✅ 오늘의 파쓰 지식 : 이번 글에서는 플랫폼 비즈니스에서 핵심 지표를 어떻게 사용할 수 있을지 함께 알아보아요!

✅ 파쓰가 전하는 테크 샤라웃 :  뱅크샐러드, 당근, 배달의민족의 테크 블로그 소식을 소개합니다!

1. 비즈니스 목표에 연계된 지표여야 해요.
   비즈니스의 궁극적인 목표로 이어질 수 있는 지표를 설정해야해요. 아마존의 경우 플라이휠에서 궁극적인 목표인 '성장'을 일으킬 수 있게 되는 ‘사용자 경험’ 개선을 하고자 했죠. 그래서 단순히 제품 구색을 늘리는 것이 아니라, 사용자가 관심 있는 제품 구색을 늘리기 위해 '조회수가 높은 제품 상세 페이지를 늘리는 것'을 핵심 지표로 잡을 수 있었어요. 
   
   
2. 통제 가능한 지표여야 해요.(인풋 지표)
   플라이휠 상에서 트래픽이나 사용자 선택의 수 등 다양한 지표들이 도출될 수 있지만, 이 지표들이 내부적으로 통제 불가능하다면 조직을 움직이는 핵심 지표로 사용하기는 부적합할 수 있어요. 트래픽이 높아지는 것도 중요한 목표이지만 이를 위해 조직이 직접적으로 할 수 있는 행동은 없으니깐요. 즉, 아마존은 핵심지표가 어떠한 행동으로 이어져 조직을 한 방향으로 움직일 수 있는 지표를 핵심 지표로 삼고 있어요. 
   
   
3. 측정 가능한 지표여야 해요.
   당연히 잡은 지표를 계속해서 측정할 수 있어야겠지요. 성적이 나오지 않는다면 지금의 노력이 옳은 방향으로 가는지 아닌지를 알 수 없으니깐요.

플랫폼 회사들은 주로 어떤 지표들을 확인하고 있을까요? – 전략/가설 수립 및 성과 측정을 위한 아웃풋 지표🤔

• 이벤트 행동(Event, Action): 유저가 수행한 행동을 의미해요. 예를 들면, 클릭이나 조회, 스와이프, 스크롤 등의 행동이 포함되어요.
  
  
• 시간축: 지표를 생성할 때 사용할 수 있는 시간의 기준을 의미해요. 어떤 지표는 시간대별로 뽑을 수 있을 것이고, 어떤 지표는 일별, 주별 혹은 월별로 보는 것이 의미 있는 지표도 있을 거예요.
  
  
• 차원(Dimension): 데이터의 속성을 의미하는데요. 데이터마다 다양한 속성이 있을 수 있어요. 예를 들면, 연령대나 고객그룹, 혹은 국가 등이 있어요.
  
  
• 집계 값(Aggregation): 데이터를 가져다가 계산한 값이예요. 평균을 만들어볼 수도 있고, 최대/최소값을 구하거나 모두 합해버릴 수도 있어요.

• 조건(Condition): 특정 조건을 만족시키는 데이터만 구분해낼 수 있어요. 예를 들면, 상품을 3번 이상 구매한 유저들의 데이터만 받아서 지표를 만들 수 있지요.

이렇게 5가지의 구성요소를 조합해서 비즈니스 목표에 따라 지표들을 만들 수 있어요. 비즈니스 목표가 무엇인지에 따라 다양한 지표들이 만들어질 수 있는데요. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 핵심 지표는 다음과 같은 일곱가지의 카테고리로 나눌 수 있다고 해요.

• 참여(Engagement) – 핵심 작업의 빈도와 주기
• 수익(Revenue) – 발생 수익
• 전환(Conversion) – 구매 전환, 회원 전환 등
• 리텐션(Retention) – 재사용 비율
• 활동(Activation) – 유저가 첫번째 가치 있는 활동을 하는 순간
• 활성유저(Active usage) – 일/주/달/년간 활성 유저
• NPS(Net Promoter Score) – 고객 만족

이 7 가지의 카테고리 중 프로덕트 전문가들이 가장 중요하게 뽑은 Top3 카테고리가 리텐션, 참여, 전환이라고 합니다. 물론 플랫폼의 제품 특성과 비즈니스 모델에 따라서 추적해야 할 지표가 다르겠지만, 오늘은 Top3로 뽑힌 리텐션, 참여, 전환에 있어서 주로 사용하는 지표들이 어떤 것이 있을지 간단하게 알아보도록 해요!

