잊을만할 때쯤 돌아오는 듯한 포스팅 주기^_^
오늘은 IT 서비스의 앱/웹 지표 분석 강의 복습 겸 포스팅을 올린다!
현재 서비스 기획자 캠프에서는 1) 데이터 리터러시(문해력) 수업과 2)지표, 로그 설계-분석 수업을 진행중이다.
수박 겉핥기식으로 알고 있던 개념들을 다시 만나고 있는데, 역시 그냥 들어본 것과 실습하면서 내 것으로 만드는 것은 완전히 다른 차원임을 느낀다. 그래서 캠프에서 배웠던 내용을 복. 습 시리즈로 올려본다.
우리는 서비스 지표를 왜 봐야 할까?
마치 사람이 건강을 주기적으로 체크하기 위해 건강검진을 하고, 인바디를 체크하듯 서비스의 건강을 체크해야 한다고 생각한다. (우리 제품이 건강한지, 사람들에게 사랑 불편함을 주는 구석은 없는지 등등)
우리가 BMI 지수를 살펴보고, 체내수분량을 체크하면서 건강을 체크하듯이!
자 고로면, 우리는 서비스에서 어떤 지표를 봐야 할까~?
1. AARRR 프레임 워크
발음하기도 힘든 에이에이 아라랄-!
워낙 유명한 지표인데 수업 후 찾아보니 실리콘 밸리의 Dave Mclure라는 사람이 만들어낸 개념이라고 한다.
해적지표라고도 불리는 AARRR은 기업과 사업의 성장을 평하하는 5가지 매트릭의 줄임말이다.
하나씩 살펴보자.
Acquisition(획득) 지표
AARRR지표에서 Acquisition은 고객이 우리 서비스에 어떤 채널로, 얼마나 들어오는지 보는 것이다.
대기업, 유니콘 기업 등에서 내는 뉴스 자료를 보면 자주 나오는 ex. MAU 천만명 달성 등의 지표처럼신규로 유입된 유저, 활성된 유저 수를 살펴본다. 물론, 이때 살펴보는 조건이 매우 다양하다.
- 기간을 어떻게 볼 것인가?
- DAU(Daily Active User): 일 활성 유저 수
- WAU(Weekly Active User): 주 활성 유저 수
- MAU(Monthly Active User): 월 활성 유저 수
- New User: 새로운 유저
- "활성"의 정의를 어떻게 내릴 것인가?
- 앱을 설치하면 활성된 것인가?
- 앱에서 접속하면 활성된 것인가?
- 핵심기능 A를 실행하면 활성된 것인가
간단히 두 가지의 조건만 봐도 이렇게나 다양하게 Acquisition 지표를 쪼갤 수 있다.
참고로 앱을 설치하면 디바이스 ID로 활성 여부를 판단하기가 쉬운데, 웹은 쿠키로 보기 때문에 쿠기 삭제 시 다시 유저가 New User가 되는..! 웹에서 보는 지표에서 유의할 점도 꼭 기억해야겠다.
Activation(활성, 즉 전환) 지표
Activation 지표는 서비스에 유입된 고객이 과연 우리 서비스에 '진짜 활성' 되었는지 체크해 보는 지표다.
말이 어려운데, 쉽게 생각하자면,
고객이 "이 서비스가 없으면 불편하거나, 이상함을 느낄 정도로 서비스 내부에 활성화된 상황" 혹은
고객이 "난 A 같은 상황에는 B서비스를 써야겠어" 생각할 정도로 서비스 고객으로 전환됨을 확인하는 지표이다.
"나갔는지, 안 나갔는지를 확인해 보고, 얼마나 우리 서비스에 머무르는지" 등을 체크하면 된다.
- 우리 서비스에 있는지, 없는지, 얼마나 있는지 봐볼까?~
- 이탈률(Bounce Rate) : 이탈 수 / 페이지 세션
- 페이지 로그를 심어 놓고 페이지 이탈률을 체크한다.
