[디자인부트캠프] DAY 34 | 그로스해킹 입문

34일차

어제였나..? 부트캠프의 1/3 왔다고 말씀하셨는데

벌써 1/3이나 지났나..? 하고 보니 3월이 중순이다..

눈깜빡하면 이제 부트캠프 끝나 있을 거 같다 ㅋㅋㅋㅋ

 

오늘은 그로스해킹이라는 것에 대해 강의를 듣는다!

불금공부 아좌아좌

 

 

 

 

 

 

 

 

🔶강의내용은 교육용으로 재구성🔶

개요

 

 

"스타트업 창업자의 고민"

 

• ✔ 광고를 돌리자니 비용이 부담스럽고,
• ✔ 입소문을 기대했지만 기대만큼 퍼지지 않고,
• ✔ 서비스를 알더라도 사람들이 가입하거나 결제하지 않는 경우가 많다.

 

📌 그로스해킹(Growth Hacking)의 등장

 

그로스해킹은 단순한 마케팅이 아니다. 최소한의 비용으로, 최대한 빠르게 성장을 이끌어내는 전략

 

 

📌 데이터 기반 성장 전략의 중요성

 

과거에는 마케팅 담당자들이 "감"에 의존해서 결정을 내리는 경우가 많다.
✔ "이 광고가 잘될 것 같아!"
✔ "이 기능이 고객들에게 유용할 거야!"

 

📊 데이터를 분석하면, 어떤 기능이 실제로 고객을 유입시키고, 유지하는지 정확하게 파악할 수 있다..

 

 

🍀예제) 버튼 색상 하나 바꿨을 뿐인데?
어느 웹사이트에서 A/B 테스트를 진행했다.

• A그룹: 파란색 버튼 → 클릭률 10%
• B그룹: 초록색 버튼 → 클릭률 15%

📈 단순한 색상 변경으로 전환율(Conversion Rate)이 50% 증가!

✔ 즉, 작은 데이터 기반 실험이 매출을 좌우할 수 있다!
✔ 그로스해킹은 데이터를 기반으로 이러한 기회를 찾는 과정이다!

 

 

✅ 그로스해킹이 무엇인지 이해하고,
✅ 전통적인 마케팅과 어떻게 다른지 비교해 보고,
✅ 데이터 기반 접근법이 왜 중요한지 알아보기

 

 

 

 

그로스해킹의 기본 개념

 

 

AARRR 프레임워크

 

💡 "마케팅 예산이 0원이라면, 어떻게 성장할 수 있을까?"

 

한 스타트업 창업자가 있다. 그는 혁신적인 모바일 앱을 개발했지만, 막대한 광고비를 쓸 여력이 없다. 하지만 이 창업자는 고민 끝에 “돈을 쓰지 않고도 성장할 수 있는 방법”을 찾아냈다. 바로 그로스해킹(Growth Hacking)이다.

 

그로스해킹은 단순한 홍보가 아니다

✔ 고객 행동을 분석하고
✔ 이를 활용해 빠르게 성장시키는 것이 핵심

 

📌 그렇다면, 실제로 서비스를 성장시키려면 어떤 요소를 고려해야 할까?
👉 AARRR 프레임워크를 이해하면 그로스해킹의 핵심을 쉽게 파악할 수 있다

 

 

1️⃣ Acquisition (유입) – "어떻게 사람들이 우리를 알게 될까?"

 

💡 "사람들은 어떻게 우리 서비스를 발견할까?"
창업자가 만든 서비스는 아무리 좋아도 아무도 모르면 의미가 없다.

 

🔹 사례: 새로운 쇼핑 앱 런칭 🚀

• A라는 스타트업이 새로운 패션 쇼핑 앱을 출시
• 하지만 광고비가 부족해서 많은 사람들에게 알릴 방법이 없다
• 그래서 창업자는 인스타그램에서 스타일링 챌린지를 열어 사람들에게 직접 참여하도록 유도결과? 바이럴 효과로 앱 다운로드가 급증!

 

📌 유입을 늘리는 방법 예시

• ✔ SNS 광고 (인스타그램, 유튜브)
• ✔ 입소문 (바이럴 마케팅)
• ✔ SEO 최적화 (구글 검색에 노출되게)
• ✔ 인플루언서 마케팅 (유명인 활용)

 

2️⃣ Activation (활성화) – "가입한 고객이 실제로 서비스를 사용할까?"

