Metric Hierarchy는 비즈니스의 핵심 지표들을 계층적으로 구조화한 프레임워크다. 각각의 지표들이 서로 어떤 영향을 주고받는지를 체계적으로 정리한 것이다.
왜 이런 프레임워크를 활용할까?
일단 전략적 의사결정에 유용하다. 예를 들어, MAU(Monthly Active Users)를 높이기 위해 어떤 지표들을 개선해야 할지, 또 그 지표들을 개선하기 위해 어떤 세부 지표들에 집중해야 할지를 한눈에 파악할 수 있다. 마치 지도를 보며 목적지까지의 경로를 찾는 것처럼, 우리가 가야 할 방향을 명확하게 볼 수 있다.
또한, 전사적 목표와 부서별 목표를 유기적으로 연결할 수 있다.
예를 들어 '이번 분기 GMV 20% 성장'이라는 전사 목표가 있다면, 이 목표를 달성하기 위해 마케팅팀은 신규 고객 유입을, 상품팀은 객단가 향상을, CS팀은 고객 만족도와 재구매율 증가를 위해 일하는데 언뜻 보면 각 부서가 서로 다른 일을 하는 것 같지만, 이 모든 업무는 각 부서의 업무가 어떻게 GMV 성장이라는 하나의 목표에 기여하는지 보여줄 수 있다.
Metric Hierarchy 구성 요소
| 구분 | Focus Metric | L1 Metric | L2 Metric |
|---|---|---|---|
| 정의 | 비즈니스의 최종 목표를 나타내는 핵심 지표 | Focus Metric에 직접적인 영향을 미치는 주요 동인 지표 | L1 Metric을 구성하는 세부 실행 지표 |
| 책임 및 관리 | 경영진 (CEO, CFO 등) | 본부장/그룹장 | 팀장/개인 |
| 예시 지표 | 매출액, 영역이익, GMV | MAU/DAU, 구매 전환율 | 신규가입자 수,장바구니 전환율 |
| 개선 방식 | 하위 지표들의 개선을 통한 간접 개선, 구조적 전략적 변화 필요 | L2개선을 통한 간접 개선 | 직접적인 개선 활동 |
카일스쿨님의 데이터 리터러시 강의를 바탕으로 Metric Hierarchy 구축 프로세스 순서와 구축 시 주의사항에 대해 정리해 보았습니다.
구축 프로세스
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해결하고자 하는 문제
- 문제를 지표로 표현해 보기
- 해당 지표는 "회사에 어떤 가치를 주는가?"의 관점에서 고민하기
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지표 쪼개기
- 해당 지표를 MECE 하게 나눠보기 → 어떻게 나눌 수 있을지 고민하기
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해당 지표까지의 퍼널 확인하기
- 퍼널의 역순으로 올라가며 '통제할 수 있는 요소' 생각해 보기
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하위 Metric 고민하기
- 위에서 고민하고 점검할 사항을 계속 진행
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Metric Owner 지정하기
- 조직, 팀, 개인 단위로 지정
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조직 전파 준비하기
- 지표 사용 가이드, 예시를 제공
- 데이터를 보는 방법, 해석 방법도 포함
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Metric 회의하기
- 어떤 Action을 하고 있는지, 성과를 공유하기
구축 시 주의 사항
Metric Hierarchy를 효과적으로 구축하기 위해서는 균형적 접근, 전사적 협업, 그리고 실용성이라는 세 가지 핵심 요소를 고려해야 한다.
일단, 정량적 지표와 정성적 지표를 모두 고려해야 하는데 매출이나 전환율과 같은 수치적 지표도 중요하지만, 브랜드 신뢰도나 사용자 경험과 같은 정성적 요소들도 비즈니스 성과에 큰 영향을 미치기 때문이다.
만약 각 부서마다 서로 다른 Metric Hierarch를 만들어 지표를 개선하려고 한다면 각자의 성과만을 높이는 데 집중하여 전사적 목표 달성이 어렵기 때문에 처음부터 여러 부서가 함께 지표 체계를 구축하고 이를 공유하는 것이 중요하다.
또한, 인지적 한계를 고려하여 지표 구조는 3~4단계로 단순하게 유지하는 것이 효과적이다. 복잡한 구조나 너무 많은 지표는 오히려 관리의 효율성을 떨어뜨릴 수 있기 때문이다.
참고자료
PM을 위한 데이터 분석, 데이터 리터러시
Lessons Learned Implementing Metric Trees
커머스 사례로 보는 인풋 지표와 아웃풋 지표
지표(Metric), 이해하고 바로 적용할 수 있는 프레임워크
