그로스 해킹 기초

그로스 해킹은 스타트업의 성장에 특화된 접근법으로, 전통적인 마케팅과는 목표, 예산, 측정 방식, 속도, 그리고 팀 구조에서 뚜렷한 차이를 보인다. 전통 마케팅은 주로 브랜드 인지도 제고와 장기적인 고객 관계 구축에 중점을 두며, 대규모 예산을 투입한 TV, 인쇄물, 옥외 광고 등의 채널을 활용한다. 반면, 그로스 해킹은 비용 효율적인 채널을 통해 가시적인 사용자 또는 수익 성장이라는 즉각적인 결과를 추구한다. 초기 예산이 제한적인 스타트업 환경에서 탄생했기 때문에, '해킹'이라는 표현은 적은 자원으로 큰 효과를 내는 창의적이고 실험적인 방법론을 의미한다.

측정과 실험에 대한 접근 방식도 근본적으로 다르다. 전통 마케팅의 성과는 브랜드 인지도 조사, 광고 노출량(GRP) 등 정성적이거나 간접적인 지표로 평가되는 경우가 많다. 그로스 해킹은 모든 활동이 정량적인 데이터로 추적되고 분석되어야 한다고 본다. 사용자 유입원, 전환율, 활성 사용자 비율, 고객 생애 가치(LTV) 같은 구체적인 지표를 모니터링하며, A/B 테스트를 통해 가장 효과적인 접근법을 빠르게 찾아낸다.

이러한 차이는 조직 내 역할과 속도에도 반영된다. 전통 마케팅 부서는 기획, 크리에이티브, 미디어 구매 등으로 세분화된 전문가들로 구성되는 경우가 일반적이다. 그로스 해킹 팀은 마케팅, 데이터 분석, 제품 개발, 엔지니어링 역량을 가진 인력들이 유기적으로 협력하는 크로스 기능팀 형태를 띤다. 이들은 소규모 실험을 빠르게 설계, 실행, 분석하고, 그 결과를 바탕으로 제품이나 캠페인을 즉시 개선하는 민첩한 사이클을 반복한다. 결국, 그로스 해킹은 마케팅을 단순한 홍보 수단이 아닌, 제품 자체의 핵심 성장 엔진으로 재정의하는 패러다임의 전환이라 할 수 있다.

그로스 해킹의 핵심은 모든 의사결정이 데이터 분석과 실험 결과에 기반한다는 점이다. 이는 직관이나 경험에 의존하는 전통적 마케팅 접근법과 근본적으로 차별화된다. 모든 마케팅 활동과 제품 변경은 가설을 설정하고, 이를 측정 가능한 지표로 전환한 후, A/B 테스트 등을 통해 검증하는 과학적 프로세스를 거친다.

이 접근법은 사용자 행동 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하는 것을 전제로 한다. 주요 분석 대상은 다음과 같다.

데이터 기반 접근법의 궁극적 목표는 가설 검증과 빠른 학습에 있다. '이 버튼을 빨간색으로 바꾸면 클릭률이 오를 것이다'와 같은 작은 가설부터 시작해, 실험을 통해 효과를 입증하거나 반증한다. 실패한 실험도 어떤 것이 효과가 없었는지를 배우는 귀중한 학습 자료가 된다. 이 과정을 통해 제품과 마케팅은 지속적으로 최적화되며, 자원은 가장 효과가 높은 곳에 집중 투입될 수 있다.

획득 단계는 AARRR 모델의 첫 번째 단계로, 제품이나 서비스를 처음 접하는 사용자를 유입시키는 과정을 의미한다. 이 단계의 궁극적인 목표는 비용 효율적으로 가능한 한 많은 잠재 고객을 유도하는 동시에, 이후 단계로의 전환 가능성이 높은 유의미한 트래픽을 확보하는 것이다.

획득 채널은 크게 유료 채널과 무료 채널로 구분된다. 유료 채널에는 검색 엔진 마케팅(SEM), 소셜 미디어 광고, 인플루언서 마케팅 등이 포함된다. 무료 채널에는 검색 엔진 최적화(SEO), 콘텐츠 마케팅, 바이럴 마케팅, 퍼블리시티, 커뮤니티 구축 등이 있다. 효과적인 그로스 해킹은 단일 채널에 의존하기보다 여러 채널을 테스트하고, 각 채널의 성과를 지속적으로 측정하여 가장 높은 투자 수익률(ROI)을 보이는 채널에 집중하는 방식을 취한다.

