경험을 측정하는 16가지 방법
경험 측정 지표
*UNION_B에서 고객 경험의 지표에 대한 여러 글들을 편집하였습니다.
<UNION_B가 이 글을 소개하는 이유>
고객이 제품 뿐 아니라 경험을 비교하는 시대가 되면서, "경험"은 경쟁의 배틀그라운드가 되었습니다. 경험이 중요해진 만큼이나 올바른 경험을 제공하는지에 대한 측정 지표들이 중요해졌는데요. 이 아티클을 통해 경험 측정의 지향점과 16개의 대표적인 지표들을 살펴보고 우리 기업에 맞는 지표들을 탐색해볼 수 있습니다.
고객 경험은 왜 중요해졌을까?
고객경험이란 마케팅에서부터 영업, 고객 서비스에 이르기까지 기업과의 접점에 고객이 참여하면서 발생하는 감정을 포괄하는 용어입니다.
고객 경험이 왜 중요할까요? 고객들은 더 이상 기업의 마케팅에 관심이 없습니다. 고객들은 이제 (기업이 주는 정보가 아니라) 제품에 대해 직접 찾아볼 수 있습니다. 이제는 기업이 고객을 어떻게 대하고 돕는지가 고객의 충성도를 좌우하게 될 것입니다.
- Dom Nicastro, CMSWire
갈 수록 고객이 브랜드를 스위치하는 것이 쉬워지면서, 고객의 선택에 제품의 품질보다 '신뢰 관계'가 더 중요한 영향을 미치고 있습니다. 고객 경험은 왜 중요해졌을까요? 경험이 비즈니스의 핵심이 된 이유는 다음과 같습니다.
1. 만족스러운 경험이 수익과 연결됩니다.
완전히 만족한 고객은 조금 만족한 고객보다 2.6배, 불만족한 고객보다 14배 많은 수익에 기여하고 있습니다.
2. 고객의 충성도는 기업의 자산입니다.
훌륭한 경험으로 깊은 인상을 빋은 고객은 브랜드 선택에 애착을 갖게 됩니다. 우수한 경험이 비즈니스를 지속하게 하는 자산의 가치가 된 것이죠.
3. 고객의 말이 광고보다 더 강력한 도구로 작용합니다.
소비자의 84%가 더 이상 광고를 신뢰하지 않습니다. 실제 사용해본 사람들의 말에 훨씬 더 가치가 실리고 있죠. 경험해 본 소비자는 스스로 브랜드를 옹호합니다.
4. 눈에 띄는 콘텐츠보다 다른 사람의 경험에 접근하는 것이 더 중요합니다.
모두가 훌륭한 콘텐츠를 만들어 공유하기 때문에 점점 더 다른 비즈니스와 차별화하는 것이 어려워졌습니다. 시장에서는 고객 경험이 다음 경쟁의 배틀그라운드가 될 것이라는 시각이 지배적입니다. 소비자의 88%가 리뷰, 즉 다른 사람의 경험을 읽고 경험의 품질을 판단합니다. 이제 서비스와 가격 뿐 아니라 사용자 경험이 비교됩니다.
5. 불확실한 시대에는 신뢰 관계가 중요해집니다.
매일 수백 개의 브랜드와 광고를 접하는 세상에서 기업은 어떻게 고객과 강력한 관계를 만들 수 있을까요? 고객 한 명 한 명이 특별하고 독특하게 느끼는 개인화된 경험이 중요해지고 있습니다.
경험의 측정이 지향하는 것
경험이 비즈니스의 주요 경쟁 요소가 되면서 이 경험을 측정하는 것도 중요해졌습니다. 경험이 비즈니스 성과로 연결되었는지 제공한 경험에 개선할 점은 없는지를 파악하는 것이 필요해졌죠.
경험 지표는 고객의 경험을 추적하고 측정하는 데이터입니다. 경험을 측정하는 지향점은 우리의 고객이 우리가 제공한 경험으로 만족하고 있는지, 제품에 애착을 느끼는지, 제품을 추천할 의향이 있는지 확인하는 것에 있습니다.
몇 가지 주요 경험지표(Key Experience Index)들로 고객이 겪는 경험을 정량적으로 설명할 수 있는데요. 주요 경험지표 KEI를 측정함으로써 기업은 다음의 이점(Benefit)을 얻습니다.
