[DevCourse] 10-3 좋은 지표란?

좋은 지표(KPI)란?

• KPI는 적게 설정하는 것이 좋다 (정말로 가치가 있는 값으로 설정해야 한다)
• 여러번 측정 가능한 지표가 좋다 (ex. Monthly Recurring Revenue)
• 후행지표이다 (=결과론적으로 나오는 지표이다)
• feedback이 가능한 지표여야 한다
• 3A
  • Accessible : 쉽게 볼 수 있어야 한다 (시각화 툴)
  • Actionable : 실행 가능한 통찰력이 제공되어야 한다 (지표 등락의 의미가 분명해야한다)
  • Auditable : 감사가 가능해야 한다 (검증이 가능해야 된다)
• SMART
  • Specific : 분명하게 정의되어야 한다
  • Measurable : 측정 가능해야 한다
  • Achievable : 달성 가능한 숫자여야 한다
  • Relevant : 다른 지표들과 비슷한 방향으로 움직여야한다
  • Time-bound : 정해진 시간 범위가 있어야 한다
• 보통 좋은 지표는 비율(ratio) 혹은 변화율(rate)이다

선행지표와 후행지표

• 아웃풋 지표(후행 지표)를 달성하기 위해서는 인풋 지표(선행 지표)를 통제해야 한다. 즉, 선행 지표와 후행지표는 인과관계를 가지고 있다
• 선행 지표 : '후행 지표'를 움직이는 지표이며, 직접 통제 가능한 지표
  • ex) 제품의 다양성, 가격, 편의성, ...
• 후행 지표 : 선행 지표의 결과로, 직접 통제가 불가능한 지표
  • ex) MAU, 판매량, 매출, ...
• 상관 관계 vs 인과 관계
  • 상관 관계 : 두 사건 간에 통계적 관계가 있는 경우를 뜻하며, 한 사건의 다른 사건의 원인이 되는 것은 아니다.
    • ex) 아이스크림 판매량과 수영장 이용자 수 사이의 관계
  • 인과 관계 : 한 사건이 다른 사건을 발생시키는 관계
    • ex) 흡연과 폐암 사이의 관계

e-commerce 대표적인 지표 정리

• e-commerce의 세가지 형태

  • B2B : Business to Bussiness
  • B2C : Business to Consumer
  • B2G : Business to Government

• 서비스 사용 고객

  • DAU, WAU, MAU, ...
  • "활성 상태"의 정의가 중요하다

• 잔존율 (Retention Rate)

  • 재방문율, 재구매율
  • 보통 월 단위를 기준으로 확인

• 이탈율 (Churn Rate)

  • 잔존율 = 1 - 이탈율
  • 사용자 수명 (Lifespan) : 사용자의 평군 서비스 사용 개월 수
    • Lifespan (Month) = 1 / Churn Rate

• 코호트 (Cohort)

  • 특정 속성(서비스 처음 사용달, 서비스 가입일, ...)을 바탕으로 나누어진 사용자의 그룹
  • 코호트 분석 : 코호트를 기반으로 사용자의 이탈율/잔존율, 총 소비금액 등을 시간을 두고 계산하는 분석 방식. 목적은 사용자 잔존율을 높이는 방법을 찾는 것.

• LTV(LifeTime Value) = CLV(Customer Lifetime Value)

  • 사용자가 서비스를 사용하는 동안 얼마의 매출을 낼 것인가, 혹은 사용자가 우리 서비스를 사용하는 동안 얼마의 매출을 냈는가
  • VIP 사용자의 특징을 파악하고, 충분한 데이터를 통해 이를 예측하는 모델을 만드는 것이 중요하다

• NPS (Net Promoter Score) = 사용자 만족 지표

  • NPS의 경우는 "해당 서비스를 친구에게 추천하고싶으세요?"라는 형식의 설문을 진행
  • 고객 설문 [0, 10]을 진행 (10이 가장 만족스러운 경우)
    • 10, 9 : 추천 고객 (Promoter)
    • 7, 8 : 중립 고객 (Passive)
    • 6 ~ 0 : 비추천 고객 (Detractors)
  • NPS = 추천고객 비율 - 비추천고객 비율
  • 일반적으로 60 이상일 경우 높은 점수

• 퍼널 분석 (Funnel Analysis)

  • 대표적인 예시는 클릭스트림(Clickstream) 분석이다.
  • 마케팅 광고를 통한 매출 유도 분석
    • ex) facebook 광고를 10,000건 노출했을 때 몇 사람이나 사이트 방문을 했고, 몇 사람이나 쇼핑카트를 추가했는가, , ...

