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Growth Expertise-as-a-Service

스타트업이 Growth Expertise-as-a-Service를 이용해야 하는 이유

  • 스타트업이 성장하기 위해서는 잘해야 하는 것들이 많습니다.
    • Frameworks: Acquisition, Activation, Engagement, Retention, Monetization 등 프레임워크를 프로덕트에 적용하기
    • Data Instrumentation: 데이터를 로깅하고 분석해서 활용할 수 있는 환경 구축하기
    • Experimentation: 실험을 설계하고, 실행하고, 결과를 분석하고, iteration 하기
    • Qualitative Research: 고객을 깊이 있게 이해하기 위한 인터뷰, 사용성 테스트 등
  • 프레임워크 지식은 널려 있지만, 언제 어떤 프레임워크를 적용해야 하는지, 실제로 어떻게 운용해야 하는지를 배울 수 있는 곳은 없습니다.
    • 구글 검색만 하면 자료가 쏟아져 나옵니다. 강의 업체가 많아지면서 지식을 알려주는 강의도 쉽게 찾을 수 있습니다. 프레임워크 지식을 얻는 건 더 이상 어려운 일이 아닙니다.
    • 하지만, 지식을 배우는 것과 그 지식을 실제로 활용하는 방법을 아는 것 사이에는 커다란 차이가 있습니다. 마치 유튜브를 보고 수영 동작을 배우는 것과, 실제로 물에 들어가서 팔다리를 움직이고 호흡을 하는 것 사이의 차이 만큼 큰 차이입니다.
  • 실제로 해 본 사람은 채용하기 힘듭니다.
    • 경력직 PM/PO 채용을 시도해 본 팀이라면 길게 설명하지 않아도 아실 겁니다. 실제로 해 본 사람, 잘 알고 잘하는 사람을 채용하는 것은 정말 힘든 일입니다.
    • 뛰어난 역량을 가진 경력직은 채용 시장에 잘 나와 있지도 않고, 있더라도 다른 회사들과의 경쟁에서 이겨야만 채용할 수 있습니다.
  • 최고 수준의 전문성을 즉시 이용할 수 있습니다.
    • 그로스(링크), 실험 설계(링크), 데이터 기반 프로덕트 개발(링크), SQL을 활용한 데이터 분석(링크) 등 스타트업에서 그로스와 데이터에 관심이 있는 분들은 제 강의와 컨텐츠를 통해 학습하고 있습니다.
    • 이미 잘 되고 있는 회사에 합류해서 성장의 물결을 타는 것, 그런 경력을 자랑하는 것은 쉽습니다. 저도 2년 사이에 매출 200억 원에서 1,000억 원까지 성장한 스타트업에서 CRM 팀장, 데이터 팀장 등의 역할을 맡았지만 이 경력은 거의 내세우지 않습니다. 누가 했어도 잘 되었을 사업이라고 생각하기 때문입니다.
    • 하지만 초기 스타트업에서 '바닥을 박박 기면서' 사업 모델을 피벗하고 신규 서비스를 출시해서 성장시키는 등의 경험은 아무나 할 수 있는 게 아닙니다. 저는 그런 환경에서 데이터, 고객 이해, 전략, 조직 등 여러 차원에서 고민과 실행을 반복하면서 흔치 않은 경험과 전문성을 쌓았습니다.
    • Growth Expertise-as-a-Service를 이용하면 제가 가진 전문성과 경험과 역량에 즉시 액세스할 수 있습니다. 길고도 어려운 채용 과정을 거칠 필요가 없습니다.

방식: Weekly Coaching Sessions

  • 4주 단위로 6시간씩 코칭 세션을 제공합니다.
  • 매주 1.5시간씩 코칭 세션을 진행하는 것을 기본으로 합니다.
  • 클라이언트의 필요에 따라 2시간 x 3회 / 3시간 x 2회 등으로 변경할 수 있습니다.

비용:  198만 원/4주 (부가세 포함)

단, 아래 조건을 모두 충족하는 팀에는 99만 원(부가세 포함)에 코칭을 제공합니다.

  • 누적 투자유치 금액 10억 원 미만
  • 직원 15명 미만
  • 회사가 설립된 지 2년 미만

코칭 커리큘럼

코칭 세션에서는 다음과 같은 내용들을 다룹니다. 모든 것을 동시에 진행하지는 않고, 팀에 가장 필요한 영역을 함께 정의하고 그 영역을 개선하는 데 집중합니다.

