# 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 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. 예 : 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?
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