이 변화, 왜 생긴 걸까요? #On the field 데이터 속에서 패스오더의 ‘다음 해답’을 찾는 그로스해킹팀
이 변화, 왜 생긴 걸까요?
#On the field 데이터 속에서 패스오더의 ‘다음 해답’을 찾는 그로스해킹팀
인트로
Career | 2025-09-09
이 변화, 왜 생긴 걸까요?
#On the field 데이터 속에서 패스오더의 '다음 해답'을 찾는 그로스해킹팀
Growth Hacking Team Leader / 나유경
페이타랩에서 6년 째 동고동락 하고 있습니다. 마케팅팀 실무자로 시작했지만, 데이터의 무궁무진한 가능성에 매료되어 결국 '그로스해킹팀'이라는 새로운 팀을 만들어 이끌게 되었죠.
이제는 매일 아침 그로스 지표를 확인하며 '오늘의 성장 포인트는 무엇일까?'를 고민하는 게 일상이 되었고, 가끔은 전사 채널에 데이터 TMI를 흘리는 게 제 은근한 취미가 되었습니다.😄
그로스해킹, 그 이름이 궁금하다면
안녕하세요. 그로스해킹팀 팀 리더 나유경이라고 합니다.
여러분은 '그로스 해킹'을 어떤 직무로 정의하시나요?
구글에 '그로스 마케팅'을 검색해 보면 '그로스 마케팅의 현실', '그로스 해킹의 실체', '그로스 해킹이 힘든 이유' 등과 같은 키워드들이 먼저 눈에 띕니다.
읽다 보면 고개가 끄덕여지는 대목도 있지만, 우리 환경과는 전혀 다른 얘기라 갸웃하게 되는 부분도 있습니다.
흥미로운 점은 가장 많이 검색되는 연관 키워드가 여전히 '그로스 해킹 뜻'이라는 사실입니다.
즉, 많은 사람들이 여전히 '그로스 해킹이 정확히 무엇인가?'라는 질문을 던지고 있다는 의미겠죠.
그로스 해킹에 대한 정의는 수없이 많고, 실제 모습은 팀마다 크게 다릅니다.
'성장을 만든다'라는 말은 단순하지만, 어디서 병목을 찾고 어떻게 풀어내는지는 조직마다 다른 답을 갖고 있습니다.
어떤 회사에서는 퍼포먼스 마케팅을 지칭하기도 하고, 또 어떤 곳에서는 프로덕트 실험이나 데이터 분석 중심으로 운영되기도 합니다.
그렇다면 페이타랩에서의 그로스 해킹은 무엇을 의미할까요?
오늘은 저희 그로스해킹팀이 어떤 팀인지, 어떤 역할을 수행하고 있는지 직접 소개해 드리려 합니다.
포지션 차이
Mission : 가장 큰 레버를 당겨라
'성장'은 무엇을 의미할까요?
사용자가 늘어나는 것, 매출이 오르는 것, 혹은 서비스 이용 시간이 늘어나는 것일까요?
페이타랩 그로스해킹팀은 바로 이 질문에서 출발했어요.
우리는 단순히 수치를 관리하는 조직이 아니라, 숫자 뒤에 숨은 성장의 본질을 찾아내는 팀입니다.
매일 쏟아지는 데이터 속에서 사용자 행동을 읽고, 가설을 세우고, 실험을 설계합니다. 이렇게 작은 변화를 큰 임팩트로 전환하며 만들어낸 변화를 통해 서비스와 사용자가 함께 더 멀리, 더 오래 달릴 수 있도록 돕는 것이 우리의 역할이자 미션이에요.
팀 이름처럼, 우리는 성장(Growth)을 최우선에 두고, 수단과 방법에 얽매이지 않고(Hacking) 실행하는 것을 기본 모토로 삼고 있어요. 따라서 퍼포먼스 마케팅, CRM, 데이터 분석, 서비스 기획 등 특정 업무에만 갇히지 않습니다. 서비스의 성장을 위해서라면 어떤 일이든 마다하지 않는 것, 그것이 곧 그로스해킹팀의 존재 이유예요.
그로스해킹팀의 본질은 그로스를 만들 '가장 큰 레버'를 당기는 것에 있습니다.🪝
맡은 역할이 한정되어 있다고 해서 눈앞의 다른 레버를 붙잡는 건 진정한 그로스가 아니라고 생각해요. 우리는 고객·서비스·비즈니스 전반을 통합적으로 바라보며 진짜 성장을 만들어낼 지점을 찾아 레버를 당기기 위해 늘 고민합니다.