 

💡 "가입만 하고 떠나버리면 의미가 없다!"
사람들이 서비스에 들어왔다고 끝이 아니다. 가입만 하고 바로 나가버리면 무용지물

 

🔹 사례: 넷플릭스의 첫 경험 최적화 🎬

• 넷플릭스는 회원가입 후, 사용자가 처음 접하는 화면을 최적화했음
• "가장 인기 있는 콘텐츠"를 추천하여 사용자가 바로 콘텐츠를 시청하도록 유도했음
• 덕분에 첫날 영상을 시청한 사용자는 장기 가입자로 남을 확률이 70% 이상 증가

 

📌 활성화를 높이는 방법 예시

✔ 회원가입을 쉽게 만들기 (소셜 로그인)

✔ 첫 경험을 강력하게 (넷플릭스처럼 추천 콘텐츠 제공)

✔ 단계별 안내 (튜토리얼, 가이드 제공)

 

 

3️⃣ Retention (유지) – "고객이 다시 돌아오게 만들 수 있을까?"

 

💡 "한 번 사용한 고객이 계속 써야 매출이 나온다!"
고객이 한 번 사용하고 떠나면, 지속적인 성장은 어렵다

 

🔹 사례: 쿠팡의 로켓배송 📦

• 쿠팡은 고객이 한 번 주문하면 다시 주문할 가능성을 높이기 위해 "로켓배송"을 도입했다
• 빠른 배송 경험을 통해 고객이 "다른 곳보다 편리하다"는 느낌을 받도록 유도했다
• 결과? 반복 구매율이 급증하고, 충성 고객이 증가

 

📌 고객 유지를 위한 전략

✔ 푸시 알림 (이탈 고객에게 재방문 유도)

✔ 로열티 프로그램 (멤버십, 할인 혜택 제공)

✔ 개인화 추천 (사용자 맞춤형 콘텐츠 추천)

 

 

4️⃣ Revenue (수익) – "사람들이 결제를 할까?"

 

💡 "무료로 쓰게 해놓고, 결국 결제를 유도하는 것이 핵심!"

 

🔹 사례: Spotify의 무료 체험 전략 🎵

• Spotify는 처음에는 무료로 음악을 듣게 해준다
• 하지만 광고 없는 음악을 들으려면 유료 플랜으로 업그레이드해야 한다
• 무료로 사용한 사람들은 광고가 불편해서 결국 유료 가입을 선택!
• 결과? 무료 유저 중 상당수가 유료 고객으로 전환!

 

📌 수익을 창출하는 전략

✔ 프리미엄 서비스 도입 (무료 → 유료 전환)

✔ 한정 할인 제공 (이용 기간 종료 전 프로모션 제공)

✔ 구독 모델 활용 (넷플릭스, 쿠팡 와우 멤버십)

 

 

5️⃣ Referral (추천) – "고객이 다른 사람을 데려오게 할까?"

 

💡 "입소문이 나면 돈 한 푼 안 들이고 고객이 늘어난다!"

 

🔹 사례: Dropbox의 친구 초대 리워드 💾

• Dropbox는 광고비 없이 사용자 수를 늘리기 위해 추천 시스템을 도입했다
• "친구를 초대하면 추가 용량 제공!"
• 사람들은 무료 용량을 얻기 위해 친구를 초대했고, 폭발적인 성장을 이루었다

 

📌 추천을 활성화하는 전략

✔ 친구 초대 보상 제공 (무료 크레딧, 추가 혜택)

✔ 고객이 공유하고 싶게 만들기 (바이럴 콘텐츠)

✔ 게임 요소 도입 (추천 시 레벨업, 보너스 제공)

 

 

✍️정리: 그로스해킹은 고객 행동을 분석하는 과정이다!

• ✅ Acquisition (유입) – 사람들이 우리 서비스를 어떻게 알게 될까?
• ✅ Activation (활성화) – 가입한 고객이 실제로 서비스를 사용할까?
• ✅ Retention (유지) – 고객이 다시 찾아올까?
• ✅ Revenue (수익) – 무료 사용자가 유료 고객으로 전환될까?
• ✅ Referral (추천) – 고객이 다른 사람을 데려올까?

