데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바탕으로, 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 서비스를 성장시키는 것. 그로스해킹의 기본을 다루는 101 강의입니다.
이런 걸
배워요!
그로스해킹의 개념과 활용
AARRR 기반의 핵심지표 정의 및 분석방법
데이터 수집과 분석을 위한 환경 구축
A/B 테스트 등 그로스해킹을 위한 다양한 방법론
그로스팀 구성 및 성장을 위한 조직 문화
데이터를 분석하고 활용하는 역량이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 이제 데이터 분석은 특정 직군 만의 역할이 아니라, 서비스를 만들어가는 모든 사람들이 가져야 하는 필수 역량이 되어 가고 있습니다.
많은 분들이 데이터 분석을 공부해야겠다는 마음을 먹고는 python이나 R과 같은 분석 언어를 공부합니다. 하지만 막상 분석 언어를 공부하고 나면, 그래서 내 업무에서 이걸 어떻게 활용해야 할지 오히려 더 막막해지는 경우가 많습니다. 사실 Python이나 R을 통해 배우는 데이터 처리에 대한 스킬셋은 데이터를 다루기 위한 하나의 수단에 불과한데, 많은 분들이 이걸 목적으로 오해하고 계십니다.
성장하는 서비스를 만들기 위해서는 필요한 데이터를 정의하고, 수집하고, 분석 환경을 구축하고, 집계하고, 분석하고, 실험하고, 서비스에 반영하는 일련의 과정이 잘 갖춰져야 합니다. 또한 성장을 위한 효율적인 조직 구조와 문화를 만들어야 합니다. 이 모든 것이 한번에 매끄럽게 진행되진 않겠지만 시행착오와 반복을 통해서 서비스는 성장의 경험치를 쌓게 되고, 이 과정에서 개인도 함께 성장하게 됩니다.
그로스 해킹을 단순히 '가입자를 많이 모으는 것' 으로 오해하고 계시진 않나요? (혹은 돈을 쓰지 않는 Organic Marketing 으로 사용자를 많이 데려오는 것?)
그로스 마케팅(해킹)은 단순히 가입자를 늘리기 위한 일회성 이벤트나 Viral 설계가 아닙니다. 성장하는 서비스를 만들기 위해 필요한 데이터를 정의하는 일부터, 환경 구축, 수집, 집계, 분석, 실험 등을 진행하는 전반적인 과정을 모두 포괄하는 용어로 볼 수 있습니다. 단, 그렇다고 해서 엄청난 리소스나 시스템이 갖춰져야만 시작할 수 있는 것은 아닙니다. 작은 스타트업이라고 하더라도 환경이나 여건에 맞춰 작은 것부터 하나씩 준비해 나갈 수 있습니다.
이 강의에서는 서비스의 성장을 위한 그로스 해킹에 대한 전반적인 내용을 폭넓게 공부합니다. 특히 그로스해킹에 대한 뜬구름 잡는 개념 말고, 굉장히 구체적인 지표 활용과 분석 사례를 이야기합니다. IT 서비스를 만들고 있는 분들, 특히 스타트업에서 일하고 계신 분들이라면 이 강의를 듣고 나서 "내 서비스에서 이런 걸 해봐야겠다" 는 action plan을 한가득 얻어가실 수 있을 거에요..
지금은 데이터 분석 업무를 진행하고 있지만, 저는 커리어 대부분을 서비스 기획자 및 Product Manager 로 일해왔습니다. 기획자로 일하면서 성장하는 서비스를 만들기 위해서 어떤 걸 해야 할지 많이 고민했고 스스로의 필요에 따라서 데이터를 수집하고 처리하는 방법, 가설을 세우고 검증하는 방법, 실험을 위한 팀을 만들고 협업하는 방법... 등등을 하나씩 공부하고 경험했는데요. 나중에 보니 이러한 것들이 Growth Hacking 이라고 부르는 성장 방법론의 근간이 되는 활동이었습니다.
저는 대기업과 스타트업을 모두 경험했는데요. 회사 규모와 상관없이, 그동안의 커리어에서 가장 즐거웠던 순간은 '내가 만드는 서비스가 사용자들의 사랑을 받으면서 성장하는 게 느껴질 때' 였던 것 같습니다. 물론 서비스가 빠른 성장을 하고 있을 때 개인적으로도 크게 성장할 수 있었구요. 그로스 해킹(혹은 데이터 분석)이 모든 문제를 해결해주는 Silver Bullet은 아니지만, 성장에 대한 효율적인 접근 방법을 찾는데 그로스 해킹을 빼 놓고 이야기 할 수는 없다고 생각합니다.
'저는 기획자인데 (혹은 마케터인데...) 데이터 분석 공부를 어떻게 시작하면 될까요?' 라는 질문을 종종 받았는데요. 이 강의가 그 질문에 대한 대답이 되었으면 좋겠습니다.
많은 분들이 성장의 즐거움을 경험하시길 바랍니다!
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석 공부를 시작하려고 하는 기획자, 마케터, 분석가
스타트업에 관심이 많은 분 또는 예비 창업자
데이터를 수집하고, 분석하고, 업무에 적용하는 과정을 알고 싶은 실무자
수강생 수
3,596
수강평 수
329
강의 평점
4.9
강의 수
2
딜라이트룸 Data Lead
데이터를 이용해서 서비스/프로덕트가 마주친 문제를 푸는 일에 관심이 많습니다.
딜라이트룸에서 데이터 분석, 지표 및 대시보드 관리, 가설 검증, 성장 실험을 담당합니다.
전체
23개 ∙ (8시간 24분)
가 제공되는 강의입니다.