지표 설정 프레임워크
프로덕트를 보는 다섯가지 렌즈 - 김민우님 강의 요약
김민우 님께서 무료로 공유해 주신 지표 설정 프레임워크 강의를 듣고 주요 내용에 대한 간략한 소개와 소회를 공유합니다. 또 민우님께서는 현재까지의 그로스, 실험, 데이터 등의 경력과 커리어를 바탕으로 코칭, 스타트업 컨설팅도 하고 계시다고 하니 많은 관심 부탁드려요. (이 글은 전혀 광고, 홍보성 글이 아니며 오히려 제가 강의를 듣고 너무 좋아서 허락 구하고 발행했음을 알립니다!) https://www.minwookim.kr/work-with-me/
강의 링크: https://minwoo.liveklass.com/classes/39224
강사: 김민우
요약: 한지유
강의를 듣고,
이 강의를 듣고 우리가 대강 알고 사용하던 지표의 의미에 대해서 정확하게 알 수 있었고, 개괄적인 내용을 사례와 함께 잘 설명해 주셔서 프로덕트 디자이너임에도 충분히 잘 이해할 수 있었습니다.
특히나 디자이너로서 ‘Activation’ 쪽이 와닿았는데요. 지금까지 사용자가 프로덕트의 가치를 경험하는 순간인 ‘아하 모먼트’라는 개념은 알고 있었지만 사용자가 활성화를 더 구체적으로 쪼개서 Setup moment — Aha moment — Habit moment로 나누어 볼 수 있다는 것은 생각해 본 적 없었거든요. 강의를 들으면서 곰곰이 생각해 보니까 정말 맞더라고요. 사용자가 프로덕트에 가입했다고 해서 단박에 아하 모먼트까지 도달할 수 없다는 것을 알게 됐어요.
사례로 들어주신 페이스북/인스타그램도 우리가 의미있는 콘테츠를 보기까지 ‘친구를 추가하는’ 준비 과정이 필요하고요. 넷플릭스도 시청하기 전까지 원하는 쇼를 탐색하는 준비가 필요하죠. 내가 만드는 제품의 아하 모먼트를 사용자에게 전달하기 위해서 어떻게 준비를 도울지, 그리고 어떻게 습관화하게 만들지에 대해 조금 더 구체적으로 고민해보게 되었습니다.
또 단계별로 조금 더 세분화하고 쪼개볼 수 있게 되니, 단순히 상위 개념인 ‘어떻게 활성화시키지? 어떻게 Enagaged 시키지?’ 보다, ‘어떻게 더 많은 사용자들이 사용하게 하지?’, ‘어떻게 다양한 기능을 사용하게 만들지?’와 같은 조금 더 구체적이고 세부적인 질문을 던져볼 수 있게 되었습니다. 또 그것을 해결해 나가는 과정은 개념을 이해하는 것과는 별개로 어렵고 지난하겠지만요..
요새는 당장 정량 지표를 사용할 일이 별로 없어서 아쉽지만 언젠가 오늘 배운 지표 개념을 잘 활용해 봐야겠습니다! 지표를 조금이라도 활용하고 계시거나, 활용하실 분들이라면 강의추천드려요!
목차
1. Proxy 지표에 대해
2. 프로덕트를 보는 다섯가지 렌즈
2–1. Acquisition 지표
2–2. Activation 활성화
2–3. Engagement 지표
2–4. Retention 지표
2–5. Monetization 지표
3. Metric Hierarchy, 인풋 지표와 아웃풋 지표
1. Proxy 지표에 대해
Proxy: 지표에는 구체적이고 직접적인 지표도 있는 반면, 추상적이고 간접적인 지표도 있다. 추상적이고 간접적인 지표를 Proxy 지표라고 부른다.