🎯 성공적인 그로스해킹이란?
✔ 데이터를 활용해 고객의 행동을 분석하고,
✔ 작은 실험을 반복하면서 최적의 성장 전략을 찾아가는 과정!

 

 

 

 

 

데이터와 서비스 성장의 관계

 

 

💡 데이터를 보면 답이 보인다!

 

1️⃣ 유저들이 특정 화면에서 많이 이탈한다면? → UX 개선 필요

 

🍀 예제: 복잡한 회원가입 페이지 🚪

• 사용자가 회원가입 버튼을 눌렀지만, 이탈율이 70%에 달한다.
• 데이터를 분석해보니, 가입 과정이 너무 길고, "생년월일, 주소, 전화번호"까지 필수 입력해야 했다.
• 해결책?

✔ 사용자가 어디에서 이탈하는지 데이터를 보면, UX를 개선할 기회를 찾을 수 있다!

 

 

2️⃣ 클릭률(CTR)이 낮다면? → 버튼 디자인, 문구 변경 필요

 

🍀 예제: “무료 체험 시작하기” 버튼 🔘

• 앱은 "무료 체험"을 제공하지만, 버튼 클릭률이 너무 낮았다.
• 데이터를 보니, 버튼이 페이지 하단에 있어서 잘 보이지 않는 문제가 있었다.
• 또한, 버튼 문구가 체험판 시작이었는데, 사람들이 큰 매력을 느끼지 못했다.
• 해결책?

✔ 사용자가 어디를 클릭하는지 데이터로 확인하고, 작은 변화로 큰 효과를 볼 수 있다!

 

 

3️⃣ 특정 고객층이 계속 결제한다면? → 타겟 광고 강화

 

🍀 예제: 프리미엄 구독 유저 분석 💰

• 여러분의 서비스는 무료+유료 모델
• 데이터를 분석해보니, 유료 구독을 가장 많이 하는 고객들은 30대 직장인
• 그들은 출퇴근 시간에 앱을 가장 많이 사용하고, 업무 관련 기능을 많이 활용하는 것으로 나타났다.
• 해결책?

✔ 데이터가 보여주는 가장 충성도 높은 고객을 찾아 맞춤 전략을 세우자!

 

 

➡ 그로스해킹은 데이터 없이 불가능하다!

 

📌 성공적인 서비스의 공통점
✅ 고객의 행동 데이터를 분석하고,
✅ 이를 바탕으로 지속적인 개선을 한다.

✅ 작은 실험(A/B 테스트)을 반복하면서 최적의 성장 전략을 찾아낸다.

 

즉, 감으로 결정하는 것이 아니라, 데이터가 시키는 대로 움직이는 것이 핵심!

 

 

 

그로스해킹 프로세스

 

 

그로스해킹 프로세스

 

✅ 1) 문제 정의: 어떤 데이터를 분석해야 할까?

📌 대표는 먼저 데이터 분석을 통해 문제를 찾기로 했다.
회원가입 페이지에서 이탈하는 사용자가 많다는 사실을 확인했지만, 왜 그런지는 알 수 없다.

 

📊 데이터를 살펴보니...
✔ 사용자의 70%가 회원가입 첫 페이지에서 이탈
✔ 이탈한 사용자 중 절반은 "비밀번호 입력 단계"에서 나감
✔ 20%는 이메일 인증이 불편해서 떠남

 

"아하! 우리 회원가입 절차가 너무 복잡해서 사람들이 포기하는 거였어!"
이제 문제를 정확히 정의했다.

 

 

✅ 2) 가설 설정: 우리가 바꿔야 할 점은 무엇인가?

이제 대표는 ‘회원가입 과정을 단순화하면 더 많은 사람들이 가입할 것이다’라는 가설을 세움

 

📌 가설

• "소셜 로그인(Google, Facebook) 기능을 추가하면 회원가입률이 높아질 것이다."
• "비밀번호 입력 단계를 없애고, 이메일 인증을 간편하게 만들면 이탈율이 줄어들 것이다."