- 체류시간: 총 체류 시간/ 총 세션 수
- 회원가입 수: 회원 가입 수
- 어라라? 회원가입 수는 Acquisition에서 보는 것 아니냐고요? 조직에서 정의하기 나름이지만 신규유저라고 해서 무조건 회원가입을 시키지는 않기 때문에, 비회원 활동이 가능한 서비스는 Activation 지표로도 볼 수 있다고 합니다!
- 이탈률(Bounce Rate) : 이탈 수 / 페이지 세션
- 우리 서비스 어느 구석을 잘 보고 있는지 확인해 볼까?~
- CTR(Click-Through Rate) 클릭률: 콘텐츠 Click 수 / 콘텐츠 View 수
- 콘텐츠를 눌렀는지, 안 눌렀는지 볼 때 사용
- 한 화면 안에 여러 개의 콘텐츠가 나오고, 이 위치가 바뀔 때는 사용자가 이걸 봤는지도 모르고 , 어디를 봤는지도 알 수 없으니까 클릭률을 통해 체크한다. (즉, 여러 개를 한 화면에서 비료분석할때 활용)
- 특히, A/B 테스트를 통해 사용자가 더 많이 클릭하는 페이지를 가려낼 때 많이 보는 지표
- CVR(Conversion Rate) 전환율: 콘텐츠 Click 유니크 유저 수/ 콘텐츠 View한 유니크 유저 수
- CTR이 한 화면 내에서 클릭률이라면, CVR은 페이지에서 페이지로 전환되었는지를 볼 때 사용
- 때문에, 퍼널을 개선하면서 페이지 전환율을 볼 때 활용
- 한 화면에서 위치가 지속적으로 바뀌는 콘텐츠를 테스트하기엔 용이 X
- * 여기서 유니크란 중복을 제외해서 카운트함을 말합니다!
- CTR(Click-Through Rate) 클릭률: 콘텐츠 Click 수 / 콘텐츠 View 수
CTR, CVR은 마케팅, 그로스 해킹 쪽에서도 자주 보이는 용어지만, 어떤 특성에서 사용되면 좋은 지표인지! 는 수업을 통해 다시 한번 정리할 수 있었다.
Rentention(재방문)지표
우리 사촌동생도 알 것 같은 리텐션 지표! 그 정도로 '리텐션'이라는 말은 정말 많이 쓰인다.
리텐션 지표는 우리 서비스로 유입된 고객이, 우리 서비스를 지속적으로 잘 활용하는지를 확인하는 지표이다.
- 재방문율: 재방문 유저수/ 특정 시점 방문 유저수
- 기본적으로는 "특정 기간"에 온 유저 대비, "다시 방문한" 유저의 비율을 보는데, 이때 이 "특정 기간"을 어떻게 설정하냐에 따라 리텐션이 달라질 수 있다.
- 1. 클래식 리텐션(N-Day Rentetion)
- 클래식 리텐션은 데일리로 N날 들어온 유저가 N날 들어왔는지 여부를 체크하는 방식이다.
- 예를 들어 3월 03일부터 ~3월 04일을 기간으로 설정하면 1) 3월 3일에 들어왔는지, 2) 3월 4일에 들어왔는지를 하루 단위로 체크하는 것이다.
- 가장 많이 활용하는 방식으로, 데일리 리텐션이 중요한 서비스 (ex. 메신저, 다이어리 앱 등등)에서 중요하게 봐야 하는 지표이다.
- 2. 범위 리텐션(Range Retention)
- 범위 리텐션은 특정 기간을 하나의 "범위"로 잡고, 해당 기간 안에 들어왔는지 아닌지를 확인하는 방식이다.
- 클래식 리텐션에서 범위만 유연하게 확장한 개념이다!
- 예를 들어, 3월 3일부터 ~ 3월 6일까지의 범위를 3일 단위로 쪼개어 살펴보자
구분 기간 유저 2023-03-01 2023-03-02 2023-03-03 2023-03-04 2023-03-05 2023-03-06 태진아 방문 방문 방문 방문 방문 송대관 방문 방문 방문 방문 설운도 방문 방문 방문 방문 임영웅 방문 - 범위 1: 2023-03-01~2023-03-03에는 태진아, 송대관, 설운도, 임영웅이 모두 방문하여 총 4명의 유저가 방문했다. (이전에 모두 가입했다 전제하고) 리텐션이 100%이다.
