[데이터 리터러시] 04. 지표 설정

04. 지표 설정

[수업 목표]
정의한 문제를 판단할 수 있는 지표를 정의하는 방법과 종류에 대해서 배워요

 

[목차]

01. 지표 설정

1) 지표란?

2) ✍ 지표 설정 예제

02. 주요 지표 이해하기

1) Active User (활성유저)

2) Retention Ratio (재방문율)

3) Funnel (퍼널)

4) LTV (Life Time Value, 고객 평생 가치)

03. 북극성 지표

1) 북극성 지표란?

2) 북극성 지표의 사례

3) 북극성 지표가 중요한 이유

3) 북극성 지표가 중요한 이유 | Notion

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01. 지표 설정

지표란 무엇이고 어떻게 정의할 수 있을까 알아보아요. 😉

 

1) 지표란?

☑️ 지표란?

• 특정 목표나 성과를 측정하기 위한 구체적이고 측정 가능한 기준
• 목표 달성도를 평가하고 전략적 결정에 필요한 핵심 정보를 제공
• 정의한 문제에 대해 정확하게 파악하기 위해서 필요

☑️ 문제 정의 vs 지표 설정

• 문제 정의를 통해서 ‘어떤 문제를 풀고자 하는가?’를 정의했다면
• 지표는 ‘어떤 결과를 기대하는가?’에 대한 정량화된 기준

2) ✍ 지표 설정 예제

 

Q1. 다음과 같은 목표를 가지고 있을 때 어떻게 지표를 정해야 할지 생각해보아요.

목표: 날씬해지기

👻 힌트: 목표에서 모호한 용어가 있나요? 있다면, 어떻게 수정하면 좋을까요?

A2. 함께하기

💡 목표에 대해 더 명확한 정의가 필요해요. ’날씬’을 아래와 같이 정의 해볼 수 있어요.

• 국가 비만도 정의에 의한 ‘정상’ 체중 (18.5 이상 23 미만)
• 지표: BMI (체중/키^2)
• 이상적으로 생각하는 체지방률 (15%)
• 지표: 체지방률 (체지방량/몸무게) 

💡 위에서 설정한 목표치를 달성하게끔 도와주는 액션 관리 지표는 어떻게 만들까요?

• 수단: 주 5회 이상 운동
• 지표: 운동이행률 (5일/5일)
• 매일 7시 이후 금식
• 지표: 식단달성율 (30일/30일) 

Q2. 다음과 같은 목표를 가지고 있을 때 어떻게 지표를 정해야 할지 생각해보아요.

목표: 사용자 성장

A2. 함께하기

💡 지표: 사이트 방문자 수

• 방문자 수는 증가할 수 있지만, 실제 사용자 참여나 수익 창출과는 크게 관련이 없을 수 있음
• ‘사용자 성장’을 명확하게 정의하지 않음
• 그럼 무엇이 될 수 있을까요?
  • ex) 평균객단가 증가, 재방문율 증가, …
    • 객단가: 고객 당 평균 구매금액 ( 구매금액의합/고객수)
• 답은 정해져 있지 않아요. 어떤 게 더 좋은 지표일지 곰곰히 생각해보세요 😊

Q3. 다음과 같은 문제를 가지고 있을 때 어떻게 지표를 정해야 할지 생각해보아요.

문제: 유튜브 광고에 대한 반응이 적다.

A3. 함께하기

💡 지표: 문의 수

• 문의 수가 광고에 대한 반응을 대표하지 못할 가능성이 큼
• ‘반응이 적다’를 정의
  • 매출이 크게 늘지 않았다.
  • 유입 수가 크게 늘지 않았다.
• 지표를 정한다면?
  • ex) 매출, 유입 수, …
• 답은 정해져 있지 않아요. 어떤 게 더 좋은 지표일지 곰곰히 생각해보세요 😊

02. 주요 지표 이해하기

주요 지표의 구성에 대해 이해하는 시간을 가져요. 😊

 

1) Active User (활성유저)

☑️ Active User 지표의 역할

🧐 우리는 누구를 ‘활성유저’라고 정의할까요?