그 과정에서 가장 강력한 무기는 바로 '데이터'입니다.
저희가 생각하는 성장의 출발점은 언제나 '고객'입니다. 그리고 고객을 알기 위해서는 반드시 데이터를 봐야 해요.
물론 데이터가 만병통치약이라는 이야기는 아니에요. 하지만 직감에만 의존하기보다, 데이터를 통해 고객의 니즈와 페인포인트(Pain Point)를 발견하고 그에 기반한 전략을 실행한다면 성공 가능성은 훨씬 더 높아진다고 믿습니다.
저희 그로스해킹팀은 데이터를 통해 성장의 병목을 발견하고, 가장 임팩트 있는 해결책을 검증하는 데이터 기반 의사결정의 최전방에 서 있습니다.
저희 팀의 주요 업무 중 하나는 '퍼널 개선'으로, 패스오더를 이용하는 유저와 파트너 사장님 모두의 경험을 더 편리하게 만드는 데 집중합니다.
문제를 정의하고 → 데이터를 근거로 가장 가능성이 높은 가설을 세운 뒤 ⇒ 린테스트(A/B 테스트 등)나 프로덕트 반영을 통해 빠르게 검증해요.
성과가 나오면 더 키우고, 실패하면 다시 쪼개어 회고하며 학습합니다.
이 과정을 거듭하며 작은 변화를 큰 성장으로 이어가는 것, 그것이 바로 페이타랩 그로스해킹팀의 일하는 방식이라고 할 수 있어요.
(*저희 팀이 일하는 방식은 다음 컨텐츠에서 더 자세히 소개해 드릴게요!)
경영지원업무
Role : 같은 목표, 다른 강점
Growth Hacker저희 팀은 모두 '그로스 해커'라는 이름으로 함께 일합니다. 그로스 해커의 목표는 단 하나, 데이터를 기반으로 서비스의 성장을 이끄는 것이에요.
이 목표를 달성하기 위해 저희는 두 가지 강점을 중심으로 포지션을 나누어 채용하고 있습니다.
❶ 그로스 마케터 (Growth Marketer)그로스 마케터는 고객의 '왜?'에 가장 가까이 다가서는 포지션입니다.
데이터를 보며 고객의 마음을 읽고, 어떻게 하면 고객의 행동을 끌어낼 수 있을지 고민합니다.
명확한 소구점을 찾아 CRM 캠페인, 퍼포먼스 마케팅, 프로모션, 카피라이팅 등 다양한 실험을 실행하는 데 강점이 있어요.
❷ 데이터 분석가 (Data Analyst)데이터 분석가는 숫자를 통해 성장의 실마리를 찾는 포지션입니다.
복잡한 데이터를 가공하고, 지표를 정의하며, 대시보드를 구축하는 등 데이터 그 자체를 더 깊이 다루는 데 강점이 있죠.
데이터 속에 숨겨진 고객의 행동 패턴을 발견하고 다음 그로스 액션을 위한 인사이트를 도출합니다.
한 가지 꼭 말씀드리고 싶은 점은, 저희 그로스해킹팀에서는 그로스 마케터가 마케팅만 하고, 데이터 분석가가 분석만 하는 식으로 역할을 고정해 두지 않는다는 거예요. 저희 팀에서는 그로스 마케터가 직접 분석을 하거나, 데이터 분석가가 기획을 하는 일도 자연스럽게 일어납니다.
그로스해커로서 직무에 역할을 한정시키지 않고 A to Z를 리딩하며 진짜 '그로스'를 실현하는 역할을 맡기 때문이에요.
물론 혼자서 모든 걸 다 해내야 한다는 의미는 아니에요. 협업을 통해 더 큰 임팩트를 만들 수 있다면, 기획·분석·개발·디자인 등 각자의 강점을 살려 동료들과 적극적으로 협업합니다. 최고의 결과물을 만들어내는 과정에서, 그로스해커는 그 여정을 이끌어가는 역할을 수행해요.
이렇게 각자의 역할을 고정하지 않고 서로의 강점을 모아 시너지를 내는 것이 팀의 힘이라고 생각합니다.
같은 마케터라도 CRM에 강한 사람이 있고, 퍼포먼스에 강한 사람이 있듯이 강점이 다른 동료들이 모여 함께 더 큰 임팩트를 만들어 내는 것처럼요.🙂
그리고 이 모든 과정의 중심에는 '데이터 기반 의사결정'이 있습니다.
