[데이터 분석 심화 개념] 지표 이해하기 1️⃣ (AARRR 프레임워크와 지표)

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)

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지표의 개요

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데이터 기반 의사결정과 지표의 중요성

데이터 기반 의사결정은 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 데이터를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 합리적이고 객관적인 결정을 내리는 것이 성공적인 프로덕트 운영의 핵심입니다. 하지만, 데이터를 분석하고 해석하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 올바른 지표를 설정하고 이를 지속적으로 추적하는 것이 중요합니다.

 

지표는 비즈니스 성과를 측정하고, 전략적인 방향을 설정하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 잘 정의된 지표는 데이터를 명확하게 이해하고, 성과를 객관적으로 평가할 수 있는 기준을 제공합니다. 또한, 지표를 통해 데이터를 구체적인 숫자와 결과로 변환함으로써, 팀원들과의 논의를 더 명확하고 설득력 있게 만들 수 있습니다.

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지표의 정의와 역할

지표는 특정 목표를 달성하기 위해 측정하는 값이나 계산된 데이터를 의미합니다.(데이터를 측정하고 평가하기 위한 정량적인 측정 항목) 올바른 지표를 설정하고 이를 지속적으로 모니터링함으로써, 우리는 비즈니스의 현재 상태를 파악하고, 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 그러나 지표는 단순한 숫자 이상의 의미를 갖습니다. 지표는 의사결정의 근거가 되며, 비즈니스 전략의 성공 여부를 평가하는 도구로서의 역할을 합니다.

또한 지표는 고정된 것이 아니며, 상황에 따라 변화할 수 있습니다. 특정 목표나 질문에 따라 적합한 지표를 선택하고 수정하는 유연성이 필요합니다.

• 지표를 사용하는 이유
  • 현재 상태를 객관적으로 파악
  • 상태에 맞는 적절한 액션 수행

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지표를 잘 설정하고 활용하는 것은 데이터 기반 의사결정의 연장선에 있습니다. 이제부터 우리는 데이터를 어떻게 지표로 변환하고, 이 지표들을 통해 어떤 방식으로 비즈니스 성과를 측정할 수 있는지 알아볼 필요가 있으며, 이에 대한 내용을 이어서 계속 살펴보겠습니다.

 

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AARRR 프레임워크와 지표

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AARRR 프레임워크 (대표적인 지표 관리 방법론)

AARRR 프레임워크는 스타트업과 디지털 프로덕트의 성과를 관리하고 분석하는 데 널리 사용되는 방법론으로, 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 개발했습니다. 데이브 맥클루어는 실리콘밸리의 유명 벤처투자자이자 기업가로, 초기 스타트업의 성장을 돕는 500 Startups라는 액셀러레이터 프로그램을 설립한 인물입니다.

 

이 프레임워크는 고객의 여정을 다섯 가지 핵심 단계로 나누고, 각 단계에서 중요한 지표들을 정의함으로써 프로덕트의 성과를 체계적으로 관리할 수 있게 합니다. AARRR은 다음과 같은 다섯 가지 단계의 약자입니다.

 

Acquisition (획득), Activation (활성화), Retention (유지), Revenue (수익), Referral (추천).

 

Acquisition (사용자 획득)

 

Acquisition 단계는 사용자가 프로덕트에 처음으로 접하게 되는 과정입니다. 이 단계에서의 주요 목표는 가능한 많은 사용자를 프로덕트로 유입시키는 것입니다. 이 과정에서 사용되는 지표들은 사용자들이 어떤 경로를 통해 유입되었는지, 광고나 마케팅 캠페인의 성과는 어떠한지를 측정하는 데 초점을 맞춥니다.

• 주요 지표:
  • 방문자 수 (Visitors): 웹사이트나 앱을 방문한 전체 사용자 수.
  • 광고 클릭률 (Click-Through Rate, CTR): 광고가 얼마나 효과적으로 클릭을 유도했는지 측정.
  • 고객 획득 비용 (Customer Acquisition Cost, CAC): 새로운 고객을 획득하는 데 드는 비용.

Activation (사용자 활성화)

 

Activation 단계는 사용자가 프로덕트를 사용하기 시작하고, 그 가치를 경험하여 프로덕트의 고객으로 전환되는 과정입니다. 이 단계에서는 사용자가 프로덕트 내에서 첫 번째 중요한 행동(예: 회원가입, 첫 구매 등)을 하는 시점을 추적합니다. 활성화 지표는 사용자가 프로덕트를 얼마나 쉽게, 그리고 얼마나 빨리 이해하고 사용할 수 있는지를 나타냅니다.