• 서비스에 들어오는 모든 유저? x
• Active User에 대한 정의에 따라 전략과 방향이 달라짐
• Active User에 대한 정의로 ‘이탈 유저’가 정의됨
• 투자를 위한 서비스 지표에 중요한 역할을 하게 됨

☑️ Active User 설정 해보기

😊 ‘스파르타 코딩클럽’의 퍼널 구간에 따라 Active User를 설정해보며 이해도를 높여요.

1) 사이트 진입 유저

• 메인 홈 화면에 진입 시 활성 유저로 정의
• 허들이 가장 낮음
• Active User 지표가 가장 높게 측정됨
• 그러나 해당 유저 대상 액션 효율이 떨어짐

 

2) 사이트 진입 후 추가 행동을 한 유저

• 허들이 두 번째로 낮음
• 사이트에 진입하여 강의 중 하나에 진입한 유저
• 1번 보다 대상 액션 효율이 높을 수 있음

 

3) 서비스의 최종 액션까지 수행한 유저

• 가장 허들이 높음
• 자사 서비스의 Goal 액션을 한 유저
• 자사 서비스의 핵심과 효용성을 경험한 유저
• 해당 유저 대상 액션을 할 때 효율과 이익이 가장 높음

 

4) 정리

• 정밀도, 허들이 높아질 수록 Active User의 수는 낮아지는 구조
  • 정밀도: 측정의 정밀함을 나타내는 정도

☑️ 우리 서비스만의 Active User를 찾기 위해선?

• 어디까지 경험한 유저가 우리의 활성유저일까?
• 일반유저와 활성유저를 나누는 기준은?
• 유저는 어디서 우리 서비스의 효용성을 느낄까?
• 우리가 핸들링할 수 있는 유저의 사이즈는 얼마나 될까?

☑️ 그 외 주요 지표 정리

 

2) Retention Ratio (재방문율)

☑️ Retention Ratio의 역할

📈 풀어서 설명하는 리텐션
우리는 서비스에 새로운 고객을 데려오기 위해서 여러가지 비용을 씁니다. (TV광고, SNS 마케팅, …) 보통의 경우 이렇게 돈을 주고 데려오는 고객이 우리 서비스를 한 번만 이용하지 않고, 여러번 이용해야 사용한 비용 이상을 고객에게 얻을 수 있겠죠? 고객이 서비스를 지속적으로 이용하고 있는지를 파악할 수 있는 것이 리텐션입니다.

• 몇%의 유저가 우리 서비스를 다시 사용하는가?
• 정의: 서비스를 사용한 사람이 다시 서비스를 사용하는 비율 %
• 리텐션이란 한번 획득한 유저가 서비스로 다시 돌아왔는가?에 대한 지표
• 리텐션이 높은 서비스는 획득비용에 투자한 비용을 빠르게 회수할 수 있음
• 리텐션은 서비스(특히 앱서비스) 성장에 있어서 매우 중요한 지표

☑️ Retention 더 알아보기

• 리텐션은 기본적으로는 방문을 기준으로 측정하지만, Active User에서 활성의 기준을 정해줬던 것과 같이, 서비스의 특성에 따라 ‘활성’의 기준을 다르게 정의할 수 있음

• 일반적으로 리텐션은 시간이 지남에 따라 자연스럽게 감소 (Product B)
• 기울기가 점점 완만해지며 안정화 되는 그래프를 가지고 있다면, 시장에 적합한 서비스라고 할 수 있음 (Product A)

☑️ Retention 측정 방법

1) N-Day 리텐션

 

• 최초 사용일로부터 N일 후에 재방문한 Active User의 비율
• 일반적으로 사용하는 리텐션 지표는 N-Day 리텐션
• 게임, 소셜 등 습관적으로 사용하거나 반복적으로 행동을 유도하는 제품에 적합
• 유저가 Active User로 집계된 최초 날을 Day 0으로 설정
• Day 0에 액티브 상태가 된 모든 유저들의 N일차 리텐션을 계산
• N-Week, N-Month도 가능
• 활용예제

