진짜 중요한 지표를 찾기 위한 프레임워크 활용하기
신규 가입자 수, 활성 사용자 수, 매출, 리텐션, 각 기능별 사용률 등 프로덕트 매니저가 봐야할 지표는 정말 많습니다. 수많은 지표들 중 어떤 지표에 초점을 맞춰야 가장 효과적으로 제품의 성장을 드라이브할 수 있을까요?
이미 핵심 지표들이 정의되어 있고 이를 기반으로 OKR 구조가 잘 갖춰져있다면 좋겠지만, 그렇지 않은 경우 프로덕트가 성장함에 따라 점차 많아지는 지표들 중 무엇을 핵심적인 목표로 삼아야 할지, 그 기준을 정하기 어려울 때가 있습니다.
Uber, Microsoft, Expedia 등 수많은 글로벌 서비스에서 사용하는 사용자 분석 툴 Mixpanel에서 지표 정의 프레임워크에 대한 좋은 가이드를 제공하고 있어 번역, 정리해 소개합니다.
우선, 들어가기 전에 지표의 중요성에 대해 짚어봅시다.
올바른 지표를 정의하고 이를 추적하는 과정에서 제품의 건정성(Health)과 성장성(Growth)에 대한 핵심 인사이트를 얻을 수 있습니다. 구체적으로는 지표를 통해 사용자들이 어떤 단계를 거쳐 제품에 몰입하는지, 언제 다시 돌아오는지, 얼마나 만족하는지와 같은 사용자의 니즈와 행동패턴에 대해 학습할 수 있습니다.
undamentals for defining key performance in
You can only move what you measure.
측정하는 것만 개선할 수 있다.
그리고 사용자에 대한 학습은 개선으로 이어질 수 있습니다. 지표가 중요한 이유는 단순히 시간이 지남에 따른 변화를 보여주는 것을 넘어, 제품을 올바른 방향으로 개선할 수 있도록 힌트를 주기 때문입니다. 이런 힌트를 활용해 성장을 만드는 것이 바로 프로덕트 매니저가 하는 일입니다.
프로덕트에 따라 사업적, 제품적 특성이나 성장 단계, 목표가 각기 다르기 때문에 단 하나의 정답이 있는 것은 아닙니다. 다만, 수백개 회사의 분석 전략을 조사한 결과 일반적으로 많이 활용되는 지표들은 존재합니다. 저희는 이를 기반으로 제품에 맞춤화된 지표를 찾는 데 도움이 되는 다음의 프레임워크를 만들었습니다.
수많은 지표들 중 다른 것보다 비즈니스에 가장 중요한 지표가 있습니다. 이것이 북극성 지표(North star metric)라고도 알려져 있는 핵심 지표(Focus Metric)입니다. Level 1, Level 2는 핵심 지표의 성장을 이끌어내는 지표들을 의미합니다. 각각에 대해 조금더 구체적으로 살펴보겠습니다.
핵심 지표 (Focus metric)
핵심 지표는 가장 높은 우선순위를 가지되, 핵심 지표의 성장이 다른 지표에 부정적인 영향을 주지 않아야 합니다. 예를 들어 뉴스 사이트에서 비디오 시청 횟수만 신경 쓴다면, 페이지 로딩 후 비디오를 자동 재생시키는 액션을 취할 수 있습니다. 그런데 이는 비디오를 보고 싶지 않은 사람들에게 방해가 되어 결과적으로 리텐션에 부정적인 영향을 줄 수 있겠죠.
일반적으로 WAU, MAU와 같이 활성 사용자 수를 핵심 지표로 추천합니다. 유입이나 리텐션과 같은 다른 지표의 좋은 베이스가 되어주기 때문입니다. 여기서 '활성 사용자(Active User)'의 의미는 단순히 방문/로그인이 아니라 프로덕트의 본질이 되는 핵심 액션을 취한 사용자를 의미합니다.
좋은 핵심 지표를 설정했는지 확인하려면 이렇게 질문해보세요 : "이 숫자를 높이면 제품의 장기적인 성장으로 이어지나요?"
Level 1 지표 (Level 1 metrics)
L1 지표들은 핵심 지표를 보완하는 지표입니다. 핵심 지표에 직접적으로 기여하거나 제품의 건전성을 확인시켜줍니다. 예를 들어 핵심 지표가 WAU라면, 7일 리텐션이 좋은 L1 지표가 될 수 있습니다. (하루 이틀 지나면 떠나버릴 신규 유저 유입을 위해 막대한 돈을 쓰지 않도록 해주므로)
Level 2 지표 (Level 2 metrics)
L2 지표는 L1과 핵심지표의 성장에 기여하는 구체적인 지표입니다. 이 프레임워크는 얼마든지 변형 가능하기 때문에 Level 2 이상의 하위 레이어를 추가해도 됩니다. 리텐션의 L2 지표를 iOS 앱 리텐션으로, L3은 iOS 안에서도 특정 지역이나 기능에 대한 지표를 설정하는 방식으로요. 하지만 너무 많은 층위의 목표가 있으면 어디에 집중해야할지 팀원들 간 혼란이 발생할 수 있기 때문에 L2까지 설정하는 것을 추천합니다.
