지표 설정을 위한 프레임워크
Data Analytics
이 글은 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Lean Series)내 내용을 추가, 번역, 의역, 재구성한 글입니다.
[지표 설정은 무엇인가?]
기술이 진보함에 따라 변하는 것은 우리가 현실을 보는 ‘방식’이지, 그 현실 자체가 아니다. - 마셜 맥루한, 미디어 이론가
It is the framework which changes with each new technology and not just the picture within the frame. —Marshall McLuhan
지표를 설정하는 것은 현재 사업이 처한 상황에 대한 관점을 정하는 것과 마찬가지다. 사업이 폭발적인 성장을 하기 위해서는, 현재 사업이 처한 상황에서 집중해야 할 지표를 찾아야 한다. 즉, 지표 설정은, 현재 사업의 상황에 대한 논리적인 판단을 한 후 성장을 위해 집중해야 할 목표를 찾는 것이다.
[애널리틱스 프레임워크1: 데이브 맥클루어(Dave McClure)의 해적 지표, AARRR]
해적이 외치는 소리(아르르르르~!)와 비슷하다 하여 이름이 붙여진 AARRR지표는 획득(acquisition), 활성화(activation), 유지(retention), 수익(revenue), 입소문(referral)의 줄인 말이다.
획득(acquisition)
- 주요 질문: 사용자들이 어떻게 제품을 알게 되는가?
- 주요 방법: SEO, SEM, 위젯, 이메일, PR, 캠페인, 블로그 등
- 주요 지표: 트래픽, 멘션(mention), CPC(클릭당비용, cost per click), 검색 결과, CAC(획득 비용, cost of acquisition), 오픈율
활성화(activation)
- 주요 질문: 방문한 사용자들이 어떻게 실질적으로 사용하기 시작하는가?
- 주요 방법: 기능, 디자인, 보상, 긍정적 강화(affirmation) 등
- 주요 지표: 등록수(enrollement), 회원가입, 온보딩 완료수, 1회 이상 사용자, 구독수
유지(retention)
- 주요 질문: 어떻게 일회적 사용에 그치지 않도록 할 수 있는가?
- 주요 방법: 알림(notification, alert), 리마인더, 이메일, 업데이트 등
- 주요 지표: 참여(engagement), 최종 방문일, 기간별 활성 사용자 수, 이탈율
수익(revenue)
- 주요 질문: 사용자의 활동으로부터 어떻게 돈을 벌 수 있는가?
- 주요 방법: 거래, 클릭, 구독, DLC(다운로드형 컨텐츠, downloadable contents), 애널리틱스 등
- 주요 지표: 고객 생애 가치(CLV, customer lifetime value), 전환율, 장바구니 크기, 클릭당 수익(click-through revenue)
입소문(referral)
- 주요 질문: 사용자들이 제품을 홍보해주는가?
- 주요 방법: 이메일, 위젯, 캠페인, 공유, 협약(affiliation) 등
- 주요 지표: 초대 발송 수, 바이럴 상관계수(viral coefficient), 바이럴 주기(viral cycle time)
[애널리틱스 프레임워크2: 에릭 리스(Eric Ries)의 성장 엔진(Engines of Growth)]
에릭 리스의 성장 엔진은 점착 엔진(sticky engine), 바이럴 엔진(virality engine), 수익 엔진(paid engine)으로 이뤄진다.
점착 엔진(sticky engine)
- 점착 엔진은 사용자들이 재방문을 하거나 지속적으로 제품을 사용하도록 집중하는 힘을 의미한다. AARRR의 유지(retention) 단계와 유사하다. 사용자가 제품에 점착되어 있다는 것은, 사용자가 제품에 깊게 관여되어 꾸준히 사용한다는 것이다.
- 점착 엔진에서 중요한 지표는 고객 유지(customer retention)과 고객 이탈율(churn rates)이 중요한 지표다.
- 하지만 주의할 것은, 단순히 ‘계속 사용’하는 것뿐만 아니라, ‘얼마나 많이’ 사용하는지도 중요하기 때문에 빈도(frequency)와 관련된 지표도 같이 추적해야 한다.
바이럴 엔진(virality engine)
- 바이럴 엔진은 제품이 얼마나 빠르게 입소문을 타는지에 대한 것이다. 바이럴은 눈덩이처럼 불어나 엄청난 영향을 끼친다는 점에서 매력적인 힘이다.