• 1월 1일에 회원가입한 5명(프로도, 튜브, 무지, 라이언, 어피치)
• 1월 3일의 리텐션은? 40%
• N-day 리텐션의 한계
  • 위 사용예시에서 튜브는 1월 3일을 제외하고는 전부 방문
  • 그렇다면, 1월 3일의 리텐션에도 튜브를 포함하는 게 맞는 것 아닐까?
  • 서비스의 사용 주기가 길 경우, N-day 리텐션을 사용하면 실제보다 더 과소평가
  • N-day 리텐션은 사용자가 매일 접속하는 서비스에 활용하기 적절한 지표
    • 카카오톡
    • 인스타그램
    • 게임

2) Unbounded 리텐션

• 특정 날짜를 포함하여 그 이후에 재방문한 유저의 비율
• 특정일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율
• 유저가 정기적으로 반복해서 방문하는 서비스가 아닐 경우 적합
• 해석: Day5는 5일차 이후에 한 번 더 들어온 유저의 비율
• Unbounded 리텐션은 이탈률의 반대 개념
• 활용예제

• 마지막 방문일 이전에는 방문한 것으로 계산
• 실제로 방문하지 않았어도, 계산에는 함께 포함
• N-day 리텐션과 비교시 결과값에 큰 차이가 있음
• 사용 빈도가 높지 않은 서비스에 활용하기 적절한 지표
  • 채용 사이트
  • 쇼핑몰
  • 부동산 매물 서비스
• 위와 같이 사용 주기가 좀 더 긴 서비스들에서는 N-day 리텐션을 적용하게 될 경우 불필요한 할인, 푸쉬 메시지 발송 등 잘못된 액션을 할 가능성이 존재

Unbounded 리텐션의 한계

• 다만, Unbounded 리텐션의 경우 1월 6일에 계속 접속하지 않던 무지가 접속할 경우, 이 전의 리텐션 값들이 전부 변동되는 상황이 발생할 수 있음
• 해당 지표는 절대적인 수치보다는 지표가 어떻게 변화하는 지에 대해 트렌드를 보는 용도로 활용하는 것을 권장

3) Bracket 리텐션

• 설정한 특정 기간을 기반으로 재방문율을 측정
• Bracket 리텐션은 N-Day 리텐션을 확장한 개념 > 일/주/월 단위가 아닌 지정한 구간으로 나눔
• 1(0일차) / 2(1-3일차) / 3(4-6일차) / 4(7-11일차)
• 활성유저가 특정한 활동을 위해 각 Bracket 내 서비스에 재방문시 잔존 유저로 해석
• 활용예제

• Day 0: 1월 1일 (신규 가입일 or 최초 접속일)
• Day 1~3: 1월 2일 ~ 1월 4일
• Day 4~6: 1월 5일 ~ 1월 7일
• Day 1~3 방문한 유저: 튜브, 어피치, 라이언, 프로도
• Day 4~6 방문한 유저: 튜브, 어피치, 무지
• 하루 정도 서비스에 접속을 안했더라도, 리텐션에 영향을 주지 않기 때문에 기준이 조금 더 널널함
• 서비스 사용주기가 길거나 주기적인 경우 사용하기 적합한 지표
  • 식료품 배달 서비스
  • 세차 서비스

☑️ Retention에 대한 이해

• 리텐션이 높은 세그먼트를 발굴하는 작업이 필요함
• 서비스의 사용 주기에 따라 리텐션 조회 기간을 늘려야 함
• 사후 분석 시에 용이

✍ 리텐션 활용 예제

Q1. 위 데이터가 페이스북의 방문자 데이터라고 할때, 어떤 리텐션을 사용해야 할까요?

👻 힌트: 서비스의 주기가 어떠할지 고민해보고, 적절한 리텐션 방식을 적용해요.

 

A1. 함께하기

💡 페이스북은 사용주기가 매우 짧습니다! 그러므로 N-Day 리텐션이 적합합니다.

Q2. 1월 5일의 리텐션을 계산해보세요!

💡 사용자 B,D,F가 해당일에 방문했기 때문에 3/6(최초사용일의 유저 수) = 50% 입니다.

