1. 데이터 기반 성장을 위한 필수 선결 조건:
Product-Market Fit,
Instrumentation,
프로세스
2018.08.09
김민우 (minu@publy.co)

2. 반갑습니다.
김민우입니다.
PUBLY 제품팀에서 일합니다.

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/

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…

12. PMF 확인 방법 3) 고객 리텐션

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

14. Instrumentation
• 일반적으로 쓰이는 말은 아니지만…
• 데이터를 수집하고, 축적하고, 분석하기 위한 기
반 툴을 잘 세팅해 두는 것

15. 퍼블리의 데이터 관련 툴
데이터베이스
Event Tracking
이메일
분석

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.

28. 스프린트 1단계: 문제 정의

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)

30. 스프린트 2단계: 해결책 스케치

31. 스프린트 3단계: 해결책 채택

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

33. 스프린트
5단계:
성과 확인

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

35. 궁금하신 점,
더 자세히 듣고 싶은 것
자유롭게 말씀해 주세요!
minu@publy.co