린 분석 방법론은 이제 끝인가요?

페이스북에 Jonas Kim님이 올린 포스팅인데 린 분석 방법론에 대해 다시 한번 생각해보게 됩니다. 저는 린 분석 방법론이 끝물이라는 생각이 들지 않습니다. 현장에서는 이미 트래픽과 매출액이 디커플링되기 시작한 것도 길게보면 7~8년 된 일이고, 성장과 이익을 동시에 균형있게 움직이는 방법을 찾지 못하는 많은 제품과 서비스가 있을 뿐입니다. 지적한 바와 같이 원가, 비용등 재무적인 분석도 대단히 중요한 일이 되어 가는 시점에서 데이터 분석가와 마케터도 이에 맞춰 적응해야 할 시기라고 생각되네요. [페이스북 원문 by Jonas Kim] ❝데이터 분석가는 린 분석 방법론에 이제 안녕을 고해야 한다.❞ ✔️ 나는 그로스 해킹과 린 분석을 잘 아는 편은 아니다. 그러나 여러 스타트업 성공의 토대가 된 그 방법론 뒤편으로 다음의 요소가 존재한다는 건 알고 있다. 첫째, 모바일 보급 및 생활 패턴 변화로 인한 웹앱 트래픽 급증, 둘째, 메타, 아마존, 국내에서는 카카오와 쿠팡이 만든 '트래픽과 매출이 결국 영업 이익으로 이어진다는 굳건한 믿음'이다. 그리고 더 근원에는 2010년대 유래 없는 저금리와 풍부한 유동성의 배경이 있다. ✔️ AARRR 해적 지표, 에릭 리스의 성장 엔진 같은 린 분석 방법론은 매출 또는 공헌 이익과 관련한 단계를 후순위로 두고 있다. 반면에 사용자 유치, 활성화, 유지 그러니까 트래픽 성장 단계를 가장 우선순위로 둔다. 고정비를 감안한 영업 이익은 고려조차 하고 있지 않다. 적어도 최근 5년간 입사한 데이터 분석가는 이렇게 훈련받았고 업무를 수행해왔다. 분석 조직들은 모두 트래픽 성장이라는 목표를 향해 일점사하게끔 세팅되었다. ✔️ 그러나 이제 시대가 변하고 있다. 채권을 오래 다루었던 내 첫 직장 보스는 다음과 같이 얘기했다. "금리는 단순히 자산 가격이 아니라 시대정신을 규정한다." 고금리 시대에는 이익을 내는 기업이 각광받을 것이다. 그렇다면 조직의 초점도 성장보다는 내실로 옮겨갈 가능성이 높다. 새로운 시대의 데이터 분석 방법론은 DAU와 MAU, 잔존율보다 구매와 매출 쪽에, 그리고 좀 더 정교한 LTV와 CAC 분석에 방점을 둘 가능성이 높다. 비록 데이터 분석이 마케팅 분야와 밀접하지만 이제 원가와 비용도 중요한 분석 대상으로 삼게 될 것이다. 방법론이 예측 모델링이든, 인과 분석이든 뭐든 간에 말이다. ✔️ 조금은 재미없는 시대로 접어들었다. 그러나 새로운 변화에는 새로운 기회가 있고 또 새로운 영웅이 탄생하는 법. 데이터 분석가분들 모두 잘 준비해서 이번 겨울을 자신의 계절로 만들길 바란다.