• Aha-Moment
  • Aha-Moment는 사용자가 프로덕트의 가치를 명확히 이해하고 '이것이 내가 필요로 하는 것'이라고 느끼는 순간을 의미합니다. 이 순간을 경험한 사용자는 프로덕트에 더 깊이 몰입하게 되고, 지속적으로 사용하게 될 가능성이 높습니다. 따라서 Activation 단계에서 내 프로덕트만의 Aha-Moment를 찾고 사용자의 Aha-Moment를 어떻게 유도하고 측정할 것인지가 중요합니다.
• 주요 지표:
  • 회원가입 완료율: 방문자 중에서 회원가입을 완료한 비율.
  • 첫 사용 완료율: 사용자가 특정 핵심 기능을 처음으로 사용한 비율.
  • 활성 사용자 비율: 특정 기간 동안 지속적으로 활동한 사용자 비율.

Retention (사용자 유지)

 

Retention 단계는 활성화된 사용자가 프로덕트를 이탈하지 않고 계속 프로덕트를 사용하도록 관리하는 단계이며, 프로덕트에 대한 충성도를 나타냅니다. 이 단계에서 중요한 것은 사용자가 얼마나 오랫동안, 얼마나 자주 프로덕트를 사용하는지를 파악하는 것입니다. 유지율이 높을수록 프로덕트의 사용자 충성도가 높다는 것을 의미합니다.

• 주요 지표:
  • 일간 활성 사용자 (Daily Active Users, DAU): 하루 동안 프로덕트를 사용하는 사용자 수.
  • 주간/월간 활성 사용자 (Weekly/Monthly Active Users, WAU/MAU): 일주일 또는 한 달 동안 프로덕트를 사용하는 사용자 수.
  • 유지율 (Retention Rate): 특정 기간 동안 처음 사용한 사용자 중에서 계속 사용하는 사용자 비율.

Revenue (수익)

 

Revenue 단계는 사용자의 활동이 매출로 이어지는지 확인하고, 수익을 관리하며 이윤 극대화를 위해 노력하는 단계입니다.(사용자가 프로덕트를 통해 발생시키는 수익을 측정하는 단계)

이 단계에서는 프로덕트의 수익성을 평가하고, 사용자가 어떤 방식으로 수익을 창출하는지 분석합니다.

수익 지표는 비즈니스의 재정적 건강을 평가하는 중요한 도구입니다.

• 주요 지표:
  • 평균 객단가 (Average Revenue Per User, ARPU): 사용자 1명당 평균 수익.
  • 고객평생가치 (Customer Lifetime Value, LTV): 고객이 생애 동안 발생시키는 총 수익.
  • 반복 구매율: 사용자가 한 번 이상 구매한 비율.

Referral (새 사용자 추천)

 

Referral 단계는 기존 사용자의 추천을 통해 새로운 사용자의 유입이 이루어질 수 있도록 하는 단계입니다.(기존 사용자가 새로운 사용자를 추천하여 프로덕트를 확장하는 과정)

이 단계는 사용자가 프로덕트를 얼마나 만족하고 있으며, 이를 바탕으로 주변 사람들에게 추천할 가능성이 높은지를 측정합니다. 추천 지표는 바이럴 성장의 중요한 요소입니다.

• 주요 지표:
  • 순추천지수 (Net Promoter Score, NPS): 사용자가 프로덕트를 다른 사람에게 추천할 의향이 있는지를 측정하는 지표.
  • 추천 전환율: 추천을 통해 새로 유입된 사용자 비율.
  • 바이럴 계수 (Viral Coefficient): 기존 사용자가 새로운 사용자를 유입시키는 정도를 나타내는 지표.

AARRR 프레임워크는 고객 여정의 각 단계를 명확하게 정의하고, 각 단계에서 중요한 지표들을 추적함으로써 프로덕트의 성과를 체계적으로 관리할 수 있게 합니다. 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 개발한 이 프레임워크는 스타트업과 다양한 기업들이 데이터 기반의 의사결정을 내리고, 프로덕트를 지속적으로 개선해 나갈 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았습니다.

