2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko
* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko
* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
Pristones가 실제 서비스에 Growth Haking을 적용한 경험을 '삼성전자 미디어 솔루션 센터'와 상암 DMC 스타트업 모임 Spark@DMC에서 발표한 자료입니다.
주요 내용
- Growth Hacking의 개념 정의와 대표적 사례
- Growth Hacking의 기본 분석 방법론
- Growth Hacking 기법의 로켓펀치(http://rocketpun.ch/), 클럽믹스(http://clubmix.co.kr/) 실제 적용 사례
2021-07-16 잔디콘 시즌6 발표자료
- 베이지안 방법론에 Expected Loss를 활용하여 프로덕트 개선 속도를 높이는 방법에 대해 알아봅니다.
- 개발자 및 통계학 전공자가 아닌 분들을 대상으로 한 발표입니다. 다소 엄밀하지 못한 설명이 포함되었을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 잘못된 부분은 답글로 달아주시면 감사하겠습니다.
원본 파일은 다음 링크로 다운로드 받으실 수 있습니다 :)
https://www.dropbox.com/s/zo1er99muu2oj5l/leeminho_til6_bayesian_abtest.pdf?dl=0
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
윤석진 : 조직의 데이터 드리븐 문화를 위해 극복해야하는 문제들
발표영상 https://youtu.be/X29liXyIo3s
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유Hyojun Jeon
NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 1부 입니다.(총 2부)
- 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa
- 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY
(SlideShare에 슬라이드 300장 제한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)
Pristones가 실제 서비스에 Growth Haking을 적용한 경험을 '삼성전자 미디어 솔루션 센터'와 상암 DMC 스타트업 모임 Spark@DMC에서 발표한 자료입니다.
주요 내용
- Growth Hacking의 개념 정의와 대표적 사례
- Growth Hacking의 기본 분석 방법론
- Growth Hacking 기법의 로켓펀치(http://rocketpun.ch/), 클럽믹스(http://clubmix.co.kr/) 실제 적용 사례
2021-07-16 잔디콘 시즌6 발표자료
- 베이지안 방법론에 Expected Loss를 활용하여 프로덕트 개선 속도를 높이는 방법에 대해 알아봅니다.
- 개발자 및 통계학 전공자가 아닌 분들을 대상으로 한 발표입니다. 다소 엄밀하지 못한 설명이 포함되었을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 잘못된 부분은 답글로 달아주시면 감사하겠습니다.
원본 파일은 다음 링크로 다운로드 받으실 수 있습니다 :)
https://www.dropbox.com/s/zo1er99muu2oj5l/leeminho_til6_bayesian_abtest.pdf?dl=0
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
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윤석진 : 조직의 데이터 드리븐 문화를 위해 극복해야하는 문제들
발표영상 https://youtu.be/X29liXyIo3s
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
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[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유Hyojun Jeon
NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 1부 입니다.(총 2부)
- 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa
- 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY
(SlideShare에 슬라이드 300장 제한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)
이수지님은 17년 8월 오픈하여 3개월 만에 facebook 50만 좋아요와 누적 100만 사용자, 누적 100만 다운로드, 120만 AU를 달성한 타로챗봇 라마마와 친구들, 헬로우봇(http://hellobot.co/)의 기획자 겸 대표입니다.
#여기컨18 에서는 "스타트업 기획자의 월화수목금"이라는 제목으로 헬로우봇 리서치부터 출시, 운영까지 시기별 기획자의 한 주를 공유해주셨습니다.
[21 크리에이티브 디렉터 세미나] 발표자료입니다.
PM과 함께 일하는 디자이너, PM 역할을 겸해야 하는 디자이너분들을 대상으로 PM 직군이 조직과 제품의 성장을 위해 어떤 고민과 노력을 하고 있는지 공유합니다.
우아한형제들에서 B마트와 배민스토어를 만드는 B마트서비스팀의 사례가 함께 담겨있습니다.
린스타트업 이해와 Case study(Lean Startup and Case Study)Matthew Lee
린스타트업 방법론을 이희우의 눈으로 쉽게 설명하였습니다. 제가 투자하기도 한 기업 카닥(자동차 외장수리 앱) 사례를 들어서 쉽게 설명하였으니 린스타트업을 이해하는 데 도움이 많이 될 겁니다.
