“It is a capital mistake to theorize before one has data. – Sherlock Holmes”
Growth에 관심있거나 마케터들은 들어봤을 Facebook의 “7 friends in 10 days” 는 여러가지 Insight를 줬습니다.
LinkedIn 이야기 한 번 들어보실래요?
Roli Saxena는 2010년말 LinkedIn에 입사하면서 Customer Success Group을 이끌면서 폭발적인 Subscription을 만들면서 세일즈의 큰 성장을 갖고 왔지만, 해지율은 30%까지 되었고, 그 문제를 발견한 Roli는 이 문제를 해결하기 위해 깊은 걱정과 함께 해결 방법을 모색하게 됩니다.
“누가 상품을 해지할 것인지를 빨리 예측할 수 있다면, 위험을 미리 감지하여 빨리 개입하여 이탈 방지를 할 수 있을텐데…”
데이터를 파고 판 후 구독 상품 구매 후 30일이 지나면 상품을 해지할 지 안할 지를 꾀 정확하게 예측할 수 있는 패턴을 찾게 됩니다.
첫 30일안에 서비스를 이용한 고객은 링크드인을 계속 사용할 가능성이 4배나 높다는 걸 Growth Lever를 알아내었고, 그 뒤 첫 30일에 사용할 수 있는 온보딩등을 더 Develop하게 되었습니다.
동시에 적응 전문가라고 하는 사람들은 이탈을 할 것 같은 고객들에게는 직접 인재를 편하고 쉽게 찾을 수 있게 도움을 주며 LinkedIn 은 폭발적으로 수익이 증가되고 해지율은 50%나 줄 수 있게 됩니다.
결국 데이터는 보고 끝내는 것이 아니라 “앞”쪽으로 연결하여 개선하는데 사용해야 훨씬 더 큰 의미가 있게됩니다.
데이터를 잘 다루는 사람은 데이터의 ETL에서 끝나는 것이 아닌 실제 개선에 힘을 실어줄 수 있는 사람입니다.