수백 개 기업이 실험을 시작하는 과정을 지켜보며 반복해서 만난 장면들이 있습니다. 남의 성공 사례를 그대로 가져오는 일, 실험을 돌리고도 무엇에 답할 수 있는지 모르는 일. 분석은 AI가 해주지만 AI는 우리 회사 사정을 모릅니다. 무엇을 물어볼지 정하는 건 결국 사람입니다.
“이거 다른 회사에서도 하던데요?”
“네, 성공 사례로 많이 나와서 저희도 그대로 적용했습니다.”
“결과는요?”
“...전환율이 오히려 떨어졌어요.”
수백 개 기업이 실험을 시작하는 과정을 옆에서 지켜봤습니다. 도구를 도입해도 잘 쓰지 못하는 회사, 도구가 없어 시작조차 못 하는 회사, 실험을 돌리고도 결과를 믿지 못하는 회사를 계속 만났습니다.
그러면서 한 가지가 분명해졌습니다. 그로스는 결국 결정의 문제라는 것입니다.
서비스에는 고칠 것이 늘 많습니다. 가입 흐름도 어색하고, 검색 결과도 아쉽고, 결제 단계도 길죠. 그런데 팀의 시간은 정해져 있습니다.
그래서 매번 골라야 합니다. 무엇을 먼저 할 것인가.
이때 기준이 없으면 목소리가 큰 사람의 의견으로 갑니다. 혹은 잘나가는 회사가 하는 걸 따라 하게 됩니다. 위의 대화가 그렇게 나옵니다.
남들에게 통한 방식이 우리 고객에게도 통한다는 보장은 없습니다. 어떤 서비스에서 효과가 있었던 것이 다른 서비스에서는 정반대로 나오기도 합니다. 확인하는 방법은 우리 고객의 행동을 직접 검증하는 것, 그러니까 실험뿐입니다.
“이번 캠페인 성과가 어땠나요?”
“재구매율 10.8%, 매출 4,500만원 나왔습니다!”
“좋네요. 그런데 캠페인을 안 했어도 그 정도 성과는 나오지 않았을까요?”
“...”
이 캠페인은 대조군이 필요했던 경우입니다. 안 보낸 그룹이 있어야 우리가 만든 증가분을 셀 수 있으니까요. 반대로 대조군이 필요 없는 실험도 많습니다. A안과 B안 중 뭐가 나은지만 알면 되는 경우가 그렇습니다.
중요한 건 이 둘을 구분하는 일입니다. 그리고 구분 기준은 생각보다 간단합니다.
이 결과를 보고 “아예 안 하기로” 정할 수도 있는지 생각해보면 됩니다.
“이 푸시를 계속 보내야 하는가”에 답해야 한다면, 안 보낸 그룹이 필요합니다. 안 보냈을 때 어떻게 되는지를 모르면 계속할지 말지 정할 수 없으니까요. 반면 “쿠폰을 5,000원 정액으로 줄까, 15% 정률로 줄까”에만 답하면 된다면, 둘 다 보내고 비교하면 충분합니다. 아무것도 안 보내는 선택지는 애초에 없었으니까요.
이 판단은 실험을 시작하기 전에 해야 합니다. 끝난 뒤에는 되돌릴 수 없습니다.
설계만의 문제도 아닙니다. 숫자가 올랐다고 성공은 아닙니다. 우연일 수도 있고, 다른 지표가 나빠졌을 수도 있고, 회사 전체로 보면 남는 게 없을 수도 있습니다. 결과를 읽는 것과 결정을 내리는 것은 다른 일입니다.
그리고 이 과정이 한 사람의 머릿속에만 있으면, 그 사람이 자리를 옮기는 순간 사라집니다. 팀이 같은 기준으로 판단할 수 있을 때 비로소 문화가 됩니다.
분석 자체는 이제 어렵지 않습니다. 데이터를 붙여넣으면 몇 초 만에 정리된 결과가 나오니까요. 실험 후보를 뽑아달라고 하면 열 개도 만들어 줍니다.
그런데 그 열 개를 받아 들고 나면 이런 상황이 됩니다.
개발 리소스가 필요한 실험이 일곱 개인데, 우리 팀은 이번 분기에 다른 일정이 잡혀 있습니다. 나머지 세 개 중 두 개는 이미 작년에 해봤는데 효과가 없었습니다. 남은 하나는 트래픽이 부족해서 결과가 나오기 어렵습니다.
AI는 우리 회사 사정을 모릅니다. 개발 일정도, 지난 실험 이력도, 우리 트래픽 규모도 모른 채로 아주 자신 있게 답을 줍니다. 잘못 수집된 데이터를 넣으면 그 데이터로 그럴듯한 해석을 내놓습니다.
그 답을 그대로 가져가면, 틀린 결정이 예전보다 훨씬 빠르게 실행됩니다.
결국 무엇을 물어볼지, 어떤 데이터를 넣을지, 나온 답 중에 무엇을 고를지는 사람이 정합니다. 그리고 그걸 아는 사람이라야 AI에게 제대로 시킬 수 있습니다.
그래서 이런 교육을 만들었습니다.
2026 그로스 리더십 마스터클래스
10월 30일(금) 09:00 – 18:00 · ST센터(강남) · 선착순 100명
강의를 듣는 자리가 아닙니다. 가상의 패션 커머스에 그로스 담당자로 입사해서 첫 한 달을 직접 살아보는 워크숍입니다. 하루 동안 20개의 상황을 마주치고, 각각에서 스스로 판단한 뒤 그 판단을 다시 점검합니다.
특정 툴 사용법이나 통계 공식은 다루지 않습니다. 회사에 Google Analytics가 있든, 앰플리튜드가 있든, 아무것도 없든 돌아가서 바로 쓸 수 있는 내용입니다.
하루를 마치면 이런 것들이 달라집니다.
돌아가서 바로 쓸 수 있도록, 우리 회사의 다음 실험 계획서를 직접 작성하고 마칩니다.
오후는 가상의 회사에서 하는 연습입니다. 그런데 실제 회사에서는 훨씬 복잡한 일이 벌어지죠. 오래 해오신 분들의 경험을 먼저 듣고 시작하면, 오후 실습이 달라집니다.
양승화 님은 『그로스 해킹』을 쓰셨습니다. 마이리얼트립 그로스 실장을 거쳐 지금은 딜라이트룸에서 Head of Growth를 맡고 계십니다. 국내에 그로스라는 개념을 실무의 언어로 옮겨온 분입니다.
오탁민 님은 『명료함』을 쓰신 베스트셀러 작가입니다. 쿠팡이츠에서 그로스와 검색·탐색 제품의 프로덕트 리드를 맡으셨고, 지금은 프로덕트 코치로 여러 팀을 만나고 계십니다. 빠르게 성장하는 서비스에서 어떤 결정이 필요했고 무엇이 시행착오였는지 들으실 수 있습니다.
선착순으로 마감됩니다. 9월 27일까지는 얼리버드 가격으로 신청하실 수 있습니다.