1️⃣ 리텐션(Retention Curve)

플랫폼 지표로서 리텐션이란 특정 기간 동안 활성화된 유저 수를 의미해요. 단순히 유입된 사용자 수가 아니라 지속적으로 플랫폼을 활용하고 있는 사용자 수를 측정하여, 마케팅 효과가 아니라 플랫폼이 얼마나 실질적으로 활용되고 있는지를 확인하기 위함이지요. 리텐션을 측정하는 지표들은 꽤나 다양한데요. 크게 4가지로 살펴볼 수 있어요.

• 코호트 리텐션(Cohort Retention)

코호트(Cohort)라는 것은 동질적인 특성을 공유하는 사람들의 집합을 의미하는데요. 주로 같은 시기에 가입한 사용자들을 집단으로 묶어서 리텐션을 분석할 수 있어요. 물론, 가입 시기 외에도 성별이나 나이, 지역 등 인구통계학적 특성이나 특정 행동 등을 기준으로 코호트를 나눌 수 있어요.

• Day N 리텐션

Day N 리텐션은 N일째 유지되는 사용자의 비율을 말해요. 예를 들어 1월 1일에 사용을 시작한 사용자 코호트 집단 중에 딱 7일이 되는 날에 서비스를 이용한 사람의 비율을 보는 거예요. 만약 전체 100명 중 30명만 남아있다고 한다면 그러면 Day 7 리텐션은 30%인 것이지요. Day N 리텐션은 무조건 N이 커질수록 숫자가 줄어드는 것은 아니에요. Day 7 리텐션이 Day6 리텐션보다 높을 수 있지요. 해당 지표는 주로 초반에 사용자들을 빈번하게 방문해서 사용하는 습관을 만드는 것이 중요한 게임 등의 플랫폼에서 많이 사용한다고 해요.

• 브래킷 리텐션(Bracket Retention) 혹은 바운디드 리텐션(Bounded Retention)

Day N 리텐션이 딱 N일째에 사용하는 사용자의 비율이라면 브래킷 리텐션은 그 이름 브래킷(괄호)이 의미하듯 특정 기간 내에 유지된 사용자의 비율을 말해요. 브래킷은 주로 주나 월 단위로 설정할 수 있어요. Day N 리텐션의 집계 기간이 하루인 것에 비해, 브래킷은 그 집계 기간이 더 긴 것이 차이에요.

• 언바운디드 리텐션(Unbounded Retention) 혹은 On and After Retention

언바운디드 리텐션은 On and After 리테션이라고도 하는데요. 말 그대로, Day N 리텐션이나 브래킷 리텐션이 하루면 하루, 일주일이면 일주일의 단위 기간 동안 유지된 사용자의 비율을 의미한다면, 언바운디드 리텐션은 그 기간포함 이후까지 유지된 사용자의 비율을 의미해요. 즉, 신규 이용을 시작하고 나서 다음 단위 기간 동안과 그 이후 비율인데요. 예를 들면 1월 1일에 이용을 시작한 유저 중 그 다음주인 1월 8일 이후 기간에 이용한 모든 유저의 비율이 언바운디드 리텐션이라고 볼 수 있어요. 기간의 개념이 제한이 없다는 점에서 언바운디드(unbounded)라는 이름이 붙었지요. 다만, 기간 개념이 까다로운 만큼 실무 활용도는 떨어진다고 해요.

2️⃣ 참여(Engagement)

사용자의 참여 증가를 분석하기 위한 지표들로 플랫폼에 접속한 수를 나타내는 트래픽이나 월간 활성 사용자수(MAU,Monthly Active User) 등의 지표가 있는데요. 이외에 참여 분석을 위해 많이 사용하는 지표는 다음과 같아요.

• 고착도(Stickiness)

고착도는 특정 기간 내 서비스를 재방문하는 사용자의 비율을 의미하는데요. 모든 플랫폼에서 고착도가 중요한 것은 아니에요. 어떤 플랫폼에서는 사용주기보다 1회 방문시의 사용금액이 더 중요할 수 있으니깐요. 가령 1-2년에 한번씩 이루어지는 건강검진이라든지 성형수술 등 1회 사용금액이 큰 고관여 상품/서비스 시장에서는 고착도를 최선의 지표로 보기 어려울 수 있어요. 그렇지만 SNS나 커뮤니티형 플랫폼, 게임 등과 같은 사용자의 잦은 참여가 필요한 서비스의 경우, 고착도를 핵심 지표로 확인할 수 있어요.

