지표는 우리가 현재 상태를 확인하고, 올바른 방향으로 가고 있는지 판단하기 위해 사용한다.
쉽게 말해, 지표는 일종의 "길잡이" 역할을 해준다.
현재 상황을 확인하고 목표에 맞는지 점검하며 더 나아질 방법을 찾는 도구로
우리 삶이나 회사, 프로젝트 어디든 지표가 있으면 더 똑똑하고 체계적으로 행동할 수 있게 한다.
지표를 사용하는 이유
1. 현재 상태를 알기 위해
지표는 우리가 지금 상황이 어떤지 정확히 보여준다.
- 예: 체중계의 숫자를 보면 "내가 살이 얼마나 쪘는지" 바로 알 수 있듯이
회사에서도 매출 지표, 고객 만족도 지표 같은 걸 보면 성과를 바로 확인할 수 있다.
2. 목표를 설정하고 달성하기 위해
지표는 목표를 세우고 그 목표에 얼마나 가까워졌는지 알려준다.
- 예: 다이어트할 때 하루에 2000칼로리 이하로 먹는 목표를 세우면, 매일 체크하면서 목표를 달성할 수 있듯이
회사에서는 "매출 10억 달성"이라는 목표를 위해 월별, 주별 매출 지표를 관리할 수 있다
3. 문제를 빨리 발견하기 위해
지표가 없으면 문제가 생겼는지 알기 어려움.
- 예: 자동차의 연료 게이지가 비어가는 걸 보면 "아, 기름 넣어야겠네!" 하고 빨리 행동할 수 있듯이
회사에서는 "고객 이탈률"이 갑자기 높아지면 무슨 문제가 생겼는지 조사할 수 있다
4. 팀과 조직을 하나로 묶기 위해
지표는 팀원들이 같은 목표를 공유하고 협력하도록 도와준다.
- 예: "우리가 고객 만족도를 90%까지 올리자!"라고 지표를 설정하면, 모두가 같은 방향으로 노력하게 돼.
→ 지표는 협력의 기준점이 되는 것
5. 성과를 측정하고 개선하기 위해
지표는 "우리가 얼마나 잘하고 있는지"를 객관적으로 보여준다.
- 예: 운동 기록 앱에서 주간 운동 시간을 보면, 지난주보다 내가 더 많이 운동했는지 확인할 수 있듯이
회사에서도 지표를 보면 성과가 개선되고 있는지 평가할 수 있다
데이터 출처에 따른 분류
(1) 정량적 지표 (Quantitative Indicators)
- 숫자나 데이터로 측정 가능한 지표.
- 예시: 매출액 / 일일 방문자 수 / 평균 대기 시간
(2) 정성적 지표 (Qualitative Indicators)
- 감정이나 인식처럼 숫자로 나타내기 어려운 지표.
목적에 따른 분류
(1)목표 지표(Goal metrics)
- 장기적 관점에서 조직의 성공을 보여주는 지표. 느리게 변화하며, 단기적인 변화로는 결과가 바로 드러나지 않음.
- 목적: 궁극적으로 달성하고자 하는 최종적인 성과.
- 질문: "회사가 성공하면 어떤 모습일까?"
- 예: 매출, 순이익, 고객 생애가치(LTV)
(2)동인 지표(Driver metrics)
- 단기적 관점에서 목표 지표에 영향을 미치는 지표. 비교적 빠르게 변하고, 민감하게 반응함.
- 목적: 목표 지표를 달성하기 위해 필요한 요인과 행동의 측정.
- 질문: "목표를 달성하기 위해 무엇이 중요한가?"
- 예: 방문자 수, 클릭률(CTR), 구매 전환율(CR).
(3)가드레일 지표(Guardrail metric)
- 시간 관점은 중요하지 않지만, 지속적으로 모니터링해야 하는 지표. 문제가 생기면 즉각적으로 조치를 취해야 함.
- 목적: 조직이나 실험이 잘못된 방향으로 가지 않도록 방지.
- 질문: "문제를 예방하려면 무엇을 지켜야 하나?"
- 예: 페이지 로딩 시간, 장애 발생률, 고객 불만 건수.
(4)정리
- 목표 지표: 성공의 끝 목표.
- 동인 지표: 목표에 영향을 주는 요인.
- 가드레일 지표: 실패를 방지하고 안정성을 보장.
어떤 지표를 선택해야 할까?
- 목표 중심으로 선택해야 함
- 클릭을 늘리고 싶다면? → 클릭률(CTR)
- 구매를 늘리고 싶다면? → 전환율(CR), 매출
- 사용자 경험이 중요하다면? → 평균 세션 시간, 이탈률, NPS
A/B 테스트는 이런 지표를 통해 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 도구로 목표에 맞는 지표를 잘 선택하면 테스트 결과를 더 정확히 분석할 수 있다. (예시: 고객 인터뷰 결과 / 직원 만족도 설문 / 브랜드 이미지 평가)
사용자 행동 관련 지표
(1) 클릭률 (Click Through Rate, CTR)
- 의미: 특정 버튼, 링크, 또는 광고를 클릭한 비율.
