‘머스트 해브’인가

빠른 성장을 한 기업의 공통점. 많은 사람들의 사랑을 받는 제품을 만들었다는 것. ‘꼭 가지고 싶은 것’으로 비치는 제품을 만들었다는 것이다.
말로는 쉽지만 이런 고객 니즈를 완벽하게 파악하는 것은 매우 어려운 일이다.

구글 글래스와 아마존의 파이어 폰 결국 모두 원하지 않았기에 대기업일지라도 빠르게 망해버렸다.

이처럼 그로스해킹의 기본적인 규칙은 제품이 ‘머스트 해브’인지, 그 이유, 핵심 가치, 대상 고객에 대해 알기 전까지는 실험을 밀어붙이지 않는 것이다.
사장님께서 하도 압박을 받아 뭐라도 건져봐야겠다라는 마음에 억지로 테스트를 했다가는 시간낭비, 인력낭비만 커지게 된다. 거기에 다 망가져가는 집을 가지고 이 집 어때보여요 하는 것과 같은 꼴.

많은 사람들이 그로스해킹이라고 하면 입소문을 내서 리텐션, 신규 고객을 끌어올리는 작업이라고 생각한다. 하지만 그로스해킹은 연구를 통해 고객의 니즈를 파악하고 그 니즈를 끌어올리는 전략이다.

브랜치아웃

페이스북의 브랜치 아웃은 페이스북을 이용하여 직업 네트워크를 구축하는 링크드인 같은 기능이었다.
이때 그로스해킹팀은 입소문을 퍼뜨리기 바빠 마케팅을 빡새게 했고 유저 수 또한 400만명에서 2500만으로 증가가 되었다. 다만 이탈률 또한 상당히 높았다.
즉 마케팅은 성공했으나 다 부셔서 가능 제품을 보며 진짝 고객을 만들지는 못했던 셈.

아하 순간

아하 순간이란 제품의 유용성이 사용자에게 제대로 받아들여지는 순간을 말한다. 사용자가 핵심 가치, 즉 제품이 무엇을 위한 것인지 왜 제품을 필요하는지, 사용하면서 주는 이로훈 효과들을 인식하는 순간. 그리고 이런 생각을 가진 고객들은 충성도 높은 파워 유저가 되어 다른 지인분들께 홍보를 알아서 해준다.

드롭박스의 경우, 드롭 박스의 기본적인 기술, 파일 저장을 했을 때가 ‘아하 순간’ 트위터는 30명 이상을 팔로우 하게 되었을 때 글의 리젠이 활발해면서 ‘아하 순간’ 슬랙은 2000개의 메세지를 팀 내에서 주고 받을 경우 발생하는 ‘아하 순간’

등 각 회사의 제품에 따라 아하 순간은 다르다. 그렇다면 ‘이 제품을 꼭 사용해야한다’라고 생각이 들게끔 하는 아하 순간은 어떻게 찾아낼 수 있을까?

제일 좋은 방법은 충성도 높은 고객 대상으로 설문조사를 하는 것이다.

머스트 해브 설문조사

질문의 내용은 다음과 같다.

• 이 제품을 내일부터 이용불가하다면 느끼는 실망감은?(매우 실망 ~ 제품에 대해서 모름)
• 해당 제품을 이용할 수 없다면 그 대안으로 다른 것을 이용하시겠습니까?
• 해당 제품을 사용하며 받는 제일 큰 혜택
• 해당 제품을 다른 사람에게 추천해준 적이 존재하는지
• 당신이 생각하기에 해당 제품을 이용하며 얻은 가장 큰 혜택은 무엇인지
• 제품의 개선 방식이 있다면 무엇일지
• 이후 이메일을 통해서 고객님의 응답에 대한 자세한 설명을 요청해도 되는지

설문조사 대상

하지만 이것을 모든 고객에게 주면 안된다. 충성도가 있고 적극적인 고객에게 조사를 해야 유효한 결과를 볼 수 있다.
그리고 해당 설문조사는 ‘제품이 핵심 가치를 달성했는지 확인하는 단계’ 이외에는 사용하지 안흔 것이 좋다.
위 질문들을 보고 사용자가 ‘내일부터 이용이 불가하다고? 장사를 접을 생각인가?’ 라는 불안감을 조성할 수 있기 때문이다.
그래서 제품이 가치가 있고 사용자의 니즈에 충족한다고 느끼는 유저에 대해 설문조사를 실행하는 것이 베스트.

유지율 측정

‘머스트 해브’의 지위에 올랐는지 측정하는 방법으로는 제품의 유지율이 있다. 에 제품을 써야한다라는 느낌을 받으면 고객은 그 제품을 꾸준히 사용할테고 그렇지 않다면 흥미를 잃고 쓰지 않을 것이기 때문.
‘퀘트라’라는 회사에서는 모바일 앱의 한달 유지율은 10퍼센트라고 한다. 넷플렉스, 아마존등의 Saas는 연간 유지율이 90%라고 한다

‘머스트 해브’에 이르는 길

상당 수의 고객이 아하 순간을 경험했다는 흔적을 찾았으면 그때는 성장을 위한 실험 단계로 이동해야 한다. 고객이 어떤 기능을 원할까 추측하는 일보다는 설문 조사보다도 더 깊게 고객과 대화하여 니즈를 알아야한다.
기능 추가는 제품 개선의 가장 확실한 햅버처럼 보이지만 니즈와 거리가 먼 기능들만 계속 추가하면 오히려 제품을 다루기 어렵고 진입방벽을 높게 만든다.
개선은 대부분 더하는 일이 아닌 빼는 일에서 비롯된다.

