- 책: 양승화 저, 그로스 해킹
2주차
인상깊은구절
03장. AARRR
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93쪽
퍼널의 최적화가 단순히 각 단계별 전환율을 높이는 것은 아니라는 점이다. 실제 퍼널 개선을 하다 보면 전환율을 높이는 것보다 퍼널에 속한 각 단계의 수를 줄이는 것이 더 효과적인 경우가 많다.
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때로는 존재하는 퍼널을 개선하는 것이 아니라 아예 퍼널 자체를 재설계하는 것도 새로운 대안이 될 수 있다. -
110쪽
리텐션을 개선하기 위한 활동들을 할 때 주의해야 할 점은 단순히 리텐션 지표만 보지 말고 전반적인 사용자 경험을 고려해야 한다는 점이다.
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리텐션은 단기적인 이벤트보다는 장기적으로 꾸준히 진행되는 활동을 통해 점진적으로 개선되는 지표다. 리텐션을 잘 관리하면 복리 효과로 돌아오지만, 반대로 리텐션이 안 좋은 상태로 장기간 누적되면 그에 따른 마이너스 효과도 복리로 누적된다는 점을 기억하자. -
126쪽
과거에는 사용자를 최대한 많이 확보하는 것이 우선이고 수익화는 나중에 천천히 고민해도 된다고 생각했던 시기가 있었다.
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하지만 더는 그런 관점이 유효하지 않다. 좋은 서비스를 만들어서 사용자를 모으는 것과 그 과정에서 탄탄한 비즈니스 모델을 만들어서 매출을 일으키는 것은 서로 다른 능력치가 필요한 일이다.
04장. 지표
- 151쪽
전체 데이터를 놓고 보면 잘 드러나지 않는 특성들이 쪼개진 상태에서는 명확하게 드러나는 경우가 많은데, 이처럼 로 데이터를 분석 과정에서 어떤 식으로 가공하느냐에 따라 데이터에서 얻는 인사이트가 완전히 달라질 수 있다.
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심슨 패러독스란 쪼개진 데이터에서 성립하는 관계가 합쳐진 데이터에서는 반대로 나타나는 현상을 말한다.
느낀점
AARRR 프레임워크와 지표에 대한 부분을 읽으면서 결국 퍼널 최적화도 지표도 정형화된 정답도, 지름길도 없는 것 아닐까? 하는 생각이 들었다. 관련하여 예전에 읽은 딜라이트룸의 퍼널 최적화 실험이 떠올랐다. 책에서는 퍼널별 단계의 수를 줄이는 방법을 소개했지만, 막상 실험을 해보니 뎁스를 추가하는게 더 높은 전환율을 보였다고 한다.
여담으로 최근 물건을 구매하면서 지표, 특히 허무 지표를 많이 발견했다. 관리 측면에서는 좋은 지표가 아니고 별 의미가 없다고는 하지만, 소비자 입장이 되니 많은 상품 목록 사이에서 그 문구가 눈에 띄었고 결국 구매로 이어졌으니, 어쨌든 효과 있다고 해야할까?