특별히, 저에게 린스타트업을 가르쳐 주신 이그나잇스파크의 최환진 대표님, 코노랩스의 민윤정 대표님께 감사드립니다. 사례를 기꺼이 오픈해 주신 카닥 한현철 이사님께도 감사의 마음 전합니다.
Roger A. Kerin, Steven W. Hartley, William Rudelius의 마케팅 저서
Marketing 11판을 해설한 마케팅 강의 슬라이드입니다.
미국마케팅협회 마케팅자격증 대비를 위한 추천도서 중 하나입니다.
제작: 한국마케팅교육연구소(www.marketingkorea.org)
***10/10 부산창업카페 특강
스타트업 R&D 강의안 시리즈
1부 : 투자없이 죽음의 계곡을 넘기는 스타트업 생존경영
2부 : 성공적인 R&D 지원사업 준비
3부 : R&D 사업성 분석 및 관리체계
◎ 투자없이 죽음의 계곡을 넘기는 스타트업 생존경영
1.팀&파트너
2. 아이템
3. 초기 운영
4. 창업자금
- page : 88P
- 강의대상 : 스타트업 창업자, 창업사업화 지원사업 참여를 고려중인 창업자, 중소기업 연구원, 관련 유관기관 담당자 등
- 강의시간 : 3시간
◎ 강의 특징
1. 스타트업 창업 시 필요한 팀 멤버 구축 방법을 이해할 수 있다.
2. 실패하지 않은 창업 아이템 선택 방법을 알 수 있다.
3. 창업 초기 상황별 기업 형태를 결정하는 데 활용할 수 있다.
4. 창업 초기 채용과 해고가 대한 전략 수립이 가능하다
5. 스타트업 생존을 위한 자금 조달 방법을 이해할 수 있다.
6. 스타트업 창업 초기 융자 전략을 수립할 수 있다.
7. 예비창업자에게 적합한 창업사업화 지원사업을 이해할 수 있다.
고명환의 스타트업 생존경영 : http://www.lunch-alone.com
고명환의 카카오브런치 : https://brunch.co.kr/@maru7091
고명환의 스타트업 팟캐스트 : http://www.podbbang.com/ch/17003
[우리가 데이터를 쓰는 법] 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유 - Gonnector(고넥터) 고영혁 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫번째 키노트 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유
연사 : 고넥터(Gonnector) 고영혁 대표
창업자와 예비창업자가 가장 어려워 하는 사업계획서 작성에 도움을 주는 강의안입니다.
◎ 사업계획서 작성
1. 사업계획서 작성 방법
2. 사업계획서 작성 전략
- Page : 71P
- 강의대상 : 소자본 창업을 준비하는 예비창업자 및 기존 창업자
- 강의시간 : 2시간
- 강의특징 : 기존의 이해하기 힘들고 실무에 적용하기 어려운 사업계획서를 최대한 쉽게 풀어낸 강의안
더욱 풍부한 자료는 아래 블로그를 참고하세요.
고명환 블로그 : http://blog.naver.com/maru7091
Similar to 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 (20)
3. 오늘 발표에서 드릴 이야기
• 데이터에 기반한 그로스 해킹 사례?
• 각종 그로스 실험들은 ‘응용’
• 응용을 하기 전에는 먼저 ‘기반’부터 탄탄히
• 그로스에 필요한 기반
• Product-Market Fit
• Instrumentation
• 프로세스
4. Product-Market Fit (PMF)
• Marc Andreessen의 유명한 글:
• The only thing that matters
https://pmarchive.com/guide_to_startups_part4.html
• PMF를 설명하는 관한 수많은 글과 영상
• 제 나름의 정의:
• 시장의 고객들이 우리 제품을 사용해서,
실제로 그들의 문제를 해결하고 있음
5. PMF가 중요한 이유는?
• 명백한 이유:
• 스타트업은 시장이 원하는 제품을 만들어야 살아남
을 수 있습니다.
• 그로스의 맥락에서:
• PMF를 달성하기 전에 성장에 많은 자원을 투입하면,
그만큼 성공 확률은 낮아집니다.
• 예: 청소 업체 Homejoy 실패 사례
https://www.wired.com/2015/10/why-homejoy-failed/
6.
7.
8.