왜 아하 순간에 이르지 못했는지, 어떻게 이를 수 있는지 알기 위해서는 추측에 의존하기보다 분석적으로 접근해야한다.

• 인터뷰를 하거나 시장에 나가 고객 혹은 예상 고객들과 이야기를 나누는 등의 추가적인 고객 설문조사
• 제품 변화와 메시지 전달에 대한 효율적 실험
• 사용자 데이터에 대한 면밀한 분석

사무실 밖으로 나와 아날로기에 뛰어들기

직접 고객 개개인에게 인터뷰를 하는 것이 제일 효과적이다. 다만 여기서는 고객에 대해 분석하러 가는 것일 뿐, 구입을 권유하거나 마케팅을 하는데 목적을 두어서는 안된다.
또 제품을 아무런 터치 없이 그대로 출시하고 예상 사용자들이 어떤 반응을 보이는지 실제로 관찰하는 것이다.(궁금했던 점 4)

전자상거래 사이트 엣시는 수공업체의 공예 제품을 사고파는 사이트였는데, 밖으로 나가 공예품 전시회에 참석하며 이들이 판매할 때 어떤 경험을 했는지 물어보며 아하 순간을 확인하였다.
그리고 많은 공예가 그룹이 간행물이나 블로그 중심으로 뭉쳐 있는 것을 알게되고, 그들의 니즈에 맞춘 전용 커뮤니티 그룹을 만들면서 대성공하였다.

데이트 어플인 틴더는 성장을 촉진하기 위해서는 초기 활동도 지역화해야 한다고 생각하여 대학의 동아리에 포커스를 잡고 여학생 동아리에서 회원을 모으고 그 모아진 회원들을 남학생에게 보여주면서 초기 유저들을 모아두었다. 그러자 고객들이 홍보를 해주면서 빠르게 늘어날 수 있게 되었다.

이 방법이 나은가 저 방법이 나은가

성장을 저해하는 방법이 제품이나 서비스 자체의 기능 부족이 아니라 표현, 설명 부족일 수도 이싸. 이때는 여러가지 실험을 해봐야하는데 A/B 테스트를 이용하면 손쉽게 실험할 수 있다. A/B 테스트는 임의로 선정한 두 개 이상의 표적 집단을 대상으로 두 개의 다른 메시지를 실험하는 방법이다.
온라인 뉴스레터의 표제를 각각 다르게 문구를 쓴다던가, 버튼의 문안을 바꾼다던가.

베이스 캠프에서는 A/B테스트를 통해 가입 페이지에서 ‘무료 체험판에 가입하세요’ 보다 ‘프로그램과 가격을 확인하세요’라는 텍스트가 200% 더 클릭율이 높다는 실험결과를 얻을 수 있었다.
이런 식의 간단한 변화가 ‘아하 순간’으로 이끌어 제품 채택을 하게끔 도와준다.
하지만 A/B 테스트는 이 테스트에 참여하거나 더 높은 체택률을 보여준 유저가 아하 순간을 느꼈거나 충성스러운 고객이 되는 것까지는 확인이 불가능하다는 것이다. 그저 아하 순간으로 더 쉽게 보내는 도구일 뿐, 이것으로 아하 순간을 느꼈다 라고 하기에는 어렵다.

제품 자체의 실험

위 A/B테스트에서는 디자인 위주로 설명되어 있지만 제품에서의 개선 또한 필요하다. 장바구니로 가는 시간을 줄이는 테스트라던가, 설명을 짧게 더 붙이거나 좋은 리뷰를 보여주는 실험이라던가.

데이터에 몰두하기

구글 애널리틱스를 통해 웹사이트에 대한 기본적인, 방문자 수, 이탈률과 같은 지표를 보고만 있어서는 안된다. 고객들이 물건에 대한 깊이 있는 식견을 주지 못한다. 그로스해킹은 모든 측면에 대한 데이터를 가지고 있어야만 한다. 웹사이트를 얼마나 자주 방문하는지, 얼마나 오래 머무르는지와 같은 데이터 이상의 것.
유저 경험의 차이를 볼 수 있는 데이터가 필요하다.
이러한 비교 가능한 유저 경험의 데이터의 모음인 데이터 레이크 혹은 데이터 웨어하우스를 그로스해킹팀에서는 만들어야한다.

활성 사용자는 무엇을 하고 있는가

데이터를 수집해서 식견을 얻어내는 첫 번쨰 단계는 사용자나 고객의 핵심적인 활동을 추적하는 일이다.
특정 버튼을 클릭하거나, 동영상을 시청하거나, 특정 웹페이지로 들어가는 행동등. 이런 행동이 이어지고 이탈하는 순간을 캐치해야만 머스트 해브를 찾을 수 있다.

궁금했던 점

1. 사용자 유지율이 대해서는 모든 유저들을 대상으로 조사를 해야하나?
2. Saas의 연간 유지율이 90%라고 하는데 사실일까? 넷플렉스, 아마존등의 구독 해제를 겨우 10%의 사람만 해제할까?
3. 결국 머스트 해브를 찾으려면 고객 설문조사밖에 없나?(유지율로는 추측만 가능한데 왠만해서는 추측하지 말라고 했으므로)
4. 온라인 커뮤니티(DC, 루리웹)에다가 ‘이거 제품 쓸만함?‘이라고 물어보는 것도 아날로그 조사로 할 수 있나?
5. ‘아하 순간’은 n개월 동안 이탈하지 않는 유저의 특정 행동들의 공통점.
6. 웹사이트를 얼마나 자주 방문하는지, 얼마나 오래 머무르는지와 같은 데이터 가 존재하는지.