- 바이럴 엔진에서 중요한 지표는 바이럴 상관계수(viral coefficient)다. 바이럴 상관계수는 한 사용자가 데려오는 신규 사용자의 수를 의미한다.
- 바이럴 상관계수를 올리기 위해서는 숫자에만 집착해선 안 된다. 제품의 사용 경험이 바이럴을 일으킬 수 있도록 유도하는 자연스러운 경험 설계가 함께 수반되어야 한다. 더 나아가서는, 한 사용자가 다른 사용자를 데려오는 ‘시간’도 측정하기도 한다.
수익 엔진(paid engine)
- 수익 엔진은 수익에 집중하는 시기를 의미한다. 점착 엔진과 바이럴 엔진이 제대로 작동해야만 수익 엔진이 의미가 있다. 수익은 ‘지속 가능한 수익 모델’을 검증하는 데에 필요한 궁극의 지표다.
- 여기서 말하는 수익은 단순히 ‘사용자가 돈을 내는지’를 의미하는 것이 아니다. ‘돈이 남는지’에 대한 것이다. 그렇기 때문에 수익 엔진에서 중요한 것은 고객 생애 가치(CLV, customer lifetime value)와 고객 획득 비용(CAC, customer acquisition cost)다.
[애널리틱스 프레임워크3: 애쉬 모리아(Ash Maurya)의 린 캔버스(Lean Canvas)]
https://www.leanfoundry.com/tools/lean-canvas린 캔버스는 스타트업의 사업 모델의 전반적인 사항들을 정리한 캔버스다. 일반적인 사업 기획/계획서와 달리 빠르게 변하는 시장 상황과 내부 전략에 맞게 자주 수정하는 것이 특징이다. 린 캔버스 또한 다음과 같은 지표들로 애널리틱스를 활용할 수 있다.
문제(Problem)
- 문제 및 필요를 가진 응답자 수, 필요성을 인식하고 있는 응답자 수
해결책(Solution)
- MVP 시도 응답자, 참여도, 이탈률(churn), 가장 많이/적게 사용된 기능, 지불 의사 있는 사람 수
고유 가치 제안(Unique value proposition)
- 피드백 점수, 독립적 평가, 감성 분석(sentiment analysis), 고객 언어 설명, 설문 조사, 검색, 경쟁 분석
고객 세그먼트(Customer segments)
- 잠재 고객 그룹 찾기 용이성, 고유 키워드 세그먼트, 특정 출처 타겟 퍼널 트래픽
채널(Channels)
- 채널별 리드/고객 수, 바이럴 계수/주기, 순추천지수(net promoter score), 개방률, 제휴 마진, 클릭률(click-through rate), 페이지랭크(PageRank), 메시지 도달률
불공정 우위(Unfair advantage)
- UVP 이해도, 특허, 브랜드 자산, 진입 장벽, 신규 진입자 수, 관계 배타성
수익원(Revenue streams)
- 고객 생애 가치(Lifetime customer value), 사용자당 평균 수익, 전환율, 장바구니 크기, 클릭률(click-through rate)
비용 구조(Cost structure)
- 고정 비용, 고객 획득 비용, n번째 고객 서비스 비용, 지원 비용, 키워드 비용
[애널리틱스 프레임워크4: 션 엘리스(Sean Ellis)의 스타트업 성장 피라미드(Startup Growth Pyramid)]
https://www.oreilly.com/library/view/designing-for-product/9781491971451/ch02.html스타트업 성장 피라미드는 3가지 단계로 이뤄지며, 각 단계는 다음 단계를 위한 밑거름이 된다.
1단계: 제품 시장 적합성(PMF, product/market fit)
- 누구에게 무엇을 팔 것인지 결정하고 그 사업을 증명하는 단계로, 제품이 시장의 요구와 잘 맞는지 확인하는 단계
2단계: 승산 쌓기(Stack the Odds)
- 경쟁 우위를 찾고 이를 잘 활용하는 단계로, 경쟁자들과 차별화시켜 경쟁력을 강화하는 단계
3단계: 폭발적 성장(Scale Growth)
- 새로운 시장, 제품, 채널에서 적극적으로 사업을 확장하는 단계
PMF를 확인하는 데에서 중요한 질문 중 하나는, “이 제품이 갑자기 사라지게 된다면 어떨 것 같나요?”로, 40% 이상의 응답자가 ‘실망할 것 같다.’로 응답해야 제품이 PMF를 가진 것이라고 판단할 수 있을 것이라고 한다.
[총 정리]
