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by kayros Apr 05. 2021

그로스 마케터가 알아야 3가지 지표

NPS(고객 추천지수), k-factor(바이럴 상수), 북극성 지표

이번 주 출근길 지하철 안에서 '성공한 리더는 글을 쓴다'라는 책을 다 읽었다. 사회적 지위가 올라갈수록 글쓰기 역량이 중요하며, 이미 사회적으로 성공한 사람들은 전부 글쓰기의 달인이라는 내용이다. 투자의 귀재 레이 달리오나 엄청난 부를 축적한 빌 게이츠도 일 년에 30개 이상의 글을 꾸준히 쓰는데, 주 1회는 힘들더라도 월 2회 정도는 꾸준히 써야겠구나 라고 다짐 아닌 다짐을 했다. 브런치에 꾸준히 글을 써서 구독자 2,000명 달성하는 게 올해 목표 중 하나인데, 몇 달이 지나니 벌써 목표가 가물가물해졌다. 아마 연초에 목표를 세웠던 대부분의 사람들이 나와 비슷한 상황이 아닐까. 이래서 목표는 분기 단위로 세워야 하나보다.


안도 다다오 자서전 서평은 생각치도 않게 공유가 많이 됐다


내가 썼던 글에서 가장 많이 공유가  글을 보니 '마케터가 알아야 ' 시리즈가 인기가 많았다. 5 전에  글인데 아직까지 사람들이 검색해서 읽는  보면 이런 식의 콘텐츠를 많이 써야 꾸준한 조회수를 확보할  있겠구나 싶다. 이번 글에서는 앞선 2개의 글에서 언급하지 않았지만, 그로스 마케터 내지 분석 담당자라면  알아야  지표 대해 공유해보려 한다. 마케팅 분야에서 일을   수학적 사고가 뛰어나면 업무를 비교적 수월하게   있다. 마케팅의 성과는 정성적인 부분보다 정량적으로 측정되는  대부분이다. 지표의 정확한 의미를 모르고 마케팅을 한다는  일을 했는데 성과를 설명할  없다는 얘기와 같다. 그러니까 본인의 성과를 정확히 설명하려면 지표를 알아두면 좋은 정도가 아니라 빠삭하게 이해하고 있어야 한다.





NPS (Net Promoter Score, 고객 추천 지수)


서비스가 시장에 잘 안착했고 앞으로 성장할 수 있을지를 판가름할 수 있는 지표가 바로 NPS라 불리는 고객 추천 지수다. 이를 측정하려면 '다른 사람에게 서비스 혹은 제품을 추천할 의향이 있습니까?'라는 질문에 답변을 0~10점까지 고르게 한다. 그리고 0에서 6점은 detractor(비추천), 7~8점은 passive(중립), 9~10점은 promoter(추천)으로 분류한다. 마케터나 제품 담당자 중 NPS 지표를 모르는 사람이 생각보다 많다. 몰라도 서비스만 잘 성장하면 되는 게 아니냐고 한다면 할 말이 없다만 제품을 성장시키는데 있어 널리 쓰이는 지표이므로 알아서 나쁠 것도 없다. NPS를 계산하는 공식은 다음과 같다.


전체 사용자 중 제품을 추천한 사람 비율(%) - 전체 사용자 중 제품을 추천하지 않은 사람 비율(%)


당연히 NPS 점수가 높을수록 좋은 신호다. NPS 30%보다 높으면 서비스가 좋은 평가를 받고 있다고 해석한다고 알려져 있다. 테슬라가 90점이 넘는 NPS 점수를 받았다고 하며, 국내에서는 개인적으로 토스나 당근마켓이 높은 점수를 받지 않을까 라는 생각을 해본다. 복잡한 설문을 설계해서 애매한 결과를 도출하는 것보다 명확하게 NPS 점수를 측정하는   나을  있다. NPS 설문을 하면서 주의할 점은 제품을 추천하는 이유와 추천하지 않는 이유 반드시 같이 물어봐야 한다. 그렇지 않고 점수만 알게 되면 무엇을 개선해야 할지 명확히 알지 못할 가능성이 높다. 추천하지 않는 이유를 하나씩 개선한다면 결국에는 NPS 점수가 높아지겠지만 말처럼 쉽지만은 않다. 때문에 제품과 사용자 데이터에 집착하는  그로스에서 무엇보다 중요하다.



k-factor (바이럴 상수)


서비스가 얼마나 바이럴이 잘 되는지를 표현하는 지표다. 다른 말로 '바이럴 상수'라고 표현한다. 올해 1월 중순쯤 클럽하우스라는 앱 서비스 열풍이 불었다. 주변 사람들한테 물어보면 사용빈도가 많이 줄어든 것 같은데, 불과 몇 달 전만 해도 클럽하우스를 쓰기 위해 아이폰 공기계를 구입하는 분들이 있을 정도였다. 한국 시장에서 안드로이드 점유율이 최소 60%는 넘을 텐데, 클하 앱 세계 다운로드 순위에서 한국이 9위 정도라니 어느 정도였는지 짐작이 간다. 참고로 클럽하우스는 안드로이드 앱을 아직 서비스하지 않아서 iOS 운영체제 환경에서만 쓸 수 있다. 하지만 클하 대표 말에 따르면 2분기 안에 안드로이드 앱이 출시된다고 한다.