이제 대표적인 L1 지표 (Reach, Activation, Engagement, Retention, Business-specific)를 어떻게 정의해야할지 좀더 세부적으로 정리해보겠습니다.
1) Reach : 특정 기간 동안 유입된 전체 사용자 수로, 활성 사용자로 전환될 잠재적 사용자의 최대치를 나타낸다는 점에서 의미 있는 지표입니다.
2) Activation : 신규 유저가 활성 사용자로 얼마나 전환되었는지 보여줍니다. '활성 상태'의 정의는 제품마다 다릅니다. 페이스북의 경우 10일 내 7명의 친구를 만들었을 때로 설정했는데, 장기적 사용으로 이어지는 핵심 마일스톤이기 때문입니다.
3) Engagement : 제품에 얼마나 몰입했는가 나타내는 지표로, 활성 사용자가 핵심 액션을 얼마나 자주 많이 수행했는가를 측정합니다.
4) Retention : 리텐션은 사용자들이 제품으로 얼마나 다시 돌아오느냐를 나타냅니다. 리텐션 측정 기간은 고객의 실제 재방문 주기를 반영하되, 리텐션 추이에 따라 피드백을 얻어 이터레이션할 수 있도록 너무 길지는 않게 설정해야 합니다. 30일 또는 90일의 선행 지표로 보통 7일 리텐션 측정을 추천합니다.
5) Business-specific : 비즈니스 모델에 특정된 지표들이 추가로 필요할 수 있습니다. 예를 들어 데이팅 앱의 경우 좋은 파트너를 만나 앱을 떠나게 되는 것을 '좋은 이탈(good churn)'로 정의합니다. 유저를 잃는 것이지만 고객 만족을 높여 친구 추천으로 이어지거나 추후 재방문할 수 있기 때문입니다.
지금까지 설명한 프레임워크를 온라인 의류 판매 사이트에 적용해본 예시입니다.
우선 핵심 지표로 WAB(Weekly Active Buyers)를 설정했습니다. 여기서 활성 상태는 구매 행위를 뜻합니다. 단순히 사이트를 방문만 한 경우, 핵심 가치를 경험하지 못하기 때문입니다. 다음으로 3달 간의 활성 사용자를 WAB로 전환할 가능성이 있는 전체 잠재 고객 풀로 정의하고, 이를 L2에서 신규/기존으로 나눴습니다.
활성화 지표로는 7일 간 신규 유저의 첫 구매 비율로 정의했습니다. 사이트 방문부터 구매까지 사용자 여정의 건전성 체크를 위해 당일 구매 전환 비율을 서브 지표로 설정했습니다.
사용자의 몰입 수준은 유저 당 구매 아이템 수로 측정하고자 했는데요. 검색 대비 구매 아이템 수, 카트 이탈율과 같이 구체적인 L2, L3 지표는 특정 구매 퍼널의 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 카트 이탈율이 높으면, 마지막 구매 단계의 경험 개선이 필요합니다.
구매자의 1달 리텐션은 구매 습관과 연결되어 있습니다. 더 즉각적인 피드백을 위해 검색/브라우징 하는 유저들의 1주 리텐션을 서브 지표로 설정했습니다. 계속 원하는 것을 못찾고 이탈한다면, 검색과 구매 사이에 뭔가 문제가 있다는 뜻입니다.
비즈니스 특성에 맞게 설정한 지표는 평균 구매가인데 이는 가격 전략과 일치해야 합니다. 회사의 목표가 낮은 가격을 제공하는 것이라면 평균 구매가는 낮아지는 대신 전체 카트 아이템 수는 커질 것이고, 반대로 럭셔리 상품의 경우 더 높은 평균 구매가를 달성하고자 하겠지만, 구매 당 아이템 수가 많아지는 것을 기대하지는 않을 것입니다.
지금까지 1) 프로덕트 매니저에게 지표가 중요한 이유, 2) 프로덕트에 맞는 지표를 정의하기 위한 프레임워크, 3) 각 지표에 대한 정의와 사례를 정리해보았습니다. Mixpanel 가이드에 구독 기반 비디오 스트리밍 사례도 있으니 살펴보시길 바랍니다.
프로덕트 메트릭과 관련된 개념들에 대해 좀더 알아보고 싶으시다면 다음 글을 참고해보세요.
OKR(Objective/Key Result) : 스포카의 OKR 적용 사례
North Star Metric : 북극성 지표에 대한 개념 설명
A-ha! Moment : 지표 기반으로 아하! 무먼트를 찾는 법 (북극성 지표는 다른 말로 제품의 핵심 가치를 느낄 수 있는 A-ha! Moment라고도 합니다)