데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스
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2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스. - 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv 데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
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- 1. 데이터 기반 성장을 위한 필수 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 프로세스 2018.08.09 김민우 (minu@publy.co)
- 3. 오늘 발표에서 드릴 이야기 • 데이터에 기반한 그로스 해킹 사례? • 각종 그로스 실험들은 ‘응용’ • 응용을 하기 전에는 먼저 ‘기반’부터 탄탄히 • 그로스에 필요한 기반 • Product-Market Fit • Instrumentation • 프로세스
- 4. Product-Market Fit (PMF) • Marc Andreessen의 유명한 글: • The only thing that matters https://pmarchive.com/guide_to_startups_part4.html • PMF를 설명하는 관한 수많은 글과 영상 • 제 나름의 정의: • 시장의 고객들이 우리 제품을 사용해서, 실제로 그들의 문제를 해결하고 있음
- 5. PMF가 중요한 이유는? • 명백한 이유: • 스타트업은 시장이 원하는 제품을 만들어야 살아남 을 수 있습니다. • 그로스의 맥락에서: • PMF를 달성하기 전에 성장에 많은 자원을 투입하면, 그만큼 성공 확률은 낮아집니다. • 예: 청소 업체 Homejoy 실패 사례 https://www.wired.com/2015/10/why-homejoy-failed/
- 9. PMF가 중요한 이유는? • 스타트업의 소망: • “빨리 우리 제품과 서비스를 성장시키고 싶다” • PMF 달성 전에 성장에 많은 자원 투입 à 팀이 가지고 있는 Runway 단축 à 성공의 가능성이 줄어듦 • 성장에 자원을 투입하는 일은, PMF 달성 뒤에
- 10. PMF 확인 방법 1) “느끼기” • 실리콘밸리의 성공한 창업가들이 하는 얘기 • PMF 달성 è 우리 제품을 원하는 사람들이 많음 è 우리가 특별히 광고를 하지 않는데도 우리 제품 을 원하는 사람들이 몰려듦 è 직관적으로 PMF 달성 사실을 알 수 있음 • 대부분의 스타트업에게 적용될 수 있는 방법인 지는…
- 11. PMF 확인 방법 2) PMF Survey • Sean Ellis의 PMF Survey • 질문: “만약 이 제품을 더 이상 사용할 수 없게 된다면, 어떻게 느끼실 것 같나요?” • 객관식 문항: • 매우 실망할 것 같다. • 다소 실망할 것 같다. • 실망하지 않을 것이다. • 40% 이상이 ‘매우 실망할 것 같다’라고 답하면 PMF • 한국에서 쓸 수 있는 방법인지는…
- 12. PMF 확인 방법 3) 고객 리텐션
- 13. Retention Rate가 몇%여야 하나? • 사업마다 다릅니다. • 어떤 사업은 월 리텐션이 80% 이상이여야 할 수도 있 고, 어떤 사업은 월 리텐션이 50% 미만이어도 괜찮을 수도 있습니다. • 비슷한 사업 모델을 가진 다른 회사들의 지표를 벤치마크 • 벤치마크가 어렵다면, 시장 크기를 가지고 판단 • 시장 크기가 크지 않다면, 높은 리텐션율이 필요
- 14. Instrumentation • 일반적으로 쓰이는 말은 아니지만… • 데이터를 수집하고, 축적하고, 분석하기 위한 기 반 툴을 잘 세팅해 두는 것
- 15. 퍼블리의 데이터 관련 툴 데이터베이스 Event Tracking 이메일 분석
- 16. Event Tracking이 중요합니다. • 제가 몇몇 팀에게 사전에 요청드린 Analytics Audit 문서… • 스타트업 대부분은 Google Analytics 사용 • 그로스를 위한 데이터 수집과 분석에는 Amplitude와 같은 ‘이벤트 기반’ 툴이 유리 (무료로 쓸 수 있어요!)
- 17. Event Tracking이 중요합니다. • 페이지뷰 뿐만 아니라, 클릭, 구매 등 각종 사용 자 행동 수집 가능 • GA에서 수집하던 것보다 훨씬 자세한 사용자 행동을 파악할 수 있음 • GA: 샘플링된 데이터 제공 이벤트 기반 툴: 전수 데이터 제공 • GA: 개개인의 행동 파악 불가 이벤트 기반 툴: 개개인의 행동 파악 가능
- 18. Event Tracking이 중요합니다. • GA: 전환 관련 측정이 쉽지 않음 • 특히, 전환 Funnel을 ‘사전에’ 정의해야 함 • Funnel을 정의하기 전의 전환 데이터는 볼 수 없음 • 그런데, 모든 Funnel을 사전에 정의한다는 것은 거의 불가능에 가까움 • 이벤트 기반 툴: 전환을 사전에 정의할 필요가 없 이, 언제든지 데이터 확인 가능 • 물론 데이터 ‘수집’ 자체는 하고 있어야 함.
- 19. Event Tracking이 중요합니다. • Amplitude와 같은 이벤트 기반 툴은 GA에 비해 사용하기 훨씬 쉽습니다. • GA에는 기능이 너무 많아요. 익히려면 시간이 엄청 오래 걸립니다. • 물론 이벤트 기반 툴 역시 학습은 필요하지만, 훨씬 쉽게 배울 수 있습니다. • 이벤트 기반 툴을 처음 써 본 팀의 말: • “저희 팀은 그동안 석기시대에서 일했던 것 같아요. 석기시대에서 주먹구구로 일하다가, 갑자기 현대로 넘어온 기분이에요.”