  • Diagnosis: 우리 회사는 뭘 잘하고 있고, 무엇을 개선해야 할까?
  • 데이터 기반 의사결정 환경 갖추기: Analytics Audit & Instrumentation
  • 성장 전략 수립하기, 그로스 레버(Growth Levers) 정의하기
  • 주요 지표 정의하기: North Star Framework, Output/Input 지표 정의하기
  • 우리 제품의 핵심 가치 정의하기
  • 데이터 Deep Dive: 우리 사업의 현황을 데이터로 파악하기
  • 사용자 리서치 설계하기: 고객/사용자의 목소리를 제대로 듣는 법
  • 가설과 실험: 우리 사업의 주요 가설 구체화하기, 가설을 검증하기 위한 실험 방법
  • 실험하고 학습하는 조직: 원칙, 팀, 프로세스 수립하기
  • Acquisition: 우리 제품에 맞는 사용자/고객 획득 방법 찾기
  • Activation: 사용자들이 제품의 핵심 가치를 경험하게 하기
  • Engagement: 사용자들이 계속해서 제품을 이용하게 만들기
  • Monetization: 수익 모델을 재구성하고, 유료 전환율을 최적화하기

이런 팀이라면 저와 협업해서 많은 것을 얻을 수 있습니다.

  • 프로덕트 관련 접근법들을 알고 있고, 실제로 적용하고 싶어 하는 팀
    • 만약 여러분이 제품 발견(product discovery)이 중요하다는 것을 알고 있고,
    • 제품팀은 Feature Team(윗 사람이 만들라고 하는 기능을 만드는 팀)이 아니라 Empowered Product Team(해결해야 하는 문제와 달성해야 하는 목표를 리더로부터 할당 받고, 이를 자율적으로 달성할 수 있는 권한과 역량을 갖춘 팀)이어야 한다고 믿고,
    • 데이터와 근거에 기반해서 제품을 만들어야 한다고 믿는다면, 저와 협업해서 많은 것을 얻을 수 있을 것입니다.
    • 만약 이런 개념들이 생소하거나, 회사 리더들(대표, C레벨, 팀 리더 등)이 이런 기조에 얼라인되어 있지 않은 팀이라면 저와는 협업 핏이 잘 맞지 않을 수 있습니다.
  • 미팅 시간뿐 아니라, 후속 실행에도 충분한 시간을 투입할 준비가 된 팀
    • 매번 미팅은 액션 아이템(누가, 무엇을, 언제까지 완료할지)을 도출하면서 마무리합니다.
    • 액션 아이템은 프로덕트 실험일 수도 있고, 고객 10명을 만나서 인터뷰를 하는 것일 수도 있고, 데이터 instrumentation을 위한 Taxonomy 기획일 수도 있습니다.
    • 이런 후속 실행에도 충분한 시간을 투입할 수 있는 팀이라면, 저와 협업해서 많은 것을 얻을 수 있을 것입니다.
    • 만약 '이미 리더가 정해 놓은 일들을 해야 돼서', 또는 '투자자들에게 약속한 일들을 해야 해서', 등의 이유로 후속 실행에 시간을 투입할 수 없는 팀이라면, 저와 협업 핏이 잘 맞지 않을 수 있습니다.

"관심 있어요. 어떻게 시작하면 되나요?"

  1. 사전 티타임 (30분, 원격, 무료)
    • 협업에 관심 있는 분들(CEO, 또는 프로덕트/그로스 리더)은 티타임을 신청해 주세요.
    • 약 30분 동안 대화를 나누며, 제가 팀에 어떤 도움을 드릴 수 있을지, 팀과 제가 협업 핏이 잘 맞을지 파악하는 시간입니다.
    • 이 링크에서 신청하실 수 있습니다: https://whattime.co.kr/minwoo/teatime
  2. 1차 코칭 세션 (90분, 원격 또는 대면, 무료)
    • 사전 티타임을 마치고, 협업 핏이 맞을 것으로 판단될 경우 1차 코칭 세션을 진행합니다.
    • 세션은 90분 동안 진행하며, 현재 상황을 진단(diagnosis)하는 데 집중합니다.
    • 1차 세션 후 코칭 세션을 이어갈지 여부를 결정합니다.
  3. 계약서 작성 및 본 코칭 세션 진행
    • 1차 세션 이후 코칭 세션을 이어가기로 결정하는 경우, 계약서를 작성하고 본 코칭 세션을 진행합니다.
    • 계약은 4주 단위로 갱신합니다.

질문이 있으신가요?

추가 제안 및 문의는 minwoo@minwookim.kr로 보내주세요.