지표란 무엇인가

상시 모니터링하는 지표 - Acquistion, Activation, Engagement, Retention, Monetization

• 지표의 상시 모니터링을 통해 지표를 토대로 의사결정을 하고 실행이 가능하다.
  ex. 유저이탈율 인지등 확인이 가능

비정기적으로 확인하는 지표

• 기능 출시 후 성과 지표
• 특정 세그먼트를 타켓하는 경우 출시 이후 반응에 대한 지표 변화 확인
• 국소적인 지표지만 필요한 지표는 필요한 시기에 확인하는데 활용

Proxy 지표

• 구체적/ 직접적인 지표에서 추상적/ 간접적 지표 등 다양함.

지표의 종류

• 행동 등을 명확하게 알 수 있는 지표 ex. 지난 1주일 동안 회원가입한 유저
• 가정이 들어간 지표 ex. 지난 1주일 동안 활성화된 유저 << 활성화의 기준이 명확하기가 어려움
• 추상적인 지표 ex. 지난 7일동안 인게이지된 유저

Proxy Metric

• 가정이 많이 들어간, 간접적인 지표임.
• 정의에는 정답이 없다.
• 대체물을 이용해서 지표로 설정한다.

지표 설정은 성과내는 것이 목표

• 팀 구성원이 하나의 목적을 위해 지표를 잘 만들고 성과를 만드는 것이 제일 중요함.

Acquisition

1. 우리는 유저를 충분히 많이 획득하고 있는지.
2. 비용 효율적으로 획득하고 있나?

• Customer Acquisition Cost, CAC (고객 획득 비용)
• Customer Lifetime Value(LTV)
  - 고객 생애 가치 : 고객 1명이 우리 회사에 안겨 주는 이익의 총합
  • CAC > LTV인 경우 고객 획득 가치 이상의 돈을 투입하고 있다는 뜻으로 손해보는 상황
  • LTV to CAC Ratio가 3 또는 4 이상이어야한다. (3,4배 이상 커야 손해가 아님)
• Payback Period 투자 회수 기간
  - 고객 획득 비용을 회수하는데 걸리는 시간
  • 일반적인 스타트업에서 특히 많이 사용
  • CAC는 비교적 단시간임에 반해 LTV는 시간이 많이 걸림
  • LTV가 높아도 고객 획득에 비용이 크다면 현금 흐름에 문제가 생길 수 있다.

Activation

• 신규 획득한 사용자들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것

핵심가치와 습관

• 저절로 Activation되지 않기에 초기 사용자 경험을 촘촘하게 설계해야한다.

Retention

• Resurrection : '이탈한 사용자'가 대상
• Engagement: '이미 Activated된 사용자가 대상'
• Activation: '모든 신규 사용자'가 대상 -> 많은 유저에게 영향

Actavation Step3.

1. Setup

• 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하기 위한 '준비'를 마친 순간
• Aha Moment에 도달하기 전에 사용자가 거쳐야 하는 과정

2. Aha

• 사용자가 처음으로 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 순간
• Aha Moment를 경험한 사용자들은 Habit Moment를 경험할 확률이 높다.
• 핵심 가치를 경험하기 위한 준비 단계로 볼 수 있다.

3. Habit

• 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하는 '습관'을 형성한 순간
• 장기 리텐션과의 관계를 정량적으로 관찰해서 해빗모멘트를 정의한다.
• 통계학 원론 수준의 지식이 필요.

Engagement

주요 질문

• 이용자 수 측면
• 이용에 대한 깊이 측면
• 빈도 측면
• 효율성 측면

이용자 수 측면

• DAU, WAU, MAU

Depth

• 시간을 기준으로 Depth 지표도 설정 가능
• 한 번 접속했을 때 얼마나 오랜 시간 이용했는지도 측정할 수 있다.

Frequency

• 사용자들이 얼마나 자주 프로덕트를 이용하는지 보여주는 지표
• DAU/ WAU의 지표 값이 높다면 사용자들이 제품을 자주 이용했다는 의미

Efficiency

• 얼마나 성공적으로 과업을 완수하는지 알 수 있는 지표
  => 리텐션에 주요 지표가 됨.

Retention

기준

• 고객이 제품을 계속해서 이용하는 것
• 사업 모델에 따라 기준이 달라질 수 있음
• 고객이 우리가 원하는 행동을 하는지가 중요!

리텐션율

리텐션율 기간

• 특정 기간 동안 고객들이 유지되는 비율
• 사용자들의 제품 이용 주기에 따라 적절한 시간을 정하는 것이 중요.

비판적이고 분명하게 정의하는 것이 중요

• 사용자의 행동을 기준으로 측정했는지

코호트 리텐션

• 코호트 : 동질적인 특성을 공유하는 사람들의 집합
• 코호트 리텐션 : 특정 코호트 유저들이 시간이 지남에 따라 유지되는 비율

리텐션 커브

• 코호트 리텐션 차트를 시각적으로 표현한 것
• 직관적으로 확인 가능

Day N Retention

• 모바일 게임에서 많이 쓰이는 지표
• 일 단위로 유저들의 이탈을 확인에 유용
• '딱 N일째'에 유지된 사용자 비율

Bracket Retention

• 어떤 기간 내에 유지된 사용자 비율

Unbounded Retention

• 신규 이용 후에 어떠한 날짜 기준 후에 유지된 사용자 비율

Monetization

지표

• 매출
• 기간별 매출 성장률
• paying user 수
• 인당 매출

특징

• 코호트 지표를 통해서 현재 상황 분석 및 미래 상황 대비가 가능하다.

Metric Hierachy

• 지표의 위계 구조
• 아웃풋 지표
• 인풋 지표가 작용한 결과

지표 설정은 성과를 내기 위해 하는 일

• 엄밀함이 부족하더라도 성과에 도움이 된다면 유용한 지표