[TIL] 지표

Core Concepts

데이터 분석 프로세스

0. 문제 정의 
      ↓
1. 비즈니스 모델 / 목표 
      ↓
2. 유저 성공 상태 
      ↓
3. 실패 / 마찰 상태
      ↓
4. 관측 지표 

1. 문제 정의
   • 목표와 현실의 괴리로 인해 문제가 발생한다.
   • 회사의 목표는 이익 창출이고, 이와 반하는 상황은 문제가 된다.
   • 회사가 돈을 벌기 위해 방해되는 요소를 줄이거나 제거하는 것이 분석의 목표가 된다.
   • 따라서 비지니스 모델(이익 창출 구조)을 알고 있어야 한다.
2. 비지니스 모델
   • 회사가 어떻게 돈을 버는지 확인한다.
   • 이익 = 매출 - 비용이므로, 매출을 늘리고, 비용을 줄여야 한다.
   • 매출은 신규 유저 매출, 기존 유저 매출로 나뉘어지고, 비용은 가변비용, 고정비용 등으로 나눌 수 있다. (MECE)
3. 유저 성공 상태
   • 사용자의 행동이 회사의 이익 증진에 기여하는 상태
4. 실패 상태
   • 유저가 성공 상태에 도달하지 못하고 중간에 마찰을 겪거나 이탈하는 상태
5. 관측 지표
   • 유저의 성공 상태와 실패 상태를 데이터로 확인하기 위한 수단

[사례] 배달 서비스

1. 문제 정의
   검색 기능을 사용했음에도 원하는 음식을 빠르게 찾지 못하는 사용자가 존재하며, 이로 인해 검색 후 주문 전환율이 감소한다.

2. 비지니스 모델 적용
   매출은 주문수와 객단가에 의해 결정된다. 검색 기능은 사용자의 선택 시간을 단축시켜 주문수 증가에 기여한다. 따라서 검색 기능에 대한 분석은 검색 후 주문 전환 행동을 중심으로 이루어져야 한다.

3. 유저 성공 상태
   검색 기능을 사용한 유저가 추가적인 탐색 없이 원하는 음식을 찾고 주문까지 완료한 상태를 말한다.

4. 실패 상태
   검색 기능을 사용했음에도 주문까지 이어지지 못하는 상태를 말한다.

5. 관측 지표

   • 검색 후 주문 전환율
   • 검색 후 재검색률
   • 검색 결과 페이지에서 스크롤 깊이
   • 검색 후 이탈율

지표의 종류

• Input Metric

  • Ouput Metric의 구성 요소
  • Input Metric을 개선하면 Output Metric도 개선된다.
  • Action의 기준
  • 예) CVR, CTR, Retention

• Output Metric

  • 결과 지표
  • 예) MRR, 매출, 이익

• 성공 지표

  • 서비스의 성공을 대표하는 최상위 지표
  • 개수는 1~2개가 이상적
  • 단기 Action으로 바로 바꾸기 어렵다.

• 보조 지표

  • 성공 지표를 보조하는 지표
  • 성공 지표 하나에 보조 지표 여러 개가 존재한다.
  • Action과 바로 연결 가능하다.

• 가드레일 지표

  • 절대 떨어지지 않아야 하는 지표

대표 지표

• DAU, WAU, MAU : Active User

  • 사람들이 서비스를 얼마나 자주 사용하는지 보여주는 지표
  • DAU(Daily Active User): 하루 동안 활동한 유저 수
  • WAU(Weekly Active User): 일주일 동안 활동한 유저 수
  • MAU(Monthly Active User): 한 달 동안 활동한 유저 수

• PV(Page View) : 페이지 조회 수

  • 사용자가 페이지를 조회한 총 횟수
  • 같은 사용자가 여러 번 같은 페이지 조회 -> 여러 번 카운트

• UV(Unique View) : 순 방문자

  • 중복이 제거된 순 방문자 수
  • 일정 기간 동안 얼마나 방문했는지 확인하기 위해 사용

• CVR(Conversion Rate) : 전환율

  • 전환 행동을 한 사람의 비율
  • 전환이란, 회사가 정의한 성공 행동(예: 구매)을 사용자가 실제로 한 경우를 말한다.

