[TIL] 데이터 리터러시 - 1주차(2)

4. 지표 설정

- 지표

 특정 목표나 성과를 측정하기 위한 구체적이고 측정 가능한 기준으로 목표 달성도를 평가하고 전략적 결정에 필요한 핵심 정보를 제공한다. 정의한 문제에 대해 정확하게 파악하기 위해 필요하다.

 '어떤 문제를 풀고자 하는가?'를 정의했다면 '어떤 결과를 기대하는가?'에 대한 정량화된 기준을 세워야 한다.

-  Active User (활성유저)

 1) Active User (활성유저)의 역할

 ▷ 활성 유저에 대한 정의에 따라 전략과 방향이 달라짐

 ▷ 활성 유저에 대한 정의로 '이탈 유저'가 정의됨

 ▷ 투자를 위한 서비스 지표에 중요한 역할을 하게 됨

 2) Active User (활성유저) 설정해 보기

 ▷ 사이트 진입 유저

 ▷ 사이트 진입 후 추가 행동을 한 유저

 ▷ 최종 액션까지 수행한 유저

 3) 우리 서비스만의  Active User (활성유저)를 찾기 위해서

 ▷ 어디까지 경험한 유저가 우리의 활성유저일까?

 ▷ 일반유저와 활성유저를 나누는 기준은?

 ▷ 유저는 어디서 우리 서비스의 효용성을 느낄까?

 ▷ 우리가 핸들링할 수 있는 유저의 사이즈는 얼마나 될까?

 4) 그 외 주요 지표

지표	정의
전체 Active User	앱 접속 이력이 있는 유저
서비스별 Active User	서비스별 서브메인 이하 추가 액션이 있는 유저
DAU	Daily Active User
WAU	Weekly Active User
MAU	Monthly Active User
이탈유저 (이탈율)	전체 DAU로 잡혔지만, 각 서비스의 DAU로 잡히지 않은 유저 (비율)
CVR (Conversion Rate)	특정 행동을 한 후, 전횐된 비율
CTR (Click Throught Rate)	어떤 페이지에 접근한 후, 특정 요소를 클릭한 비율

 

- Retention Ratio (재방문율)

 리텐션이란 고객이 서비스를 지속적으로 이용하고 있는지를 파악할 수 있는 것을 말한다. 리텐션은 '한 번 획득한 유저가 서비스로 다시 돌아왔는가?'에 대한 지표이다.

 리텐션은 기본적으로 방문을 기준으로 측정하나 Active User에서 활성의 기준을 정해줬던 것과 같이, 서비스의 특성에 따라 '활성'의 기준을 다르게 정의할 수 있다.

 1) Retention Ratio (재방문율)의 역할

 ▷ 리텐션이 높은 서비스는 획득비용에 투자한 비용을 빠르게 회수할 수 있음

 ▷ 리텐션은 서비스(특히 앱서비스) 성장에 있어서 매우 중요한 지표

 2) Retention 측정 방법

구분	설명
N-Day	최초 사용일로부터 N일 후 재방문한 유저의 비율로 이해하기 쉽고 간단함
	어떤 날을 선택하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있으며 장기적인 사용자 유지 트렌드 파악이 어려움
Unbounded	특정 날짜를 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율(이탈률의 반대 개념)
	장기 미 접속 유저가 갑자기 접속하게 될 경우 이전의 값이 모두 변동되는 상황이 발생
Bracket	설정한 특정 기간을 기반으로 재방문율 측정하기 때문에 세분화 하여 분석 가능
	다양한 기간의 리텐션 데이터를 비교 분석하는 것이 어렵고 혼란을 줄 수 있음 너무 세분화하면 데이터의 의미가 희석될 가능성 있음

 

- Funnel(퍼널)

 유저들이 어디서 이탈하는지를 단계별로 시각화하여 확인이 가능하다. 잠재고객을 유입시키며 최종적인 목표 액션을 달성할 때까지의 과정을 말한다.

- AARRR

 디지털 마케팅 시 퍼널을 활용하는 프레임워크로 단계별 전환율을 지표화하여 서비스 보완 지점을 찾는다.

- LTV (Life Time Value, 고객 평생 가치)

 한 명의 유저가 생애 주기 동안 얼마만큼의 이익을 주는지를 정량적으로 지표화한 것을 말한다. 유저와의 관계를 측정하고 이를 사업적 이익으로 가져가는데 중요한 지표이다.

 LTV 산출하는 방법은 서비스마다 다르기 때문에 매우 다양하다.

 

- 북극성 지표

 제품/서비스의 '성공'을 정의한다. 회사의 사업 목표를 나타내는 지표 중 선행지표로 제품/서비스가 유저에게 주는 core value를 가장 잘 나타내 장기 성장을 위해 필수적으로 모니터링해야 한다.

 북극성 지표는 제품/사업 조직이 무엇에 최적화되어야 하는지, 무엇을 포기해도 되는지에 대한 방향성을 제시해 주고 전 직원을 하나의 목표에 집중시킴으로써 서로 상반된 목표에 집중하거나, 중복으로 일하는 것을 방지할 수 있기 때문에 효율을 증대시킨다.

 

5. 결론 도출

 우리에게 필요한 것은 '결론'이지만, 보통 결과를 많이 이야기 한다. 앞서 문제의 정의, 지표 설정을 할 때의 목적을 떠올리며 정리하고 데이터를 통해 알 수 있는 범위에서만 생각해야 한다.

- 결과와 결론

 1) 결과

 ▷ 데이터 처리, 분석, 모델링 후 얻어진 구체적인 데이터 결과물

 ▷ 숫자, 통계, 그래프, 차트 등의 형태로 나타낼 수 있음

 2) 결론

 ▷ 분석된 데이터 결과물을 바탕으로 이끌어낸 의미나 통찰

 ▷ 데이터에 기반한 해석, 추론 또는 권고 사항을 포함

결론을 잘 정리하는 방법