그래서 무슨 지표를 보라는걸까

포스트 작성 시 인프런 - 마이리얼트립 양승화 님의 그로스 해킹 강의를 참고였습니다.

지표, 지표.. 지표?

일을 할 때, 혹은 단순히 이야기를 할 때에도 ‘지표‘라는 이야기는 정말 많이 나온다. 경제 지표, 성과 지표, 비즈니스 지표, 핵심 지표… 그리고 경영학과를 나온 사람들은 한 번 씩은 다 들어봤을 법한 이야기도 있다.

“측정할 수 없다면 관리할 수 없다.”

나름대로 해석해보면 이렇다. 어떤 비즈니스 과제를 해결하기 위해서는 지표를 측정해야한다. 그 지표를 측정하지 못하면 (객관적인 아웃풋을 확인할 수 없기 때문에) 현상을 파악할 수 없다. 고로, 관리 혹은 개선할 수 없다. 따라서, 지표는 중요하다. 라는 뜻일것이다.

학부 시절엔 아~ 그렇구나 하고 넘겼지만, 이게 직업이 되다보니까 이런 생각이 든다.

1. 그럼 과연 뭘 측정하는걸까? → 지표란 무엇인가?
2. 숫자만 내 눈 앞에 보이면 측정이 된걸까? → ‘지표 = 숫자’ 인가?
3. 설사 측정한다고 해도, 이걸 어떻게 관리해야하는걸까? → 지표 관리 방법

이번 포스트에서는 강의를 참고하여, 위 질문에 대해 내 나름대로 답변한 내용을 정리해보도록 하겠다.

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지표란?

그럼 데이터 분석가는 지표를 어떻게 정의해야할까? 강의에서는 이렇게 설명하고있다.

• 지표란?
  • 로그를 특정 기준에 따라 요약한 숫자
    • 로그(log)란? 사용자들이 남기는 데이터이며, 크게 두 가지로 나눌 수 있다.
      1. 서비스 로그: transaction의 결과로 발생하는 로그 (ex. 결제, 생년월일, 가입 등)
      2. 행동 로그: action에 대한 로그 (ex. 클릭, 장바구니 담기, 페이지 이탈 등)

예시를 들어보자.

반려견 용품을 파는 가상의 e커머스, A브랜드가 있다고 생각해보자. A브랜드의 데이터 분석가는 반려견 옷을 구경하다가 나간 고객은 얼마나 되는지 궁금해졌다. 그래서 페이지에 대한 페이지 이탈률을 살펴보았고, 이탈률은 60%였다. 여기서 한 단계 더 나아가서, 20대와 30대의 이탈률이 궁금해졌고, 조사해보니 각각 80%, 30%인 것을 알 수 있었다.

위 예시에서는 페이지 접속, 이탈에 대한 데이터를 통해 이탈률 이라는 지표를 살펴봤다. 여기서, 고객의 나이라는 서비스 로그를 결합하여, 연령 별 이탈률이라는 지표를 알게 되었다.

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그럼 지표는 숫자인가?

위에서 언급한 이탈률을 비롯하여 이탈 수, 회원 가입 수, 방문 수, 재방문율 등은 모두 지표가 될 수 있다. 근데 모든 지표가 비즈니스를 잘 나타내고, 성장할 수 있도록 이끌어낼까?

지표는 숫자인가? 라는 질문의 본질은, 어떤 지표가 의미있는 지표인지에 대한 질문일 것이다. 지표를 보는 데이터 분석가는 숫자를 보는 사람이 아니라 비즈니스에서의 인사이트를 도출하는 사람들이다. 그럼 단순히 숫자를 보는건 의미가 없을것이다.

• 중요한 지표는 과연 무엇일까? (kpi)
  • 일단, 각 서비스마다 핵심 지표는 다 다르다.
    • 비즈니스 상황, 풀어야할 문제 등이 다르기 때문이다.
  • 중요한 지표는 비즈니스의 현 상황을 이해하게 해준다.
  • 목표를 명확하게 제시한다.
  • 의사 결정에 기준이 된다.

위 A브랜드의 데이터 분석가는 관습적으로 매주 가입 수를 모니터링하여 보고하고있다. 예컨대, “이번주의 신규 가입 수는 100명입니다.” 의 형식이 될 것이다. 근데 이 지표로 어떤 의미있는 인사이트를 알 수 있을까? 데이터 분석가는 같은 맥락이지만 다른 지표를 확인했다. ‘가입율’을 새로운 지표로 삼고 측정해보니, 30%가 나왔다. 신규 가입 수가 100명일 때에는 몰랐던 사실을 알게 되었는데, 방문자 10명 중 3명만 가입을 한다는 사실을 알게 된 것이다.