마케팅 지표 정리

• 접점(Touch Point)란?

  • 제품 / 서비스를 고객에게 노출시키는 방법 (ex. 인터넷 광고, 지인 추천, ...)
  • 회사의 입장에서는 사용자들이 우리 서비스를 접하게 되는 다양한 방법/경로/채널을 말한다
  • 해당 데이터는 마케팅 분석을 할 때 필수적이다 (마케팅의 목적은 가장 적은 돈으로 가장 좋은 효과를 내는 것)

• 전환 (Conversion)

  • 최종전환 (Macro-conversion) : 고객이 물건 구매와 같은 의미가 큰 행동을 하는 경우를 최종전환이라고 부름

    • 마케팅 기여도(Marketing Attribution) 모델

  • 보조전환 (Micro-conversion) : 최종전환에 앞서 고객의 행동들을 자세하게 기록하는 것. 일반적으로 보조전환들이 모여 최종전환이 된다.

    • ex) 특정 물건의 상세정보 클릭 혹은 특정 물건을 쇼핑카트에 넣는 행동

• 사용자 여정 (User Journey) : 사용자가 충성 고객이 되기 위한 단계

  • 인지 -> 고려 -> 구매 -> 사용/서비스 -> 충성고객
  • 단계마다 채널이 관여한다 (ex. 구글 광고를 보고 인지 -> 나중에 네이버 광고를 보고 구매)

• 마케팅 기여도(Marketing Attribution) 모델

  • 최종전환이 일어난 경우 어떤 채널이 어느 정도의 역할을 하였는가?
    • 처음 터치 (First touch) : 인지
    • 마지막 터치 (Last touch) : 최종전환이 발생한 채널
    • 마지막 비직접 터치 (Last non-direct touch) : 마지막 터치가 직접방문이라면 직접방문을 제외한 마지막 채널을 승자로 선택
    • 멀티 터치 (Multi-touch) : 최종전환에 관여한 모든 채널에게 공을 조금씩 돌리는 방식 (UTM 파라미터를 사용)

• 리퍼럴 (Referral) 방문자 : 다른 사이트에서 링크를 타고 우리 사이트로 넘어오는 방문자

  • 리터럴을 통해 사용자들의 방문 경로(접점)를 알 수 있음

• UTM (Urchin Tracking Module) 파라미터

  • 디지털 마케팅 캠페인에서 접점을 추적하는 표준으로 사용된다. 리퍼럴로 얻을 수 있는 정보 보다 많은 정보를 얻을 수 있다

• CPC (Cost Per Click)

  • 고객이 광고를 클릭하는데 드는 평균 비용
  • 보통 하나의 캠페인별로 계산되고 마케팅 플랫폼 레벨로 모아서 계산된다
  • CPC = 캠페인에 들어간 모든 비용 / 총 클릭 수

• CPA (Cost Per Acquistion)

  • 고객이 광고를 통해 최종전환에 드는 평균 비용
  • CPA = 캠페인에 들어간 모든 비용 / 총 판매 수

• ROAS (Return On Advertising Spend)

  • ROAS = 캠페인에서 나온 모든 매출액 / 캠페인에 들어간 모든 비용

SaaS(Software as a Service) 지표 정리

• 클라우드 기반 서비스를 의미한다. 보통 구독 모델의 형태

• 세일즈 사이클 (잠재 고객 관리) -> Funnel의 구조와 비슷하다

  • Lead : 서비스에 관심을 갖는 사람/회사
  • Opportunity : 자격을 충족하는 리드
  • Account : 실제 고객

• 어카운트 전환율 : Lead -> Opportunity -> Account로 전환되는 비율

• MRR(Monthly Recurring Revenue)

  • 월간 반복 매출
  • Net MRR = 특정 달의 MRR - 그 전 달의 MMR

• ARR(Annual Recurring Revenue)

  • ARR = 12 * 특정 달의 MRR

• 고객 재계약률 (Renewal Rate)

• CLV(Customer Lifetime Value)

  • ARPU / ARPC (Average Revenue Per Customer / User)
  • ARPC = MRR / # of customers in that month
  • CLV = ARPC * Lifetime

• CAC(Customer Acquisition Cost)

  • CAC = 영업 & 마케팅 총 비용 / 새로운 고객 수

• Unit Economics

  • 고객을 하나 유치하는데 이익이 나는가?
  • CLV보다 CAC가 큰 경우 성장 가능한 회사이다