'그로스해킹'의 핵심은 사용자 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이고, 데이터에서 어떻게 유의미한 인사이트를 도출하고 이를 반영하는지에 따라 회사의 성장 속도는 달라집니다. 방대한 데이터에서 의미 있는 행동적 지표를 찾을 수 있도록 도와주는 도구와 유의미한 인사이트를 사용자에게 어떻게 적용하는지 사례를 통해 알아보고자 합니다. 그로스 해킹에 성공한 회사의 사례 3가지를 보고, 그로스 해킹을 도와줄 도구 몇 가지를 소개해드리겠습니다. · · · · · 그로스해킹의 대표적 성공 사례 1. 드롭박스 – 신규 고객 확보하기 그로스해킹 성공사례로 빠짐없이 등장하는 드롭박스는 핵심가치를 사용자에게 전달하는 동시에 입소문을 통한 성장을 이룬 사례입니다. 드롭박스는 신규 고객 확보에 얼마만큼의 광고 비용이 드는지 확인하기 위해 실험적으로 광고를 집행했습니다. 그 결과로 신규 1명을 확보하는 데 233-399달러의 비용이...

실리콘밸리가 한국에서 주목받는 이유엔 여러 가지가 있겠지만, 아무래도 '커리어에 대한 열망'이 크다. 한국에서 직장생활을 논할 때 '미생' '헬조선' 같은 단어가 나오는 것과 반대되는 이유 때문이다. 개인의 능력을 위한 시스템과 회사 내 인프라, 그리고 수평적 커뮤니케이션 등이 그에 속한다. 아직도 많은 사람들은 실리콘밸리를 커리어를 위한 환상의 무대로 여긴다. 진짜 실리콘밸리로 떠난 한국인들은 어떻게 살아가고 있을까. 그들이 직접 부딪히고 도전한 성장 스토리를 들을 수 있는 자리가 있었다. 4월3일, 스타트업얼라이언스와 네이버 주최로 네이버 그린팩토리에서 ‘실리콘밸리의 한국인 2018’ 행사가 열렸다. 이날 연사로 참석한 실리콘밸리의 한국인들은 각자의 경험담은 물론 현지에서 느낀 성장 비결을 솔직하게 털어놨다. "외국 생활 한번 안 하던 한국 공무원이 실리콘밸리에 적응하기까지" 실내...

구글이 일자리 찾기에도 인공지능 검색 기능을 적용한다. <테크크런치>는 6월20일(현지시간) 구글이 링크드인, 몬스터, 웨이업 등 온라인 구인구직 사이트에 올라오는 채용 정보를 구글 검색 결과 페이지에 통합 적용할 수 있는 기능을 출시했다고 보도했다. 채용을 원하는 회사 홈페이지에 직접 올라온 구인 정보도 포함된다. 이번 서비스 출시는 구인구직을 원하는 사람들이 여러 웹사이트를 방문하지 않고도 한 번에 정보를 얻을 수 있도록 한다. 채용 정보가 여러 곳에 퍼져 있거나 중복된 게시물이 많은 어려움을 해결하기 위함이다. 구글의 인공지능 알고리즘은 모든 채용 사이트에 게시된 채용 정보를 기계 학습하고, 일자리 성격을 분류해 검색 이용자에게 전달하는 역할을 한다. 이용 방법은 간단하다. 이용자는 검색창에서 '내 주변 일자리(jobs near me)', '글 쓰는...

우리가 매일 사용하는 앱을 통해 깨끗한 미래를 이끌 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 재생가능에너지를 통해 데이터센터를 운영한다면 가능하답니다. 재생가능에너지 혁명(Renewable Revolution)은 현재 진행 중입니다. 혁신적인 기술을 선도하는 기업 중 일부는 친환경 에너지를 받아들이고 있습니다. 하지만 여전히 기후변화를 초래하는 석탄이나 다른 더러운 에너지원에 의존하고 있는 기업들도 많습니다. 페이스북에서 넷플릭스에 이르기까지, 재생가능에너지 사용을 선도하는 기업에서부터, 재생가능에너지 사용을 점차 확대하고 있는 기업은 물론, 석탄과 같이 더러운 에너지에 여전히 매몰된 기업까지도 한번 소개해보겠습니다. 선두 그룹: 페이스북(Facebook) (성적: A) 2011년 사용자들이 페이스북에 ‘석탄과 친구 끊기(unfriend coal)’를 요구한 이후, 페이스북은 재생가능에너지 사용 확대를 추진해 오고 있습니다. 이로 인해 우리가 ‘좋아요’를 누르거나 포스팅을 공유하는 일이 그 어느...

