코드스테이츠 PMB 부트캠프 5주 차 회고 (서비스 분석)_feat.게더타운

고객은 무엇을 원할까?

 

드디어 5주 차가 지나며 부트캠프에 절반이 지나가고 있다. (시간 넘 빠르다..)

 

이번 내용은 주로 '고객 분석'이라는 타이틀을 주제로 학습했다. 고객이 진정 원하는 게 무엇인지 고민하는 것은 기획자로서 정말 중요하다. 하지만 단순히 고객이 무엇을 원할지 가설을 세우고 아무 근거 없이 개선하는 것은 실패할 가능성이 매우 크다. 그렇기에 우리는 실패할 가능성을 줄이고 리소스 낭비를 방지하기 위해 고객이 우리에게 남긴 '흔적'을 통해 앞으로의 고객 행동을 추측할 수 있어야 한다.

 

코드스테이츠는 다양한 분석 기법을 설명했고 직접 활용할 수 있는 과제를 제공했다. 그런데 생각보다 정말 다양한 데이터 분석 툴과 기법이 존재한다는 것을 알게 되었고, 이것을 과연 PM으로서 다 다뤄야 하는 것인지도 고민이 커졌다. 

 

하지만 5주 차가 끝나고 내가 해왔던 모든 과정을 뒤 돌아본 결과 코드스테이츠가 지금까지 학습 내용과 과제를 통해 나에게 핵심적으로 전달하려 했던 것은 무엇인지 진지하게 고민해 보았다. 5주 차에서 핵심으로 설명했던 '데이터 분석 툴 활용 능력'이 과연 데이터 툴을 다루는 것에 중심이 되어있는 것인지, 아니면 '데이터를 볼 수 있는' 능력인지 약간 혼동이 있었다.

 

하지만 조금 깊게 생각해 본다면 툴과 기법, 프레임워크는 말 그대로 하나의 도구다. 도구를 활용하는 것은 정말 효율적일 수 있지만, 우리가 도구를 통해 무엇을 이뤄낼 것인지 목표가 없다면 아무런 의미가 없다는 것을 알아야 한다. 즉 이번 주차에는 PM으로서 데이터를 분석하는 툴이 아닌, 볼 줄 아는 능력에 집중해야 된다는 것을 깨달았다. 이것이 고객이 우리에게 남긴 '흔적'을 해석할 수 있는 진정한 PM의 능력이라 생각된다.

 

 

 

5주 차 내용 메모

---

핵심 키워드

• 그로스 해킹
• 퍼널 분석
• AARRR 프레임워크
• 유저 세그먼트 & 코호트 분석
• A/B테스트
• p-value

---

 

1. 그로스 해킹

그로스 해킹은 고객의 취향을 파악하고, 더 효과적으로 고객에게 접근해 저비용으로 최고의 광고 효용을 추구하는 마케팅기법이라고 많이 한다. 정말 다양한 이야기가 있지만 대표적인 사례로 이해하는 것이 빠르다고 생각한다.

 

드롭박스의 성공 비결

그로스 해킹은 드롭박스 그로스팀 창설자, ‘션 엘리스’가 최초로 제안한 개념으로, 기술 스타트업에 의해 개발된 마케팅 기술입니다. 실제, 드롭박스에선 신규 사용자가 서비스를 알게 되는 경로가 대부분 ‘친구’라는 점에 착안, 친구 추천으로 드롭박스를 사용하게 되면 두 사람 모두에게 500MB(메가바이트)씩의 무료 공간을 제공하는 추천 프로그램으로 회원 가입률을 60% 증가시켰습니다. 이처럼 션 엘리스가 성공 사례와 함께 개념을 제안한 이후로 그로스 해킹에 대한 중요성은 날로 퍼져가게 됩니다.
그럼 이러한 그로스 해킹의 사례들을 함께 보도록 하죠.

 

2. 퍼널분석

상단 도표와 같은 깔때기의 형태로 유저의 행동을 추적하고 분석하는 기법을 퍼널 분석이라고 합니다. 퍼널 분석에서는 '제품의 노출' -> '유저의 유입' -> '제품 내에서의 행동' -> '최종 전환'까지의 행동을 지표로서 추적하고, 이탈하는 유저가 많을수록 깔때기의 하단이 좁아지는 형태를 하고 있습니다.

이 도표에서 우리가 중요하게 봐야 할 요소는 '전환율'입니다. 퍼널의 가장 하단에 있는 '구매(Purchase)', 'Conversion'등, 고객이 비즈니스에 직접적으로 영향을 끼치는 행위를 추적한 지표를 '전환율'이라고 합니다.

