📁 데이터분석가의 역할
- 데이터 분석 환경 설계
- 어떤 데이터를 어떻게 수집할 것인가? : 링크
- 지표설정 및 관리
- 데이터 분석
- 데이터 시각화
이번 시간에서는 2. 지표설정 에 대해 공부합니다.
데이터 분석가는 어떤지표를 볼지 판단하고, 그 지표를 토대로 분석한다.
우리 비즈니스를 성장시키기 위한 ‘목표 지표를 선정하고 그 지표(Metric)를 개선하기 위해 진행하는 일련의 활동
분석하고 인사이트를 도출할 기준.
서비스에서 쌓이는 로그를 특정 기준에 따라 요약한 숫자
➕ 지표를 잘 관리하고 활용한다는 것은
현재 우리 비즈니스 상황을 정확하게 이해할 수 있고,
의사결정을 내리는데 참고할 수 있는 명확한 기준이 있다는 의미.
지표를 통해 추출할 수 있는 정보, 인사이트를 얻는 활동
지표는 비즈니스를 간접적으로 설명하는 수치이고
비즈니스 목표와 완벽하게 일치하는 지표를 설정 할 수 없기 때문이다.
즉, 지표는 완벽하지 않다
1. 어떤 비즈니스 모델을 가진 서비스를 만들고 있는가?
2. 서비스 라이프 사이클을 고려할 때 현재 우리는 어느단계인가?
e.g.
서비스초기 | 사용자획득, 주요경험유도 -> 결제율
비즈니스모델검증 | 명확한 타겟 사용자로부터 매출증대 -> ARPPU
- ARPPU | 결제 유저당 평균 매출(Average Revenue Per Paying User)
3. 지금 가장 신경쓰이는 단 하나의 문제를 찾아보자. 어떤 문제인가?
4. 우리가 원하는 행동을 하는 사용자와 그렇지 않은 사용자는 무엇이 가장 다른가?
가장 중요한 한 가지 지표(One Metric That Matters)
각 Team의 KPI나 목표가 서로 반할 수 있다.
e.g.
A팀 KPI : 결제율증대 -> 상품의 가격을 낮추자
B팀 KPI : 객단가상승 -> 상품의 가격을 높여야함
성장을 목표로 하는 지표이기 때문에 가능한 선행지표 중에서 선별할것.
e.g. 매출을 OMTM으로 잡는다면
매출이 오르든 내리든 우리는 이 지표를 바탕으로 뭔가하기는 어렵다.
매출은 그 자체가 다른 것의 원인이 아니라 다른 원인에 따른 결과, 즉 후행지표이므로,
OMTM은 매출을 높이는 데 기여하는 선행지표를 찾아 정의해야한다.
달성해야 할 비즈니스 목표를 측정 또는 평가하기 위한 지표
허영지표가 아닐것
메인지표가 고객의 가치와 이어지지 못하면 비즈니스를 잘못된 경로로 이끌 위험이 존재
e.g. 누적회원수, 누적다운로드
-> 고객이 서비스에서 가치를 느끼고 있는지를 알 수 없는 지표
-> 의미가 없는 지표는 아니지만 중요지표로서 관리되지 않아야한다
액션이 가능하며, 통제 가능한 범위
→ 비즈니스가 속한 시장 추세를 다루거나 경쟁사 등의 통제불가능한 지표가 되어서는 안됨
지표는 비즈니스의 모든 구성원이 보고 판단하며 업무를 분배해야 함
지표를 정확히 정의하여 구성원 누구나 직관적으로 이해할 수 있게끔 해야 함
e.g. 결제전환율
결제한 회원수 / 누적 가입자수
오늘 결제한 회원수 / 오늘 로그인한 회원수
오늘 결제한 회원수 / 오늘 접속한 회원수
오늘 가입 및 결제한 회원수 / 오늘 가입한 회원수
결제한 회원수 / 결제하기 버튼을 클릭한 회원수
결제 세션수 / 결제하기 버튼 클릭수
등 여러 해석이 가능해서는 안된다.
지표를 데이터화하고 수집할 수 없다면 고객에게 가치를 주는 지표라도 좋은 지표가 될 수 없음
단, 간접적이며 가정과 계산이 들어간 지표(Proxy metric)라도 유효한 지표가 될 수 있음