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2017.01.05 07:50

[pxd talks 68] 데이터 분석을 통한 Growth hacking

지난 2016년 10월, pxd에서는 정말 오랜만에 pxd talks가 열렸습니다. 68회 pxd talks에서는 알렉스앤컴퍼니의 서하연 대표님이 ‘데이터 분석을 통한 Growth hacking 사례’라는 주제로 저희 회사에서 투자하고 있는 트루밸런스의 성공사례를 중심으로 강연을 해주셨습니다. 서하연 대표님은 데이터 분석 전문가로 데이터 분석 컨설팅과 멘토링 등을 하고 계시며, 자세한 프로필은 홈페이지링크드인에서 확인하실 수 있습니다. 그리고 혹시라도 Growth hacking에 대해 잘 모르신다면, 이전에 올라온 서대표님의 글pxd talks 포스팅을 먼저 참고하시면 개념을 이해하는데 도움이 될 것입니다.

데이터(주로 위치 데이터) 분석에 대한 기본적인 개념과 트루밸런스가 100만 유저를 유치하기까지 데이터 분석이 어떤 역할을 했었는지, 그리고 현재는 어떻게 발전되어 운영되고 있는지를 소개해주셨고 이후 짧은 문답시간을 가졌습니다.

데이터, 잘 활용하고 있나요?

서 대표님은 가장 먼저 디자인 컨설팅 회사인 저희 pxd에서는 얼마나 데이터 분석을 하고 있는지를 물어보았습니다. 그 이유는 대개 디자이너들이 숫자에 거부감을 가지는 경우가 많은데, 디자인 컨설팅 회사인 피엑스디는 어느 정도로 숫자에 다가가려는 노력을 하고 있는지 알아보고자 했던 것 같습니다. 직관과 감성을 중심으로 사고하는 디자이너들은 분석이라고 하면 일단 두려워하거나 거부감을 나타내는 것이 일반적입니다. “감이 맞는 것이지 수치적인 분석이 왜 필요하냐”는 반응을 보이기도 합니다. 하지만 서대표님은 2000년대 초반 개발자 중심의 제품개발 방식에서 벗어나 사용자 중심으로 제품을 만들기 위해 디자인 프로세스에 퍼소나 기법을 도입했던 것과 같이, 보다 정교한 디자인을 위해 디자이너들이 데이터 분석 역량을 갖추고 그 기법을 도입해야 하는 시기가 오고 있다고 했습니다. 그리고 그 배경은 바로, 모든 사람들이 항상 스마트폰을 들고 다니는 모바일 시대의 도래입니다.
사용자로부터 엄청나게 많은 데이터들을 수집할 수 있으나, 특히 주목해 볼 데이터는 위치 데이터입니다. 기존의 고정된 컴퓨팅 환경과는 달리, 사용자들이 특정 시간에 특정한 공간으로 움직이면서 발생하는 니즈들을 추적할 수 있기 때문입니다. 서 대표님은 이 위치 데이터들을 잘 활용하면 무궁무진한 서비스들을 만들어 낼 수 있음에도 많은 서비스 제공자들이 그저 쿠폰 뿌리기 정도로만 사용하고 있어 크게 안타까워 했습니다. 그리고 이어서 트루밸런스에서는 이 위치 데이터를 어떻게 활용하였는지에 대한 사례를 소개해주었습니다.


위치 데이터를 통해 성공한 트루밸런스

트루밸런스는 통신 및 데이터 사용요금에 대해 선불 충전이 보편적인 인도를 중심으로 충전과 잔액확인을 손쉽게 할 수 있는 기능을 제공해 크게 성공한 모바일 애플리케이션으로, 저희 회사에서 투자하고 있는 스타트업인 밸런스히어로에서 개발하였습니다. 서대표님은 트루밸런스 개발 초기부터 참여하여 사업전략 분야에서 데이터 분석 컨설팅을 수행하였고 이 과정에서 위치 데이터 분석을 통해 100만 유저를 유치하는데 기여하였습니다.
이렇게 성공할 수 있었던 이유는 앱 런칭 초기에 초대를 많이 하는 핵심유저를 찾아내고, 이들의 방식을 모방하여 제품에 성장엔진을 내재화 하였기 때문입니다. 이는 다음과 같은 3단계를 밟아 나가는 것으로 달성할 수 있습니다.(서대표님은 실제로는 순서대로 척척 진행된 것이 아니라, 많이 헤매던 와중에 단서를 발견하고 성과를 얻게 된 과정을 정리해보니 이런 단계로 나온 것이라고 했습니다.)