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지표는 고정된 개념이 아니다

지표는 특정 비즈니스 목표나 상황에 따라 그 중요성과 의미가 변할 수 있습니다. 즉, 지표는 고정된 개념이 아니며, 비즈니스의 성장 단계, 목표, 또는 현재 직면한 문제와 상황에 따라 지표를 선택하고 해석하는 방식이 달라질 수 있습니다.

 

지표의 유연성

 

예를 들어, 전환율(Conversion Rate)은 매우 중요한 지표 중 하나입니다. 전환율은 사용자가 특정 행동(예: 회원가입, 구매 등)을 완료한 비율을 의미합니다. 그러나 전환율을 어떻게 정의하고 사용하는지는 비즈니스의 목표와 맥락에 따라 크게 달라집니다.
(전환율 = (전환이 발생한 수 / 전체 수) * 100)

1. 회원가입 전환율:
   • 한 서비스에서 회원가입이 목표라면, 회원가입 전환율이 중요한 지표가 됩니다. 예를 들어, 방문자 중 얼마나 많은 사람들이 회원가입을 했는지를 측정합니다. 이 지표는 새로운 사용자를 유치하는 초기 단계에서 매우 중요한 역할을 합니다.
2. 구매 전환율:
   • 그러나 같은 서비스가 성장하면서 이제는 회원가입보다는 실제 구매로 이어지는 것이 더 중요해질 수 있습니다. 이 경우, 구매 전환율이 더 중요한 지표가 됩니다. 이 지표는 회원가입 후 사용자가 얼마나 실제로 구매 행동을 했는지를 보여줍니다.

이처럼 전환율이라는 지표 자체는 고정되어 있지만, 그것이 무엇을 의미하고 어떻게 사용되는지는 비즈니스 상황에 따라 달라집니다. 처음에는 회원가입 전환율이 더 중요할 수 있지만, 시간이 지나면서 구매 전환율이 더 중요한 지표로 부상할 수 있습니다.

 

직관적인 지표와 유연한 해석

 

로그인 수나 회원가입 수와 같은 지표는 매우 직관적입니다. 로그인 수는 사용자가 얼마나 자주 서비스를 이용하는지, 회원가입 수는 얼마나 많은 새로운 사용자가 유입되고 있는지를 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다. 이러한 지표들은 비즈니스의 기본적인 성과를 측정하는 데 유용합니다.

하지만 이들 지표도 상황에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 초기 단계에서는 회원가입 수가 중요하지만, 일정 시점 이후에는 로그인 수나 사용자 활동성이 더 중요한 지표로 고려될 수 있습니다. 이는 사용자가 서비스를 계속 사용하는지, 그리고 얼마나 자주 사용하는지를 평가하기 위함입니다.

 

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내 비즈니스를 위한 지표 설정하기

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6가지 비즈니스 모델

비즈니스 모델은 기업이 고객에게 가치를 제공하고 수익을 창출하는 방법을 정의하는 중요한 요소입니다. 비즈니스 모델에 따라 어떤 지표가 중요하게 다루어져야 하는지가 달라지기 때문에, 자신의 비즈니스 모델을 이해하는 것은 지표 설정에 있어서 매우 중요한 첫걸음입니다. 다음은 대표적인 6가지 비즈니스 모델에 대한 설명입니다.

 

1. Subscription 모델

• 정의: 가입자에게 정기적으로 제품이나 서비스를 제공하고, 가입자가 지불하는 구독료를 바탕으로 수익을 창출하는 모델입니다.
• 예시: 넷플릭스(OTT 서비스), 스포티파이(음원 플랫폼), 통신사 서비스 등이 이 모델에 속합니다.
• 특징: 사용자는 매달 혹은 매년 정해진 비용을 지불하며 서비스를 지속적으로 이용합니다.

2. SaaS 모델 (Software as a Service)

• 정의: B2C 또는 B2B 고객에게 서비스형 소프트웨어를 제공하고, 사용자가 지불하는 이용료를 통해 수익을 창출하는 모델입니다.
• 예시: 모드사인(전자계약 서비스), 노션(기록 및 협업 서비스), 슬랙(협업 메신저), 드롭박스(파일 저장 및 공유) 등이 포함됩니다.
• 특징: 클라우드 기반으로 소프트웨어를 제공하며, 사용자는 소프트웨어를 구독형 결제 방식으로 이용합니다.