핵심 성공 지표로는 총 사용자 수, 채널별 사용자 획득 비용(CAC), 채널별 전환율 등이 있다. 특히 사용자 획득 비용(CAC)은 마케팅 예산의 효율성을 판단하는 가장 중요한 지표 중 하나이다. 이 단계에서의 실험은 주로 광고 크리에이티브, 랜딩 페이지 디자인, 타겟팅 옵션, 채널 선택 등을 대상으로 이루어진다. 예를 들어, 두 가지 다른 헤드라인을 가진 광고를 동시에 운영하여 어떤 것이 더 많은 클릭과 가입을 유도하는지 비교하는 A/B 테스트를 수행할 수 있다.

획득 단계는 단순히 방문자를 모으는 것을 넘어, 제품에 대한 첫인상을 결정하고 이후 활성화 단계로 자연스럽게 연결될 수 있는 적합한 사용자를 선별하는 역할도 한다. 따라서 획득된 사용자의 질적 수준을 평가하는 것도 중요하다.

활성화는 사용자가 제품이나 서비스의 핵심 가치를 처음으로 경험하는 순간을 의미한다. 획득 단계에서 유입된 사용자가 단순히 가입하는 것을 넘어, 실제로 제품을 사용하고 그 가치를 인지하도록 유도하는 과정이다. 이 단계의 성공 여부는 이탈률과 사용자 유지에 직접적인 영향을 미치므로, 그로스 해킹에서 매우 중요한 단계로 간주된다.

활성화의 핵심 목표는 사용자가 '아하 순간'을 경험하도록 하는 것이다. '아하 순간'은 사용자가 제품의 유용성을 깨닫고 지속적으로 사용할 동기를 얻는 결정적 경험을 말한다. 이를 위해 사용자 온보딩 과정을 최적화하는 것이 일반적이다. 예를 들어, 복잡한 가입 절차를 간소화하거나, 핵심 기능을 빠르게 안내하는 튜토리얼을 제공하는 전략이 사용된다.

활성화 성과를 측정하는 주요 지표는 활성 사용자 비율이다. 이는 특정 기간 내에 핵심 행동을 수행한 사용자의 비율을 계산한다. 핵심 행동은 서비스마다 다르게 정의되며, 예를 들어 소셜 미디어 앱에서는 친구 추가, 콘텐츠 게시 등이 될 수 있다. 이 데이터를 바탕으로 어떤 행동이 장기적 유지와 상관관계가 높은지 분석하여 활성화 플로우를 지속적으로 개선한다.

효과적인 활성화를 위해서는 사용자 행동 데이터를 기반으로 한 A/B 테스트가 필수적이다. 환영 메시지, 첫 화면 디자인, 기능 안내 순서 등 미세한 변화가 사용자의 첫인식과 경험에 큰 차이를 만들 수 있기 때문이다.

유지(Retention)는 AARRR 모델의 세 번째 단계로, 제품이나 서비스를 처음 사용한 사용자가 지속적으로 재방문하고 활발하게 이용하도록 만드는 과정을 의미한다. 이 단계는 단순한 사용자 유입보다 장기적인 비즈니스 성장과 수익성에 더 직접적인 영향을 미친다. 높은 유지율은 제품의 가치와 사용자 만족도를 반영하는 핵심 지표이며, 수익화(Revenue)와 추천(Referral) 단계로 자연스럽게 연결되는 기반이 된다.

유지율을 높이기 위한 핵심은 사용자에게 지속적인 가치를 제공하는 것이다. 이를 위해 온보딩 최적화를 통해 첫 사용 경험을 매끄럽게 만들고, 핵심 기능을 빠르게 체험하게 하는 전략이 필수적이다. 또한 정기적인 업데이트, 개인화된 콘텐츠 추천, 유용한 푸시 알림, 충성도 프로그램 도입 등을 통해 사용자와의 관계를 강화한다. 사용자 이탈의 징후(예: 로그인 빈도 감소, 특정 기능 사용 중단)를 데이터 분석 도구로 모니터링하고, 적시에 개입하는 것도 중요하다.

유지 성과를 측정하는 주요 지표에는 다음과 같은 것들이 있다.

이러한 지표를 지속적으로 추적하고 분석하여, 어떤 기능이나 콘텐츠가 사용자를 오래 머물게 하는지 파악하고 전략을 수정해야 한다. 유지 전략의 궁극적인 목표는 사용자가 서비스를 일상의 일부로 느끼도록 만들어 자연스러운 활성화(Activation) 상태를 유지시키는 것이다.