 

3) Funnel (퍼널)

 

• 유저들이 어디서 이탈하는가?를 확인하기 위한 구조화
• 퍼널은 잠재고객을 유입시키며 최종적인 목표 액션을 달성할 때까지의 과정
• 모든 서비스와 비즈니스는 각 단계로 갈 수록 이용자 수가 줄어들게 됨
• 각 단계의 전환율 (or 첫 유입 대비 전환율)을 측정

☑️ AARRR

• 디지털 마케팅시 퍼널을 활용하는 프레임워크
• 단계별 전환율을 지표화 하여 서비스 보완 지점을 찾음
  • Acquisition: 유입
  • Activation: 활성화
  • Retention: 재방문(재구매)
  • Revenue: 수익
  • Referral: 추천

4) LTV (Life Time Value, 고객 평생 가치) 👉🏻 PLM(Product Life Cycle과 비슷하다면 비슷할수도)

☑️ LTV의 역할

• 해당 유저가 우리에게 평생 주는 이익은 얼마나 될까?
• 고객 생애 주기: 한 명의 유저가 서비스를 사용하기 시작하여 이탈할 때까지의 기간
• LTV는 한 명의 유저가 생애 주기 동안 얼마만큼의 이익을 주는지를 정량적으로 지표화 한 것
• LTV는 유저와의 관계를 측정하고, 이를 사업적 이익으로 가져가는데 중요한 지표
• LTV가 높다는 것은 해당 서비스와 관계가 좋고, 충성도가 높은 고객이 많다는 것

• 신규유저(프로도)가 1월에 서비스에 처음 들어와서 구매를 하다가 이탈함
• 프로도의 LTV는 50000 + 20000 + 5000 = 75000
• LTV 추측이 가능하다면, 신규 유저를 데려오는 비용(CAC: Customer Acquisition Cost)의 산출 및 효율적인 예산 운용이 가능

☑️ LTV 산출 방법

• 이익 x Life Time x 할인율(미래 비용에 대한 현재 가치)
• 연간 거래액 x 수익률 x 고객 지속 연수
• 고객의 평균 구매 단가 x 평균 구매 횟수
• (매출액 – 매출 원가) / 구매자 수
• 평균 구매 단가 x 구매 빈도 x 구매 기간
• (평균 구매 단가 x 구매 빈도 x 구매 기간) – (신규 획득 비용 + 고객 유지 비용)
• 월 평균 객단가 / 월 가중 평균 잔존율
• LTV를 산출하는 방법은 매우 여러가지이며, 서비스마다, 관점마다 다르기 때문에 다각도로 고민이 필요함

☑️ LTV 정리

• 자사 서비스에 딱 맞는 LTV를 산출하는 것은 매우 어려운 일
• 사용 주기, 변수, 객단가 등 여러가지를 고려해야 함
• LTV를 늘리기 위한 방안
  • 객단가 상승
  • 구매 빈도를 높임
  • 이탈률 감소, 이용시간을 증가 등
• LTV는 가정을 베이스로 하는 지표이기 때문에 꾸준한 모니터링이 필요
• LTV에 관심이 더 생긴다면 읽어보면 좋을 자료들
  • PAP Excel로 Retention 변화에 따른 LTV 시뮬레이션하기
  • 토스 - 무한한 사업 전략의 세계로 건너가는 법
  • EO planet - 이제 LTV(고객생애가치)를 정확히 계산해 봅시다

이제 LTV(고객생애가치)를 정확히 계산해 봅시다

😄LTV는 깊게 고민을 할 수록 어려운 지표예요. 단순히 산출 식에 집중하기 보다는, 왜 쓰이는지?에 집중해보아요.

 

03. 북극성 지표

1) 북극성 지표란?

☑️ 북극성 지표

• 제품/서비스의 ‘성공’을 정의
• 제품/서비스가 유저에게 주는 core value를 가장 잘 나타낸 것
• 장기 성장을 위해 필수적으로 모니터링 해야 함

☑️ 좋은 북극성 지표의 특징

• 제품/서비스 전략의 핵심
• 유저/고객이 제품/서비스에서 느끼는 가치
• 회사의 사업 목표를 나타내는 지표 중 선행지표 (후행X)

☑️ 좋은 북극성 지표를 위한 체크리스트

• 유저가 목적을 달성하는 때가 언제인가?
• 모든 유저가 해당되나?
• 측정 가능한 지표인가?
• 측정 주기가 적절한가? (일, 주, 월, …)
• 외부 요인으로부터 영향을 많이 받진 않는가? (외부 요인 영향 많이 받으면 핸들링 하는것은 의미가 없으니까)
• 북극성지표의 성장이 사업의 성장과 함께하는가?
• AARRR 퍼널 전 과정이 북극성 지표에 영향을 주는가?
• 북극성 지표의 변화가 적어도 매주 관찰가능한가?

