기업의 데이터 활용 루틴 1. 지표 설정하기
안녕하세요. 하트카운트 팀입니다.
아마 대부분의 기업에서 데이터 분석 및 활용에 대한 니즈를 가지고 있을 겁니다. 주관이 아닌 데이터에 기반한 합리적인 의사결정이 중요하다는 글 역시 흔히 보입니다. 그러나 데이터를 어떻게 활용해야 할지 방향이 잡히지 않아, 데이터를 실제 효과적으로 활용하는 기업을 찾아 보기 어렵습니다.
물론 각 기업에는 제각각 어울리는 데이터 활용 방법이 있어 그 단계나 방법이 다를 수 있기 때문에, 이 글을 정답이라고 하기는 어렵습니다. 그래도 교과서적이기 보다는 현실적으로 각 단계에서 어디에, 어떻게 집중하면 좋을지에 대해서 작성하려고 하니, 참고 사항 정도로 봐주시면 좋겠습니다. :-)
그 첫 걸음으로 본 포스팅에서는 지표를 설정하는 방법에 대해서 다루어 보려고 합니다.
지표란 무엇인가?
데이터를 활용하기 위해 기업에서는 가장 먼저 어떤 지표를 어떻게 변화시킬지에 대한 고민을 해야 합니다.
그렇다면 기업의 지표는 어떤 게 있을까요?
매출액을 N만큼 증가시키겠다는 기업의 목표는 너무 많이 보셨을텐데, 이때 '매출액'이 바로 지표입니다. 이렇게 기업에서 행하는 다양한 활동의 결과를 측정하기 위한 데이터들을 지표라고 할 수 있습니다.
MAU(Monthly Active Users), 구독자 수, 팔로워 수, 콘텐츠 조회 수와 같이 정량적으로 집계가 가능한 지표는 물론, 만족도 같이 정성적인 지표도 포함됩니다.
목표 지표 설정하기
앞서 언급했듯 기업에서 활용할 수 있는 지표는 매우 많습니다. 그 모든 지표를 관리할 수도 있겠지만 그 중에서 핵심이 되는 목표 지표를 선정해서 그 지표를 어떻게 변화시킬지에 집중하면 더 효과적인 결과를 만들 수 있습니다.
효과적인 목표 지표를 설정하기 위한 세 가지 고려 사항은 아래의 네 가지가 있습니다.
1) 전체 관점인가
당연하다고 할 수도 있지만 쉽게 간과되는 사항입니다. 작은 영역의 특정 지표가 떨어지는 경우가 있습니다. 특히 각 팀의 영역이 명확하게 구분되어 있고 그 사이에서 제대로 전달이 되지 않을 때 이런 문제가 발생하기 쉽습니다. 이럴 경우 서로 공유를 하고 조율을 하거나 가운데에서 중심을 잡아 줄 인원이 필요합니다.
2) 실제 의미있는 결과로 이어지는가
있어 보이는 지표를 핵심 지표로 설정했는데 결과적으로 수익에 아무런 도움이 되지 않는다면 그 지표는 의미가 없는 지표입니다. 혹은 지표를 설정했는데 그 지표를 바탕으로 어떠한 결정이나 행동도 할 수 없는 경우도 있습니다. 이런 상황의 지표를 허무지표라고 합니다. 허무지표에 몰두하게 되면 실질적으로 되는 일은 없는데 현재 잘 하고 있는 것으로 착각하게 되기 때문에 유의해야 합니다.
어떤 경우인지 더 자세히 살펴 보겠습니다.
먼저 무료 체험 고객이 1,000명이라고 해 봅시다. 이것은 이전에 비해 매우 증가한 수치입니다. 그러나 실제 고객으로 전환된 수는 10명이 되지 않는 경우입니다. 이때 무료 체험 고객을 목표 지표로 선정한다면, 이게 과연 의미있는 지표가 될 수 있을까요? 이 수치로부터 어떤 배움을 얻을 수 있을까요? 차라리 실제 고객 전환 수를 목표 지표로 두고 무료 체험 고객 수는 목표 지표를 최적화 시키기 위한 단계 지표 정도로 설정한다면 어느 지점에서(무료 체험 홍보에 문제가 있었는지, 고객 전환 과정에서 문제가 있었는지 등) 문제가 발생했는지를 파악하기 좋을 수 있겠습니다.
3) 구체적인가
여기서 구체적이라는 것은 지표에 대한 명확한 정의입니다. 예를 들어 단순히 방문자 수를 알아내려고 할 때 그 기간은 언제인지, 한 사람이 여러 번 본 경우나 여러 브라우저로 접속한 경우는 어떻게 처리할 것인지, 로그인한 사용자만 집계할지 등 명확한 조건이 붙어야지 데이터를 수집하는 사람과 현업 간의 문제가 없고 확실한 결과를 낼 수 있습니다. 전사적으로 몇 가지 지표에 대한 구체적인 정의를 하여 관리하는 것도 좋은 방법입니다.
정의를 어떻게 하느냐에 따라서 다른 행동을 이끌 수 있습니다. 아마존의 경우 아래와 같은 순서로 지표를 수정하며 액션에 변화를 주었습니다.
<제품의 상세 페이지 조회 수> → <'재고가 있는' 제품의 상세 페이지 조회 비율> → <'재고가 있고 2일 내 배송이 가능한' 제품의 상세 페이지 조회 비율>
변화된 지표를 통해서 더 효율적으로 제품을 추가하기 시작하는 등 놓치고 있던 영역을 파악하고 대처할 수 있게 되었습니다. 이렇듯 데이터를 구체적으로 정의할수록 효과적인 지표 활용이 가능합니다.
4) 기업에서 관리가 가능한가
지표는 기업에서 통제하고 관리할 수 있어야 합니다. 아무리 좋은 지표여도 변수에 따라서 크게 변화하여 반복될 수 없고 제어하기 힘들다면 그 지표로 발견하게 된 인사이트는 도움이 되지 않습니다. A 제품과 B 제품을 판매하는 업체라고 가정을 해 보겠습니다. 이 업체에서 집중해서 고려해야 할 지표는 매출일까요? 물론 매출을 올리는 것도 중요하지만 매출 자체만 높이기를 원해서는 특별한 배움을 얻기 어렵습니다. 매출액 지표에서 증감의 인과 관계를 파악하기에는 변수가 너무 많기 때문이죠. 예로, A 제품은 평소보다 잘 팔리고 B 제품을 팔리지 않은 상황인데 매출에는 변화가 없습니다. 매출을 지표로 한다면 큰 문제가 없다고 판단을 내릴 수 있겠죠. 그럼 A 제품과 B제품의 가격의 변화와 생산량을 지표로 생각한다면, B 제품에서 문제점을 찾을 수 있게 됩니다. 가격과 생산량 지표는 업체 자체에서 통제하기도 더 쉽죠.
지금까지 기업에서 지표로 사용되는 것이 무엇이며, 어떻게 설정해야 하는지에 대해서 살펴 보았습니다. 앞서 제시한 네 가지 고려 사항은 모두 한 번에 최적의 지표가 생겨나게 하는 사항이 아닙니다. 운영 과정에서 지표는 계속해서 변화하고 구체적이어 지며 더 많은 문제점을 발견하고 수정하게 됩니다.
어떤 지표를 중심으로 잡느냐에 따라서 분석의 관점이 달라지기 때문에 가장 중요한 단계이기도 하므로 전사적으로 공유하며 고민해 볼 필요가 있습니다.
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