수익화는 AARRR 모델에서 사용자가 실제로 비즈니스에 가치를 지불하는 단계를 의미한다. 이 단계는 단순히 매출을 발생시키는 것을 넘어, 고객 생애 가치를 극대화하고 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 데 초점을 맞춘다. 효과적인 수익화 전략은 제품 또는 서비스가 제공하는 가치와 사용자가 지불할 의사가 있는 금액 사이의 최적점을 찾는 과정이다.

주요 수익화 모델로는 프리미엄 구독, 프리미엄 기능, 인앱 구매, 광고, 수수료 기반 거래 등이 있다. 선택은 제품의 특성과 타겟 고객의 성향에 따라 달라진다. 예를 들어, 프리미엄 구독 모델은 예측 가능한 반복 매출을 창출하는 데 유리하지만, 사용자에게 지속적인 가치를 증명해야 하는 부담이 따른다. 각 모델의 장단점은 다음과 같다.

수익화 단계의 성공은 활성화와 유지 단계에서의 경험과 깊이 연결된다. 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하고 지속적으로 사용하는 경우에만 유료 전환 가능성이 높아지기 때문이다. 따라서 그로스 해킹 팀은 A/B 테스트를 통해 가격 페이지의 디자인, 결제 유도 메시지, 구독 플랜의 구성과 가격대를 지속적으로 실험하고 최적화한다. 또한, 프리퀀시-리센시-모네타이즈 분석과 같은 데이터 분석을 통해 어떤 사용자 군이 가장 높은 유료 전환율을 보이는지 파악하고, 해당 사용자 특성에 맞춘 마케팅과 제품 개발에 집중한다.

추천 단계는 AARRR 모델의 마지막 단계로, 기존 사용자가 제품이나 서비스를 다른 잠재 고객에게 소개하도록 유도하여 성장을 가속화하는 과정이다. 이는 낮은 비용으로 고품질의 신규 사용자를 확보할 수 있는 가장 효율적인 채널 중 하나로 평가받는다. 추천은 단순한 마케팅 채널을 넘어 제품 자체의 핵심 가치와 긴밀하게 연결되어야 지속 가능한 성장을 만들어낸다.

효과적인 추천 프로그램을 설계하기 위해서는 사용자에게 명확한 인센티브를 제공해야 한다. 인센티브는 추천하는 사람과 추천을 받는 사람 모두에게 혜택이 주어지는 상호 보상 구조가 일반적이다. 예를 들어, 추천한 사용자와 신규 가입자 모두에게 프리미엄 기능을 무료로 체험할 수 있는 기회나 할인 쿠폰을 제공하는 방식이다. 핵심은 사용자가 적은 노력으로 타인에게 제품을 자연스럽게 권유할 수 있는 동기를 부여하는 데 있다.

성공적인 추천 전략은 바이럴 루프를 형성하여 성장이 스스로 지속되도록 만든다. 이를 위해서는 추천 과정 자체가 매우 간편해야 하며, 추천 결과를 실시간으로 확인할 수 있어야 사용자의 참여도를 높일 수 있다. 많은 스타트업은 추천 링크 공유, 초대 코드 입력, 소셜 미디어 연동 공유 등의 기술적 수단을 통해 이 과정의 진입 장벽을 낮춘다. 최종 목표는 추천이 단일 이벤트가 아니라 제품 사용 경험의 자연스러운 연장선이 되도록 만드는 것이다.

바이럴 루프는 제품이나 서비스가 기존 사용자를 통해 새로운 사용자를 유기적으로 유입시키는 자기 지속적 메커니즘을 말한다. 이는 마케팅 비용을 최소화하면서도 사용자 기반을 기하급수적으로 성장시킬 수 있는 핵심 전략이다. 바이럴 루프 설계의 목표는 사용자가 자연스럽게 제품을 다른 사람에게 전파하도록 유도하는 사용자 경험을 만드는 데 있다.

효과적인 바이럴 루프를 설계하기 위해서는 몇 가지 공통 요소를 고려해야 한다. 첫째, 사용자가 타인과 공유할 만한 명확한 가치나 인센티브가 존재해야 한다. 둘째, 공유 행위가 제품 사용 흐름에 자연스럽게 통합되어 있어야 한다. 셋째, 초대를 받은 신규 사용자가 쉽게 가입하고 활성화될 수 있는 경로가 마련되어야 한다. 이러한 루프가 성공적으로 작동하면, 각 신규 사용자가 다시 다른 잠재 사용자를 유입시키는 선순환이 형성된다.

