Q.029 제품 관련 중요 데이터는 어떻게 정의하나요?
[Chapter 2. 일하는 방식] 어떻게 생각하고 행동하나요?
PM 커리어 150문 150답 내용 발췌제품 관련 목표 데이터를 설정하는 방법은 정말 다양하게 많다. 지금 회사에서는 또 다른 방법론을 쓰고 있지만, 결국 가장 중요한 것은 "왜" 해야 하는지를 잘 정의하는 것이다. 예전 회사에서는 PON이라는 개념을 활용해서 제품 내 문제와 기회, 니즈를 정의해서 우선순위를 세우는 식으로 목표 데이터를 설계했다.
1. 제품의 성공 방정식을 먼저 정의하라
중요한 데이터를 정의하기 전에, 먼저 "이 제품이 성공했다는 건 무엇을 의미하는가"를 명확히 해야 한다. 제품의 성공 방정식은 제품마다 다르다. 커머스 플랫폼이라면 "구매 완료율"이 중요할 수 있고, 콘텐츠 플랫폼이라면 "콘텐츠 소비 시간"이 중요할 수 있다. 구독 서비스라면 "해지율"이 핵심 지표가 될 거다.
실제로 사용하는 방법은 PON 프레임워크다. Problems/Opportunities/Needs(=PON): 현재 겪고 있는 문제점 그 문제를 해결했을 때 얻을 수 있는 기회, Solution: 그 문제를 해결하는 방법, 즉 적절적으로 해결해야 하는 일, KPI·NAU, 리텐션, 화면별, 액을 등 팀에서 세운 목표의 핵심 결과가 해결되었을 때 얻을 수 있는 가장 큰 가치, Source: 아이디어와 소스(팀원들의 아이디어, 유저들의 의견, 경쟁사, 데이터 분석 등), 리걸 이유, 작업 공수, 중요도, 긴급도 등을 함께 정의한다.
제품을 만들 때는 리걸 이슈, 작업공수, 중요도, 긴급도를 따져서 우선순위를 세운다. 문제를 정의하고, 가장 먼저 해결되어야 하는 것부터 만드는 거다.
2. 사용자 행동을 설명하는 지표가 진짜 중요한 데이터다
단순히 PV, UV 같은 노출 수치보다, '사용자가 어떤 행동을 하고 왜 멈췄는지'를 설명해 주는 지표가 훨씬 중요하다. 예를 들어 전환율, 이탈률, AU(Active User), 수익 등 목적에 따라 주요 지표가 달라질 수 있다. 이때 해결의 필요성, 시급성, 난이도 같은 요소도 함께 고려해 우선순위를 정한다.
이렇게 주요 행동을 설명해 주는 지표를 Key Metric으로, 그 하위 항목은 Sub Metric으로 세분화해서 정리한다. 결국 데이터는 숫자가 아니라, '사용자의 말 없는 행동 기록'이다. 그걸 읽을 수 있어야 제품 방향이 보인다고 생각한다.
예를 들어 배달 앱에서 "주문 완료율"이 Key Metric이라면, Sub Metric은 "장바구니 추가율", "결제 시도율", "결제 완료율" 같은 세부 단계로 나눌 수 있다. 주문 완료율이 떨어졌을 때, Sub Metric을 보면 어느 단계에서 문제가 생겼는지 파악할 수 있다.
3. 데이터는 목적에 맞게 정의하고 지속적으로 검증하라
중요한 데이터는 제품의 목표에 따라 달라진다. 신규 사용자 확보가 목표라면 "신규 가입자 수", "가입 전환율" 같은 지표가 중요하다. 기존 사용자 유지가 목표라면 "재방문율", "리텐션"이 핵심이다. 매출 증대가 목표라면 "객단가", "구매 빈도" 같은 지표를 봐야 한다.
실제로 한 구독형 서비스 PM은 "처음엔 신규 가입자 수만 보다가, 해지율이 높다는 걸 발견했다. 그래서 리텐션 지표를 중심으로 개선 작업을 했고, 3개월 후 해지율이 20% 감소했다"라고 했다. 목표에 맞는 데이터를 정의하고, 그걸 지속적으로 모니터링하는 게 중요하다.
또한 데이터는 한 번 정의하면 끝이 아니다. 제품이 성장하면서 중요한 지표도 바뀔 수 있다. 초기 스타트업은 사용자 확보가 중요하지만, 어느 정도 규모가 커지면 수익성이나 효율성이 더 중요해진다. 제품의 단계에 맞춰서 핵심 지표도 함께 조정해야 한다.
중요한 데이터는 제품의 성공 방정식에서 나온다. 문제를 정의하고, 그걸 해결했을 때 얻을 수 있는 가치를 측정할 수 있는 지표를 설정하는 거다. 단순히 노출 수나 클릭 수 같은 표면적인 지표보다, 사용자가 어떤 행동을 했고 왜 멈췄는지를 설명해 주는 지표가 훨씬 중요하다. 데이터는 숫자가 아니라 사용자의 행동 기록이다. 그걸 제대로 읽을 수 있어야 제품을 올바른 방향으로 이끌 수 있다.
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