∙ 구체적이고 직접적인 지표 e.g. 지난 7일 동안 회원가입한 유저
∙ 추상적이고 간접적인 지표 e.g. 지난 7일 동안 활성화된 유저
여기서 ‘활성화된’을 직접 측정할 수는 없다. 그러니까 대체물로 Proxy를 측정한다. 여기서 활성화된을 ‘가입 후 주요 기능을 이용한 사용자’라고 정할 수 있다. 즉 가정이 들어간, 간접적인 지표. 이러한 Proxy 지표 때문에 지표 설정이 어려워지는 것
The Thing vs. Proxy
- The thing: 측정하고 싶은 것 = 프로덕트 핵심가치
- Proxy: The thing을 측정할 수 없을 때 대체물
중요한 것은 완벽한 Proxy 지표 설정이 아니라, 측정하고 싶은 The thing을 대략이라도 반영하는 Proxy 지표를 설정하고, 이 지표를 중심으로 팀이 한 점에 집중해서 개선하는 노력을 하는 것!
2. 프로덕트를 보는 다섯가지 렌즈
넷플릭스와 우버에서 중요한 지표가 다르듯 지표는 프로덕트와 사업마다 다르다. 하지만 처음부터 끝까지 고려하려면 힘드니까 프레임워크를 이용하자. 아래 렌즈 중 하나라도 빼먹으면 프로덕트가 잘될 수 없다!
Acquisition 획득
Activation 활성화
Engagement 인게지이먼트
Retention 리텐션
Monetization 수익화
2–1. Acquisition 지표
1. 우리는 충분히 많은 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?
획득한 유저/고객 수: 신규 획득 유저(B2C), 회사 고객(B2B)
신규 획득 유저, 회사 고객의 전 기간 대비 증감
2. 신규 유저/고객을 비용 효율적(cost-efficient)으로 획득하고 있는가?
고객 획득 시에는 예산을 합리적으로 사용해야한다.
돈을 너무 많이, 너무 적게 쓰지 않으려면 꼭 알아야 하는 개념들
CAC, Customer acquisition cost = 고객 획득 비용
→ 채널 별로 CAC 계산할 것
CLV, Customer Lifetime Value = CLTV = LTV = 고객 생애 가치
매출 — 변동비(variable cost) = 공헌이익(contribution margin)
CAC는 LTV보다 낮아야한다.
LTV가 CAC보다 3~4배 이상 높아야 이상적
하지만 스타트업의 경우 업력이 짧거나, 사업 모델 변경 등의 이유로 Lifetime 을 알기 어렵다. 그래서 아래의 비용 회수 기간 사용
Payback Period = 비용 회수 기간
고객 획득에 지출한 비용, 즉 CAC를 회수하는 데 걸리는 시간
완벽한 답은 없지만 회사 현금이 많으면 길어도 괜찮고, 현금이 모자라면 짧을수록 좋다.
B2C의 경우 6달, B2B의 경우 12달이면 Good
2–2. Activation 활성화
Activation: 신규 획득한 사용자들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것
활성화의 기준은 그냥 가입, 로그인, 조금 이용하면 활성화 X
유저가 프로덕트에서 가치를 얻는 것을 기준으로 해야한다.
→ 우리 제품의 핵심 가치가 무엇일까? 더 많은 유저가, 더 빨리 경험할 수 있는 방법은 뭘까?
Actiavaton 왜 중요할까?
사용자들은 저절로 Actiavated 되지 않으니까!
활성화는 리텐션에 영향을 끼치는 가장 중요한 요인
유저들이 습관을 형성할 수 있도록 초기 사용자 경험을 설계해야한다.