의사 결정할 수 있는 정보를 얻습니다.
비즈니스 결과를 선행해 예측 가능합니다.
정성적 연구에서 발견한 사실과 고객의 이야기에서 인사이트를 얻습니다.
제품의 강점과 약점을 정의합니다.
제품이 변경한 효과를 파악합니다.
제품이 고객에게 주는 가치를 파악합니다.
제품의 사용자 경험을 평가합니다.
제품-시장 적합성 (Product-Market fit)에 도달할 수 있는 척도가 생깁니다.
개선할 기준을 제공합니다.
16개 주요 경험 지표들
다음에서 사용자의 경험을 측정에 시도할 수 있는 16개의 KEIs 주요 경험지표를 소개합니다. 대표적인 지표들을 탐색하면서 우리 기업에 맞는 지표들로 응용해 보세요.
출처: Tomer Sharon의 Medium 글1. aNPS (actual NPS)
사용자의 미래 행동을 예측하려고 사용자에게 물어보고 NPS(추천 질문)을 사용해 이상한 계산을 하기 보다, 차라리 최근에 사용자가 보여준 실제 행동을 묻는 편이 좋습니다. aNPS(actual NPS) 질문은 "지난주에 다른 사람에게 우리를 추천한 적이 있습니까?" 입니다. 대답은 예/아니오이며, 점수는 예라고 한 사람들의 비율입니다.
2. 만족한 사용자의 비중(% satisfied users)
제품 또는 서비스, 기능에 대해서 행복하다, 만족하다 또는 기쁘다에 표기한 사용자의 비율입니다. 예를 들어 질문에 응답한 사용자가 100명이고 그 중 17명이 행복하지 않고, 24명이 모른다로 응답했으며 59명이 만족한다고 표시했다면, 이 경우 점수는 59%(100-17-24=59)입니다. 당신의 목표는 이 숫자를 늘리는 것에 있습니다.
3. 만족도 점수 (satisfaction score)
구간 별 점수를 계산한 평균 만족도 점수입니다. 계속해서 위의 예를 사용하자면, 100명의 사용자에 대한 평균 만족도 점수는 이렇게 계산됩니다. 행복하다에 1점, 모르겠다에 1/2점, 행복하지 않다에 0점으로 계산한다면, 점수를 합산하면 (17*0+24*0.5+59*1)로 평균 만족도 점수는 71%입니다.
Tip
기술 통계로 정교하게 신뢰구간*을 파악하면 점수에 대해 더 정확한 설명력을 얻을 수 있습니다.
>> 신뢰구간 공식
4. 7일 활성 사용자 (7-day active)
일정 기간(보통 1일, 7일 또는 30일) 동안 (사용 기회가 있었던 모든 사용자 중에서) 특정 기능을 사용한 사용자의 비중. 이렇게 하면 "1-day activie (1일 활성)" 사용자는 마지막 날에 기능을 사용한 사용자이며, "7-day active (7일 활성)" 사용자는 지난 7일간 해당 기능을 사용해본 사용자를 뜻 합니다. 어떤 조직에서는 이 메트릭을 L7이라고 쓰기도 하는데 이건 Last 7 days의 줄임말입니다.
5. 사용자 당 행동 수 (# of action per user)
사용자가 서비스나 제품에서 주요 행동을 진행한 평균 숫자입니다. 예를 들어 이렇게 표현될 수 있습니다.
"사용자가 지난주 평균적으로 부동산 중개인과 3.2회 회의를 예약했습니다."
"각 사용자는 지난 달에 평균적으로 5.8개의 다른 제품을 주문했습니다."
"사용자는 지난 달에 평균적으로 앱을 실행하여 67.5마일을 달렸습니다."
6. 사용자 당 행동 사이 소요 시간 (time between action per user)
특정 주요 기능 또는 서비스에 대해서 사용자가 방문했거나 또는 사용하는 동안 경과한 시간을 의미합니다. 궁극적으로 그 시간을 줄이는 것이 목표이며, 사용자 당 방문의 평균 간격이 줄어들 때 이 기능이 사용자에게 더 실질적인 가치를 제공할 것이라고 가정합니다.
예: "사용자 당 거래의 평균 시간 간격을 지난 분기에 5.1에서 4.3으로 줄였습니다."