3. Advertising 모델

• 정의: 서비스를 통해 사용자 트래픽을 모으고, 이 트래픽에 관심을 가지는 광고주에게 광고 상품을 판매하여 수익을 얻는 모델입니다.
• 예시: 트위터(X), 메타, 네이버, 구글 등이 이 모델에 해당합니다.
• 특징: 광고 수익을 창출하기 위해 많은 사용자의 관심을 끌어모으는 것이 핵심입니다.

4. Marketplace 모델

• 정의: 구매자와 판매자를 연결하여 플랫폼 내에서 거래가 이루어지도록 하는 중개 모델입니다.
• 예시: 에어비엔비(숙박 중개), 우버(운송 중개), 크림(패션 중개) 등이 이 모델에 해당합니다.
• 특징: 수수료를 통한 수익 창출이 일반적이며, 일부 비즈니스는 광고 수익도 함께 얻습니다.

5. E-commerce 모델

• 정의: 온라인 채널을 통해 제품이나 서비스를 직접 판매하여 수익을 얻는 전자상거래 모델입니다.
• 예시: 대부분의 온라인 쇼핑몰이 이 모델에 속합니다.
• 특징: 상품의 생산부터 판매까지 모든 과정을 직접 관리하며, 이를 통해 수익을 창출합니다.

6. Enterprise 모델

• 정의: 개인 고객 대신 기업 고객을 대상으로 서비스나 소프트웨어를 제공하는 B2B 비즈니스 모델입니다.
• 예시: 삼성전자(반도체, 전자제품 분야), 포스코(철강 및 건설 분야) 등.
• 특징: 높은 수익성을 기대하며, 기업 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공하는 것이 특징입니다.

이러한 비즈니스 모델을 이해함으로써, 어떤 지표가 가장 중요하고 비즈니스 성공에 필수적인지 판단할 수 있습니다. 예를 들어, 서브스크립션 모델에서는 구독자의 유지율(리텐션)이 중요한 지표가 될 수 있으며, 애드벌타이징 모델에서는 트래픽 지표와 광고 클릭률이 핵심일 수 있습니다. 따라서 자신의 비즈니스 모델에 맞는 지표를 설정하고 집중하는 것이 성공적인 데이터 기반 의사결정을 위해 필수적입니다.

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비즈니스 모델별 주요 지표

각 6가지 비즈니스 모델은 고유의 수익 창출 방식과 고객 관리 전략을 가지고 있으며, 그에 맞는 지표들을 활용하는 것이 비즈니스 성과를 극대화하는 데 중요합니다.

 

1. 서브스크립션 모델 (Subscription Model)

• 주요 지표:
  • 신규 구독 수: 새롭게 가입한 유료 고객의 수.
  • 유료 구독 전환율: 무료 사용자가 유료 구독으로 전환하는 비율.
  • 구독 유지율: 기존 구독자가 구독을 유지하는 비율.
  • 구독 이탈률: 구독을 취소하는 사용자의 비율.
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User): 유료 결제 사용자 1인당 평균 매출.
  • MRR (Monthly Recurring Revenue): 월간 반복 매출.
  • ARR (Annual Recurring Revenue): 연간 반복 매출.

2. 소프트웨어 애저 서비스 모델 (SaaS, Software as a Service)

• 주요 지표:
  • 고객 유지율: 소프트웨어를 사용하는 고객이 서비스를 계속 이용하는 비율.
  • 이탈률: 서비스 사용을 중단하는 고객의 비율.
  • ARPU (Average Revenue Per User): 사용자 1인당 평균 매출.
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User): 유료 고객 1인당 평균 매출.
  • 플랜별 구매 고객 수: 다양한 플랜을 제공하는 경우 각 플랜의 고객 수와 비율.

3. 애드벌타이징 모델 (Advertising Model)

• 주요 지표:
  • CTR (Click-Through Rate): 광고 클릭률.
  • CPC (Cost Per Click): 클릭당 광고 비용.
  • CPM (Cost Per Mille): 1000회 노출당 광고 비용.
  • DAU (Daily Active Users): 일간 활성 사용자 수.
  • MAU (Monthly Active Users): 월간 활성 사용자 수.
  • 트래픽 관련 지표: 광고 수익을 위한 트래픽의 질과 양을 평가하는 지표.