바이럴 루프의 유형은 크게 인센티브 기반과 자연 발생형으로 나눌 수 있다. 인센티브 기반 루프는 추천 보상 프로그램처럼 기존 사용자와 신규 사용자 모두에게 보상을 제공하는 방식이다. 자연 발생형 루프는 제품 자체의 사용 결과물(예: 협업 문서, 사용자 생성 콘텐츠)이 공유 링크를 포함하거나, 제품의 핵심 기능이 타인과의 협력을 전제로 하는 경우에 발생한다. 설계 시에는 제품의 특성과 대상 사용자층에 가장 적합한 유형을 선택하는 것이 중요하다.

바이럴 루프의 효과는 바이럴 계수(K-factor)와 순환 주기(Cycle Time)로 측정 및 최적화한다. 바이럴 계수는 한 사용자가 평균적으로 몇 명의 신규 사용자를 유입시키는지를 나타내는 지표이다. 순환 주기는 사용자가 제품에 가입하여 자신이 새로운 사용자를 초대하기까지 걸리는 평균 시간을 의미한다. 지속적인 A/B 테스트와 데이터 분석을 통해 초대 프로세스, 보상 구조, 공유 버튼의 위치 등을 개선하여 이 두 지표를 향상시켜야 한다.

A/B 테스트는 그로스 해킹의 핵심 실전 전략 중 하나로, 두 가지 이상의 변형된 버전(예: A 버전과 B 버전)을 동시에 특정 사용자 집단에게 노출하여 어떤 버전이 사전에 정의된 핵심 지표를 더 잘 달성하는지 비교 실험하는 방법이다. 이 접근법은 직관이나 가설이 아닌 실제 사용자 행동 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리도록 돕는다. 주로 웹페이지 레이아웃, 버튼 색상과 문구, 이메일 제목, 가격 정책, 앱 푸시 알림 타이밍 등 다양한 요소를 최적화하는 데 활용된다.

실험은 일반적으로 대조군(기존 버전)과 실험군(변형 버전)으로 나누어 진행된다. 실험 설계 단계에서는 명확한 가설(예: "CTA 버튼을 빨간색에서 녹색으로 변경하면 클릭률이 10% 상승할 것이다")을 수립하고, 유의미한 결과를 얻기 위해 충분한 표본 크기와 실험 기간을 설정해야 한다. 이후 데이터 분석 도구를 통해 전환율, 클릭률, 체류 시간 등 주요 지표의 차이를 통계적으로 유의미한 수준에서 비교 분석한다.

A/B 테스트를 성공적으로 운영하기 위해서는 지속적인 실험 문화가 필요하다. 한 번의 실험으로 최적의 답을 찾는 경우는 드물며, 작은 개선점들을 누적해 나가는 접근이 핵심이다. 또한, 실험 결과가 통계적 유의성을 갖췄는지 확인하고, 승리한 버전을 전체 사용자에게 롤아웃한 후에도 해당 변경이 장기적인 핵심 성장 지표에 미치는 영향을 모니터링해야 한다. 이를 통해 단기적인 클릭률 상승이 장기적인 고객 생애 가치 하락으로 이어지지 않도록 방지할 수 있다.

온보딩은 신규 사용자가 제품이나 서비스를 처음 접한 후 핵심 가치를 빠르게 경험하고 정규 사용자로 전환되는 과정을 말한다. 온보딩 최적화는 이 과정에서 발생하는 마찰점을 제거하고 사용자의 성공적인 첫 경험을 설계하여 활성화율과 유지율을 높이는 것을 목표로 한다. 효과적인 온보딩은 사용자가 서비스를 중도에 포기하는 것을 방지하고 장기적인 가치 창출의 기반을 마련한다.

최적화를 위한 일반적인 접근법은 사용자 여정을 단계별로 세분화하여 각 단계의 전환율을 측정하고 개선하는 것이다. 주요 단계는 계정 생성, 기본 설정 완료, 핵심 기능의 첫 사용 완료 등이 포함된다. 각 단계에서 이탈이 발생하는 원인을 분석하기 위해 A/B 테스트, 사용자 세션 기록 분석, 설문 조사 등의 방법이 활용된다. 예를 들어, 가입 절차가 너무 복잡하거나 핵심 기능을 발견하기 어려운 경우 이탈률이 높아질 수 있다.