- 범위 2: 2023-03-04~2023-03-06에는 태진아, 송대관, 설운도만 방문하여 총 3명의 유저가 다시 서비스에 접속했으니까 리텐션을 75%로 볼 수 있겠다.
- 실제로는 유저의 총 방문수가 7번으로 똑같지만, 범위 1과 범위 2의 리텐션은 다르게 측정된다!
- 범위 리텐션은 주로 기간 내에 하루 정도 접속을 안 했다고 하더라도 리텐션에 영향을 주지 않기 때문에, 주로 서비스 사용주기가 길거나, 특정 사용패턴을 보이는 서비스에 적합하다.
- 예를 들면 직방, 다방과 같은 부동산 서비스는 1년, 2년 등 통상적으로 집 계약을 하는 년 단위로 리텐션이 발생할 수 있어서 범위 리텐션에 적합하고, 카카오톡, 알림 앱 등은 클래식 리텐션이 지표를 보기에 적합할 것 같다.
- 3. 롤링 리텐션(Rolling Rentetion)
- 클래식 리텐션과 범위 리텐션 외에도 롤링이 있다?! 우리가 클래식 리텐션에서 '주기' 적 측면에서 더 유연성을 갖고 '범위 리텐션'을 본다고 했다. 그런데,,, 말이죠! 우리의 서비스 내에는 정말 다양한 콘텐츠와 기능이 있을 수 있기 때문에 상품, 콘텐츠 별로 모두 범위 리텐션을 각각 다르게 정의한다면-> 우리의 전반적인 리텐션을 파악하기가 힘들 수 있다.
- 롤링 리텐션은 '사용자의 이탈 여부에 초점'을 맞춘 리텐션 지표로, '마지막 방문일 이전을 모두 방문으로 보는' 개념이다. 롤링 리텐션은 매일 변화할 수 있기 때문에 리텐션 트렌드를 보기가 적합하다. (정말 정말 우리 서비스를 이탈한 게 아닌 이상, 방문했다고 찍기 때문에
- 예를 들어, 3월 1일부터~3월 6일까지 우리 서비스의 롤링 리텐션을 살펴보자
구분 기간 유저 2023-03-01 2023-03-02 2023-03-03 2023-03-04 2023-03-05 2023-03-06 태진아 방문 방문 방문 방문 방문 방문 송대관 방문 방문 방문 방문 설운도 방문 방문 방문 방문 방문 임영웅 방문 방문 유산슬 방문
구분 기간 유저 2023-03-01 2023-03-02 2023-03-03 2023-03-04 2023-03-05 2023-03-06 태진아 방문 방문 방문 방문 방문 방문 송대관 방문 방문 방문 간주 방문 방문 설운도 방문 방문 간주 방문 방문 방문 방문 임영웅 방문 방문 간주 방문 간주 방문 간주 방문 간주 방문 유산슬 방문 - 기간 내 마지막 방문일을 이전은 모두 '방문 간주'로 다시 작성을 해보았습니다. 실제로 방문하지는 않았지만, 방문했다고 처리해 보겠습니다.
- 리텐션을 구해봤을 때, 아래와 같이 100%에서 80%로 유지되다가, 60%로 감소하는 리텐션 지표를 확인할 수 있습니다.
2023-03-01 2023-03-02 2023-03-03 2023-03-04 2023-03-05 2023-03-06 이탈X 유저수 5 4 4 4 4 3 리텐션(%) 100% 80% 80% 80% 80% 60% - 이렇게 롤링 리텐션은 리텐션주기를 어떻게 잡느냐에 따라 굉장히 숫자가 달라질 수 있을 것 같습니다! 너무 주기에 따라 리텐션이 달라지는데 주기를 어떻게 잡죠?