7. 채택률 (Adoption Rate)
어떤 기능의 신규 사용자 비중입니다. 채택률 계산의 공식은 다음과 같습니다.
채택률 = 신규 사용자 수 / 총 사용자 수
예를 들어, 총 1,000명의 사용자가 있고 그 중 250명이 신규인 경우 채택률은 25%입니다. 채택률은 항상 특정 기간 안에 계산되어야 합니다. 예를 들어 7월의 채택률을 계산하는 경우 7월 1일에서 31일 사이의 어느 날 처음으로 기능을 사용한 총 사용자 수를 의미합니다. 그런 다음 이 숫자를 총 사용자 수로 나눕니다.
8. 첫 번째 행동까지의 시간 (time to 1st action)
신규 사용자가 원래 있던 기능을 시도하거나 기존 사용자가 새로운 해보는데 드는 평균 시간, 또는 기존 사용자가 새로운 기능을 처음으로 시도해보는데 드는 평균 시간을 의미합니다. 이 시간은 기능이 주는 가치를 이해하고, 그 기능의 이름과 그것이 주는 약속에 호기심이 생기며, 그 기능을 매력적으로 보이게 하는 맥락이 모두 연관된 지수입니다. 예를 들면 이렇습니다.
사용자가 홈페이지를 들어간 시점부터 탐색하던 제품을 처음 클릭하기까지 걸린 시간은 4.7초입니다.
체크인 이후부터 호텔 컨시어지 서비스를 처음 사용하기까지 걸린 시간은 16.5 시간입니다.
회원 가입을 한 이후부터 쇼핑몰에서 첫 거래까지 걸리는 시간은 21일입니다.
제품이나 서비스에 대한 주요 행동을 먼저 정의하는 것이 좋습니다. 그리고 모든 작은 행동을 다 측정하려고 하지 않는 것이 좋습니다.
9. 그 행동을 처음 해 본 사용자의 비중 (% users who performed action for the 1st time)
첫 번째의 경험을 조사하는 살짝 다른 방식인데요. 주어진 기간 동안에 처음으로 당신이 신경쓰는 어떤 행동을 수행한 사용자의 비율입니다. 예를 들어, "사용자의 86%가 7월에 모바일 앱을 통해 최소 3개의 제품을 구매했습니다."
10. 리텐션* 비중 (retention rate)
시간이 경과하면서 사용자가 유지되고 있는지에 대한 비중입니다. 리텐션 비중을 계산하려면 두 가지 숫자를 확인해야 합니다.
시작점의 사용자 숫자
종료 시점에 제품을 사용하고 있는 사용자 숫자
유지율은 시작점 사용자 숫자를 종료시점 사용자 숫자로 나눕니다. 예를 들어, 7월 1일에 100명의 사용자가 있었고 8월 1일까지 해당 사용자 중 94명이 제품과 기능을 계속 사용 했다면 유지율은 94%입니다. 이 예에서 서비스의 이탈률은 6%입니다. (이 숫자는 더 이상 제품과 함께 하지 않고 있는 사용자 6명의 누수량입니다) 명확히 이야기하자면, 7월 1일부터 31일까지의 기간 동안 12명의 신규 사용자가 제품을 사용하기 시작했다면, 7월의 리텐션에서 이 숫자는 제외시켜야 합니다.
*리텐션은 얼마나 많은 사용자가 다시 제품을 사용하는지, 고객이 유지되는 비율을 의미
11. 업그레이드 비중 (upgrade rate)
때로 제품이나 기능 또는 구독에 하이엔드부터 로우엔드까지의 계층이 생길 때가 있습니다. 중요한 리텐션 지수 중 하나가 사용자가 그 기능을 (사용하던 것보다) 더 높은 단계로 업그레이드를 선택할 때 입니다. 업그레이드 비중을 계산하려면 주어진 기간에 업그레이드 한 사용자를 총 사용자 수로 나눕니다. 예를 들어 7월 한달간 12명의 사용자가 1번 티어에서 2번 티어를 구독하는 것으로 업그레이드 했고, 7월 31일까지 총 사용자가 두 티어 모두 100명이라고 가정하면, 7월의 업그레이드 비중은 12%입니다.
