그로스 해킹
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데이터에서부터 찾아낸 여러 인사이트를 바탕으로 제품 & 서비스를 지속적으로 개선해 나가는 것
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Cross-functional한 직군의 멤버들이 모여서
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핵심지표를 중심으로
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실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서
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제품 & 서비스를 성장시키는 것
PMF : Product-Market Fit
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실험을 하기 전에 확인해야 하는 문제
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우리가 만든 제품이나 서비스가, 실험을 할만한 가치가 있는가?
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우리가 생각하는 그 문제가 진짜 있긴 한가?
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우리의 솔루션이 그 문제를 해결하는게 마잔?
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이 서비스를 만들면서 세운 가설이 뭐였지?
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Product-Market Fit 적합한 지표
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Retnetion : 서비스에 처음 접속한 사람이 그 이후 서비스에 떨어져 나갔는지? 계속 사용하는지?
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초기에 떨어지지만 어느정도 안정화 되면 어느정도 쓸만함. (최소한의 트렌드)
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retention 지표 찾아보기
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Conversion : 각 단계 별로 핵심 가치로 얼마나 잘 넘어 오는지?
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A-ha moment의 funnel 확인
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NPS(Net Promoter Score) : 우리 서비스를 주변에 얼마나 추천하고 싶은지? (0 ~ 10점 척도)
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detractors(0 ~ 6), passisves(7 ~ 8), promoters(9 ~ 10)
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promoters ~ detactors
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부적합한 지표
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Install, Sign-up, Active user
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PMF 개선하는 방법?
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해서는 안되는 것
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브레인스토밍 : 사용자 입장에서 넘겨 짚거나 가정하고 새로운 기능을 추가 하는 것
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새로운 기능을 추가하는 것
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Retention, Conversion을 개서한기 위한 실험 : 결과 지표이기 때문
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해야하는 것
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사용자를 직접 만나서 이야기를 듣기
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사용자 데이터 분석