본 포스팅은 책 '그로스 해킹: 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법'을 읽고 정리 및 리뷰한 내용입니다.
2.1 뭐가 문제인지를 모르는 게 문제
많은 IT서비스의 출시 과정을 살펴보면, 제품이 출시됐을 때 냉담한 시장 반응을 마주하면 다음과 같이 생각하는 경향이 있다.
'사실 지금은 (시간,자원의 부족으로) 원래 기획했던 기능의 30% 정도만 만들어서 내놓았으니, 새로운 기능을 추가해서 완성도를 높이자'
이것은 이 시점에 할 수 있는 가장 나쁜 결정이다.
오히려 이 시점에서의 문제는 뭐가 문제인지를 모르는 것이 문제이다.
2.2 정말 많은 제품 관리자가 하는 실수
굉장히 많은 제품 관리자가 다음과 같은 실수를 한다.
1. 제품을 먼저 만들고, 그런 다음에야 고객을 찾는다.
: 기획서를 바탕으로 제품을 우선 만든 다음, 제품이 나오고 나서야 뒤늦게 고객을 설득하려는 경우가 많다.
- 이 과정에서 기획서가 논리적인가를 반복해서 검토하는 경우가 많은데, 보고서의 논리적 빈틈이 있는지를 면밀하게 살피는 것은 제품의 성공 가능성을 높이는 일이 아니다.
- 특히 논리적인 보고서를 강조하는 환경일수록 사용자보다 기획서를 승인하는 상위 의사결정권자를 바라보면서 기획서를 쓰게 된다.
2. 기능을 추가하고, 추가하고, 추가한다.
: 많은 회사에서 '서비스 개선'이라는 용어를 '기능 추가'와 동일한 의미로 사용한다.
사용자가 원하는 게 기능 추가라면 다행이지만, 그렇지 않은 경우가 많다.
또한 기능이 추가된다면 서비스의 복잡도는 높아지고 유지 보수 리소스가 증가하게 된다.
제품은 가설의 조합으로 이뤄져야 하며, 그러한 가설을 테스트하기 위한 최소한의 기능으로 이뤄져야 한다.
기능이 많은 제품이 성공하는 게 아니라 최소한의 기능으로 사용자에게 가치를 전달할 수 있는 제품이 성공한다는 점을 꼭 기억하자.
2.3 제품-시장 적합성(Product-Market Fit, PMF)
제품-시장 적합성(Product-Market Fit): 좋은 시장에, 그 시장을 만족시킬 수 있는 제품을 갖고 있는 것
- '아무도 원하지 않는 서비스를 열심히 만드는' 함정에 빠지는 것을 방지 위한 방법
- 그로스 해킹은 시장이 필요로 하는 제품을 만드는 것에서부터 시작된다.
즉 제품-시장 적합성을 확인한다는 것은 우리가 만든 제품/서비스가 그로스 해킹을 할 만한 가치가 있는가?에 대한 질문에 답하는 과정이며,
다음 세 가지 질문을 통해 PMF를 확인할 수 있다.
1. 우리가 생각하는 그 문제가 진짜 있긴 한가?
: 많은 제품들이 존재하지 않는 문제를 가정하며 만들어진다. 혹은 존재하는 문제이긴 하지만 너무 규모가 작아 사업화할 수 없는 경우도 있다. 제품을 개발하기에 앞서 문제라고 생각했던 것들이 정말 문제가 맞는지, 그 문제의 해결책에 대한 대가를 지불할 만큼의 수요가 있는지 반드시 살펴봐야 한다.
2. 우리가 만든 제품이 그 문제를 해결한 게 맞나?
: 우리가 제품을 통해 제안한 솔루션이 그 문제를 효과적으로 해결했는지 확인해야 한다. 제품의 핵심 기능이 명확하고 기능이 앞서 언급한 문제를 해결하는 데 집중돼 있어야 한다.
3. 이 제품을 만들면서 세운 가설이 무엇인가? 그 가설이 검증됐는가?
: 제품은 기능의 조합이 아니라 가설의 조합이 돼야 한다. 하나의 제품을 내놓는다는 것은 검증하고자 하는 가설의 답을 내놓는 것.
제품을 출시한 후에는 이 제품을 통해 검증하려고 했던 가설이 무엇이었고, 검증 결과가 어땠는지에 대한 답을 할 수 있어야 한다.
