그로스 해킹의 밑거름, 데이터 분석 환경 구축

데이터, 그것도 행동 데이터

그로스 해킹의 근간은 고객의 행동 데이터다.
디지털 시대로 넘어오면서 디지털 서비스들은 고객의 모든 행동을 데이터로 기록할 수 있게 되었고,
이러한 고객의 행동 데이터를 분석하여 고객이 원하는 것과 원하지 않는 것을 파악할 수 있게 되었다.

물론 이러한 디지털 상의 고객 행동 데이터가 아니더라도,
기존에 활용하던 고객 분석 방법인 심층 인터뷰나 설문조사 등이 여전히 널리 쓰이고 있다.
그러나 이러한 방법들은 대량의 데이터를 수집하는 것에 한계가 있고,
하나의 레코드를 확보하는 가격도 매우 비쌌으며,
무엇보다도 순수한 데이터를 확보하기가 매우 어려웠다.
여기서 순수한 데이터란 고객이 스스로 인지하지 못하는, 제품에 대한 생각과 욕구를 의미한다.
고객 인터뷰나 설문조사는 그 프레임이 매우 잘 설계하지 않는 한 결과가 편향되거나 오류를 범할 수 있다.
그러나 디지털 상에 남는 행동 데이터는 의도와 목적이 존재하지 않는 상황에서 수집되는 것이기 때문에,
훨씬 더 순수한 고객의 의도를 담고 있을 수 있다.

이러한 고객의 순수한 행동 데이터를 통해 기업들은 제품이나 서비스를 개선할 수 있었다.
그렇기에 서비스의 성장을 위한 방법론인 그로스 해킹은,
곧 '고객의 행동 데이터를 통해' 서비스를 정상시키는 방법론이라고 할 수 있다.

데이터 분석 환경은 무엇으로 이루어지는가?

이러한 고객의 행동 데이터를 분석하기 위해서는 데이터를 분석할 수 있는 환경이 구축되어야 한다.

ⓐ 먼저 필요한 데이터를 잘 정의 내리고 설계하여,
ⓑ 서비스 상에서 데이터를 놓치지 않고 잘 수집해야 하고,
ⓒ 이러한 데이터를 데이터베이스에 잘 적재해야 하며,
ⓓ 적재된 데이터를 잘 꺼내서 분석 환경에 가져올 수 있어야 하며,
ⓔ 가져온 데이터를 잘 분석할 수 있는 분석 환경이 갖춰져야 한다.
ⓕ 마지막으로 이러한 분석 환경에서 데이터를 잘 분석할 수 있는 사람과 문화가 있어야 한다.

데이터를 분석하기 위한 환경을 이야기할 때, 보통은 분석할 수 있는 데이터가 존재하는지에 대해 집중한다.
데이터가 존재하려면 데이터를 잘 수집하고 적재하고 끌어올 수 있는 데이터 파이프라인이 잘 구축되어 있어야 한다.
이 과정에서 목적에 맞지 않는 데이터를 수집하게 되거나,
데이터가 소실되거나, 정합성이 맞지 않게 되거나 할 수도 있다.
데이터를 하는 사람이라면 귀에 딱지가 붙을 정도로 많이 들은
"Garbage in Gabage out"이라는 말이 괜히 반복되는 게 아니다.
그 어떤 실력 좋은 분석가라도 오염된 데이터로 좋은 분석을 할 수는 없다.
서비스를 제대로 성장시키고 싶다면 순수한 데이터를 잘 만들어내는 환경을 구축하는 것이 우선이다.

또한 많은 사람들이 분석 환경이라고 하면 테크 스택을 이야기하지만,
오히려 뿜어져 나오는 데이터를 잘 가공해서 인사이트로 바꿀 수 있는,
역량을 갖춘 사람과 그 사람들이 역량을 펼칠 수 있는 문화가 더 중요하다고 할 수 있다.
많은 기업들이 서비스를 성장시키고 싶어 하고,
이를 위해 그로스 팀을 만들거나, 분석가를 채용하지만,
막상 성과를 내는 것은 쉽지 않다.
많은 기업들이 여전히 데이터를 다루는 문화가 익숙지 않고,
그로스 해킹을 잘하고 있는 곳들이 많지 않다.
정작 그로스 해킹을 잘하기 위해서는 조직의 데이터 역량을 키우는 것이 정말 중요하다.

데이터 분석 환경이 잘 구축되어 있다고 하더라도

그로스 해킹은 거듭 말했듯이 데이터만으로 절대 이루어지지 않는다.
데이터라는 건 결국 실험, 가설 검증을 위한 수단이다.
가장 중요한 것은 문제를 해결하기 위해 만든 여러 가설들과 액션들이,
실제로 효과가 있는지 실험을 통해 검증하는 것이다.
아무리 분석을 잘해도 고작 분석만으로 끝난다면,
그것은 찻잔 속의 태풍과 다를 바가 없는 것이다.