그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
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* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
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그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
1. 그로스 해킹 & 데이터 프로덕트
ㅍㅍㅅㅅ
2018-10-29
Photo by dreamstime - https://www.dreamstime.com
Gonnector
고영혁
2. Gonnector 고영혁 (Dylan Ko)
Gonnector@gonnector.com
+82 10-9055-3197
www.gonnector.com
linkedin.com/in/gonnector
@Gonnector
facebook.com/Gonnector
google.com/+Gonnector
전문 분야
그로스 해킹
데이터 사이언스
서비스 디자인
사업 모델링&개발
UX (사용자 경험)
커리어
데이터 사이언티스트 / 그로스 해커 / 기업가 / 작가
제공 서비스
컨설팅
코칭/자문
교육
심사/평가
칼럼
이력 사항
고넥터(Gonnector) 대표
Arm 트레저데이터 한국 총괄 / 데이터사이언티스트
저서 6권 (데이터사이언스, 그로스해킹, 커리어 관련)
前 경희사이버대학교 겸임교수 (데이터사이언스 과목)
前 Gmarket 금융사업파트장
前 NHN 콘텐츠전략팀장
38. 1955
Average F500 life expectancy 75 years
2015
Average F500 life expectancy 15 yearsvs
지난 15년간,
Fortune 500대 기업의 52%가
세상에서 사라졌다
“Digital Darwinism is unkind to those who wait.”
Ray R Wang, Constellation Research
39. AND THERE’S DIGITAL DISRUPTORS
Facebook, Amazon, NetFlix, Google, Uber and AirBnB
이들의 시가 총액을 합치면 $1.38 Trillion
이들 모두의 공통점이 있다면 무엇인가?
40. 이들 모두 개인화된 경험을 대규모로 제공
- Personalized Information
- Personalized Communication
- Personalized Commerce
- Personalized Hospitality
- Personalized Transportation
41. 1. 디지털의 파괴적 혁신자들은 개개인의 고객에 대해 하나로 통합된 360도 전방위로
살펴볼 수 있는 데이터 환경을 갖추고, 고객이 최적의 타이밍에 최적의 경험을 할 수
있게 하는 고객의 행동과 속성 모두를 활용한다.
2. 하지만, 고객의 데이터는 종종 파편화 되어있다. 마케터의 74%는 10개 이상의 도구를
사용하고 있다. 마케터의 91%는 빠르게 성과를 내기 위해서 올인원 솔루션보다는 각
목적에 최적화된 분야별 최고의 솔루션들을 여러 개 사용하고 있다. 이것은 데이터의
파편화를 가중시키는 원인이기도 하다.
3. 고객의 데이터를 제대로 통합해서 활용하려면, 마케터들은 부서간 협력을 통해 데이터
에 대한 소유권을 확실하게 갖고 제어해야만 하는 상황이다. 이 문제는 종종 조직에서
또다른 숙제가 되곤 한다.
42. 어느 산업이든 어느 비즈니스이든
개인화가 선택이 아니라 필수인 것은 OK
그런데 대체 어떻게 할 수 있는가?
아마존이나 구글 같은 회사만
할 수 있는 건 아닌가?
51. CRM?
고객과 기업 사이의 관계를 좋게, 긴밀하게
발전 및 유지되도록 관리함으로써,
고객이 기업의 제품, 서비스를 더 자주 혹은
더 많이 혹은 더 오래도록 구매하게끔 하는 것
“고객 유지율을 5퍼센트 상승시켰을 때 회사 수익성이 30퍼센트 증가”
– Bain & Company
“기존 구매 고객에게 상품을 판매할 수 있는 확률은 60~70퍼센트이지만,
신규 고객에게는 5~20 퍼센트에 그친다”
– Market Matrix
53. CRM 은 틀린 것일까?
모든 기업의 비즈니스는 결국 고객의 니즈, 욕구를 제대로 파악해서
그것을 충족시켜주는 제품 및 서비스를 제공하는 데에 근간을 둔다.
따라서 고객을 ‘제대로’ 알아야만 하고 누군가를 제대로 알려면,
그 사람과의 관계가 돈독해야 하는 것이 당연하다.
105. 데이터 하면 떠올려야 할 것
• 사업이 잘 되려면 우리가 고객에게 어떤 서비스 경험을
구체적으로 제공해야 하는가?
• 서비스 경험을 어떻게 설계해야 그 서비스에 반응하는
고객의 리액션을 통해 고객을 이해하는 단서를 잡을까?
• 고객을 (고객의 맥락을)이해하는 단서를 어떻게 데이터로
남겨야 원하는 목적을 달성할 수 있는 데이터 액션을
할 수 있을까?