그로스 마케터도, 데이터 분석가도 결국 데이터를 바탕으로 문제를 풀어내기 때문에 데이터에 대한 역량이 중요합니다. 그래서 저희 팀은 채용 과정에서 SQL 테스트를 필수로 진행할 만큼 데이터에 진심이에요. 종종 "마케터도 SQL 테스트를 보나요?"라는 질문을 받지만, SQL은 데이터를 빠르고 정확하게 다루기 위한 기본 도구이고, 데이터 기반 업무를 수행하기 위해 꼭 필요한 역량이라고 생각합니다.
다만 그렇다고 하여 기술적으로 뛰어난 쿼리 실력을 가진 분만 찾고 있는 건 아니에요. (오해는 금물! 🙅🏻‍♀️) 기술적인 부분은 점점 AI가 보완하고 있기도 하니까요!
그보다 더 중요한 것은 '데이터 리터러시(Data Literacy)'입니다.
어떤 데이터를 봐야 하는지, 어떤 형태로 추출해야 인사이트가 나오는지, 그리고 추출한 데이터가 정확한지를 판단하는 능력이 SQL 스킬보다 백 배, 천 배 더 중요하다고 말씀드리고 싶어요.
실제 업무에서도 무작정 쿼리를 날리지 않습니다. 저희는 해결하고자 하는 과제를 먼저 정의하고, 어떤 데이터가 필요한지 기획하며, 원하는 데이터 형태를 설정한 뒤 거꾸로 어떤 테이블과 컬럼을 활용할지 설계합니다.
이렇게 SQL을 많이 활용하다 보니 '쿼리 아카이빙' 페이지를 따로 운영하며, 자주 쓰이는 테이블과 컬럼은 데이터 카탈로그로 정리해 두고 있답니다! 또 SQL로 데이터를 추출해 가공·분석까지 효율적으로 이어가기 위해 파이썬을 실무에서 활용하는 빈도도 늘어나고 있는 등, 업무에 적합한 도구는 계속 확장되고 있습니다.
하지만 결국 이 업무의 본질은 '데이터를 통해 의미 있는 인사이트를 찾아내는 것'에 있어요.
그래서 서로 다른 강점을 가진 두 포지션이 이 과정을 함께하며, 같은 목표를 향해 긴밀히 협업합니다.
POD : 데이터에서 시작해, 성장으로 완성하다
(*POD : Points of Difference)
1️⃣ 방대한 데이터를 마음껏 자유자재로
많은 회사에서는 개인정보 보안이나 서비스 안정성 문제(잘못된 쿼리로 서비스에 부하가 발생할 수 있기 때문)로 내부 데이터 접근 권한을 아무에게나 주지 않습니다. 이런 경우 데이터를 요청하고 기다리는 동안 타이밍을 놓치거나, 원하는 데이터가 늦게 오거나 결괏값이 이상해 다시 요청해야 하는 번거로움이 생기곤 하죠.
저희도 과거에는 그런 과정을 겪었습니다. 하지만 지금의 페이타랩은 다릅니다.
데이터는 모든 업무의 출발점이자 근간이 되기에, 누구나 빠르게 데이터 기반 의사결정을 할 수 있는 환경이 중요하다고 생각해요. 그리고 바로 이런 배경에서 그로스해킹팀이 새롭게 만들어졌다고 해도 될 정도로, 페이타랩은 데이터의 중요성을 누구보다 잘 이해하고 있습니다.
그리고 지금, 저희 팀은 단순히 데이터를 활용하는 데 그치지 않고 전사적으로 데이터가 흐르는 조직을 만들어가는 데 기여하고 있어요.
그렇다면 저희가 접근할 수 있는 데이터의 범위는 어디까지일까요?
솔직히 말씀드리면, 접근하기 어려운 데이터를 나열하는 게 더 빠를 정도입니다. 개인정보 등 보안 등급이 높은 데이터를 제외하면 사실상 대부분의 데이터를 활용할 수 있습니다.
데이터 접근 권한이 있더라도 규모가 작아 '분석을 위한 분석'에 그치는 경우도 흔합니다.
하지만 패스오더는 하루에도 수천만 건 이상의 데이터가 쌓이는 서비스예요.
대한민국 인구의 6분의 1에 달하는 사용자가 남기는 데이터 덕분에 '데이터가 부족해서 분석을 못한다'는 상황은 전혀 일어나지 않습니다.
우리는 오히려 '이렇게 많은 데이터를 어떻게 더 효율적으로 활용하고, 임팩트 있는 성장으로 연결할까?'를 매일 고민합니다. 결국 이런 고민을 매일 마주할 수 있다는 점이 커리어에 있어 남들과 다른 성장을 만들어 주는 포인트라고 생각합니다.
