데이터분석 과정/그로스 해킹

그로스 해킹 | 전제조건 : Product-Market Fit, AARRR

ANNASENA 2024. 11. 10. 20:18
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제품-시장 적합성 (PMF : Product-Market Fit) 

제품-시장 적합성
  • 문제라고 생각했던 것이 정말 문제가 맞는지 검토해보기
    또 해결책을 내놓을 때 그 해결책에 대한 대가를 지불할 만큼의 수요가 있는지도 살펴보기
  • 제품을 통해 검증하려고 했던 가설이 무엇이고, 검증 결과가 어땠는지 확인해보기

 

제품-시장 적합성 확인법
  1) 리텐션
  2) 전환율 : 가입이나 결제 같은 주요 이벤트의 전환율 살펴보기
  3) 순수 추천 지수 (NPS : Net Promoter Score)

$NPS = \frac{적극적 추천 그룹 - 비추천 그룹}{전체 응답자}$

 

제품의 성공 여부를 확인할 때 적절하지 않은 지표
  • 설치 수 
  • 가입자 수
  • 누적으로 쌓이는 지표

 

제품-시장 적합성 개선을 위한 노력
  • 지표 자체를 개선하는 것이 목적이 되어서는 안됨!
해야할 것 하면 안 되는 것
  • 사용자 인터뷰
  • 사용자 행동 데이터 분석
  • 브레인 스토밍
  • 새로운 기능 추가
  • 잔존율 또는 전환율 개선 실험

 

제품의 사용 맥락을 이해하기 위해 사용자 행동 데이터를 수집하는 것은 필수임

 

 

AARRR

  • 회사 조직도에 따른 지표 관리가 아니라
    사용자의 서비스 이용 흐름에 따라 단계 별 주요 지표전체 서비스 관점에서 정의해야 함
  • 서비스의 특성에 따라 카테고리 별로 어떤 지표를 봐야 할지 선정하는 과정,
    지표를 개선하기 위해 어떤 실험을 어떤 우선순위에 따라 진행할지를 결정하고 실행하는 것이 중요함
  • 개선 순서 : 활성화, 유지율 > 고객 유치, 추천 > 수익화

 

고객 유치 (Acquisition)
  • Organic (오가닉) : '자발적으로 유입된 사용자'
    → 실제 트래킹 서비스에서 이 분류를 나눌 때의 기준은 '유입된 채널을 식별할 수 없는 사용자'라고 봐야 함
    → 즉, Unknown (미식별 사용자) 에 가까움
  • 고객 획득 비용 (CAC : Customer Aquisition Cost)
    • 고객 획득 비용 지표를 활용하는 핵심은 채널별, 캠페인별, 광고별, 날짜별 데이터를 쪼개서 보는 것.
    • 우선 각 경로 별 유입을 정확하게 추적해 봐야 함. (웹 : UTM 파라미터 / 앱 : 어트리뷰션)
  • 고객 유치 과정에서 필요한 것은 부분과 전체를 함께 바라보는 것
    서비스의 핵심 가치가 무엇인지, 고객들의 특성이 무엇인지, 어떤 메시지를 통해 이들을 찾고 관계를 유지할 수 있는지 잘 알고 있어야 함


The Looker Ecommerce 

그로스 해킹 책을 읽으며 배우게 된 것을

Kaggle의 The Looker Ecommerce 데이터를 분석할 때 적용해볼 생각이다.

 

https://www.kaggle.com/code/annasena/the-looker-ecommerce

 

앞으로 분석을 차근차근 이어나가려고 한다.

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