고착도는 월간 활성 사용자가 서비스를 사용하는 평균 일수로 측정할 수 있어요. 즉, 공식은 아래와 같아요.

고착도(%) = (DAU / MAU) * 100

- DAU(Daily Active User): 일간 활성 사용자수

- MAU(Monthly Active User): 월간 활성 사용자수

앱의 고착도가 높다는 것은 사용자가 꾸준히 앱을 재방문한다는 의미로 볼 수 있어요. 만약 앱의 고착도가 높지 않다면 사용자가 앱을 사용하는 주기가 굉장히 길다고 볼 수 있지요.

• 세션 기간(Session Duration)

사용자가 앱을 사용하면서 얼마나 오랫동안 머무는 지를 측정하는 지표예요. 사용자가 플랫폼을 떠나기 전까지 적극적으로 플랫폼에 있는 기능이나 콘텐츠 등을 사용한 시간을 의미하지요. 사용자가 플랫폼에 들어올 때 시작하여 플랫폼을 종료하거나 특정 시간 동안 비활성 상태가 유지되면 세션 기간이 종료되어요.

• 이탈률(Bounce Rate)

한 페이지에 접속한 후 떠나는 사용자의 비율이에요. 즉 사용자가 한 페이지를 보고 같은 플랫폼의 다른 페이지를 탐색하는 대신, 플랫폼을 닫거나 외부 링크로 빠져나가는 등의 행위를 한 비율이에요. 이탈률은 플랫폼의 전반적인 사용자 경험을 평가할 수 잇는 지표이기도 해요. 플랫폼에 문제가 있다면 이탈률이 높게 나올 수 있어요. 그렇지만 이탈률이 높다고 꼭 나쁘다고 볼 수 있는 것은 아니에요. 사용자가 원하는 목적을 달성시켜주는 콘텐츠를 제공한다면 이탈률이 높게 나오더라도 사용자의 만족도가 높아 긍정적으로 볼 수 있는 것이죠.

3️⃣전환(Conversion)

전환 지표는 비즈니스가 목표하는 전환 활동을 분석하는 지표예요. 목표로 하는 전환활동을 크게 매크로 전환과 마이크로 전환으로 나누어 볼 수 있어요.

한편, 마이크로 전환은 비즈니스 목표로 가기 전 단계에서 발생하는 작은 단계의 사용자 전환을 의미해요. 궁극적으로는 매크로 전환으로 이어질 수 있는 전환들이라고 볼 수 있어요. 예를 들면, 커머스 플랫폼에서 특정 상품을 조회하거나, 관심 상품으로 등록하고 장바구니에 추가해두는 활동 등이 이에 해당하지요.

목표에 따라 매크로 전환과 마이크로 전환이 다르지만, 이를 분석하기 위해 사용하는 지표들은 유사해요. 주로 전환수나 전환율로 전환 분석을 수행하는데요. 전환에 앞서 사용자들의 가치나 주문의 가치를 측정해 전환 유도 활동을 하기 위한 예산 등을 잡기 위해 평균 주문 가치나 고객 생애 가치 등에 대한 분석도 수행해요.

• 전환수

• 전환율(CVR, Conversion Rate)

• 평균 주문 가치(AOV, Average Order Value)

• 고객 생애 가치(CLV, Customer Lifetime Value)

파쓰 Talk🤓

오늘은 플랫폼 비즈니스에서 핵심지표를 어떻게 잡을 수 있을지 알아보았어요. 조직 내부의 관리와 자원 분배를 위해 적극적으로 통제 가능한 인풋 지표를 핵심 지표로 삼는 아마존의 경영 방식을 알아보았구요. 한편으로 통제는 어렵지만 플랫폼이 당면한 문제와 이에 대한 전략/가설을 수립하고 솔루션의 성과를 측정할 수 있는 아웃풋 지표들이 어떻게 설계되는지도 살펴봤어요. 그리고 실제 다양한 목적으로 사용되는 지표들도 함께 알아봤는데요. 궁극적으로 핵심 지표는 어떤 플랫폼 비즈니스가 무슨 목적으로 사용할지에 따라 다양하게 설계할 수 있어요. 그렇지만 가장 중요한 것은 어떤 목적이든 가장 상위에 있는 전체 비즈니스 목표와 유기적으로 연결되어 있어야 한다는 것이겠지요!