또 하나의 차별점은 데이터의 정합성입니다. 아무리 데이터가 많아도 정합성이 떨어지면 활용하기 어렵지만, 저희는 이런 문제로 크게 고생한 적이 거의 없습니다. 개발팀에서 데이터 품질과 사후 관리를 철저히 해주시기 때문에 안심하고 데이터를 다룰 수 있는 환경이 갖춰져 있거든요. 분석 서비스에 이슈가 생기면 먼저 공지해 주시고 빠르게 대응해 주시는 점도 정말 든든합니다.👍🏻
2️⃣ 데이터로 '진짜' 성장을 만들어 내다
무엇보다 중요한 점은 이 방대한 데이터를 활용해 실제 서비스 성장으로 연결할 수 있다는 것입니다.
저희 팀에서는 분석을 위한 분석에 그치지 말고, 반드시 서비스 성장을 만들어내야 한다는 의미로 '통계청이 되지 말자'라는 말을 농담처럼 합니다. 데이터를 열심히 뽑아놓고도 '그래서 어쩌라고(So What)?'라는 물음만 남는다면 아무 의미가 없습니다. 데이터는 우리가 어디에 집중해야 하는지를 알려주는 역할을 해야 하고, 저희 팀은 이를 인사이트로 전환하기 위해 매일 훈련하고 있다고 말해도 과언이 아니에요.🙂
예를 들어 800만 명의 사용자 데이터가 있다고 해볼까요?
보통은 대규모 사용자 데이터를 세그먼트로 나누는 데 그치죠. 하지만 저희는 한발 더 나아가서 각 세그먼트별로 맞춤형 CRM 메시지와 프로모션 전략을 수립해 실제 성과까지 이어지도록 합니다. 또 이렇게 정의한 세그먼트를 다른 프로젝트에서도 유의미하게 활용되도록 전사적으로 공유하기도 해요.
저희 팀 위키 [그로스해킹팀에서 일 잘하는 법]에는 이런 문장이 적혀 있습니다.
"잘 모르겠다면, 데이터에서 힌트를 얻어보세요."
고객이 직접 불편함을 말하지 않더라도 정량 데이터에는 그 흔적이 남아 있고, 이를 더 깊이 이해하기 위해 정성 데이터까지 함께 살펴봅니다.
'고객이 남긴 힌트를 가장 가까이에서 포착해 서비스를 개선하고 성장을 이끌어내는 것'이야말로 그로스해킹팀만의 가장 큰 매력인 것 같습니다.🚀
Why Paytalab : 유저와 사장님, 두 시장을 아우르는 경험
☕매일 마시는 커피, 익숙함에서 오는 인사이트
여러분은 커피 좋아하시나요? 저에게는 매일 아침 출근길에 패스오더로 커피를 픽업하는 게 일상이에요.
주문 과정에서 불편함을 느끼면 곧바로 아이디어를 제안하기도 하고, 카페에서 기다리는 손님들을 보면서 새로운 인사이트를 얻기도 합니다.
그래서 저는 패스오더의 유저(패써)이자 동시에 서비스를 만들어가는 사람이기도 하죠.😊
이처럼 패스오더는 특별한 전문 지식이 필요한 어려운 도메인이 아닙니다.
나와 주변사람, 그리고 가족을 넘어서 누구에게나 쉽게 다가갈 수 있는 플랫폼이에요. 그래서 언제든 직접 고객이 되어 쉽게 경험할 수 있는 서비스라는 점이 제가 느끼는 패스오더의 가장 큰 장점입니다.
실제로 예전에 가족의 커피를 대신 주문하다가 '주문 정보를 간편하게 공유하는 기능이 있으면 어떨까?'라는 아이디어를 냈던 적이 있어요. 더 나아가 '공유하기 기능으로 신규 고객을 유입시키면 선순환이 되지 않을까?'라는 가설까지 세웠었죠.
(이 아이디어는 내부 아이디어 제도에서 구성원들의 투표로 채택되어 현재 개발이 진행 중이랍니다!)
이처럼 일상의 경험을 토대로 날카로운 가설을 세우고 제안하며, 서비스 개선으로 연결할 수 있다는 점이 패스오더만의 매력이라고 생각합니다.
(*물론 ‘내 생각 = 모든 고객의 생각’이라는 전제는 지양합니다.)
또 하나의 장점은 짧은 주문 주기입니다.
