그로스 해커 (Growth Hacker)
데이터와 실험으로 성장 공식을 설계하는 디지털 실험가.
I. 직무 개요 (Overview)
Growth Hacker는 **데이터 분석·A/B 테스트·제품 피드백 루프를 통해 성장을 설계하는 디지털 전략가**입니다. 그는 전통적인 마케팅의 감(感)이 아니라, **측정 가능한 실험(Experiment)**으로 비즈니스의 성장 공식을 만듭니다. 즉, 광고비보다 **데이터와 창의력으로 성장률을 바꾸는 ‘디지털 실험가’**입니다.
II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities)
- 사용자 행동 데이터 분석 및 성장 전략 수립
- A/B 테스트 설계 및 전환율 개선
- 신규 유저 유입·활성화·유지(AAARRR 모델) 분석
- 프로덕트·마케팅·개발 협업을 통한 실험 실행
- 성과 측정 및 자동화 툴 운영 (Mixpanel, Amplitude, GA4 등)
- AI 기반 개인화 및 예측 모델링 적용
III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications)
핵심 역량
- 데이터 분석(SQL, Python, BI Tool 등)
- 마케팅 퍼널 설계 및 최적화 능력
- 실험 설계(A/B Test, Multivariate Test)
- 프로덕트·사용자 경험(UX) 이해
- ROI 중심의 비즈니스 감각
소프트 스킬
- 끊임없는 실험정신과 실패 허용력
- 팀 간 협업을 주도하는 데이터 커뮤니케이션 능력
- 문제를 ‘기회’로 재정의하는 창의적 사고
가산점 요소 (Plus)
- Python·SQL 기반 데이터 실험 경험
- 스타트업·앱 기반 성장 프로젝트 운영 경험
- AI·자동화 기반 그로스 전략 기획
IV. 커리어 경로 (Career Path)
Growth Analyst → Growth Hacker → Growth Lead / Head of Growth → Chief Growth Officer (CGO). 빠르게 실험하고, 반복 학습하는 문화가 자리잡은 조직에서 **그로스 해커는 곧 ‘데이터 중심 혁신가’**로 성장합니다.
V. 시장 트렌드 (Market Insights)
2025년 현재, Growth Hacking은 **AI 자동화·데이터 퍼널 최적화·실시간 사용자 피드백 분석**으로 진화하고 있습니다. 스타트업뿐 아니라 대기업에서도 **“Growth Team”**을 구성해 실험 중심의 마케팅 구조를 도입하고 있습니다. 즉, 그로스 해커는 이제 ‘특이한 직군’이 아니라 **모든 비즈니스의 성장 엔진**입니다.
VI. Dual Insight │ 후보자 & 헤드헌터 관점
For Candidates
- 구체적인 실험 사례(A/B Test, Funnel 개선 등)를 수치로 제시하세요.
- 데이터 분석 → 전략 도출 → 실행의 전 과정을 보여주세요.
- 성장률, 전환율, 리텐션 등 주요 지표 개선 결과를 강조하세요.
- ‘가설-검증-학습’ 루프를 빠르게 돌린 경험은 큰 강점입니다.
For Recruiters
- 단순 마케팅이 아닌, ‘데이터 기반 의사결정’ 능력을 확인하세요.
- 실험 설계 능력과 데이터 해석 능력의 균형을 평가해야 합니다.
- 성장 지표를 명확히 측정·보고할 수 있는 인재가 핵심입니다.
- 스타트업 경험자는 ‘리스크 감내력’과 ‘속도감’을 겸비한 경우가 많습니다.
VII. 연봉 범위 & 채용 포인트
국내 Growth Hacker 평균 연봉은 8,000만~1억 6,000만 원, 글로벌 기준으로는 9만~18만 달러 수준입니다. ‘성과 중심 보상’ 체계가 일반적이며, 지표 개선률이 인센티브의 핵심 기준이 됩니다.
- 데이터 기반 실험 설계 능력
- 전환율·유입률 개선 성과
- AI·자동화 기반 Growth System 구축 경험
VIII. 자주 묻는 질문 (FAQ)
- Q1. Growth Hacker는 마케팅 직무인가요, 개발 직무인가요?
- A. 둘 다입니다. 마케팅과 기술이 만나는 ‘데이터 기반 실험직군’입니다.
- Q2. Growth Hacker와 Performance Marketer의 차이는?
- A. 퍼포먼스 마케터는 광고 효율, 그로스 해커는 전체 성장 구조를 다룹니다.
- Q3. 스타트업에서 그로스 해커가 중요한 이유는?
- A. 제한된 자원으로 최대 성과를 만드는, 실험 기반 성장 모델의 중심이기 때문입니다.
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