- 실무자 분께서는 서비스에서 고객의 최대 구매 공백기에 대한 분포를 보면서 아웃라이어를 잘라내어 최대한 합리적인 주기를 뽑으려고 고민하신다고 합니다!
- 예를 들어, 3월 1일부터~3월 6일까지 우리 서비스의 롤링 리텐션을 살펴보자
- 1. 클래식 리텐션(N-Day Rentetion)
- Stickness: 일간 활성 사용자 / 월간 활성 사용자 *100
- 리텐션 3인방 말고로 우리는 Stickness라는 것도 본다!
- Stickness는 앱의 활성도, 의존도를 보는 지표로 월간 우리 서비스에서 활동한 사용자 중, 일 단위로 들어온 사용자를 따로 걸러서 보는 것이다.
- 예를 들어, MAU(월간 활성사용자수)가 100만 명인데, DAU(일간 활성사용자수)가 10만 명이라고 가정해 보자
- 그렇다면, 10만 명/100만 명 *100 = 10%의 Stickness가 나온다.
- 평균 10~20%가 나온다고 한다. (물론 서비스 특성에 따라 다르겠지용!)
- 기본적으로는 "특정 기간"에 온 유저 대비, "다시 방문한" 유저의 비율을 보는데, 이때 이 "특정 기간"을 어떻게 설정하냐에 따라 리텐션이 달라질 수 있다.
Referral(추천)지표
Referral 지표는 우리 서비스에 대한 만족을 기반으로 고객의 주변으로 얼마나 바이럴 되는가? 에 대한 확인을 할 때 사용한다.
- 예를 들어, 티스토리 콘텐츠의 Referral 지표는 SNS 공유하기 개수 등을 볼 수 있겠다.
- 그리고, 찾아보니 AARRR의 마지막 2가지 순서를 모두 다르게 설명한다. Referral->Revenue, Revenue->Referral 순서로 서비스에 맞게 퍼널을 설정하면 될 것 같다.
- 이렇게 "공유와 추천이 얼마나 되는지"에서 멈추면 안 된다!
- 우리는 이 "공유와 추천" 행동이 우리에게 어떤 이익을 주는지에 대한 계산을 해야 한다.
- 예를 들어, 티스토리 공유하기를 5번 시도했을 때, 티스토리 서비스에 얼마나 많은 유저가 들어오는지?
- N명의 유저가 들어온다면, 그 유저의 유입은 우리에게 얼마의 이익을 줄까?
- 이렇게 바이럴에 대한 이익을 따지는 지표를 바이럴 계수(Viral K)라고 한다. 이 개념은 다음에 더 자세히 포스팅해 보겠다!
Revenue(매출) 지표
Revenue 지표는 우리 서비스에서 일어난 '수익'과 관련된 지표이다. 모두 돈과 관련될 수밖에 없는..!
Revenue에서는 어떤 것들을 볼까?
- LTV(Life Time Value): 고객이 우리 서비스를 쓰면서 우리에게 총얼마의 이익을 가져다줄 것인가?
- 일반적으로 고객의 구매 단가 * 평균 구매 횟수
- 하지만, 서비스 특성에 따라서 기간이 곱해져야 할 수도 있고, 비즈니스 도메인에 따라서 LTV를 구하는 수식은 달라진다!
- 이때 고객은 '전체유저'로 먼저 본다!
- 필요에 따라서, 기능의 카테고리 별로 혹은 콘텐츠 별로 쪼개서 보면 된다.
- 선생님께서는 PO로서 데이터 분석 팀에 요청할 때 처음부터 너무 세부적인 LTV 정보를 요청하기보다는 전체적인 LTV를 한번 보고, 세부 단위로 쪼개서 보는 게 좋다고 팁을 주셨다.
- GMV(Gross Merchandise Volume): 거래된 서비스 볼륨 / 상품의 총금액
- GMV는 최종 매출과 전혀 다른 개념이다. 주로 이커머스에서 많이 활용되는 개념으로 고객이 우리 상품을 위해 얼마나 '결제', '소비' 했는지를 파악하기 위한 개념이다.
