[서평] 진화된 마케팅 그로스 해킹

그로스 해킹은 마인드다
매우 오랜만에 션 엘리스의 <그로스 해킹>을 읽었다. 웹사이트를 운영하면서 읽으니 더욱 흥미로운 책이다. 그로스 해킹의 핵심은 “데이터 실험을 통한 성장”이다. 비즈니스가 Digital로 편입이 되면서 고객에 대한 데이터를 확보할 수 있게 되었다.

“아니! 예전에는 고객을 알고 싶어도 몰랐는데, 데이터로 고객을 파악할 수 있잖아?! 데이터로 실험하면서 더 많은 고객, 더 많은 수익을 낼 수 있겠다!”

라는 그로스적 마인드에서 여러 방법론이 만들어지고 사용되었다. 현대 정주영 회장의 그로스 마인드가 디지털 산업에 적용된 걸 그로스 해킹이라 부른다.

 

흔한 오해: 그로스 해킹은 퍼포먼스 마케팅인가?
앞서 언급했다시피 Growth(성장)는 마인드 셋이다. 퍼포먼스 마케팅은 그로스 마인드를 지닌 마케터(PM)의 방법론이다. 흔히들 그로스 해킹과 퍼포먼스 마케팅의 개념을 섞어서 말하곤 하는데 이는 잘못된 사용이다. 그로스 해킹 철학과 방법론을 혼동해서 오해가 발생한다.

앞서 그로스 해킹의 핵심은 데이터 실험 성장이라고 했다. PM은 성장을 달성하기 위해서 성장을 Static 성장과 Dynamic 성장으로 나누어 공략할 수 있다.

퍼포먼스 마케팅은 Static한 성장에 기여하는 방법론이다. 예를 들면, 어떤 문구를 써야 이 퍼널 내에서 고객을 몇%p 더 유치할 수 있을지에 대한 해결책이다. Funnel 최적화다.

성장에는 점진적(Static) 개선에 해당하는 성장 말고 Dynamic 성장도 있다. 이게 훨씬 더 중요하다. 이는 최적화가 아닌 도전적 실험을 통해서 달성 가능하다. 전략적인 측면, 제품의 핵심 가설에 대한 실험이 해당한다. 

 

재무학 관점에서의 Static growth와 Dynamic growth
재무학에서 부채와 자기자본의 적정 비율 도출을 통한 기업가치 극대화를 연구하는 분야가 있다. 최적자본구조 이론이다. 재무학계에서 최적 자본구조(자본비율)는 기업가치에 매우 중요한 이슈이지만 적정 범위 내에만 있으면 최적화를 통해 기업가치를 높이기는 어렵다고 밝혔다. 기업 가치는 새로운 사업이나 신시장 진출 등 dynamic한 실체적 활동에 의해 창출된다.

퍼포먼스 마케팅도 최적자본구조 이론과 유사하다. Static하면 점진적인 최적화적 접근법이다. 마찬가지로 달성할 수 있는 성장에는 한계가 있다. 

그로스 해킹의 dynamic한 도전적 실험은 신시장 개척에 해당한다. 이 책의 마지막에서도 저자는 최적화를 뛰어넘는 “획기적” 실험을 해야한다고 강조한다. 이는 Static한 최적화 성장만을 그로스 해킹으로 인지하는 세태에 대한 션의 외침이 아니었을까 싶다. Growth 는 Static 과 dynamic 모두를 포괄하는 개념이다. 핵심은 성장에 있다. 달성하기 위해 둘 다 할 뿐이다.

 

성장은 특히 초기 기업에 중요한 이슈
투자 이론에 따르면 Growth(매출 성장) 자체는 가치를 창출하지는 않는다. 오히려 기업가치를 갉아먹는 Growth도 많다. 기업은 최종적으로 Value를 창출해야 한다. 성장 자체는 목표가 아니다. Value는 매출(Growth)과 자본”이익률”에 의해 결정된다. 이익이라는 개념이 붙는다. 이익을 창출하지 않는 기업은 사회에 긍정적인 기여를 못 하고 있는 것이다. 

그러나 스타트업은 이야기가 다르다. 스타트업에게 Growth는 “우리의 제품이 사람들에게 정말 먹히는 제품인가?”와 같은 의미다. Growth자체가 존재의 의미하기 때문에 지속가능성(이익)을 묻는 것은 사치다. 초기 스타트업은 Growth 자체가 Value라고 가정한다. 이는 합리적인 가정이다.

 

초기 스타트업에겐 제품이 중요하다

제품이 중요하다. 제품이 고객의 수요를 만족시키고 있는지 알려면 설문조사를 했을 때, 40%이상이 ‘이 제품이 사라진다면 몹시 아쉬울 것 같다’ 고 답하면 통과다. Product-market fit이 맞은 거다.

블로그를 하며 PMF 관점에서 몇 가지 해결 과제가 있다. 첫 번째로 내 글이 과연 진짜 읽을만 할 글인가. 두 번째로 왜 영상이 아닌 ‘글’이어야 하는가? 어떤 소비자가 유튜브 대신 글을 읽는지, 어떤 상황에서 읽는지가 궁금해진다. 이들을 잘 분석해서 애널리스트 보고서를 차용하되 고객 층에 맞게 포맷을 UI관점에서 접근해야 한다.

이해하기 쉬운 방식으로, 재밌는 방식으로.

“소매상이 현재 보유한 고객이 최선인가? 더 넓힐 여지는 없는가? 혹은 전혀 다른 고객이 진짜 고객아닌가?” 라는 의문에 대해서는 섣불리 답하기가 어렵다. 션 엘리스는 이에 대해서 “오케이~ 걍 40% 넘으면 그냥 그 사람이 진짜고객인 걸로 치자 “라고 정한게 아닐까 싶다. 과연 나는 40%를 넘길 수 있을것인가.

 

그로스 해킹은 빨라야 한다

한동안 데이터보다는 감과 질적 분석이 더 중요한게 아닐까 생각했다. 그 이유는 측정되는 데이터에도 편향이 있기 때문이다. 가설 마다 측정되는 데이터가 다르다. 즉 내가 원하는 데이터만 뽑을 수도 있다. 그렇다면 올바른 가설은 데이터가 아닌 짬이 아닐까 싶었다. 게다가 그로스 해킹 실험이 통계학적으로 엄밀하지 않은 경우가 많다. 통계적 관점에서  AB테스트 의미 없다고 알고 있다.

생각해보니, 고객행동에 대한 데이터가 쌓이고 있는데 설사 불완전하다고 해도 사용하는 게 100배 낫다. 불완전해도 빠른 속도로 많은 실험을 하면서 개선하면 된다. 박사 논문쓰는 게 아니라 비즈니스에서 성과를 내는 것이기 목표이므로 정확도도 실적에 기여할 수 있는 정도면 되기 때문이다.

전 미국무장관 콜린 파월이 비슷한 말을 했다.

“40-70%의 정보가 확보되면 직감을 섞어 행동하는 게 낫다. 얼마나 시간을 쏟는지는 당신의 자유지만 그것을 찾아낼 즈음에는 당신은 이미 죽어 있을 것이다.”

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