어떤 도메인은 고객 데이터가 쌓이는 데 몇 달이 걸리지만, 커피는 하루에도 두세 번씩 주문할 수 있는 제품이에요. 덕분에 데이터가 압도적으로 빠르게, 그리고 엄청난 양으로 쌓입니다. 그래서 어떤 실험을 하더라도 그 성과를 다음 날 바로 확인할 수 있죠.
즉, 가설-실험-검증-의사결정 사이클이 빠르게 돌아가기 때문에 그로스해커에게는 최고의 실험 환경이라고 생각합니다.
👥유저와 사장님, 양면 시장의 챌린징한 문제를 해결하는 경험
대부분의 그로스해킹팀은 한쪽 고객에만 집중합니다.
하지만 저희 팀은 커피 소비자인 유저(B2C)와 매장을 운영하는 사장님(B2B) 두 시장을 동시에 이해하고 성장시켜야 하는 특별한 미션을 가지고 있어요.
물론 쉽지만은 않습니다. 유저에게 편리한 기능이 사장님에게는 매장 운영에 부담이 될 수도 있거든요. 그래서 저희는 언제나 한발 물러서서 양쪽의 관점을 균형 있게 고려해야 합니다.
예전에 사장님 매출 증대를 위해 지류 쿠폰 프로모션을 기획했지만, 기대만큼 성과가 나오지 않았던 적이 있습니다. 그때 깨달은 건 단순히 좋은 혜택을 제공하는 데서 끝나는 게 아니라 '바쁜 사장님이 손님에게 쉽게 나눠줄 수 있는 구조인지', 또 '손님이 쿠폰을 실제로 쓰고 싶어지게 만드는 요소가 있는지'까지, 양쪽의 관점을 모두 고민해야 한다는 것이었어요.
이렇듯 유저와 사장님 각각의 관점에서 고민하기 위해 그로스해킹팀은 데이터를 적극적으로 활용합니다.
유저의 활성화가 사장님의 매출로 이어지는 순간을 직접 확인할 수 있다는 점에서 진짜 임팩트를 만들어낸다는 보람을 크게 느껴요.
이런 경험은 단순히 그로스해킹 스킬에 그치지 않고 B2C와 B2B 도메인을 아우르는 깊은 통찰력과 전략적 사고를 기르는 데 큰 도움이 됩니다. 두 시장을 동시에 이해하고 연결고리를 찾아내는 경험은 앞으로 어떤 서비스에서도 성장을 만들어낼 수 있는 든든한 커리어 자산이 될 것이라 생각합니다.
Career : 커리어 밀도를 높일 수 있는 최고의 환경
저는 일이 어려워지는 큰 이유 중 하나가 '서로의 생각이 달라서'라고 생각합니다.
직감이나 개인적인 판단은 상대방이 이해하지 못할 가능성이 높지만, 데이터는 객관적인 근거가 됩니다. 고객의 목소리를 대변하고 비즈니스적으로 무엇을 우선해야 하는지 판단하는 기준이 되기도 하죠.
페이타랩 그로스해킹팀은 바로 이 데이터를 무기로 삼아 더 좋은 의사결정을 내리고 서비스를 성장시키고자 하는 분들에게 날개를 달아드릴 수 있는 최고의 환경이라고 자부합니다. 직접 경험해보시면 아마 '이렇게까지 한다고?'라는 놀라움이 드실 거예요.
예를 들어 예전에도 메시지를 8시에 보냈으니 동일하게 8시에 보내는 것이 아니라,
'❶ 패스오더에서 주문이 가장 많이 일어나는 시간대가 8시이니, 이때 보내야 주문 전환율이 높겠다. → ❷ 더 나아가 고객마다 주문 시간대가 다르니, 개인화하면 전환율을 극대화할 수 있겠다.'처럼 언제나 '관행'보다 '근거'를 지향합니다. 이렇게 실제 고객 행동 데이터에 근거해 가장 적절한 시간과 방법을 찾아내고 더 정교하게는 고객 패턴에 맞춘 개인화를 고민해요.
이렇게 오늘은 그로스해킹팀의 첫 이야기를 들려드렸어요. 하지만 이건 시작에 불과합니다!
앞으로 더 풀어낼 이야기가 많으니 다음 글에서 더 흥미로운 이야기를 이어가 보겠습니다.
우리의 방식에 공감하고 데이터로 고객의 마음을 읽어내는 과정을 즐기신다면, 분명 페이타랩 그로스해킹팀에서 함께할 때 가장 큰 시너지를 내실 수 있을 겁니다. 곧 만나 뵐 날을 기대하고 있겠습니다.🙂
