 평가하고, 배워가는 프로세스가 반드시 마련되어야 합니다. 그런 점에서 이런 프로세스는 저희가 다양한 실험을 자유자재로 설계하고, 과감하게 진행해볼 수 있도록 도와준다고 볼 수 있습니다.

Q. 사용자들의 행동 데이터를 통해 인사이트를 도출한 경험에 대해서 공유해주시면 좋겠습니다.

“JAKE"

GS홈쇼핑 : 저희는 고객들의 세션당 체류시간과 고객들의 이벤트 수가 1인당 평균 지출 금액과 어떤 상관 관계가 있는지 알아보고 싶었습니다.

Amplitude를 사용하여 데이터를 뽑아보니 가설대로 고객들의 세션당 체류시간이 길어질수록 1인당 평균 지출 금액이 증가했는데 세션이 30~60분 사이에 있을 때가 3분~10분 사이에 있을 때보다 지출 금액이 약 25% 정도 높은 것을 발견할 수 있었습니다.

마찬가지로 가설대로 이벤트 수는 (장바구니를 담은 횟수, 상품을 조회한 횟수 등) 높아질수록 1인당 평균 지출 금액이 높아졌습니다.

하지만 세션당 체류시간과 이벤트 수가 높아진다고 해서 주문당 지출 금액이 높아진 것은 아닙니다. 1인당 평균 지출 금액이 높아졌는데 주문당 지출 금액이 변화가 없었다면, 그만큼 주문을 더 많이 했다는 것을 의미하죠. 즉, 세션이 길어질수록, 그리고 이벤트 수가 많아질수록 주문 전환수가 높아지고 주문 전환율도 높아진다는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

만약 이러한 데이터를 추출하기 위해 직접 DB/DW에 쿼리를 실행하거나, 다른 툴을 사용하면 시간이 오래 걸릴 수 있는데 Amplitude를 통해서는 30분 정도로 충분했습니다. 마케터가 쉽고 빠르게 데이터에 접근하여 인사이트를 도출할 수 있게 한 것이죠. 이를 통해, 마케터로 하여금 고객 행동을 빠르게 이해하고, 본업인 마케팅 활동에 더 집중할 수 있게 하는 것이 Amplitude 활용의 장점이 아닐까 합니다.

“Damee"

레이니스트 : ‘10일 내에 7명의 친구를 추가하면 진성 유저가 된다'라는 페이스북의 사례는 현업에 있는 사람들에게 가장 많이 알려진 그로스 사례라고 할 수 있습니다. 그러나 사실 이런 아하모먼트를 실무에서 발견하기는 굉장히 어렵습니다. 어떤 수준의 행동이 아하모먼트가 될 수 있는지 파악하기 위해서는 데이터를 그만큼 다각도로 분석할 수 있어야 하기 때문이죠.

Amplitude는 이와 같이 데이터를 다각도로 비교 분석하는 데 도움을 주는 솔루션이라고 할 수 있습니다. 저희 서비스를 예로 들면 자산데이터를 5개 연동한 사람이 리텐션이 높을지, 7개 연동한 사람이 더 높을지 빠르게 비교할 수 있었습니다. 물론 당연히 더 많이 연동한 사람이 더 높은 리텐션을 보이겠지만, 여기서 Amplitude를 활용하여 각각의 코호트를 만들고 비교하면 어떤 순간에 티핑포인트가 생기는지 쉽게 파악할 수 있죠.

뿐만 아니라, 좀 더 세밀하게는 어떤 조합(카드 / 은행 / 보험 / 주식 등)의 자산데이터를 연동할 때 리텐션의 상승 폭이 줄어드는지 체크하여 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

저희 뱅크샐러드에서는 여기서 찾은 인사이트를 온보딩 튜토리얼에 반영하였습니다. 단지 자산의 연동 숫자 뿐만 아니라 데이터 분석을 해봤을 때, 은행과 카드 데이터를 연동하지 않으면 우리 서비스를 반쪽만 사용하고 있는 것이라는 것을 알아내었습니다. 그리고 이런 부분을 찾아내어 개선하였더니 Activation 전환율이 30% 정도 높아졌습니다.