Activation 3단계
신규 사용자들이 경험하는 세번의 순간(Moment)들
Setup moment: 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하기 위한 ‘준비’를 마친 순간
Aha moment: 사용자가 처음으로 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 순간 = ‘아하! 이 제품은 나에게 이런 가치/효용이 있구나!를 느끼는 순간
Habit moment: 사용자가 제품의 핵심가치를 경험하는 ‘습관’을 형성한 순간
Activation 지표 세가지
신규 유저/고객의 Setup moment 전환율 (e.g. 페이스북: 신규 가입 후 10일 내에 7명의 친구 추가)
신규 유저/고객의 Aha moment 전환율 (e.g. 넷플릭스: 신규 유저가 첫 3일 이내에 영상 콘텐츠를 시청함)
신규 유저/고객의 Habit moment 전환율 (e.g. 줌: 신규 유저가 첫 28일 이내에 화상 회의를 4회 개최함)
2–3. Engagement 지표
Engagement: 사용자들이 프로덕트에 관심을 갖고, 이용하고, 관계 맺는 것
얼마나 많은 유저들이 프로덕트를 이용하나 (Breadth) -> DAU, WAU, MAU
유저들이 프로덕트의 기능들을 얼마나 깊이 있게 이용하나? (Depth) -> 기능을 N개 이상 이용하는 사용자, Time spent/DAU, Time spent/Session
유저들이 프로덕트를 얼마나 자주 이용하나 (Frequency) -> DAU/WAU, DAU/MAU, Lness
유저들이 프로덕트에서 성공적으로 과업을 완수하는가? (Efficiency) ->과업 성공률
2–4. Retention 지표
코호트 리텐션 (Cohort Retention)
코호트(Cohort): 동질적인 특성을 공유하는 사람들의 집합, 주로 같은 시기에 가입한 사용자들을 가리키는 용어로 쓰임
코호트 리텐션: 특정 코호트들이 시간이 경과함에 따라 유지되는 비율
시간이 변화함에 따라 리텐션이 어떻게 변화는지 추이를 보고 대응하기 위함
리텐션 커브 (Retention Curve)
코호트 리텐션 차트를 시각적으로 표현한 것
(코호트별로) 시간이 경과함에 따라 얼마나 남는지(Retained)를 직관적으로 볼 수 있음
Day N Retention
N일 째에 유지(Retained)된 사용자의 비율
모바일 게임에서 많이 쓰이는 지표
게임 출시 후 며칠 X , 사용자가 플레이를 시작한 뒤 며칠 O
Bracket Retention, 혹은 Bounded Retention
Bracket = 괄호
즉, 어떤 기간(범위) 내에 유지(Retained)된 사용자의 비율
Unbounded Retention, 혹은 On and After Retention
↔ Bounded retention, n일 뒤, 혹은 그 이후에 유지된 사용자 비율
실무에서는 활용 잘 X
2–5. Monetization 지표
매출
기간별 매출 성장률 (전주 대비, 전월 대비)
Paying users 수
인당 매출 (객단가) 지표: ARPU (Active user 1명당 매출), ARPPU (Paying user 1명당 매출)
Net Revenue Retention(Net Dollar Retention): 코호트 리텐션이 프로덕트 이용 기준이였다면, 코호트별 매출을 보는 것
3. Metric Hierarchy, 인풋 지표와 아웃풋 지표
Metric Hierarchy 지표의 위계 구조
인풋 지표 → 작용 결과가 아웃풋 지표
e.g. Input = 활성 사용자 수, 구매 전환율 등 → Output = 매출
큰 지표를 지표를 잘게 쪼개보면 어떻게 아웃풋 지표를 개선할 수 있는지 구체적으로 아이디어를 내고 시행할 수 있음
But, 때때로 수식으로 명확하게 표현되지 않는 관계도 있음
e.g. 매출(아웃풋)에 영향을 끼치는 요인(인풋)에 상품 카테고리 개수, 카테고리 내 상품 다양성은 수식으로 표현할 수 없지만 방문자 수에 영향을 끼칠 수 있음
수식으로 명확히 표현되는 인풋보다 더 중요할 수 도 있다!
꾸준한 시행착오와 발전이 필요
인풋 지표 / 아웃풋 지표 가설 세우고 테스트하고, 시행착오 겪고 발전시켜야한다.
지표 설정은 성과를 내기 위해 하는 일. 엄밀함이 부족하더라도 사업 성과에 도움이 된다면 유용한 지표다. 완벽하지 않더라도 지표와 가설을 바탕으로 팀이 한 군데 집중하도록 만드는 것이 중요하다.
마지막으로 다시 한 번, 좋은 강의 공유해주신 민우님께 감사를 전합니다.
