그로스 해킹 기법

// ga4-funnel-setup.js
gtag('event', 'sign_up', { method: 'email' });           // Acquisition
gtag('event', 'first_meaningful_action', {                // Activation
  action: 'create_first_project',
  time_to_aha_seconds: 180,
});
gtag('event', 'return_visit', { day_since_signup: 7 });  // Retention
gtag('event', 'invite_sent', { count: 3 });              // Referral
gtag('event', 'purchase', { value: 29, currency: 'USD' });// Revenue

1. 콘텐츠 바이럴 — 공유하면 가치 (Calendly: "여기 시간 잡으세요" 링크)
2. 협업 바이럴 — 함께 써야 가치 (Figma, Notion)
3. 인센티브 바이럴 — 추천 시 보상 (Dropbox: 둘 다 +500MB)
4. 보안 바이럴 — 안 쓰면 손해 (LinkedIn: 누가 봤나)

// referral-system.ts
import { createHash } from 'crypto';

function generateReferralCode(userId: string): string {
  return createHash('sha256').update(userId + 'salt').digest('hex').slice(0, 8);
}

async function trackReferral(referralCode: string, newUserId: string) {
  const referrer = await db.user.findFirst({ where: { referralCode } });
  if (!referrer) return;

  await db.referral.create({
    data: { referrerId: referrer.id, referredId: newUserId, status: 'pending' },
  });

  // 신규 가입자가 결제하면 양쪽 보상
  await db.user.update({
    where: { id: newUserId },
    data: { referredBy: referrer.id, signupBonus: '30 days Pro free' },
  });
}

async function rewardOnPurchase(userId: string) {
  const ref = await db.referral.findFirst({
    where: { referredId: userId, status: 'pending' },
  });
  if (!ref) return;

  await db.referral.update({
    where: { id: ref.id },
    data: { status: 'completed', rewardedAt: new Date() },
  });
  await db.user.update({
    where: { id: ref.referrerId },
    data: { credit: { increment: 30 } }, // 30일 Pro 추가
  });
}

1. 가설 1줄: "랜딩 헤드라인 변경하면 가입률 20% 상승"
2. 변형 2개: A(현재) vs B(새 헤드라인)
3. 표본 크기 계산: N = 16 / (delta^2)
4. 7일 실행 + 결과 분석
5. 승자 적용 → 다음 가설로

# funnel-drop-analysis.py
funnel = [
    ('Visit landing', 10000),
    ('Click signup', 1500),
    ('Complete signup', 800),
    ('First action', 400),
    ('Purchase', 50),
]

print('단계별 전환율:')
for i in range(1, len(funnel)):
    prev_name, prev_n = funnel[i-1]
    cur_name, cur_n = funnel[i]
    rate = cur_n / prev_n * 100
    drop = prev_n - cur_n
    print(f'  {prev_name} → {cur_name}: {rate:.1f}% (-{drop} 이탈)')

# 가장 큰 이탈 구간을 찾아 우선 개선
biggest_drop = max(range(1, len(funnel)),
    key=lambda i: funnel[i-1][1] - funnel[i][1])
print(f'\n🔴 최대 이탈: {funnel[biggest_drop-1][0]} → {funnel[biggest_drop][0]}')