성공적인 온보딩 설계를 위한 몇 가지 전략이 존재한다. 첫째, 점진적 공개 방식을 사용하여 처음에는 가장 필수적인 정보와 기능만 제시하고, 사용자가 적응함에 따라 점차 더 많은 기능을 소개하는 것이다. 둘째, 명확한 진행 표시줄이나 체크리스트를 제공하여 사용자에게 현재 위치와 남은 단계를 시각적으로 안내하는 것이다. 셋째, 상호작용형 튜토리얼이나 워크플로우를 통해 사용자가 직접 핵심 기능을 체험하도록 유도하는 것이다. 이러한 설계는 사용자의 학습 부담을 줄이고 즉각적인 성취감을 제공한다.

최적화 작업은 일회성이 아닌 지속적인 프로세스이다. 사용자 피드백과 행동 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하여 온보딩 흐름을 개선해 나가야 한다. 특히, 서비스에 새로운 기능이 추가되거나 타겟 사용자층이 변화할 때는 온보딩 과정도 재검토해야 한다. 잘 설계된 온보딩은 낮은 초기 이탈률과 높은 사용자 생애주기 가치로 직접적으로 연결된다.

그로스 해킹의 실천은 데이터 분석 없이는 불가능하다. 효과적인 그로스 해킹을 위해선 사용자 행동 데이터를 수집, 측정, 분석할 수 있는 도구들이 필수적으로 사용된다. 이러한 도구들은 AARRR 모델의 각 단계별 핵심 지표를 추적하고, 실험 결과를 정량적으로 평가하며, 최적화 방향을 제시하는 근거를 제공한다.

주요 데이터 분석 도구는 그 기능과 적용 범위에 따라 몇 가지 범주로 나눌 수 있다. 가장 기본적인 범주는 웹 분석 도구로, 구글 애널리틱스가 대표적이다. 이 도구는 웹사이트 또는 앱의 방문자 수, 체류 시간, 이탈률, 전환 경로 등 기본적인 사용자 흐름 데이터를 제공한다. 더 깊은 사용자 행동 분석을 위해서는 핫자(Hotjar)나 크레이지 에그(Crazy Egg)와 같은 히트맵(Heatmap) 및 세션 기록 도구가 활용된다. 이 도구들은 사용자가 페이지에서 어디를 클릭하고, 얼마나 스크롤하는지 시각적으로 보여주어 온보딩 과정이나 랜딩 페이지의 문제점을 발견하는 데 유용하다.

또 다른 중요한 범주는 고객 관계 관리(CRM) 및 마케팅 자동화 플랫폼과의 연동을 강화하는 도구들이다. 예를 들어, 세그먼트(Segment)와 같은 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 다양한 채널에서 발생하는 사용자 데이터를 하나의 통합된 프로필로 묶어준다. 이를 통해 마케팅, 세일즈, 제품 팀이 일관된 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있다. A/B 테스트를 전문적으로 수행하는 옵티마이즐리(Optimizely)나 VWO 같은 도구들은 UI 변경, 메시지 차별화 등 다양한 실험을 통해 어떤 전략이 더 높은 전환율을 보이는지 과학적으로 검증하는 역할을 한다.

사용할 도구를 선택할 때는 비용, 학습 곡선, 기존 시스템과의 호환성을 고려해야 한다. 초기 스타트업은 무료 버전이 제공되는 구글 애널리틱스와 같은 도구로 시작하여, 성장에 따라 더 전문적인 툴스택을 구축하는 것이 일반적이다. 최종 목표는 각 도구에서 나오는 데이터를 연결하여, 사용자 여정을 처음부터 끝까지 통찰력 있게 추적할 수 있는 단일한 정보 출처를 만드는 것이다.

그로스 해킹에서 자동화 플랫폼은 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동으로 처리하여 운영 효율성을 극대화하고 사용자 경험을 개인화하는 데 필수적인 도구이다. 이는 마케팅, 영업, 고객 지원 등 다양한 사용자 접점에서 AARRR 모델의 각 단계를 가속화하는 데 활용된다. 주요 목표는 수동 개입을 최소화하면서도 적시에 맞춤형 메시지나 동작을 트리거하여 사용자 활성화와 유지를 촉진하는 것이다.

주요 자동화 플랫폼 유형은 다음과 같이 구분할 수 있다.