12. 이탈 소요 시간 (time to churn)
리텐션을 조사하는 또 다른 가능한 방법이 제품, 기능 또는 서비스의 사용자가 떠나거나, 이탈하거나, 다운그레이딩 하는 사이에 경과한 평균 시간을 추적하는 것입니다. 궁극적인 목표는 이 시간을 늘리는 것이며, 그럴 때 이 기능은 여전히 사용자에게 가치가 있을 것이라 가정합니다.
예: "지난 1년간 우리는 이탈 소요 시간을 평균 65일에서 88일로 늘렸습니다."
13. 작업 성공률 (task success rate)
사용자가 제품을 사용해서 (원래 하려고 했던) 일을 성공적으로 완수 했는지에 대한 수준입니다. 일을 완수하지 못하면 0%, 성공하면 100%, 부분적인 성공을 평가할 수 있습니다. 작업 성공률은 주어진 기간 동안에 모든 사용자의 작업 평균으로 계산됩니다. 예를 들어 작업 A, B, C에 대한 성공을 측정하는데 각 비중이 70%, 80%, 100%라면 전체 작업 성공률은 83% ((70+80+100)/3) 입니다.
14. 작업 소요 시간 (time-one-task)
사용자가 작업을 시작하는 순간부터 완수할 때까지 걸리는 평균 시간입니다. 간단해 보여도 시간의 측정은 복잡합니다. 사용자가 너무 많은 노력을 기울이는지, 사용자가 작업을 다 완수하지 못했을 때의 시간 측정, 시간 데이터의 정규화 등 일반적인 함정을 인식하고 개선하고 있는지 확인하십시오. Jeff Sauro이 쓴 작업 소요시간을 측정하는 짧고 유용한 아티클을 참고하세요.
15. 경로 놓침(lostness)
경로를 놓치는 것의 측정은 디지털 제품을 사용하는데 있어 효율성을 측정하는 것에 해당합니다. 사람들이 제품을 사용할 때 얼마나 길을 잃었는지를 알려주는데요. 상실 점수는 0에서 1의 범위인데, 좊은 점수일 수록 사람들은 길을 잃고 필요한 것을 찾는데 어려워하는 것을 의미합니다. 낮은 점수는 사람들이 원하는 것을 비교적 쉽게 찾을 수 있음을 의미하죠. 길을 놓치는 것은 사용자가 작업을 완료하는데 걸리는 최적의 스텝을 계산합니다.
>> 상실감측정하기
16. 포기율 (abandonment rate)
사용자가 작업을 완료하기 전에 포기하고 떠난 사용자의 비중입니다.
중요한건!! 여기에서는 분석을 통해 신뢰할 수 있는 수치를 얻기 힘듭니다. 방문한 고객의 동기가 무엇인지 모르면 특정 경로나 프로세스를 포기했다고 가정하기 어려울 수 있습니다. 안정적으로 이 수치를 얻을 수 있는 방법은 User Zoom과 같이 통제 가능한 환경에서 사용자에게 완료할 작업을 제공하는 것입니다.
*보너스 경험 지표, 팀 공감 점수 (team empathy score)
지난 2주간 제품 또는 프로토타입을 사용하는 한 명 이상의 사용자를 관찰하거나 인터뷰한 팀원 비중입니다. 2주에 한 번 팀 구성원에게 "지난 2주 동안 제품을 사용하는 사용자를 관찰하거나 인터뷰한 적이 있습니까?"라는 간단한 질문을 합니다. 예/아니오의 두 가지 옵션이 있으며 공감점수는 예라고 답한 팀원의 비율입니다.
측정을 시작하는 시점, 바로 지금!
지금까지 16개의 주요 경험 지표들을 살펴보았습니다. 이 모든 지표를 다 측정할 필요는 없으며, 딱 이 방법으로만 고수할 필요도 없습니다. 일단 우리 기업에 맞는 지표를 선택하고 시작해보면서 점차 우리에게 맞게 정교화 해가는 것이 훨씬 중요합니다. 중요한 것은 우리의 메시지를 누가 듣고 있는지를 알아가는 것입니다.
측정을 시작해야 하는 시점은 바로 지금입니다. 가장 쉬운 것 부터 시작해보세요. 점차 지표들을 정교화하면서 데이터에 대한 시각을 얻어갈 수 있습니다. 측정을 시작하는 것만으로도 여러분은 고객에 대해 훨씬 더 많이 알게 될 것이고, 고객을 알게 되면 여러분의 행동이 반응하게 될 겁니다.
