[코드스테이츠 PMB 9기] 그로스해킹 / w. '마이리얼트립 (myrealtrip)'

그로스 해킹

📌 고객의 취향을 파악하고, 더 효과적으로 고객에게 접근해 저비용으로 최고의 광고 효용을 추구하는 마케팅 기법

1. 어떤 지표가 비즈니스를 이끄는지 파악
2. 지표 개선 위해 해결해야 할 고객 문제가 무엇인지 이해
3. 고객 어려움 개선하는 데 필요한 아이디어 도출
4. 적합한 아이디어인지 검증
5. 빠른 반복

 

데이터 분석 = 고객의 ‘질문’에 대한 ‘답’을 찾는 과정

1. 좋은 질문
2. 양질의 데이터
3. 빈틈 없는 분석

 

추론

• 질적 추론
  • 상품 비전 혹은 고객에 대한 지식에 기반한 직관과 같은 추상적 개념 이용
  • 목적 : 관계 및 패턴 발견
  • 방법 : 면접, 인터뷰 ,FGI, BMC, Design Thinking, JTBD, 가치 제안 등
• 양적 추론
  • 축적된 고객 데이터 이해 및 분석
  • 목적 : 데이터 기반으로 후 Nest Step 결정
  • 방법 : Funnel 분석, AARRR 기법, 사용자 세그먼트, Cohort 분석

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그로스 해킹 전략

그로스 해킹팀의 업무 체계

• Growth Marketer
  • 고객 유입 담당
  • 로드맵 및 마케팅 방향성 수립
• Data Analyst
  • 데이터 기반 제품 개선 방향성 제안
  • 이미 제품 개선된 경우, 가설에 대한 실질적 검증
• Data Engineer
  • 데이터 분석가와 엔지니어가 트래킹 코드 삽입
• Product Manager
  • 제품 개선에 초점 맞춤
  • ‘이탈율’ 높은 구간 중점적으로 개선

 

분석

• 제품 분석
  • 고객 여정을 이해하기 위해 제품 환경의 특정 부분에 대한
  • 전체 고객 여정을 이해하기 위해 제품 환경의 특정 부분에 대한 사용자 참여에 중점
  • 제품 분석의 성공은 사용자 상호 작용 이해 및 상호 작용을 지속적으로 개선하여 최상의 경험을 만드는 방법을 결정
  • 고객이 계속해서 제품을 구매할 수 있도록 참여할 수있는 방법에 초점
  • 제품 설계 방식을 통해 이를 수행 할 수있는 방법에 중점
  • 이미 제품을 주문한 고객으로부터 얻은 더 많은 기밀 정보에 의존
• 마케팅 분석
  • 전환으로 이어지는 사용자 행동에 초점
  • 사용자가 원하는 행동을 취함으로써 성공 여부가 결정
  • 방문자를 유료 고객으로 전환하는 방법에 초점
  • 고객 여정의 다양한 부분이 전환으로 이어질 수있는 방법을 결정
  • 공개 영역의 정보에 의존

 

그로스해킹의 핵심

• 고객 데이터를 바탕으로 기회를 찾아 끊임없이 개발하고 피드백 받고 수정
  • 고객이 '무엇을 원하는가?'에 초점을 맞춰 가설을 수립하고, 가설을 실제 제품에 반영하여 검증해야 함
• 일반 고객을 추천인(Referral)으로 만들 것(잠재 고객의 핵심 고객으로의 전환)
  • 최저 비용으로 최대 효율을 중시함
  • 제품을 추천하고 재구매하는 고객이 '헤비 유저'만 있는 것은 아님
    • 헤비 유저(우량 고객) : 재구매율이 높은 사람들. 충성도가 높은 고객들
    • 핵심 고객 : 구매율과 구매 빈도를 떠나서, 우리의 가장 큰 퍼소나. 우리 서비스를 가장 사용하고자 하는 고객. 우리가 가장 집중해야 하는 고객

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• 목적 : 크로스셀 비율 높이기
  • 경영진, 팀 리더 의견 조율
• 방법
  • 크로스셀 판단 기준 합의 → 모두가 공감하는 기준 설정
    • 항공권 예약한 사람이 호텔도 예약하면 크로스셀 → 세부 측정 기준 재합의
  • 항공권을 구매하는 사람이 마이리얼트립 내 다른 상품(T&A, 숙소, 렌터카 등) 구매할 수 있도록 마케팅 진행
    • 항공권 정보 활용(티켓 등급, 출귀국 일정, 동행 정보, 지역 등)
  • 성과 분석
    • 심슨 패러독스(세분화된 데이터에서 성립하는 관계가 합쳐진 데이터에서는 반대로 나타나는 현상) 발견
      • 크로스셀 지표 크게 하락 → 국가별 나누어서 확인 시 대부분 상승 추세(불매 운동 영향으로 일본 관련 크로스셀 지표의 대폭하락이 원인이었음)
    • 생존자 편향 현상 발견
      • 최초 논의 사항 : 항공권을 예약한 고객에게 언제 호텔을 하는게 좋을 것인지?
        • 항공권-호텔 예약 리드타임 파악 → 실제 2주정도 차이 존재 했음 → 항공권 구매 고객 대상으로 구매 시점 기준 2주 전후로 호텔 추천 메시지 발송 → 지표 개선 X
        • 최초 모집단이 항공권/호텔 둘 중 하나라도 예약한 사람들까지 모두 포함하여 계산 되었음 → 두 개 모두 예약했던 사람 대상으로 모집단 재구성 → 리드타임 7일 이내
  • 분석 내용 기반으로 액션 개선
    • 항공권 구매자 대상 7일 전후 숙박 관련 홍보 메시지 발송
    • 같은 방식으로 숙박-T&A 리드타임 계산하여 T&A 메시지 추가 발송