☑️ 좋지 않은 북극성 지표의 예

• 외부 요인의 영향을 많이 받는 지표
• 유저/고객의 전체 여정을 반영하지 않는 지표
• 유저/고객이 직접 가치를 느낄 수 없는 지표
• 측정 불가하거나, 기간 설정이 안되는 지표
• 상황에 따라 위 지표들도 북극성 지표가 될 수 있음

2) 북극성 지표의 사례

☑️ 북극성 지표의 유형

 

☑️ 대표적인 북극성 지표 사례

 

3) 북극성 지표가 중요한 이유

☑️ 북극성 지표가 중요한 이유: 방향성

• 제품/사업 조직이 무엇에 최적화되어야 하고, 무엇을 포기해도 되는 지에 대한 방향 제시
• 제품/사업 조직의 진척과 가치창출을 전사에 보여줌
  • 지원 조직이 더욱 적극적으로 지원, 제품개발 액션 실행속도가 빨라짐👉🏻(왜냐면 목표로 하는 지표가 당장 눈 앞에 보이니까)
• 제품/서비스 조직이 결과에 책임을 지도록 함
  • 비즈니스 임팩트에 따라 평가가 가능👉🏻(굉장히 여러가지 일을 하다보면 우선순위에 대한 논의가 굉장히 많이 이루어집니다. 그러한 상황에 있어서 이걸 먼저 해야된다, 저걸 먼저 해야된다하는 판단 기준이 됩니다.)

☑️ 북극성 지표의 구조

⭐북극성 지표 활용해서 -> 조직별 KPI를 나누는 것 -> 자소서에 활용하자

 

4) ✍ 북극성 지표 예제

Q. 온라인 교육 플랫폼 (ex. 스파르타코딩클럽)의 북극성 지표를 세운다면?

👻 힌트: 정해진 것은 없습니다. 지표를 세우기 전에 아래와 같은 것들을 정리해보아요.

• 목표 : 각 캠프별로 모집 인원수를 다 채우는 것, 강의를 구매하는 고객의 수가 증가하는 것
• 사용자 : 대학생, 취업준비생, 재직자
• 목표에 가장 크게 영향을 미치는 요소는 무엇인가? : 직무별로 요구하는 스펙과 관련된 양질의 교육이 많은 것, 각 소비자층의 특성에 맞는 교육을 제공하는 것(대학생과 취준생: 저렴하면서 취업에 도움이 되는 자료 제공, 재직자: 강의료가 조금 더 비싸지만 짧은 시간안에 이론보단 실무 위주의 강의 제공)

A. 함께하기

💡 목표와 사용자를 먼저 정리해보겠습니다.

• 목표: 사용자들에게 유용하고 가치 있는 학습 경험 제공
  • 전략: 사용자의 학습 성공 증진
• 사용자: 학생, 전문가, 취미를 추구하는 사람 등
• 이 목표에 가장 크게 영향을 미치는 요소는 무엇인가?
  • 평균 완강율
  • 평균 학습 시간
  • 사용자 평점
• 평균 완강율로 북극성 지표를 설정한다면?
  • 이유: 코스를 완료하는 사용자가 많을수록 플랫폼의 교육 콘텐츠가 효과적임을 의미하며, 이는 사용자 만족도와 직결됨 👉🏻(북극성 지표는 이렇게 나타내는 것)  🤔해당 개념을 자소서에 작성할 때 활용하면 좋을 것 같음. 어떻게 활용하지 고민해보자!

위 문제에 대한 정답은 없어요. 위 예시를 보며, 내가 세운 목표를 모니터링하기 적절한 지표인가? 를 고민해보세요.