 

3. AARRR 이란?

AARRR 지표는 퍼널 분석이 스타트업에 맞춰 변형되며 발전된 형태입니다. 그러나 스타트업에서만 쓰이는 것은 아니고, 신규 프로덕트(가설)를 구축한 후 빠르게 검증 가능하여 다양한 제품군에 활용 가능한 프레임워크입니다.

AARRR은 **Acquisition(획득), Activation(활성화), Retention(재방문), Revenue(매출), Referral(추천)**의 앞글자를 딴 것입니다. 고객 구매 여정, 퍼널 최적화뿐 아니라 제품 전략 기획 시 추적 및 검증 가능한 몇 가지 지표를 설정하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 일반적으로 AARRR 앞서 말한 다섯 단계로 나뉘지만, 회사의 목표와 목적에 맞게 Revenue(매출)와 Referral(추천)의 순서는 바뀔 수 있습니다.

AARRR은 스타트업이 주목해야 할 5가지 가장 중요한 지표로 널리 받아들여지고 있습니다. 이러한 지표들은 회사의 성장을 효과적으로 측정하는 동시에 액션 리스트를 단순화시켜주기 때문입니다. 결론적으로, AARRR를 분석함으로써 스타트업은 제품에 고도화에 관련된 기민한 의사결정을 할 수 있습니다.

 

3. 사용자 세분화(User Segmentation)

‘사용자 세분화’란 데이터의 필터 기능으로, 1차 데이터를 하위 기준으로 분류해서 보는 것을 의미합니다. 예를 들어 앱 사용자 전체의 데이터를 성별, 연령, 국가, 플랫폼 별로 나누어서 보는 것도 세분화에 해당합니다. 이 기법을 이용하면 ‘우리 사용자는 누구인가?’에서 더 나아가, 앱 서비스의 충성고객, 구매고객, 이탈 고객 각각의 특성을 파악하고 이에 맞는 비즈니스 전략을 만들 수 있습니다.

즉, '사용자 세분화'는 기기, 연령, 광고 채널, 등급 등으로 고객을 나누고 그들의 특징을 통해 그룹핑하여 데이터를 분석하는 것을 말합니다. 사용자 세분화를 통해 단순히 신규 방문/재방문의 수치/비율뿐 아니라, 각 방문 유형별 연령대 구성과 같은 개인 정보들을 파악할 수 있습니다.

세분화된 데이터를 통해 개인의 연령이나 성별 등에 따른 구매 패턴의 변화를 추측하고, 그를 바탕으로 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

 

4. 코호트 분석

코호트 분석의 경우 사용자 세분화와 유사하지만, 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 분석합니다.

예를 들면, 단순히 고객의 특징으로만 구분하는 게 아니라, 같은 기간 동안 실제 유저가 **A액션 (기능 추가, 기능 삭제, 이벤트, 광고 등)**을 하기 전과 후로 나눴을 때 차이점이 발생한 부분을 토대로 그룹화하거나, 동일한 경험을 한 사람들의 특징을 분석하는 것 등을 말합니다.

예를 들면, 2019.02 / 2019.03 가입자, weekly 또는 monthly 등의 일정한 기준으로 사용자를 나누고, 앱에 기능을 추가하기 전과 후로 나눴을 때 차이점이 발생한 부분을 토대로 분석합니다.

다만, 분석 시 전체에 대한 기준이 아닌 바로 전 기간 또는 전년도 동일 기간에 대한 비율로 분석합니다.

유사한 특성을 공유한 집단으로 유저를 잘게 쪼개는 코호트는 특정 기간, 특정 속성, 특정 경험 등을 기준으로 분석을 하는데요. 이 cohort를 통해 분석하면 전체 테이터를 놓고 보면 쉽게 보이지 않던 특성들이 개별 cohort별로 쪼개 놓고 보면 유의미하게 확인되는 경우가 많습니다.

 

5. A/B 테스트는 어떤 툴을 사용해서 할까요?

옵티마이즈 : 구글에서 제공하는 웹 환경의 분석 도구. GA와 연동하여 구글 제품과의 통합 과정이 비교적 수월함. 다만, GA안에서 기능으로 분류되던 것이 스탠드 얼론으로 구성되어 데이터 분석 기능이 다소 부족함. 파이어 베이스 애널리틱스 : 구글에서 제공하는 앱 환경의 분석 도구. 구글 빅쿼리와의 연계를 지원하며, 무료로 서비스를 제공함. 옵티마 이즐리 : 앱/웹 분석이 전부 가능한 도구, 유료 서비스이지만 테스트 설계가 용이하며 커스텀이 가능함.