또한 Amplitude는 퍼널 분석에 대한 관점에서 이탈포인트를 찾아내는데 도움이 됐습니다. 당연히 SQL이나 R에서도 퍼널 분석을 구현할 수 있지만 복잡하고 어려운 과정을 거칠 수 밖에 없습니다. Amplitude에서는 이런 퍼널 분석이 30초면 가능하죠. 이와 같은 빠른 분석을 통해 짧은 시간에도 데이터를 깊게 파볼 수 있으며, 반복 실험과 개선이 가능해지는 것입니다.

예를 들어, 저희는 회원가입 과정이 회원가입과 본인인증의 2단계로 구성되어 있었는데, 회원가입이 서비스 사용에 꼭 필요한 부분은 아니었습니다. 퍼널 분석을 통해 얻어낸 이런 인사이트를 통해, 회원가입을 제외하고 본인인증으로 통합하니 마찬가지로 30%의 성과 개선을 확인할 수 있었습니다.

“brandi_speaker"

브랜디 : 저희는 리텐션과 상품 찜하기의 관계에 대해서 제품 개선 사례를 소개드리고자 합니다.

먼저, 특정 기간 동안의 상품 찜하기 횟수에 따라 리텐션 수치는 크게 차이가 납니다. 당연히 찜을 많이 하면 리텐션이 높아질 것이라고 생각할 수 있겠습니다. 그러나 추가적으로 분석을 해보니, 앱 설치 첫날 찜하기를 1번도 하지 않은 경우 찜하기를 한 유저보다 리텐션이 점차적으로 떨어지는 것을 확인하였습니다.

그래서 저희는 가입한 첫 날 혹은 설치한 첫 날에 무조건 찜하기를 한 개 이상 할 수 있게 하는 것을 목표로 잡고 개선을 시도했습니다. 저희 서비스는 찜을 하려면 회원가입을 반드시 해야하는 구조로 되어 있었습니다. 그런데 회원가입 퍼널 상에서 데이터를 보면, 회원가입 중간에 이탈이 굉장히 높아지는 부분이 있었죠. 그 지점이 바로 본인인증을 하는 부분이었습니다.

따라서 해결 방법은 두 가지 옵션이 있을 수 있습니다. 회원가입 과정에서 본인인증을 빼던지, 아니면 회원가입 없이도 찜을 할 수 있게 하는 것입니다. 저희는 여기서 후자를 선택하여 다음 업데이트에 비회원도 찜을 할 수 있게 하였고, 상품 상세 페이지가 아닌 상품 리스트의 썸네일 영역에서도 찜이 가능하도록 구조를 바꿔서 리텐션이 높아질 것으로 기대하고 있습니다.

두 번째는 커머스에서 많이 활용하는 쿠폰이나 포인트를 활용한 프로모션에 대한 이야기입니다. 어떤 타겟에 얼마의 가치를 보내냐에 따라 그 성과가 달라지는 것은 당연합니다. 이것은 쉽게 말해 기업의 마케팅 비용을 줄이고 최적화를 할 수 있다는 것을 의미합니다.

저희는 유저 그룹을 네 그룹(예 : 장바구니 담음, 찜하기만 함, 상품만 봄, 아무 것도 하지 않음)으로 나눠서 쿠폰 종류와 발송 시기에 대한 테스트를 하였습니다. 재밌는 사실은 찜한 고객들에 대해 쿠폰을 보내봤을 때, 쿠폰의 가격에 따라 구매 전환에 큰 차이가 발생하지 않았다는 것입니다. 이런 경우, 전환율에 큰 차이가 없기 때문에 굳이 높은 금액의 쿠폰을 보낼 필요가 없겠죠.

Amplitude를 활용하여 이러한 분석을 할 수 있었고, 궁극적으로 기업의 비용을 줄이고 전환율을 높일 수 있는 다양한 사례들을 만들 수 있었습니다.

각 사의 좋은 인사이트 공유를 감사드립니다.

브랜디의 윤원국 실장님, GS홈쇼핑의 이종한 매니저님, 뱅크샐러드의 정다미 그로스해커님은 현재 Amplitude를 활용하여 데이터 기반(Data-Driven)의 제품의 개선을 이뤄내고 있습니다.

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Jaemoon Lee
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