• CTR(Click Through Rate) : 클릭율

  • 노출 대비 클릭 비율
  • CVR은 실제 전환까지 오래 걸리기 때문에 초기 판단으로 CTR을 사용

• Duration Time

  • 사용자가 서비스에 머문 시간

• Session

  • 사용자가 연속적으로 활동한 하나의 묶음
  • 보통 하나의 세션 단위는 30분이다.
  • 이 기간 동안 활동이 없거나, 로그아웃을 하면 세션은 종료된다.

• Funnel

  • 깔대기
  • 단계 별로 사용자가 이탈하는 흐름을 나타낸다.
  • 회사의 목표는 유저가 전환 단계까지 도달하게 하는 것이다.
  • 홈 진입 → 상품 조회 → 장바구니 → 결제 클릭 → 결제 완료 흐름 속에서 어느 구간에서 이탈이 가장 많이 발생했는지 분석하고 개선 방안을 낸다.

• Retention

  • 한 번 유입된 사용자가 이후에도 다시 서비스를 사용하는 비율
  • 리텐션이 높다면, 서비스의 가치가 높다고 할 수 있다.
  • 매출이 지속될지 결정하는 지표
    • 사용자가 남아 있어야 다시 결제, 구독을 한다.

Metric Hierarchy

• 회사가 궁극적으로 개선되었으면 하는 성공 지표는 보통 Output 지표이다.

  • 예: MRR, 매출, 이익

• 하지만 Output 지표는 결과가 늦게 나타나고, 당장 행동으로 연결하기 어렵다.

• 그래서 Output 지표를 분리해 Input 지표로 관리한다.

  • 매출 = 구독자 수 X 결제 금액
  • 구독자 수 = 신규 구독자 수 + 기존 구독자 수 + 복귀 구독자 수

• Input 지표는 기능 개선, 마케팅 등 구체적인 액션과 직접적으로 연결된다.

• 그래서 Metric Hierarchy란?

  • 지표의 위계 구조를 그리는 것
    • 최상단: Output (MRR, 매출)
    • 중간: 핵심 구조 지표 (구독자 수, ARP)
    • 하단: 행동 지표 (CTR, CVR, Retention 등)
  • 이렇게 지표를 분해하면, 어떤 행동을 해야 하는지 구체화할 수 있다.

전사 지표 vs 프로젝트 지표

• 전사 관점

  • Metric Hierarchy
  • 회사 전체를 관통하는 구조
  • 최상단은 거의 항상 매출 / MRR

• 프로젝트 지표

  • 프로젝트의 성공 여부
  • Input Metric을 성공 지표로 쓰기도 한다.
  • 예
    • 검색 개선 프로젝트의 성공 지표: 검색 후 주문 CVR
    • 결제 UX 개선 프로젝트의 성공 지표: 결제 클릭률, 결제 완료율
  • Input 지표가 향상되면 Output 지표도 향상될 것으로 기대

성공 지표는 Output이지만, 데이터 분석가는 Input으로 일한다.
프로젝트 단위에서는 Input 지표를 성공 지표로 정의하기도 한다.

느낀점

오늘 수업은 쿼리보다 지표를 어떻게 정의하고, 해석할 것인지 위주로 진행되었다. 지표에 맞는 데이터를 추출하는 것은 할 만했지만, 정의와 해석 부분은 어려웠다. 강사님은 논리적 사고력을 기르는 게 중요하다고 하셨다. 단순히 쿼리를 잘 짜는 것에 그치지 않고, 이 지표가 왜 필요한지, 이 수치가 의미하는 바는 무엇인지 계속 연습해야겠다.