[데이터 넥스트 레벨 챌린지 4기] 그로스 해킹 3주차
데이터 넥스트 레벨 4기 - 그로스 해킹 3주차
양승화 저자님이 쓰신 '그로스 해킹' 책 읽기 미션 3주차!
데이터 넥스트 레벨이 벌써 마지막 주라니~~ 시간이 참 빠르다 ㅜㅜ
3주차에서는 앞의 AARRR 뒷 부분부터 아래의 목차들이 있었다.
5장 그로스 해킹 시작부터 성장 실험까지
6장 그로스 조직과 업무 프로세스
에필로그 - 그로스 해킹을 공부하려는 사람을 위해
5장 그로스 해킹 시작부터 성장 실험까지
5.1 그로스 해킹 시작하기
개인적으로 구글 애널리틱스를 활용하는 내 업무와 밀접해서 그런지 재밌게 읽었던 파트였다.
데이터 분석의 기초 재료라 하면 빠질 수 없는 것이 데이터 수집인데,
로그 분석을 할 때, 단순 '이벤트 수' 에서는 인사이트가 나오지 않으니,
부수적으로 어떤 정보를 함께 수집해야 추후에 도움이 될 지에 대해 고민을 많이 하는 것이 제일 관건이다.
구축 프로젝트는 2번 정도 해보고 그 이후에는 이미 구축되어 있는 고객사들의 구글 애널리틱스를 봐왔는데,
다른 고객사들 구축된걸 보면서 다음엔 이런 파라미터를 추가해 봐야겠구나 하고 메모해 둘 때도 있고
혹은 인사이트 리포트를 쓰면서 구축할 때는 몰랐는데 이런 정보들을 추가적으로 수집했으면, 혹은 별도의 파라미터로 담아두었으면 좋았겠구나 하는 회고를 하게 된다.
다만 최근 내가 또 업무를 하면서 느낀 점은 아무리 좋다 생각이 든 구축 설계서라 해도,
실제 개발이 불가 하다면 사실상 무용 지물이 될 수 있다는 점이다.
내부 개발팀과 충분하게 소통하면서 개발이 가능한 영역과 불가능한 영역을 사전에 미리 파악하고,
가능한 영역에서 최선인 구축 가이드를 작성해야 하는 점도 이후 업무에서 기억해야겠다.
5.3 데이터 활용을 위한 역량과 문화 갖추기
데이터 관련 업무를 하면서 가장 큰 고민이 되는 내용이 담겨 있는 부분이었다.
업무 중 가장 기억에 남는 아쉬웠던 기억이 있는데,
데이터 가공, 추출을 하는데 2-3주 동안 시간이 들었지만 정작 그에 대한 인사이트를 도출하고 유의미한 TO DO 방향을 제시하지 못한채
A 는 B 였다. B 는 C 였다. 하고 단순 열거만 했던 경험이다.
또, 월간 리포트를 작성하다보면 같은 포맷이 계속 반복되다보니, 데이터를 추출하는데에 더 집중이 쏠리는 때도 많았던 것 같다.
이번 챌린지를 하고 곧 다음주에 써야하는 월간 리포트가 하나 있는데
이번 리포트에서는 꼭 Action to do 에 대해 명확하게 정의되어 있는 리포트를 써보도록 힘써봐야겠다.
(화이팅!)
5.6 성장 실험 A/B 테스트
A/B 테스트 관련 파트를 읽으면서 가장 기억에 남는 부분은
'과거의 A/B 테스트를 지나치게 신뢰하면 안된다' 는 부분이었다.
A/B 테스트에 대한 선례를 찾아보면서
해당 예시가 지금 상황에서도 잘 맞지 않을까? 라는 생각도 많이 하게 되는데
우선 이 생각은 앞의 장에서 '타 성공 사례가 우리 서비스에도 성공 사례가 아닐 수 있다' 는 내용으로 바뀌게 되었지만,
과거의 성공 사례가 동일한 업체에서 현재의 성공사례가 아닐 수 있는 점에 대해서는 깊게 생각하지 못했던 것 같다.
시장과 외부 환경은 끊임없이 변하고, 그에 따라 사용자들도 변하는 점을 꼭 기억해야 겠다.
6.그로스 조직과 업무 프로세스
마치며
취준생일 때 읽었던 그로스 해킹은 '미래에 나도 이런 업무를 하고 싶다!' 라는 희망을 부풀려줬었다면
이번에 데이터 컨설팅 에이전시 경력 2년 주니어로서 그로스 해킹 책을 읽으니
현재 나에 대한 점검, 또 내가 다니고 있는 회사의 전체적인 프로세스에 대해서도 깊게 생각해볼 수 있는 기회였다.
예전에 취업 이전에는 데이터라는 것이 정말 수학을 잘하고 개발을 하는 (파이선이나 R 등등) 특수 집단으로 생각이 들었다.
물론 통계 지식과 SQL 이나 파이선 등등 관련 지식들은 정말 큰 무기가 되는 직군인 것은 맞는 것 같다.
그럼에도 불구하고 일을 하면서는 '모두가 이해하고, 모두가 접근할 수 있어야 하는 분야' 가 데이터, 그로스 직군이라고 생각이 많이 든다.
그렇기 때문에, 내가 담당하고 있는 고객사와 담당자분들께도 GA4 교육 일정이 있을 때, 혹은 빅쿼리나 GA4 의 구조적인 부분을 설명드려야 할 때 더 쉽게 받아들이실 수 있도록 더 많은 노력을 기울여야겠다 다시금 마음먹게 되었다.
지금은 내 다루는 데이터가 에이전시에서 배워가고 있는 구글 애널리틱스 라는 툴로 다소 한정 되어 있지만
이후에는 앰플리튜드 같은 다른 툴도 여러가지 다뤄보고 싶고,
또 자체 서비스를 A~Z 까지 전체적인 큰 그림을 보면서 성장하는 경험도 해 보고 싶어졌다.
무언가 항상 새롭게 배워보고 시도해보고 싶은 것들이 생겨가는건 참 설레는 일인 것 같다 :)
3주간의 챌린지에서 반성한 부분들, 새롭게 알게된 부분들, 읽으면서 이해가 잘 안되던 부분들 등등
모두 되짚으면서, 이후에 또 한번 더 읽을 때 새로움을 주게 되겠지!
좋은 책 써주신 저자님과 또 좋은 챌린지 운영해주신 데이터 리안 분들께 감사드립니다 :)