- 공식: CTR=클릭 수노출 수×100CTR = \frac{\text{클릭 수}}{\text{노출 수}} \times 100
- 활용: 광고 배너, 버튼 디자인, 텍스트 변경의 효과를 평가.
(2) 전환율 (Conversion Rate, CR)
- 의미: 특정 목표 행동(구매, 회원가입 등)을 완료한 비율.
- 공식: CR=전환 수방문자 수×100CR = \frac{\text{전환 수}}{\text{방문자 수}} \times 100
- 활용: 구매 프로세스, 가입 양식 등에서 A/B 테스트 효과를 분석.
(3) 이탈률 (Bounce Rate)
- 의미: 사이트에 들어온 사용자가 아무것도 하지 않고 떠난 비율.
- 활용: 페이지 구조나 콘텐츠 변경의 효과를 비교.
(4) 평균 세션 시간 (Average Session Duration)
- 의미: 사용자가 사이트에서 머문 평균 시간.
- 활용: 콘텐츠 배치나 사용자 경험(UX) 개선의 효과를 확인.
(5) 페이지뷰 (Page Views)
- 의미: 사용자가 본 총 페이지 수.
- 활용: 페이지 디자인이나 내용 변경의 영향 측정.
수익 관련 지표
(1) 평균 주문 금액 (Average Order Value, AOV)
- 의미: 구매한 사용자의 평균 구매 금액.
- 공식: AOV=총 수익구매 건수AOV = \frac{\text{총 수익}}{\text{구매 건수}}
- 활용: 할인 캠페인, 업셀링 전략의 효과 평가.
(2) 고객 생애가치 (Customer Lifetime Value, CLV)
- 의미: 고객이 한 번 들어와서 남기는 총 가치를 추정.
- 활용: A/B 테스트를 통해 고객 유지 전략의 효과 분석.
(3) 총 매출 (Revenue)
- 의미: 특정 버전(A/B)으로 인해 발생한 총 수익.
- 활용: 구매 전환율에 직접적인 영향을 주는 변화 확인.
사용자 만족 및 품질 관련 지표
(1) NPS (Net Promoter Score)
- 의미: 사용자가 서비스를 다른 사람에게 추천할 의사가 있는지를 평가.
- 활용: 사용자 경험(UX) 변화가 브랜드 선호도에 미치는 영향 확인.
(2) 사용자 유지율 (Retention Rate)
- 의미: 특정 기간 동안 서비스를 계속 이용하는 사용자 비율.
- 활용: 페이지나 제품 변경 후 사용자의 지속 참여 여부 평가.
(3) 오류율 (Error Rate)
- 의미: 사용자 인터랙션 중 오류가 발생하는 비율.
- 활용: 새로운 기능이나 UI 업데이트 후 안정성을 평가.
특정 행동 유도 관련 지표
(1) 스크롤 깊이 (Scroll Depth)
- 의미: 사용자가 페이지를 얼마나 아래로 스크롤했는지 측정.
- 활용: 콘텐츠 배치와 디자인의 흥미 유발 효과 분석.
(2) CTA 클릭률 (Call To Action Click Rate)
- 의미: 특정 행동(가입, 구매 등)을 유도하는 버튼을 클릭한 비율.
- 활용: 버튼 텍스트, 색상, 위치의 변경 효과 확인.
기술적 성능 관련 지표
(1) 페이지 로딩 시간 (Page Load Time)
- 의미: 사용자가 페이지를 열 때 걸리는 시간.
- 활용: 로딩 속도가 사용자 행동에 미치는 영향 확인.
(2) 서버 응답 시간 (Server Response Time)
- 의미: 사용자가 요청을 보낸 후 서버가 응답하는 데 걸리는 시간.
- 활용: 빠른 응답이 전환율에 어떤 영향을 미치는지 분석.
그 외 다양한 지표들
KPI(Key Performance Indicator)
- 핵심 성과 지표
- 회사에서 조직의 목표를 설정할 때 활용
- 경영에서 중요하다고 생각하는 지표를 스프레드시트, 대시보드 등으로 관리
North Star Metric & One Metric That Matters
- 북극성 지표, OMTM 지표라고 부르기도 함
- 조직이 가장 중요한 하나의 지표와 연결된 Input Metric을 보도록 하는 관점
- 우리 회사에서 단 하나의 지표를 본다면?
Input Metric
- 무언가의 Input
- Input Metric의 개선으로 Output Metric도 개선
- 이 지표를 기준으로 Action
Output Metric
- 무언가의 결과
- 광범위하며 비즈니스의 장기 목표를 설정할 때 유용
- 매출, DAU 등
메인 지표(Focus Metric), 성공 지표(Success Metric)
- 프로젝트의 성공을 증명할 수 있는 지표
- 1~2개가 적당
보조 지표(Sub Metric)
- 메인 지표를 보조할 수 있는 지표
가드레일 지표(Guardrail Metric)
- 떨어지면 안되는 지표
- 서비스에 악영향을 주었는지를 파악하는 지표
DAU(Daily Active User), WAU, MAU
- 얼마나 Active한 유저가 있는가?