9. PMF가 중요한 이유는?
• 스타트업의 소망:
• “빨리 우리 제품과 서비스를 성장시키고 싶다”
• PMF 달성 전에 성장에 많은 자원 투입
à 팀이 가지고 있는 Runway 단축
à 성공의 가능성이 줄어듦
• 성장에 자원을 투입하는 일은, PMF 달성 뒤에
10. PMF 확인 방법 1) “느끼기”
• 실리콘밸리의 성공한 창업가들이 하는 얘기
• PMF 달성 è
우리 제품을 원하는 사람들이 많음 è
우리가 특별히 광고를 하지 않는데도 우리 제품
을 원하는 사람들이 몰려듦 è
직관적으로 PMF 달성 사실을 알 수 있음
• 대부분의 스타트업에게 적용될 수 있는 방법인
지는…
11. PMF 확인 방법 2) PMF Survey
• Sean Ellis의 PMF Survey
• 질문: “만약 이 제품을 더 이상 사용할 수 없게 된다면,
어떻게 느끼실 것 같나요?”
• 객관식 문항:
• 매우 실망할 것 같다.
• 다소 실망할 것 같다.
• 실망하지 않을 것이다.
• 40% 이상이 ‘매우 실망할 것 같다’라고 답하면 PMF
• 한국에서 쓸 수 있는 방법인지는…
13. Retention Rate가 몇%여야 하나?
• 사업마다 다릅니다.
• 어떤 사업은 월 리텐션이 80% 이상이여야 할 수도 있
고, 어떤 사업은 월 리텐션이 50% 미만이어도 괜찮을
수도 있습니다.
• 비슷한 사업 모델을 가진 다른 회사들의 지표를
벤치마크
• 벤치마크가 어렵다면, 시장 크기를 가지고 판단
• 시장 크기가 크지 않다면, 높은 리텐션율이 필요
16. Event Tracking이 중요합니다.
• 제가 몇몇 팀에게 사전에 요청드린 Analytics
Audit 문서…
• 스타트업 대부분은 Google Analytics 사용
• 그로스를 위한 데이터 수집과 분석에는
Amplitude와 같은 ‘이벤트 기반’ 툴이 유리
(무료로 쓸 수 있어요!)
17. Event Tracking이 중요합니다.
• 페이지뷰 뿐만 아니라, 클릭, 구매 등 각종 사용
자 행동 수집 가능
• GA에서 수집하던 것보다 훨씬 자세한 사용자 행동을
파악할 수 있음
• GA: 샘플링된 데이터 제공
이벤트 기반 툴: 전수 데이터 제공
• GA: 개개인의 행동 파악 불가
이벤트 기반 툴: 개개인의 행동 파악 가능
18. Event Tracking이 중요합니다.
• GA: 전환 관련 측정이 쉽지 않음
• 특히, 전환 Funnel을 ‘사전에’ 정의해야 함
• Funnel을 정의하기 전의 전환 데이터는 볼 수 없음
• 그런데, 모든 Funnel을 사전에 정의한다는 것은 거의
불가능에 가까움
• 이벤트 기반 툴: 전환을 사전에 정의할 필요가 없
이, 언제든지 데이터 확인 가능
• 물론 데이터 ‘수집’ 자체는 하고 있어야 함.
19. Event Tracking이 중요합니다.
• Amplitude와 같은 이벤트 기반 툴은 GA에 비해
사용하기 훨씬 쉽습니다.
• GA에는 기능이 너무 많아요. 익히려면 시간이 엄청
오래 걸립니다.
• 물론 이벤트 기반 툴 역시 학습은 필요하지만, 훨씬
쉽게 배울 수 있습니다.
• 이벤트 기반 툴을 처음 써 본 팀의 말:
• “저희 팀은 그동안 석기시대에서 일했던 것 같아요.
석기시대에서 주먹구구로 일하다가, 갑자기 현대로
넘어온 기분이에요.”
20. Instrumentation: 기본적인 툴
• Event-based Analytics: Amplitude, Mixpanel 등
• 광고를 위한 툴: Facebook Pixel
• A/B 테스트: Google Optimize
• CRM (이메일 마케팅): Klaviyo, Drip, Customer.io 등
• 여러 툴에 데이터 보내기: Google Tag Manager
21. 데이터: ‘투자’가 필요한 ‘자원’
• 데이터 쌓는 것은 개발팀(엔지니어)의 일?
• 마케터나 사업 부서에서는 손 놓고 있어도 되는 일?
• 데이터는 나중에 여유가 생기면 쌓는 것?