이러한 플랫폼을 효과적으로 운영하기 위해서는 명확한 사용자 여정 맵핑과 트리거 조건 정의가 선행되어야 한다. 예를 들어, 특정 기능을 처음 사용하는 사용자에게는 자동으로 튜토리얼 가이드가 표시되도록 하거나, 장바구니에 상품을 넣고 이탈한 사용자에게는 24시간 후 회유 이메일이 발송되도록 설정할 수 있다. 성공적인 자동화는 단순히 작업을 대체하는 것을 넘어, 대규모 사용자 집단을 상대로도 개인화된 경험을 제공하고 핵심 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기반을 마련한다.

그로스 해킹은 자원이 제한된 스타트업이 빠르게 성장하는 데 필수적인 방법론으로 자리 잡았다. 초기 스타트업은 대규모 마케팅 예산이 부족한 경우가 많기 때문에, 창의적이고 데이터에 기반한 저비용 고효율의 전략을 통해 사용자를 확보하고 제품을 개선한다.

대표적인 성공 사례로는 드롭박스가 있다. 드롭박스는 기존 사용자가 친구를 초대하면 두 사람 모두 추가 저장 공간을 제공받는 추천 프로그램을 도입했다. 이 간단한 바이럴 메커니즘은 제품 자체가 마케팅 채널이 되는 제품 중심 성장을 실현하며 사용자 기반을 기하급수적으로 늘렸다. 핀터레스트는 초기 사용자 유입을 위해 이메일과 소셜 미디어를 활용한 세심한 온보딩 과정을 설계했고, 에어비앤비는 크레이그리스트와 같은 타사 플랫폼에 자동으로 매물을 게시하는 기술적 해결책을 통해 초기 공급자(호스트)를 효과적으로 확보했다.

이러한 사례들은 공통적으로 제품의 핵심 가치 전달과 사용자 경험 최적화에 집중한다. 사용자가 제품의 진정한 가치를 빠르게 경험하도록 유도하는 아하 모먼트를 찾고, 그 경로를 단순화하는 것이 성공의 열쇠였다. 또한, 모든 전략은 지속적인 A/B 테스트와 데이터 분석을 통해 검증되고 최적화되었다.

기업 적용 사례는 주로 성장 단계를 넘어선 중견 이상의 기업들이 그로스 해킹의 방법론을 도입하여 새로운 성장 동력을 확보하거나 기존 비즈니스 모델을 혁신한 경우를 포함한다. 이러한 기업들은 대규모의 기존 사용자 기반과 데이터, 자원을 보유하고 있지만, 조직의 경직성이나 변화에 대한 저항으로 인해 스타트업에 비해 적용이 어려울 수 있다. 성공적인 기업 사례들은 데이터 기반 의사결정 문화를 정착시키고, 작은 실험을 통해 가설을 검증하는 그로스 해킹의 핵심 철학을 대규모 조직에 적용한 특징을 보인다.

대표적인 사례로는 아마존의 아마존 프라임 서비스 확장 전략을 들 수 있다. 아마존은 프라임 회원의 유지율과 생애가치를 높이기 위해 무료 배송이라는 핵심 가치에 프라임 비디오, 프라임 뮤직 등 다양한 부가 서비스를 단계적으로 통합했다. 이는 AARRR 모델의 유지와 수익화 단계를 강화하기 위한 전략적 접근이었다. 사용자 데이터를 분석해 어떤 부가 서비스가 기존 회원의 이탈을 막고 새로운 가입을 유도하는지 지속적으로 테스트하며 서비스 번들을 진화시켰다.

또 다른 사례는 넷플릭스의 콘텐츠 추천 알고리즘과 개인화된 온보딩 경험이다. 넷플릭스는 사용자의 시청 이력, 평가, 검색 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 이는 사용자의 활성화를 촉진하고, 서비스 내 체류 시간을 늘려 유지율을 높이는 데 기여한다. 특히 신규 가입자에게 선호 장르를 선택하게 하거나, 첫 콘텐츠 추천을 개인화하는 온보딩 과정은 초기 활성화를 최적화한 전형적인 그로스 해킹 전략이다.

스포티파이 역시 프리미엄 구독으로의 전환을 유도하기 위해 무료 체험 기간 제공, 사용자 취향에 맞는 디스커버 위클리 같은 개인화된 플레이리스트 자동 생성 등의 전략을 사용한다. 이는 무료 사용자를 유료 구독자로 전환시키는 수익화 단계와 서비스에 대한 몰입도를 높이는 활성화 단계를 동시에 해결한 사례이다. 이러한 기업들의 공통점은 방대한 데이터를 기반으로 한 지속적인 실험과 최적화를 통해 대규모 사용자 풀에서도 지표를 개선할 수 있음을 입증했다는 점이다.