위 예시에서, ‘신규 가입 수’는 단순한 숫자일 것이다. 이 신규 가입 수는 (상황에 따라 다르겠지만) 비즈니스의 상황을 잘 대변해주지 못한다. 어떤 문제가 있는지도 확인하기가 어렵다. 이런 지표들을 다른 말로는 ‘허상 지표’라고도 한다. 반면, 가입율은 10명 중 3명밖에 가입을 하지 않는다는 상황을 알려주었다. 또한 이를 개선하기 위해 어떤 액션을 취할지 고민하게 해준다. 이런 지표를 ‘실질 지표’라고 한다.

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허상 지표의 늪

위의 예시를 보면 ‘저렇게 일하는 사람이 어딨어~’ 하겠지만… 나는 허상 지표의 늪에 발을 많이 담궜었다. 이전에 데이터에 대한 지식이 많지 않았을 시절, 회사에서 KPI관리를 맡았던 적이 있다.

• 당시 주로 보았던 지표들은 이런 것들이 있었다.
  • 가입자 수, 방문 수, 장바구니 담김 수, 유입 수, 결제 건수… 등

감이 오겠지만 위의 숫자들을 확인한다고 해서 얻을 수 있는 인사이트는 많지 않다. ‘아, 이번 주는 유입이 많았네, 근데.. 뭘 해야하지?’ 이런 고민에 종종 빠지곤 했었다.

허상 지표의 늪에 빠지면, 나는 지금 지표를 측정하고 있어! 와 같은 착각에 빠질 수 있다. 좋은 지표는 우리에게 비즈니스의 상황, 문제점, 개선해야할 방향 등을 제시해준다. 아래에 허상 지표의 대표적인 예시를 보고, 내가 지금까지 허상 지표를 보고있지는 않았나 한 번 고민해보자. (아래 지표는 린분석 책을 참고하였음.)

1. 히트수
2. 페이지뷰
3. 방문수
4. 순수 방문자 수
5. 팔로어/친구/좋아요 수
6. 사이트에 머무른 시간/페이지 수
7. 수집된 이메일 주소
8. 다운로드 횟수

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좋은 지표를 찾는 방법

좋은 지표를 찾자! 해서 지표를 찾다보면, 지표를 위한 지표를 찾는 경우가 많다. 지표를 찾기 위해서는 먼저 고려되어야할 것이 있다. product, user lifecycle을 그려봐야한다.

고객이 유입된 순간부터 나가는 그 순간까지 어떤 단계(funnel)를 거치는지 파악해야한다.

각 단계는 유기적으로 이어져있다. 지표는 곧 task가 된다. 대표적으로 그 유명한 AARRR이 이것들을 만족하는 방법론이다. 일단 이 글에서는 AARRR에 대한 내용보단 전반적인 과정에 대해 이야기하기 때문에, 자세한 내용은 넘어가겠다. (AARRR에 대한 참고글)

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어떻게 관리해야할까?

위에서 각 단계(funnel)가 잘 정의되었다면, 각 단계 별로 어떤 문제를 풀어야 할지 확인해야한다. 그리고 이 문제에 대한 주요 지표를 선별하고 측정해야한다. 위에서 계속 언급했지만, 숫자만 단순하게 확인하는 것이 아니라, 각 지표가 해당 단계에서 어떤 것을 의미하는지 이해해야한다!

지표들을 선정했다면 이번에는 개선해야 하는 목표 지표를 정해보자. 이제 이 목표 지표들을 실험을 통해 단계적으로 개선해나가는 작업을 통해 관리한다.

A브랜드의 데이터 분석가는 이제 고객이 사이트에 유입된 후 어떤 단계를 거치는지 파악했다. 여러 단계 중, 분석가는 ‘가입’ 단계에서 ‘가입 전환율’을 목표 지표로 삼았다. 이를 개선하기 위해, [가입하기] 버튼의 위치를 좀 더 잘 보이는 위치로 바꿔 A/B테스트를 진행하였다. 일주일 후, 변경한 위치가 유의미한 수준으로 향상되었다는 것을 확인하였고, 변경사항을 적용하였다. 이후, 가입 전환율은 기존보다 개선되는 것을 확인할 수 있었다!

• 잠깐! 여기서도 주의해야할 사항이 있다.
  • 각 단계들을 아래와 같이 나눈다고 가정해보자.
    • [유입] - [활성화] - [재방문] - [결제]
  • 주로 이 단계에서 [유입]단계에 유독 힘을 주고, [활성화], [재방문] 단계에서는 신경을 안 쓰는 경우가 있다.
    • 예시를 들면, 페이스북 유입 광고에는 돈을 많이 쓰지만, 막상 고객이 된 후의 과정엔 신경을 안 쓰는..
  • 근데, 오히려 [활성화], [재방문] 단계를 [유입]보다 더 신경을 많이 써야한다.
    • 유입 후의 경험이 좋지 않다면, 결국 유입된 고객이 이탈하기 때문이다.

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이번 포스트에선 지표 관리 방법에 대해 간단한 내용밖에 다루지 않았지만, 앞으로의 포스트에서는 지표 개선 방법에 대해 더 자세히 다뤄볼 예정이다.