지표를 설정해야 하는 이유

▶︎ 지표를 설정해야 하는 이유

→ 뇌피셜, 추측, 직감이 아닌 정량적인 정확한 지표로 프로덕트의 효과를 정확히 측정해야 나의 비즈니스가 어떠 상태인지, 어떤 위치에 있는지 파악할 수 있고 올바른 방향성을 정할 수 있습니다.

→ 선택의 불확실성을 줄여 올바른 방향으로 가기 위해 데이터를 사용하고 지표를 만드는 것입니다. 

→ 또한 어떤 부분에서 성과가 좋고 어떤 부분에서 개선이 필요한지 식별하면서 조직이 설정한 목표와 성과를 전략적으로 더 빠르고 효율적으로 이뤄낼 수 있습니다.

 

▶︎ 지표를 설정하는 방법

→ 해결하고자 하는 문제가 무엇인가? 라는 문제를 정의하면 이 문제에 대한 성과를 측정할 수 있게 되고 그것이 지표로 이어집니다.

→ 또한 하나의 지표가 아닌 보조 지표들을 설정해 비즈니스의 건강도를 다각도에서 살펴보는 것도 중요합니다.

 

▶︎ 핵심 지표 종류

→ 분야별로 지표는 다릅니다. 유저 관련 마케팅(전환, 참여 등), 행동 관련 지표(PV, UV, 체류시간, 클릭률 등), 비용 관련 마케팅(CAC 등), 기술관련(버그 수정 시간, 시스템 가용성 등), 인력 조직(퇴사율, 직원 효율성 등), CS(고객 만족도 등)

→ 유저에 관한 지표에 집중해보면 AARRR을 생각하면 쉽습니다. 유입, 활동, 리텐션, 수익, 공유에 대한 건수와 비율이 있고 참여나 전환, 활동 유저(DAU, WAU, MAU, QUA, YAU 등) 이 있습니다.

→ 프로덕트의 특성(커뮤니티 앱은 DAU, 은행은 MAU, 여행앱은 QAU 등)과 서비스가 현재 어느 상태인지(유입을 늘려야 할지, 리텐션을 늘려야 할지, 출시 후 얼마나 됐는지 등), 비즈니스에 도움될 것이라고 생각하는 것(예를 들어 와우 모먼트를 찾아서 그것을 지표로 만들 수도 있음)을 고려하여 지표를 설정해야 합니다.

 

▶︎ 지표를 더 빨리 올리는 법

→ 지표를 더 빨리 올린다는 것은 문제를 더 빨리 해결하고 싶다는 것이고 해결하는 방법에 대해서 고민을 해야 한다. A방법이 좋을까? B방법이 좋을까? '버튼의 위치를 변경한 B방법이 더 좋을 것 같다 '가설을 설정합니다. AB 테스트는 너무 중요하기 때문에 파고 들어가면 할 말이 너무 많기 때문에 다음 포스팅에서 자세히 써보겠습니다. AB테스트는 데이터 기반으로 실험함으로써 의사결정하는 과학적인 방법입니다. 어떤 방법이 더 좋은지 알고 싶은 요인을 제외한 나머지 요인은 랜덤하게 나누어 편향을 없애야 합니다. 마구잡이로 하나씩 실험해서 비교하기엔 외부 요인이 너무 많고 정확한 비교가 될 수 없으며 이러한 리스크를 줄이기 위해 실험을 해야 합니다.

 

▶︎ 지표 설정할 때 주의할 점

→ 저의 경험에 비추어 말해보자면, 매달 MAU 목표가 있었습니다. 그래서 그 목표를 맞추기 위해 로그인만 해도 경품을 주는 마케팅을 진행했고 돈을 써가며 목표 MAU를 맞추곤 했습니다. 분명 이렇게 활성화된 고객 중에 상품을 가입하고, 서비스를 이용하는 고객이 있었을 것입니다. 하지만 진정한 성장은 좋은 프로덕트를 통해 오가닉으로 프로덕트를 사용하는 사용자를 늘리는 것입니다. 물론 런칭 초기에 가입자를 늘리기 위한 마케팅은 좋은 방법입니다. 지표를 맞추는 것도 물론 중요하지만, 비즈니스의 상황에 맞춰 적절한 지표를 설정하고 프로덕트를 개선하여 지표를 늘려가는 방법이 가장 아름다운 방법인 것 같습니다.

 

 

참고 자료

문제 정의 ~ 실험, 예시까지 있는 너무 좋은 블로그라 꼭 한 번 훑어보시길 추천합니다 : Data for PM 

지표 정의 Process | Data for PM - PM을 위한 데이터 분석, 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)

선행지표와 후행지표, 실험에 대한 이 또한 너무 좋은 블로그입니다. : 요즘IT

실험 조직으로 거듭나기: ③ 체계적으로 실험하기 | 요즘IT

지표 설정 및 종류 : https://brunch.co.kr/@taewookim/55