- 지표의 특징
- Active의 정의가 매우 중요(추후에 바꾸지 않을 조건) => 방문 DAU, 거래 DAU
- 대략적인 규모를 파악할 때, 투자 유치시 활용
- 초반엔 유의미할 수 있으나, 추후엔 다른 지표를 활용(Retention 등)
- Push 메세지나 퍼포먼스 마케팅으로 인해 일시적으로 늘릴 수는 있음
- 여러번 접근하는 경우가 존재하는데, 그걸 Unique한 수로 확인
PV(Page View)
- 특정 페이지를 본 수
UV(Unique View)
- 특정 페이지를 본 순 방문자 수
CVR(Conversion Rate, 전환율)
- 특정 행동을 한 후, 전환된 비율(= 전환 수 / 특정 행동을 한 수)
- 전환(Conversion)에 대해 정의 필요(ex _ 구매 전환율)
- 지표의 특징
- 광고, 제품에서 많이 쓰이는 지표
- CTR(클릭률)과 같이 보며 좋은 컨텐츠인지 확인
- 제품(앱/웹)에서도 많이 쓰이는 지표 : 특정 페이지 구매 전환율은 얼마나 되는가?
- 지표의 이해를 위해 XX 전환율처럼 구체적인 단어를 써주면 더욱 좋음
- 퍼널의 앞단에서 전환되기 까진 오래 걸릴 수 있음
CTR(Click Throught Rate, 클릭율)
- 어떤 것을 보고(또는 페이지 접근한 후) 특정 Component(버튼 등)을 클릭한 비율
- 지표의 특징
- 사람들이 관심을 가지면 클릭할 것이다라는 가정이 내포됨
- 퍼널 관점에서 다음 퍼널로 넘어가는지를 파악할 때 활용(이 땐 특정 버튼을 클릭하는지로 판단)
- CVR(전환율)과 같이 보면서 컨텐츠가 좋은지를 파악
- 전환율보다 순간의 결과를 파악할 수 있는 지표
Duration Time(체류 시간)
- 특정 부분(페이지 등)에 얼마나 머물렀는가?
Session(세션)
- 정의된 기간 동안 유저가 앱/웹에서 활동하는 묶음
- 하루에 여러번 사용하는 서비스는 세션 기준으로 분석하기도 함
- Google Analytics는 기본적으로 30분 동안 아무 활동이 없으면 세션을 종료하는 것으로 간주
Funnel(퍼널)
- 깔때기
- 제품에서 특정 결과에 도달하는데 필요한 단계를 정의하고 활용
- 퍼널은 앞에서 뒤로 개선하는 것보다 뒤에서 앞으로 개선하는 것이 좋음
- 결제할 사람을 확실히 결제하게 만들고, 나중에 유입을 늘리기
- AARRR와 관련된 개념
- 배달 앱 예시
- 메인 화면 →음식점 화면 → 음식 세부 화면 → 장바구니 화면 → 결제 화면 → 결제 완료
AARRR
- Acquisition : 얼마나 제품에 접근하는가?
- Activation : 고객이 최초의 좋은 경험을 하는가?
- Retention : 다시 제품을 사용하는가?
- Revenue : 얼마나 돈을 버는가?
- Referral : 다른 사람에게 공유하는가?
RARRA
- Retention : 다시 제품을 사용하는가?
- Activation : 고객이 최초의 좋은 경험을 하는가?
- Referral : 다른 사람에게 공유하는가?
- Revenue : 얼마나 돈을 버는가?
- Acquisition : 얼마나 제품에 접근하는가?
AARRR vs RARRA
- 어떤 관점을 사용할지는 상황에 따라 다르며, 필요할 때 적절하게 취하는 것이 핵심
- 비즈니스 모델 상황
- 경쟁사가 많은지
- 일단 어느정도 유저가 존재해야, 그 안에서 리텐션을 형성할 수 있음. 그러므로 절대 공식은 없음
Retention(리텐션)
- 서비스를 사용한 사람이 다시 사용하는 비율
- 평평한 리텐션이 언제 생기는가?
- 리텐션을 아예 끌어올리려면 어떻게 해야할까?
- 제품에서 주요하게 보는 Output 지표
- 단, 서비스의 사용 주기가 길다면 리텐션을 보기까지 시간이 오래 소요되므로 다른 지표를 파악하는 것이 필요할 수 있음
- Cohort(코호트)
- (통계적으로 동일한 특색이나 행동 양식을 공유하는) 집단
- 보통 가입일자 기준으로 많이 파악
- 가입한지 몇주가 될 때까지 남아있는가?
대표적으로 많이 사용하는 지표 | Data for PM - PM을 위한 데이터 분석, 데이터 리터러시(프로덕트
대표적으로 많이 사용하는 지표 KPI(Key Performance Indicator) 핵심 성과 지표 회사에서 조직의 목표를 설정할 때 활용 경영에서 중요하다고 생각하는 지표를 스프레드시트, 대시보드 등으로 관리 North
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