15년 전 처음 제시된 그로스 해킹 방법론은 많은 스타트업들이 차용하여 제품의 성장을 만드는 하나의 공식처럼 활용되어 왔습니다. 국내에도 그로스 해킹 방법론이 유행처럼 번졌고, 각 조직에 퍼포먼스, CRM 마케터들이 그로스 마케터라는 이름 아래 역할을 수행해왔습니다. 하지만 그로스 해킹팀에 소속되어 온전하게 제품의 성장을 위한 다양한 실험을 전개하는 팀은 드물었고, 어설프게 자리를 잡았습니다.
그리고 AI가 온 지금 더 이상 그로스는 언급되고 있지 않습니다.
그냥 유행이었을까요? 그로스가 사라진 현실과 예상되는 모습입니다.
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1. 문제 해결보다 만들고 싶은 걸 만들게 됩니다.
그동안 제품의 기능들은 고객/제품 분석을 통해 충분한 고민으로 제품을 개선해왔습니다. 하지만 생산 비용이 급격하게 줄어들어 더 이상 이런 고민은 하지 않습니다. 빠르게 만들고 배포하는 시스템이 훨씬 더 효율적이라는 의견이 지배적이죠. AI도구를 활용해서 빠른 생산은 당연히 효율적입니다. 다만, 문제해결 관점에서 시작하지 않은 제품은 실패와 레거시를 쌓습니다.
2. 실패에 대한 기록이 남지 않습니다.
속도감 있게 만들어진 기능들은 빠르게 배포됩니다. 일부는 누구나 쉽게 배포할 수 있는 환경을 갖춘 팀도 존재합니다. 하지만 모든 기능을 실험을 통해 검증하라는 미션을 제시하는 팀은 많지 않습니다. 빠르게 배포하는데 실험 설계는 속도의 병목이 될 수도 있으니까요. 하지만 실험을 하지 않으면 성공/실패의 요인에 대한 학습을 할 수 없고, 어떠한 경험도 남지 않은 채 많은 토큰 비용만 소비하게 됩니다. 한두 명이라면 괜찮지만, 수많은 구성원들이 이렇게 실패하고 있다면 효율성이 높다고 생각할 수 있을까요?
3. 그로스는 원래부터 기본값입니다.
그로스 해킹 방법론은 아주 오래전부터 존재해왔습니다. 그 이전부터도 우리가 일하는 방식을 생각해보면 그로스에 가까웠습니다. AI 시대에 일하는 방식이 많이 바뀌긴 하지만, 문제를 정의하고 실험하고 해결하며 점진적 성장을 이뤄가는 이 프레임워크는 변하지 않을 것입니다. 하지만 이것을 지키지 않는다면, AI의 효율성도 결국 반감될 거라고 봅니다.
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AI 시대에 본질을 지키며 일하는 것은 상당히 어려운 것 같습니다. 여기저기서 AI를 안 쓰는 사람은 퇴물로 보고, 그들의 전문성 값어치를 상당히 낮게 평가하는 등 보기 좋지 않은 모습들도 많이 보입니다. 이럴 때일수록 본질의 중요성을 다시 한번 되새기게 됩니다.😑