- 소비자의 결제 금액이 곧 -> 회사의 매출이 아니기 때문에 매출과 헷갈려서는 안 된다!
- 객단가: 총 거래액 / 총 유저 수
- 말 그대로 유저가 평균적으로 얼마나 돈을 가져다주는지를 보는 것!
- 구매전환율: 구매 유저 수 / 접속 유저
- ARPU(Average Revenue Per User): 매출/ 순수 활동 유저 수
- 모든 활성 사용자 수 대비 나오는 매출을 보는 것이다.
- 예를 들면, 사용자 트래픽에 따라 얼마나 매출이 늘어날 수 있는지 볼 때 사용할 수 있다.
- 이렇게 미리 ARPU를 계산해서 마케팅 비용을 조절할 수 있는 것스~
- ARPU(Average Revenue Per Paid User): 매출/ 순수 유료사용자 수
- ARPU가 전체 활성사용자 수를 봤다면, 이번엔 결제한 유료 사용자에 대한 매출을 구하는 것이다.
- ARPPU는 상품에 대한 의사결정이 필요할 때 쓰인다
마케팅 관련 지표
- CAC(Customer Acquisition Cost): 유저 한 명을 획득하는데 들어가는 비용
- 유저획득비용/신규유저수
- CAC는 LTV와 굉장히 밀접한 관계를 갖고 있다.
- 자,,, 만약 고객 1명을 우리 서비스로 데려오는 데 15원이 든다고 가정해 보자(CAC=15만 원), 그런데 고객이 우리 서비스에 주는 이익이 10만 원(LTV)이면.. 남는 장사일까?
- 이럴 때는 마케팅 비용을 줄여서 CAC를 줄일 수 있을 것이다.
- 이렇듯 지표는 전체적으로 봐야 해석이 가능하다는 점!
- ROAS(Return On Ad Spending) : 광고에서 얼마큼의 리턴을 가져올 것인가?
- 광고기여매출/광고비
- 마케팅했을 때 얼만큼의 매출을 발생시켰는지 보는 지표
- '광고기여매출'은 어떻게 측정할 것인가?
- 일반적 온라인 광고에서는 '클릭'이 일어난 시점을 Return 되는 시점으로 잡는다고 한다.
- 여기서도 Return을 퍼스트 터치로 잡을 것인지, 마지막으로 본 광고 매체를 클릭해서 유입된 것으로 잡을 것인지에 따라서 광고 매체에 성과도 다르게 잡힌다고 한다.
- 또 이것을 '거래액 ROAS로 잡을 것인가? 매출 ROAS로 잡을 것인가?
- 현재 팀의 목표에 맞춰서 ROAS를 보면 된다!
- 페이스북은 2주로 잡는다고 한다 -!
- 이외에도 C시리즈가 있고 그중에서도 CPC와 CPM은 많이 활용되는 광고 형태이다.
- CPC(Cost Per Click) : 광고 클릭 당 비용
- CPM(Cost Per Mile) 광고 1000회 노출 당 비용
- CPP(Cost Per Period): 기간 당 고정 금액으로 광고 노출된 비용
- CPA(Cost Per Action): 광고주가 원하는 액션 당 가격(가입하기, 구매)
- CPI(Cost Per Install): 광고를 통한 설치 당 가격
배운 내용을 다시 정리하며 드는 생각
기획자는 숫자랑 친하면 친할수록 좋은 것 같다...^^
현재 지표 수업은 실제 현업의 데이터 분석가 실무자 분이 오셔서 정말 양질의 콘텐츠로 강의를 해주시는데
이 기간 동안 내 걸로 만들기 위해 실습을 열심히 해봐야겠다!
다음은 데이터야 친해지자 ② 실습 편으로 돌아오겠다!
출처: [새싹X러닝스푼즈] 유니콘 기업 현직자에게 배우는 IT 서비스 기획자 취업 캠프 임광빈 강사님 강의
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