 

6. p-value란?

적정 모수 개념은 통계학의 P-value라는 개념과 함께 알아둬야 합니다.

p-value는 ‘어떤 가설을 전제로, 그 가설이 맞는다는 가정 하에, 내가 현재 구한 통계 값이 얼마나 자주 나올 것인가’를 의미한다고 할 수 있습니다.

동전 던지기를 예로 들어 보겠습니다. 동전을 10번 던졌다고 가정하면, 앞이 7번 나올 수도 있고, 뒤가 3번 나올 수도 있죠. 물론 앞이 10번 나올 수도 있겠지만. 그럼 과연 앞이 나올 확률은 70% 일까요? 100번 던졌을 때 앞이 60번 나왔다면 앞이 나올 확률은 60% 일까요? 아닙니다. 결국 동전은 많이 던지면 많이 던질수록 50% 가까이 수렴합니다.

 

 

 

내가 느낀 부족한 점 & 총 정리 (feat. 게더 타운)

---

이번 5주 차 과제를 하며 그래도 글을 작성하는 능력과 문자 구조력이 조금은 향상된 것 같은 느낌이 들었다.(개인 느낌..ㅠ) 조금은 성장했다는 느낌이 들었지만 과연 이걸로 만족할 수 있는가에 대한 생각도 동시에 들었다. 나의 최종 목표는 PM으로서 성장하는 것이고 이에 직접적으로 필요한 스킬을 배우고 싶은 욕심은 언제나 가득하다.

 

그런데 이번 PMB 부트캠프 코스를 하면서 느낀 점이 있었다. 지금은 내가 열심히 노력해서 수강을 듣고 있지만 과연 이것이 끝나면 나는 무엇일까?라는 막연한 고민을 시작으로 두려움이 찾아왔다. 단순히 코드스테이츠 PMB 부트캠프가 내 인생을 드라마틱하게 변화시켜 취업을 자동으로 시켜주고 몸값이 천장을 뚫고 올라갈 거라고 생각조차 하지 않았다. 그 말은 즉슨 내가 이 부트캠프를 계기로 스스로 올라가야 하는 것인데, 과연 'How(어떻게)' 올라갈 것인가에 대한 고민이 찾아왔다. 

 

늘 속으로는 할 수 있다고 생각하고 있지만 노력한 결과에 답이 없으면 어떡하지?라는 두려움도 마음 한 구석에 자리 잡았다. 

 

 

게더타운 멘토 멘티

그런데 갑작스럽게 코드스테이츠에서 이벤트를 소개했다. 코드스테이츠 멘토. 멘티라는 프로그램을 통해 현직 PM으로 계신 분들을 초대해 PMB 수강생들과 자유롭게 대화화할 수 있는 이벤트다. 그렇다면 앞서 이야기한 문제에 대해 고민하고 있는 나에게 이번 이벤트는 조금이나마 문제를 해결할 수 있는 시간이 되지 않을까 하는 기대가 부풀어 올랐다.

 

출저 - 코드스테이츠 

이벤트는 게더타운이라는 비대면 프로그램을 사용했다. 사실 게더타운은 예전 재택근무 시 많이 사용해 봤지만 이렇게 많은 사람이 모여 사용하니 조금 색다르게 느껴졌다. 대략 5~6명의 멘토분들이 특정 맵에 위치하고 있으면 수강생들이 해당 맵에 찾아가 멘토와 이야기 하는 방식이다.

 

솔직히 참여하기 전에는 멘토분들을 만나 이야기하는 게 나의 고민을 해결할 수 있을지 약간의 걱정이 있었지만 그래도 조금은 도움이 되지 않을까 하는 생각으로 참여하게 됐다.

 

그런데 역시 '경험자'들은 달랐던 것일까, 정말 현직에 있는 실무자들을 만나 대화를 나누고, 현직에서 발생할 수 있는 문제나 역량에 대해 그들이 가진 인사이트는 정말 다르게 느껴졌다. 이들의 인사이트는 내가 고민했던 부분을 조금이나마 해결해주었고, 여기서 모든 이야기를 할 수는 없지만 배울 수 있는 점이 너무 많았다. 덕분에 뜻깊은 시간을 보냈고 동기들과 멘토들이 조금 더 친해질 수 있는 시간이 되었다고 생각한다.

 

또한 우스갯소리로 코드스테이츠 역시 5주 차에서 이야기한 "고객은 무엇을 원할까?"라는 미션을 가지고 수강생들의 문제를 해결하는 사례를 보여준 게 아닐까 하는 전지적 PM 시점으로도 생각해 보았다. 

 

---