• 웹, 앱에서 기능은 일단 개발하고, 데이터 고민은
나중에?
22. 데이터: ‘투자’가 필요한 ‘자원’
• 데이터 수집, 축적은 엔지니어들만 하는 일이 아
니고, 여러 부서가 함께 해야 하는 일
• 사업 부서(마케터 등): 자신들이 일을 더 잘 하기 위해
어떤 데이터를 수집하면 좋을지 고민하기
• 엔지니어: 새로운 기능을 개발할 때, 데이터를 올바르
게 수집하고 축적할 방안 고민하고 구현하기
• 툴 셋팅할 때 한 번 하고 마는 협력이 아닌, 사업을 하
는 한 끊임없이 협력해야 함
23. 데이터: ‘투자’가 필요한 ‘자원’
• 툴을 잘 사용하기 위한 공부 필요
• 각 툴에서는 데이터를 어떻게 정의해야 하는지
• 어떤 데이터를 수집할 수 있는지
• 데이터를 오류 없이 수집하려면 어떻게 해야 하는지
• 어떤 분석을 할 수 있는지
• 툴 하나를 잘 공부해 두면, 다른 툴들을 더 빠르
게 이해할 수 있습니다.
• 여러 툴이 비슷한 Mental Model을 가지고 만들어졌기
때문
24. 툴 공부 방법:
문서(도움말 + 기술 문서) 꼼꼼히 읽기!
• 툴 회사에서 제공하는 Learning 문서
• Getting Started Guide부터…
• 툴 회사에서 제공하는 각종 영상
• 기술 문서
• 꼭 엔지니어가 아니더라도, 읽어 보면 좋습니다.
25. 프로세스
• Product-Market Fit을 달성했고, Instrumentation도 갖
췄다면…성장을 위한 각종 테스트를 진행할 단계
• 그로스 해킹 = 묘수?
• 그로스 = 프로세스 기반의 끊임없는 테스트!
• 한두 가지 묘수로 잘 될 수 있는 시대는 이미 끝
• 끊임없이 테스트하고 개선해야 함
• 랜덤하게 아이디어를 내는 게 아니라, 아이디에이션, 우선
순위, 구현 등을 프로세스에 따라 해야 함.
26. 퍼블리의 스프린트 (Sprint)
• 2017년 1사분기 도입
• 구글 벤처스의 ‘디자인 스프린트’에서 차용
• 문제 정의 à 해결책 스케치 à 해결책 채택 à 해
결책 구현 및 배포 à 성과(고객 반응) 확인
27. 스프린트 회의
• 이틀 간 진행:
문제 정의, 해결책 스케치, 해결책 채택
• 엔지니어, 제품 디자이너, 그로스 매니저 참석
• 전문가의 저주를 피하기 위해
• 기획자는 기획하고, 디자이너는 디자인하고, 엔지니어는 코
딩하는 방식 X
• 구현하는 사람들(디자이너, 엔지니어)이 맥락을 알고
일하기 위해
• 상세 기획은 구현하는 사람들이 합니다.
29. 스프린트 1단계: 문제 정의
• 문제 중심 사고
• ‘솔루션’ 중심 사고(‘이번에는 검색 기능을 만들자!’)
의 반대
• 해결해야 하는 문제에서 시작하는 생각
• 정해진 기간 내 해결할 수 있는 문제에만 집중
• 참석자 전원이 토론하고 투표함
• 결정은 CPO가 내림 (약은 약사에게, 의사결정은 의사
결정권자에게)
32. 스프린트 4단계: 해결책 구현 및
배포
• 디자이너와 엔지니어들이 열일하는 시간
• 세부 기획은 구현하면서 합니다.
• 최소한의 노력으로 Minimum Viable Feature 구현
• 개발 기간 약 2주
• 시스템을 처음부터 끝까지 한 번에 갖추기보다는,
그 때 필요한 최소한의 기능을 개발
34. 오늘의 결론
• 먼저 Product-Market Fit을 확립
• 수요의 증가를 느끼거나,
설문조사로 확인하거나,
고객 리텐션 데이터로 확인하거나
• Instrumentation 기반 마련
• 데이터 수집과 축적을 위한 툴 마련
• 영어, 엑셀 배우듯 툴도 학습이 필요합니다.
• 실험을 위한 프로세스 마련
• 한두 가지 묘수를 찾는 것이 아닌, 꾸준한 시도와 실
험을 통해 개선