링크드인이 모바일 테스트 도구 '테스트 버틀러'와 사용자 피드백 관리 도구 '셰이키'를 이번 주 오픈소스 기술로 공개했다. 테스트 버틀러는 링크드인이 실제 안드로이드 앱 개발을 위해 만든 기술이다. 링크드인은 블로그에 "기존 안드로이드 테스트 기술은 불안정했다"라며 "와이파이 기능이 꺼진다든지, 시스템 앱이 에뮬레이터 뒷단에서 충돌하는 경우 등 실제 사용자 환경에서 테스트를 하기 힘들었다"라며 테스트 버틀러를 개발한 동기를 설명했다. 테스트 버틀러는 안드로이드 라이브러리를 포함하고 있으며, 테스트 환경의 안정성을 높이는 다양한 기능을 제공한다. 예를 들어 애니매이션 기능을 비활성하거나 잠금화면, 와이파이, CPU 환경이 갑자기 변경되지 않도록 만들었다. 충돌이나 ANR(App Not Responding) 관련 메시지를 보내지 않도록 비활성하는 기능도 있다. 셰이키는 사용자 앱에서 발생한 오류를 자동으로 받을 수 있는 프로그램이다. 예를...

전세계에서 가장 인기있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 꼽으라면 흔히들 페이스북을 먼저 생각한다. 그런데 이 페이스북보다 먼저 ‘소셜’의 가치를 알아보고 투자한 곳이 있다. 링크드인이라는 기업이다. 링크드인 설립자 리드 호프만은 페이스북에 직접 투자를 한 인물이기도 하다. 마이스페이스처럼 초창기 소셜 미디어들이 페이스북이나 트위터 같은 신생 기업한테 밀려 없어진 데 반해, 링크드인은 4억명의 사용자를 보유한 채 13년 동안 비즈니스 인맥을 찾아주는 SNS로 자리잡았다. 비즈니스 인맥에 특화된 SNS 링크드인은 2003년 미국에서 설립된 기업이다. 비즈니스 인맥에 집중한 소셜 서비스를 제공한다. 구인구직 서비스에 SNS 기능을 합친 것이 특징이다. 사용자는 ‘프로필’ 메뉴에서 자신의 경력을 자세하게 써놓을 수 있고, 지인들과 ‘1촌’을 맺을 수 있다. 나와 1촌인 사람들이 누구와 연결됐는지 볼...

링크드인이 대학 졸업생을 위한 모바일 앱 '링크드인 스튜던트'를 4월18일 공개했다. 대학 졸업생에게 필요한 구인·구직 정보와 멘토를 연결해주기 위한 서비스다. 링크드인 스튜던트를 이용하려면 대학 정보와 전공과목을 입력해야 한다. 링크드인은 각 전공에 맞는 직업과 관련 기업 정보를 보여주고 평균 임금도 알려준다. 전공 분야에서 어떤 회사가 가장 인기가 높은지 보여주고, 채용 공고를 보고 바로 앱 안에서 입사 지원을 할 수도 있다. 대학 선배 중 연관된 직업을 가지고 있는 사람을 추천해주는 것도 특징이다. 링크드인은 이를 통해 일반 직장인 사용자에서 대학생까지 사용자를 확장하려는 것으로 보인다. 취업할 때 알아두면 좋은 면접 노하우 등도 함께 읽을거리도 링크드인 스튜던트에서 볼 수 있다. 에이다 우 링크드인 시니어 프로덕트 매니저는 "링크드인...

링크드인이 오픈소스 데이터 분석 기술 '웨어하우'를 3월3일 공개했다. 데이터 분석할 때 필요한 메타데이터가 '어디에(Where)'에 있고 '어떻게(how)' 찾을 수 있는지 알려주는 소프트웨어다. 웨어하우는 하둡분산 시스템, 하이브 데이터 웨어하우스, 테라데이터 등 다양한 데이터 시스템과 통합되며, 관련 메타데이터를 주기적으로 추출한다. 이를 이용하면 데이터 흐름을 시각화하고, 쉽게 탐색할 수 있으며 그래픽 UI나 API 형태로 이용할 수 있다. 실제 동작 환경은 다음과 같다. 링크드인은 "웨어하우를 이용해서 스키마 구조, 저장 위치, 수정 시간, 권한 정보 등 다양한 메타데이터를 얻어낼 수 있다"라며 "HDFS에서만 2만5천개 넘는 메타데이터 모음을 얻어냈으며, 아즈카반같은 오픈소스 스케줄러에서 15만개 넘는 흐름도를 추출하기도 했다"라고 설명했다. 웨어하우 뒷단 구조는 다음과 같다. 웨어하우는 아파치 라이선스 2.0으로 배포됐다....

데이터 분석이나 머신러닝 같은 기술이 관심을 모으면서 데이터와 관련된 오픈소스 기술들이 점점 늘어나고 있다. 활용 분야도 실시간 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 모니터링 등 다양하다. 다음은 최근 몇 년 사이 등장한 오픈소스 중 데이터와 관련된 기술들이다. ■ 추천 알고리즘 ① 셀던 셀던은 영국 캠브리지대학 소속 데이터 과학자들이 모여 만든 기술이다. 셀던은 2012년 핵심 기술을 개발했고, 2015년 초부터 이를 ‘오픈 프리딕티브 플랫폼(Open Predictive Platform)’이라고 부르며 오픈소스 기술로 전환했다. 현재 버전 0.9까지 나왔다. 셀던은 공식 홈페이지를 통해 다양한 머신러닝 기술에 셀던을 활용할 수 있다고 설명한다. e커머스 분야에서 적당한 고객에 상품을 추천할 수 있고, A/B 테스트 등에 활용해 추천 알고리즘을 최적화할 수 있다....