4. 마켓플레이스 모델 (Marketplace Model)

• 주요 지표:
  • 거래 건수: 플랫폼 내에서 이루어진 거래의 총 수.
  • 거래당 단가: 거래 한 건당 평균 금액.
  • 거래 수수료율: 거래에서 발생하는 수수료의 비율.
  • 총 거래액 (GMV, Gross Merchandise Volume): 플랫폼 내 전체 거래의 총 금액.
  • 순이익: 수익에서 비용을 제외한 실제 이익.
  • 구매자/판매자 수 증가율: 플랫폼에 참여하는 구매자와 판매자의 성장률.
  • 등록 상품 증가율: 플랫폼에 등록된 상품의 증가율.

5. 이커머스 모델 (E-commerce Model)

• 주요 지표:
  • 매출: 제품 판매를 통해 발생한 총 수익.
  • 구매 전환율: 방문자가 실제 구매로 전환되는 비율.
  • 구매 빈도: 고객이 일정 기간 동안 구매를 반복하는 횟수.
  • 건당 구매 금액: 한 번의 거래에서 발생하는 평균 구매 금액.
  • ARPU (Average Revenue Per User): 고객 1인당 평균 매출.
  • CAC (Customer Acquisition Cost): 신규 고객을 확보하는 데 드는 비용.
  • LTV (Customer Lifetime Value): 고객이 비즈니스와 관계를 유지하는 동안 발생시키는 총 가치.

6. 엔터프라이즈 모델 (Enterprise Model)

• 주요 지표:
  • 총 고객 수: 현재 비즈니스와 계약을 맺고 있는 기업 고객의 수.
  • 계약 금액: 기업 고객과 맺은 계약의 총 금액.
  • 고객당 단가: 고객 한 명당 평균 수익.
  • LTV (Customer Lifetime Value): 기업 고객이 비즈니스와 관계를 유지하는 동안 발생시키는 총 가치.

복수 모델의 경우

 

만약 하나의 비즈니스가 여러 비즈니스 모델을 동시에 운영하는 경우, 예를 들어 B2C와 B2B 모델을 모두 채택한 기업이라면, 전사적으로는 공통된 주요 지표를 관리하되, 각 비즈니스 부문(예: B2C, B2B)에 따라 집중해야 할 지표를 별도로 설정하여 관리하는 것이 중요합니다. 이를 통해 효과적으로 많은 지표를 관리하면서도, 각 부문에서 중요한 성과를 달성할 수 있습니다.

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OMTM, 북극성 지표, KPI

OMTM (One Metric That Matters)

• 정의: OMTM은 현재 시점에서 비즈니스와 프로덕트에게 가장 중요한 한 가지 지표를 의미합니다. 전체 비즈니스의 우선순위가 되는 지표로서, 모든 조직 구성원이 공감하고 협업할 수 있으며, 명확한 검증이 가능하고 상황에 빠르게 대응할 수 있는 지표입니다.
• 특징:
  • 시간에 따라 변화: OMTM은 비즈니스의 단계와 상황에 따라 변화할 수 있습니다. 예를 들어, 서비스 초기에는 유입수 증가가 중요한 지표가 될 수 있지만, 어느 정도 안정된 후에는 수익화와 관련된 지표로 바뀔 수 있습니다.
  • 프로덕트 라이프 사이클과 연관: 제품의 초기 출시 단계에서는 사용자 유입이 중요하지만, 이후에는 고객 유지나 전환율이 중요해질 수 있습니다.
• 예시:
  • 서비스 초기: 신규 방문자 수, 초기 사용자 확보에 중점을 둠.
  • 성장 단계: 유료 구독 전환율, 사용자 정착을 위해 집중.
  • 안정화 단계: 사용자 경험 지표(체류 시간, 이탈률) 등.

북극성 지표 (North Star Metric)

• 정의: 북극성 지표는 비즈니스가 궁극적으로 고객에게 전달하고자 하는 핵심 가치를 드러내는 단일화된 지표입니다. 이는 조직 전체를 하나의 목표로 집중시키는 역할을 합니다.
• 특징:
  • 중장기적 목표: 북극성 지표는 쉽게 변화하지 않는 중장기적 목표로 설정됩니다.
  • 고객 가치와 직결: 비즈니스가 고객에게 전달하고자 하는 핵심 가치를 분명히 나타내야 합니다.
• 예시:
  • 음악 스트리밍 서비스: "총 청취 시간"이 북극성 지표가 될 수 있습니다.
  • 숙박 플랫폼: "완료된 숙박 예약 수"가 북극성 지표가 될 수 있습니다.