- 20. Instrumentation: 기본적인 툴 • Event-based Analytics: Amplitude, Mixpanel 등 • 광고를 위한 툴: Facebook Pixel • A/B 테스트: Google Optimize • CRM (이메일 마케팅): Klaviyo, Drip, Customer.io 등 • 여러 툴에 데이터 보내기: Google Tag Manager
- 21. 데이터: ‘투자’가 필요한 ‘자원’ • 데이터 쌓는 것은 개발팀(엔지니어)의 일? • 마케터나 사업 부서에서는 손 놓고 있어도 되는 일? • 데이터는 나중에 여유가 생기면 쌓는 것? • 웹, 앱에서 기능은 일단 개발하고, 데이터 고민은 나중에?
- 22. 데이터: ‘투자’가 필요한 ‘자원’ • 데이터 수집, 축적은 엔지니어들만 하는 일이 아 니고, 여러 부서가 함께 해야 하는 일 • 사업 부서(마케터 등): 자신들이 일을 더 잘 하기 위해 어떤 데이터를 수집하면 좋을지 고민하기 • 엔지니어: 새로운 기능을 개발할 때, 데이터를 올바르 게 수집하고 축적할 방안 고민하고 구현하기 • 툴 셋팅할 때 한 번 하고 마는 협력이 아닌, 사업을 하 는 한 끊임없이 협력해야 함
- 23. 데이터: ‘투자’가 필요한 ‘자원’ • 툴을 잘 사용하기 위한 공부 필요 • 각 툴에서는 데이터를 어떻게 정의해야 하는지 • 어떤 데이터를 수집할 수 있는지 • 데이터를 오류 없이 수집하려면 어떻게 해야 하는지 • 어떤 분석을 할 수 있는지 • 툴 하나를 잘 공부해 두면, 다른 툴들을 더 빠르 게 이해할 수 있습니다. • 여러 툴이 비슷한 Mental Model을 가지고 만들어졌기 때문
- 24. 툴 공부 방법: 문서(도움말 + 기술 문서) 꼼꼼히 읽기! • 툴 회사에서 제공하는 Learning 문서 • Getting Started Guide부터… • 툴 회사에서 제공하는 각종 영상 • 기술 문서 • 꼭 엔지니어가 아니더라도, 읽어 보면 좋습니다.
- 25. 프로세스 • Product-Market Fit을 달성했고, Instrumentation도 갖 췄다면…성장을 위한 각종 테스트를 진행할 단계 • 그로스 해킹 = 묘수? • 그로스 = 프로세스 기반의 끊임없는 테스트! • 한두 가지 묘수로 잘 될 수 있는 시대는 이미 끝 • 끊임없이 테스트하고 개선해야 함 • 랜덤하게 아이디어를 내는 게 아니라, 아이디에이션, 우선 순위, 구현 등을 프로세스에 따라 해야 함.
- 26. 퍼블리의 스프린트 (Sprint) • 2017년 1사분기 도입 • 구글 벤처스의 ‘디자인 스프린트’에서 차용 • 문제 정의 à 해결책 스케치 à 해결책 채택 à 해 결책 구현 및 배포 à 성과(고객 반응) 확인
- 27. 스프린트 회의 • 이틀 간 진행: 문제 정의, 해결책 스케치, 해결책 채택 • 엔지니어, 제품 디자이너, 그로스 매니저 참석 • 전문가의 저주를 피하기 위해 • 기획자는 기획하고, 디자이너는 디자인하고, 엔지니어는 코 딩하는 방식 X • 구현하는 사람들(디자이너, 엔지니어)이 맥락을 알고 일하기 위해 • 상세 기획은 구현하는 사람들이 합니다.
- 28. 스프린트 1단계: 문제 정의
- 29. 스프린트 1단계: 문제 정의 • 문제 중심 사고 • ‘솔루션’ 중심 사고(‘이번에는 검색 기능을 만들자!’) 의 반대 • 해결해야 하는 문제에서 시작하는 생각 • 정해진 기간 내 해결할 수 있는 문제에만 집중 • 참석자 전원이 토론하고 투표함 • 결정은 CPO가 내림 (약은 약사에게, 의사결정은 의사 결정권자에게)
- 30. 스프린트 2단계: 해결책 스케치
- 31. 스프린트 3단계: 해결책 채택
- 32. 스프린트 4단계: 해결책 구현 및 배포 • 디자이너와 엔지니어들이 열일하는 시간 • 세부 기획은 구현하면서 합니다. • 최소한의 노력으로 Minimum Viable Feature 구현 • 개발 기간 약 2주 • 시스템을 처음부터 끝까지 한 번에 갖추기보다는, 그 때 필요한 최소한의 기능을 개발
- 33. 스프린트 5단계: 성과 확인
- 34. 오늘의 결론 • 먼저 Product-Market Fit을 확립 • 수요의 증가를 느끼거나, 설문조사로 확인하거나, 고객 리텐션 데이터로 확인하거나 • Instrumentation 기반 마련 • 데이터 수집과 축적을 위한 툴 마련 • 영어, 엑셀 배우듯 툴도 학습이 필요합니다. • 실험을 위한 프로세스 마련 • 한두 가지 묘수를 찾는 것이 아닌, 꾸준한 시도와 실 험을 통해 개선
- 35. 궁금하신 점, 더 자세히 듣고 싶은 것 자유롭게 말씀해 주세요! minu@publy.co