 

 

✅ 3) 실험 진행: A/B 테스트, 유저 반응 실험

이제 가설을 검증하기 위해 A/B 테스트를 실행

 

🔹 A/B 테스트란?
두 가지 버전(A, B)을 만들어서 실제 사용자들에게 보여주고, 어떤 버전이 더 나은지 데이터를 분석하는 방법

 

📌 실험 계획

• A 그룹: 기존 회원가입 방식 (이메일 + 비밀번호 입력)
• B 그룹: 간편 소셜 로그인 추가

⚡ 실험 결과

• A 그룹(기존 방식): 회원가입 완료율 40%
• B 그룹(소셜 로그인 추가): 회원가입 완료율 75% (+35% 증가!)

🎯 "확실하다! 소셜 로그인이 훨씬 효과적이다!"

 

 

✅ 4) 결과 분석: 데이터 기반 피드백 수집

📌 그로스해킹의 핵심은?
"어떤 변화가 실제로 긍정적인 영향을 미치는지 데이터를 통해 검증하는 것!"

 

📊 코호트 분석(Cohort Analysis)이란?
특정 기간 또는 특정 그룹의 사용자들이 어떻게 행동하는지 분석하는 방법

 

🍀예제

• 1월 가입자 vs. 2월 가입자 비교
• 기존 회원 vs. 소셜 로그인 이용자 비교

📌 코호트 분석 결과
✔ 소셜 로그인 유저들의 90%가 다음날도 앱을 사용!
✔ 기존 방식의 유저는 다음날 사용률 50%로 급감

 

🎯 결론: "소셜 로그인을 적용한 사용자가 더 높은 유지율(Retention)을 보인다!"

 

 

✅ 5) 반복 최적화: 실험 결과를 반영하여 개선

📌 대표는 실험 결과를 보고 소셜 로그인 기능을 전면 도입하기로 결정

또한, 회원가입 과정에서 이메일 인증을 자동화하여 더 간편하게 만들기로 한다.

 

💡 "이제 회원가입을 더 쉽게 만들었으니, 다음 단계는 유지율(Retention) 개선이다!"
다음 실험에서는 “첫 방문 사용자들에게 환영 쿠폰을 주면 유지율이 높아질까?"라는 새로운 가설을 세운다

 

 

추가적인 데이터 분석 기법

 

그로스해킹에서는 코호트 분석뿐만 아니라 퍼널 분석(Funnel Analysis), 세그먼트

분석(Segment Analysis)도 활용

 

🌟퍼널 분석(Funnel Analysis) – "고객이 어디에서 이탈하는지 파악

➡️사용자가 회원가입, 결제 등의 과정에서 어느 단계에서 가장 많이 이탈하는지 분석하는 방법

 

🍀예제

✔ 100명이 회원가입 페이지에 방문
✔ 60명이 이메일 입력
✔ 40명이 비밀번호 입력
✔ 20명이 최종 가입 완료

 

➡ 이탈율이 높은 단계에서 UX를 개선하면 가입률 증가!

 

🌟 세그먼트 분석(Segment Analysis) – "누가 가장 충성도 높은 고객인가?"

➡️고객을 그룹별(나이, 지역, 사용 패턴 등)로 나누어 분석하는 방법

 

🍀 예제
✔ 20~30대 유저는 SNS 광고를 보고 유입
✔ 40대 이상 유저는 지인 추천으로 유입
✔ 유료 결제 고객의 80%는 30대 직장인

 

➡ 가장 높은 가치를 가진 고객층을 타겟팅하면 더 높은 전환율을 기대할 수 있음!

 

 

작은 변화가 큰 성장을 만든다!

 

✅ 문제 정의: 데이터를 통해 사용자 이탈 원인을 찾고,
✅ 가설 설정: "이 기능을 바꾸면 더 나아질 것이다!"
✅ 실험 진행: A/B 테스트로 검증
✅ 결과 분석: 코호트 분석, 퍼널 분석, 세그먼트 분석 활용
✅ 반복 최적화: 데이터를 기반으로 지속적인 개선

 

📌 작은 변화 하나가 큰 성장을 만들 수 있다!

💡 예제에서 본 것처럼, 단순히 회원가입 방식을 바꾸는 것만으로도 35% 성장을 이끌어낼 수 있다

이것이 바로 데이터 기반의 과학적인 성장 전략, 그로스해킹!

 

 

 

2025.03.14 과제 34일차