2.4 제품-시장 적합성을 확인하려면?
우리가 만든 제품이 PMF을 만족하는지 확인하려면, 아래의 3가지 지표를 확인해보자.
1. 리텐션(Retention Rate) =유지율
: 사용자들이 서비스에 얼마나 꾸준히 남아서 활동하는지 보여주는 지표
중요한 점: 리텐션 그래프의 기울기, 기울기 안정화 시점에서의 절대적 리텐션 수치
1) 기울기
- PMF를 만족하는 서비스는 초기 일정 기간이 지나면 그래프의 기울기가 완만해지면서 리텐션이 안정적으로 유지되는 패턴을 보임
- 그렇지 못한 서비스는 리텐션 그래프의 기울기가 꾸준히 우하향하는 패턴을 보임
리텐션 그래프
2) 절대적 리텐션 수치
- 많은 사용자에게 선택받은 상위 랭킹 앱일수록 리텐션이 완만해지는 지점이 높음
- 리텐션에 영향을 미치는 핵심 기간은 서비스 사용 시작 직후부터 수일 이내이므로, 서비스 온보딩 과정 매우 중요
안드로이드 앱의 리텐션 그래프
- 리텐션이 어느 정도 나와야 PMF를 만족한다고 볼 수 있을 지 절대적인 기준은 없음.
- 이유: 서비스 카테고리 별로 성격이 다르기 때문. (ex. 매일 확인하는 뉴스 서비스와 여행 예약을 하는 서비스의 리텐션 판단하는 기준 다를 수밖에 없음)
카테고리 및 플랫폼별 30일차 잔존율 (앱 평균)
- 서비스가 속한 카테고리를 감안해서 지표의 건전성을 판단하는 것 필요
2. 전환율(Conversion rate)
: 한 단계에서 다음 단계로 넘어가는 사용자의 비율
- 전환율을 구하려면 목표로 하는 이벤트를 정의하고, 이를 위해 거쳐야 하는 경로를 구체화해야 함.
- 각 경로에 진입한 사람과 다음 단계로 넘어간 사람의 비율을 계산하면 전환율 구할 수 있음.
- 단계가 거듭될수록 이탈하는 사용자가 늘어나므로 전환 퍼널은 역삼각형 모습을 띠는 게 일반적.
전환 퍼널
- 전환율에 영향을 미치는 요인: 사용성, 카테고리, 유입 경로
1) 사용성(Usability)과 UI/UX의 영향을 많이 받음
- 하지만 불편함을 잘 해소하는 제품이라면 사용자는 어느 정도 불편함을 감수하더라도 높은 전환율을 보임
2) 카테고리
- 2020년 어도비 디지털 인덱스 발표 자료에 따르면 이커머스 서비스의 평균 구매 전환율은 3%
- 선물/건강 관련 전환율은 상대적으로 높고, 단가가 높고 가격 경쟁이 치열한 전자기기는 낮음
- 즉, 어떤 상품을 다루는 서비스인지에 따라 목표로 하는 전환율이 달라질 수 있음
3) 유입 경로
- 똑같은 상품이어도 친구 초대를 통해 들어온 사람과 광고를 통해 들어온 사람의 전환율 상이
(친구 초대를 받고 들어왔을 경우 전환율 더 높음)
3. 순수 추천 지수(Net Promoter Score, NPS)
: 주변인에게 추천할 의향이 얼마나 있는지에 대한 척도
- 사용자에게 다음의 질문을 함
이 서비스를 주변 지인이나 친구에게 얼마나 추천하고 싶으신가요?
- 질문의 답을 0~10점까지의 선택지가 있는 11점 리커트(Likert) 척도로 받아, 점수에 따라 고객을 3개 그룹으로 나눔
1) 0~6점: 비추천 그룹
2) 7~8점: 소극적 추천 그룹
3) 9~10점: 적극적 추천 그룹
나누어진 그룹에 따라 NPS 를 도출
NPS = (적극적 추천 그룹 - 비추천 그룹) / 전체 응답자
- 이론상 NPS의 범위는 -1 ~ 1
- 일반적으로 NPS가 양수라면 전반적으로 양호한 것으로 판단
좋은 NPS의 기준
- NPS는 결국 '팬(fan)'에 대한 지표
- 제품에 불만족하는 사람을 줄이는 것만큼이나 제품에 대한 적극적인 팬 층을 늘리는 것이 매우 중요
- 실제로 스타트업에서 새로운 서비스를 출시했을 때 성공을 가늠할 수 있는 좋은 방법은 충성 사용자를 살펴보는 것
- 서비스를 적당히 좋아하는 1000명보다 열렬히 사랑하는 100명의 충성 사용자를 확보할 때 그 서비스가 성공할 확률이 크게 높아진다.