KPI (Key Performance Indicator)

• 정의: KPI는 비즈니스의 목표를 달성하기 위해 가장 핵심적이고 결정적인 성과 지표를 의미합니다. 구체적인 목표를 달성하는 데 직결되는 지표로서, 목표의 달성과 직접적인 연관이 있어야 합니다.
• 특징:
  • 목표 달성의 측정 도구: KPI는 목표를 얼마나 잘 달성하고 있는지 평가할 수 있게 하는 지표로, 비즈니스의 성과를 구체적이고 직관적으로 평가할 수 있도록 설계됩니다.
  • 범위와 성격: KPI는 조직 전체, 부서별, 팀별, 또는 개인별로 설정될 수 있으며, 특정 목표나 과제를 달성하는 데 집중하는 데 사용됩니다.
• 예시:
  • 마케팅 팀: 신규 고객 확보를 목표로 할 경우, "고객 획득 비용(CAC)"이 KPI가 될 수 있습니다.
  • 세일즈 팀: 매출 증대를 목표로 할 경우, "월간 매출 성장률"이 KPI가 될 수 있습니다.

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좋은 지표를 고르는 방법

비즈니스 목표와의 연관성

• 설명: 좋은 지표는 비즈니스의 목표와 긴밀하게 연결되어야 합니다. 비즈니스 목표가 매출 증가라면, 구매 전환율이나 ARPPU(유료 결제 사용자 1인당 평균 매출) 같은 지표가 해당 목표와 밀접한 연관이 있어야 합니다.
• 예시: 비즈니스가 이번 분기 매출 10% 증가를 목표로 한다면, 구매 전환율이나 ARPPU 같은 지표가 적절한 주요 지표가 될 수 있습니다.

명확한 정의와 커뮤니케이션 용이성

• 설명: 지표는 모든 구성원이 명확하게 이해할 수 있도록 정의되어야 하며, 같은 기준으로 해석될 수 있어야 합니다. 명확하게 정의되지 않은 지표는 서로 다른 해석을 초래하고, 그로 인해 의사결정 속도를 늦추게 됩니다.
• 예시: 구매 전환율이나 ROAS(광고 수익률) 같은 지표는 구성원들이 쉽게 이해할 수 있고, 구체적인 정의가 가능해 커뮤니케이션이 원활합니다.

비교 가능성

• 설명: 좋은 지표는 시간이나 경쟁사와의 비교가 가능해야 합니다. 과거 성과와의 비교를 통해 비즈니스가 얼마나 성장했는지, 또는 경쟁사 대비 비즈니스의 성과를 파악할 수 있어야 합니다.
• 예시: 과거 대비 구매 전환율을 비교하거나, 경쟁사 대비 ROAS를 비교함으로써 현재 비즈니스의 성과를 평가할 수 있습니다.

행동을 이끌어낼 수 있는 실행 가능성

• 설명: 지표는 단순히 성과를 측정하는 데 그치지 않고, 문제를 해결하기 위한 행동을 결정하고 실행할 수 있도록 도와야 합니다. 클릭률(CTR)이나 페이지 이탈률(Bounce Rate) 같은 지표는 문제 상황을 인식하고, 이에 따라 구체적인 개선 행동을 유도할 수 있는 실행 지표입니다.
• 예시: CTR이 낮다면 광고 컨셉이나 매체를 수정할 수 있고, 페이지 이탈률이 높다면 해당 페이지를 개선하는 등 구체적인 조치를 빠르게 실행할 수 있습니다.

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이번 글에서는 데이터 기반 의사결정에서 지표의 중요성과 역할을 살펴보았습니다. 올바른 지표를 설정하는 것은 성공적인 비즈니스 운영의 핵심입니다.

다음 글에서는 AARRR 프레임워크의 단계별 세부 지표에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 이를 통해 더욱 정밀한 성과 분석과 전략적 의사결정을 돕는 방법을 함께 탐구해 보겠습니다.

감사합니다!

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출처 및 참고자료 : 코드잇 사이트 강의 '지표 이해하기' https://www.codeit.kr/topics/understanding-metrics