1. 핵심유저 찾기

2. 유저간 전파여부 분석하기

3. 소개마케팅 실행


핵심유저 찾기

성공 잠재력이 있는 서비스에는 소위 핵심유저들이 존재합니다. 이들은 미리 서비스나 앱을 사용해보고 주변에 소개하고 전파합니다. 이런 사용자들은 앱 런칭 초기일 수록 더욱 중요하며, 이들이 누구인지 파악하고 이해하여 더욱 전파가 잘 될 수 있도록 독려하는 것은 서비스의 성공에 필수적 입니다. 서대표님은 먼저 앱 설치 로그 데이터를 기반으로 인맥도를 만들어 이 핵심유저를 찾아낼 수 있었다고 합니다. 예를 들면, A유저가 앱을 설치한 뒤 그 유저를 중심으로 11명의 유저가 앱을 설치하기 시작한다면 A가 바로 핵심유저인 것입니다. 다음으로 이 핵심유저의 특징을 알아내기 위해 위치 데이터를 요긴하게 사용할 수 있습니다. 먼저 앱을 이용하는 유저의 위치 데이터가 대학가 주변과 쇼핑몰 등 상가를 오가는 움직임이 보인다면 이 유저의 직업을 대학생으로 추정할 수 있습니다. 그럼 이제 대학생을 대상으로 사용자 인터뷰와 같은 정성조사를 수행해 우리가 찾고 있는 핵심유저가 어떤 니즈와 목표들을 가지고 있는지를 바로 알아낼 수 있게 됩니다. 이렇게 하면 타겟고객에 대한 가설을 기반으로 진행되는 기존의 리서치와는 달리, 비교적 정확한 핵심유저 세그먼트를 집어내어 리서치를 진행하는 장점이 있습니다. 이를 통해 가설이 맞는지 헤메이는 시간/금전적 비용을 줄일 수 있으며, 인터뷰시 로그 데이터를 참고자료로 활용하면 더욱 풍성한 정성조사를 진행할 수 있습니다.이 방법으로 서대표님은 트루밸런스의 핵심유저들이 현실에서 인적네트워크가 많은 사람(부녀회장, 동아리회장 등)이라는 특징을 발견할 수 있었다고 합니다.

유저간 전파여부 분석하기

핵심유저를 찾고 그 특징들을 파악하고 난 뒤, 이들이 실제로 전파를 수행하고 있는지를 파악하는데에도 위치 데이터가 사용됩니다. 핵심유저 A를 중심으로 B, C등의 유저들이 새롭게 등장할 때, 위도와 경도가 일치한다면 A가 오프라인에서 전파를 하고 있음을 알 수 있습니다. 그리고 해당 지역의 특징을 함께 분석한다면 이러한 오프라인 전파가 어디서 자주 일어나는지 알 수 있는데, 트루밸런스의 경우 주로 대학가나 커뮤니티센터에서 전파가 일어남을 확인할 수 있었다고 합니다. 뿐만 아니라 이러한 데이터 분석이 맞는지를 인터뷰를 통해 교차확인을 한다면 더욱 정교한 검증을 할 수 있게 됩니다.

소개마케팅 실행

앞서 진행한 두 단계를 통해 핵심유저가 누구인지, 어떤 특징을 가지고 있는지, 그리고 언제 어떻게 전파를 수행하는지를 확인하였습니다. 그렇다면 이 핵심유저를 더 독려하여 전파가 활발히 일어나게 하려면 친구를 초대할 때 혜택을 제공한다는 마케팅 전략을 확신을 가지고 고려해볼 수 있게 됩니다. 서대표님은 마케팅 비용은 한 번 써버리면 회수가 굉장히 어려운데도 많은 비지니스에서 근거나 확신이 없이 마케팅을 해서 허탕을 치게 되는 경우가 많다고 하셨습니다. 하지만 데이터 분석과 정성조사를 통해 비교적 확실한 근거를 가지고 마케팅을 수행한다면 낭비를 막을 수 있고, 더욱 효과적인 곳에 더 많은 리소스를 쏟을 수 있는 장점이 있다고 하셨습니다.트루밸런스에서는 초대를 할 때 소정의 혜택을 제공하는 소개마케팅을 통해 2016년 1월 100만 다운로드를 달성하였고, 그 숫자는 2016년 3월 300만을 넘어 계속 증가하고 있습니다.


데이터 분석은 계속 되어야 한다

성공적인 서비스를 위해서 데이터 분석과 그로스 해킹은 서비스 런칭 초기에만 수행하고 마는 것이 아니라 지속적으로 관리되고 운영되어야 합니다. 트루밸런스 또한 소개마케팅으로 사용자를 유입시키는 것에만 그치지 않고, 데이터 로그분석을 통해 이탈율이 높았던 초기 설정화면을 개선해 통과율을 100%로 바꾸는 등의 지속적인 사용성 개선을 해나가고 있다고 합니다. 심지어 푸시메시지를 언제, 몇 시에 보내는게 가장 좋은지를 결정하는데 까지도 데이터 분석을 활용하고 있다고 하니 모든 결정에 데이터 분석이 중심이 되고 있음을 알 수 있습니다. 이렇게 데이터 분석 문화가 뿌리내릴 수 있도록 서대표님은 지금도 계속 트루밸런스에서 데이터 분석 컨설팅을 수행함과 동시에 코칭까지 수행하고 있다고 합니다. 이제는 주간미팅에 디자이너들이 직접 SQL로 DB로 조회를 해서 데이터를 분석해 자신의 디자인의 성과를 보고하는 수준에 이르렀다고 하니, 디자인 결과물만 클라이언트에게 전달하고 마는 저와 비교가 되면서 대단하다고 느꼈습니다.


마치며

이전에는 데이터 분석이라는 분야가 디자이너와는 어울리지 않는 것이라고 생각했었는데, 강연을 통해 데이터를 분석해 어떻게 올바른 타겟 사용자를 찾고, 어떻게 보다 정교한 디자인을 하는데에 도움이 될 수 있는지 그리고 내가 한 디자인을 검증하는데 어떻게 이용될 수 있는지를 알게된 시간이었습니다. 앞으로는 모바일을 넘어 IoT의 시대가 다가오고 있습니다. 이제 데이터의 홍수 속에서 더 빨리 사용자를 파악하고 대응할 수 있는 서비스만이 살아남게 될 텐데, 미래를 준비하는 자세로 데이터 분석 역량을 갖춘 디자이너가 될 수 있도록 노력해야겠습니다.


[참고##pxd talks##]저장저장


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