서두가 길었는데 클럽하우스를 쓰려면 초대장이라는 게 있어야 한다. 초대장은 클럽하우스 앱을 쓰는 사람들한테 발급이 되는데, 다른 사람이 클럽하우스 앱을 쓰려면 초대장을 무조건 받아야 한다. 초대장이 중고나라 매물로 올라온 경우도 있었는데 클럽하우스 제품 담당자는 홍보 비용을 많이 들이지 않아도 사람들이 자발적으로 홍보를 해주니 이보다 더 좋은 상황이 없을 것이다. 때문에 제품을 설계할 때 이런 바이럴 요소를 잘 녹여내면 마케팅 및 홍보 비용을 많이 아낄 수 있다. K팩터를 계산하는 공식은 다음과 같다.


각 사용자가 초대한 사람 수 x 초대를 통해 가입(전환)된 확률


쉽게 말해 나한테 현재 클럽하우스 초대장이 10장 있는데, 이걸 친구 10명에게 보내서 받은 친구 중 2명이 가입했다면 K팩터는 2가 된다. K팩터 지표가 1 이상으로 유지될 경우 서비스는 성장하게 되며, 반대로 1보다 낮으면 서비스는 정체된다고 볼 수 있다. 단순히 따져 보면 각 사용자가 초대를 많이 하게 하고, 전환될 확률을 높일 수 있게 바이럴 전략을 짜면 된다.


토스가 폭발적으로 성장할 수 있었던 이유는 기존 레거시 서비스와 다른 편리한 UX와 서비스를 사람들이 알아서 추천하게 바이럴 요소가 뛰어나기 때문이다. 이를테면 지금도 있는지 모르겠지만 '송금 지원금'이라는 이벤트가 있었는데, 토스를 쓰지 않는 지인에게 송금을 해서 그 사람이 돈을 받으면 나에게 홍보에 대한 대가를 주는 이벤트였다. 물론 그 금액이 크지 않았지만 사람들은 무료로 돈을 받을 수 있다는 생각에 자발적인 홍보를 엄청나게 했고, 결과적으로 이것 때문에 토스의 활성 유저가 많이 증가했을 것이라 생각된다. 물론 이것 때문에 푸시 피로도가 증가해서 토스를 탈퇴했다는 사람도 있지만 모든 사람을 만족시키는 기능은 개인적으로 이 세상에 없다고 생각한다.


출처 : backlinko.com/clubhouse-users


북극성 지표 (North Star Metric)


북극성 지표의 다른 의미는 핵심 지표 또는 아하 모먼트(aha moment)다. 서비스가 상장하기 위해 무조건  집중해서 개선해야 할 지표를 의미한다. 커머스를 예로 들어보자. 커머스에서 매출은 북극성 지표가 아니다. 매출은 결과다. 매출이나 구매건수 목표를 달성하기 위해 상품을 구매하는 사람들은 어떤 패턴을 보이는지를 찾고 이를 지표화 한 게 북극성 지표라고 볼 수 있다. 이를테면, 페이스북은 가입하고 1주일 안에 7명의 친구를 추가했는지를 핵심 지표로 본다고 알려져 있다. 슬랙은 가입 후 2000개의 채팅 메시지를 보냈는지를 핵심 지표로 본다고 한다. 다시 말해, 이런 패턴을 가진 유저가 많아져야 서비스가 성장할 수 있다고 보는 것이다.


하지만 이들이 이렇게 했다고 우리 서비스도 그대로 하면 되겠지 라고 생각하면 안 된다. 각각의 서비스를 이용하는 패턴이 다를 것이고 참고는 할 수 있겠지만 그대로 적용되는 경우는 아마 없지 않을까 싶다. 북극성 지표를 찾는 건 쉬운 게 아니다. 어떤 서비스는 북극성 지표를 찾는데 6년이 걸렸다고 들었다. 북극성 지표를 찾지 못해서 서비스가 없어진 경우도 다반사다. 데이터 분석을 하면 찾을 확률이 높아지긴 하겠지만 이미 구매했거나 서비스를 이용한 고객의 솔직한 의견을 잘 정리해서 실험을 통해 끊임없이 발견하려는 노력이 필요하다고 생각한다.




지금까지 그로스 마케터가 알아야 할 3가지 지표에 대해 알아봤다. 위에서 언급한 지표를 측정하기 위해 데이터를 수집하고 정리하고 대시보드로 만드는 일련의 과정을 모든 그로스 마케터가 수행하지는 않을 거라고 생각한다. 다만 이런 지표를 측정하면 서비스를 성장시킬 수 있다는 사실을 아는 것과 모르는 건 큰 차이다. 사람들한테 사랑받는 서비스의 그로스 마케터들은 대부분 고객의 의견을 경청할 줄 알고 데이터를 볼 줄 안다. 평범한 마케터가 되고 싶다면 이런 지표를 몰라도 된다. 다만 보다 체계적으로 서비스를 관리하고 싶다면 앞서 언급한 3가지 지표는 반드시 기억하고 정확히 이해하는 것을 권장한다.



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