Next Step
- PMF를 만족하는 경우 > 그로스 실험을 진행한다.
- PMF를 만족하지 않는 경우 > 제품 자체가 의미 있는 문제에서 출발하는지, 그 문제를 잘 해결하는 제품을 만들었는지 다시 점검한다.
PMF를 만족하지 않는 경우
1. 이 시기에 해서는 안 되는 것
- 브레인스토밍
- 새로운 기능 추가
- 잔존율, 전환율을 개선하기 위한 실험: (이 시기) 잔존율과 전환율은 PMF를 만족도를 확인하기 위한 수단일 뿐, 이 지표를 올리는 것을 목표로 하면 안됨
2. 이 시기에 해야할 것: 사용자 인터뷰, 행동 데이터 분석
1) 사용자를 직접 만나 이야기 듣기
- 포커스 그룹 인터뷰(Focus Group Interview)보다는 1:1로 진행하는 사용자 인터뷰(In-Depth Interview)가 더 효과적
- 인터뷰 내용은 다음과 같이 진행
- 미래가 아닌, 과거와 현재에 초점을 맞춘 질문을 할 것
- 가정이 아닌, 경험을 물어볼 것
- 결과가 아닌, 과정을 깊이 살펴볼 것
- 기억이 아닌, 습관을 통해 드러난 구체적인 경험을 확인할 것
- 일반화된 진술이 아닌, 개인의 경험이 드러날 수 있도록 질문/답변할 것
- 편향된 믿음을 확인하는 과정이 아닌, 순수한 호기심으로 접근할 것
* 주의사항
- 사용자 인터뷰는 내가 생각한 가설을 확인하는 과정이 아님, 사용자 의견을 통해 제품 사용 경험과 맥락을 깊이 있게 이해하는 과정
- 기대했던 답변을 끌어내기 위한 유도 질문 해서는 안 됨
- 사용자가 답변한 내용을 문자 그대로 해석해서 서비스에 반영하는 것은 위험
- 사용자가 이야기해주는 것은 '정답'이 아닌 '맥락'이라는 점에 유의
2) 사용자 행동 데이터 분석
- 사용자 행동 로그 등의 행동 데이터 수집을 필수로 담아 출시하기
2장이 끝났다. 앞으로 다룰 내용들이 간략하게 집약되어 있어 정보량이 많아 정리하기 조금 힘들었다. ㅎ
회사에서 신규 서비스 출시를 준비하고 있는데, 도중에 막히는 부분이 생기면 오늘 다룬 내용들을 적용해볼 수 있을 것 같다.
최근 준비하고 있는 단계와 오늘 다룬 내용의 단계가 일치하는 듯 해서 조만간 사용해보고 싶은 기법이 많았다. (사용해볼 수 있는 기회를 만들어야겠다!)
아쉬운 점
1. 얼마 전에 제품 프로토타입으로 인터뷰를 진행했는데, 그 당시에는 NPS를 몰라서 사용해보지 못해 아쉽다. 인터뷰 질문에 비슷한 내용이 있었고, 응답을 받았지만 지표화하지 못했다. 피드백을 제품 디벨롭에 좀 더 유용하게 사용하지 못해 아쉽다.
2. 인터뷰 당시, '인터뷰 주의사항'에 있는 내용과 다른 부분이 많았던 것 같다. 당시 인터뷰 질문에는 미래, 가정, 기억에 의존한 게 많았다. 질문을 하면서 은연 중에 우리가 바라는 대답이 무엇인지 느껴졌는지, 인터뷰이가 제품에 대해 조금은 과도하게 긍정적으로 대답한 것들도 있었다.
하지만 오늘 공부했으니 또 인터뷰가 진행된다면 책의 내용을 바탕으로 좀 더 의미 있는 인터뷰를 진행할 수 있을 것 같다!
한 층 성장해서 뿌듯한 하루-💪
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