3. 다양한 지표 소개

좋은 지표란?

 지표(KPI)는 추상적인 목표를 가시적이고 측정 가능한 목표로 전환하기 위해 필요하다. 조직이 지표를 통해 진행 상황을 추적하여 정보에 입각한 의사 결정을 할 수 있다. KPI(Key Performance Indicator)란 조직 내에서 달성하고자 하는 중요한 목표이다. 보통 정량적인 숫자가 선호되며 명확한 정의가 중요하다. KPI의 수는 적을수록 좋으며 잘 정의된 KPI는 현재 상황을 알고 더 나은 계획을 세울 수 있다. 지표와 KPI의 차이는 중요도이다. KPI는 회사에서 중요한 지표로 지표가 더 큰 개념이다. KPI의 기준은 실질적인 가치를 대표해야 한다. 그리고 반복되는 값(예: Monthly Recurring Revenue)으로 정하면 좋다. KPI는 후행지표이므로 KPI에 영향을 주는 선행지표를 잘 알아야 한다. 또, KPI를 통해 유용한 피드백을 얻을 수 있어야 한다. 좋은 지표의 특성은 다음과 같다. 

• 쉽게 볼 수 있어야 한다.
• 실행가능한 통찰력이 제공되어야 한다(지표 등락의 의미가 분명).
• 감사가 가능해야 한다(지표 계산이 검증 가능).
• 보통 비율이나 변화율이 좋다.
• 분명하고 명확하게 정의된다.
• 측정 가능해야 한다.
• 달성 가능해야 한다.
• 더 넓은 목표와 비슷하게 움직야 한다.
• 정해진 기간이 있어야 한다.

 Next Dashboard Fallacy는 기존 지표 기반 결정을 못하고 대시보드를 계속해서 만드는 현상이다. 지표의 수는 적을수록 좋고 대시보드의 수도 적을수록 좋다. 대시보드의 수만큼 테이블의 수도 늘어날 가능성이 있고 데이터 인프라 비용 증가로 이어진다.

 

KPI와 선행/후행 지표

 인풋 지표는 선행지표로 '아웃풋 지표를 움직이는 지표'이며 직접 통제 가능하다(예: 제품 다양성, 가격, 편의성, 새로운 강의들). 아웃풋 지표는 후행지표로 인풋 지표의 결과이며 직접 통제 불가능하다(예: MAU, 판매량, 계약건수, 매출, 이익). 

 상관관계는 두 사건 간에 통계적 관계가 있을 때를 뜻하며 한 사건이 다른 사건의 원인이 되는 것은 아니다. 인과관계는 한 사건이 다른 사건을 발생시키는 관계로 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 직접적인 영향을 끼친다. 

 보통 매출이 더 중요한 지표이지만 네트워크 현상이 중요한 도메인에서는 '서비스 사용 고객수'도 중요한 지표이다. 이때 서비스 사용에 대한 정의가 중요하다. 

 

이커머스 지표 정리

 업종의 형태에 따라 B2B, B2C, B2G로 나뉜다.

• B2B: Business to Business
  • 서비스나 상품을 다른 회사에 파는 경우. 즉 고객이 회사가 됨
  • 세일즈팀이 존재해서 영업을 함. 회사 고객 최종 결정권자의 승인이 필요
  • 사용자수 x 구독비용 (subscription fee)의 형태로 매출이 결정됨
• B2C: Business to Consumer
  • 서비스나 상품을 다른 회사가 아닌 개인에게 파는 경우. 즉 고객이 개인이 됨
  • 보통 마케팅팀이 있어서 서비스나 상품의 광고 활동을 함
• B2G: Business to Government

 다양한 사용자 지표를 살펴볼 것이다.

• 서비스 사용 고객
  • 사용자가 "활성" 상태에 관한 명확한 정의가 중요
  • 단순 로그인을 활성으로 볼 것인가? 아니라면 어떤 행동을 의미 있는 행동이라 볼 것인가?
  • DAU (Daily Active User), WAU (Weekly Active User), MAU (Monthly Active User)
• 이탈률/잔존율/수명
  • 이탈률은 보통 월 기준으로 사용자가 서비스를 이탈하는지 여부를 보는 지표
  • 잔존율은 고객이 계속해서 서비스를 사용하는 비율
  • 사용자 수명은 '1/사용자 이탈률'로 평균 서비스 사용 개월 수 계산
• 코호트 분석
  • 코호트란 특정 속성(사용자의 첫 서비스 사용월, 회원 등록월)을 바탕으로 나뉜 사용자 그룹
  • 코호트를 기반으로 사용자의 이탈률/잔존율, 총 소비금액 등을 시간(월)을 두고 어떻게 행동이 바뀌는지 계산
  • 코호트 기반 월마다 사용자 잔존율을 그래프를 그려보는 것이 일반적인 분석 예시
• LTV(LIfe-Time Value)
  • CLV라고 부르기도 함 (Customer Lifetime Value)
  • 사용자가 우리 서비스를 사용하는 동안 얼마의 매출을 낼 것인지 예측하고 모델링
  • B2B의 경우 더 중요하며 계산도 간편(단, 충분한 기간의 데이터가 필요)
• NPS(Net Promoter Score)
  • 고객 만족도 서베이(0 - 10) - 10, 9: 추천 고객(Promoter), 7, 8: 중립 고객(Passive), 6~0: 비추천 고객(Detractors)
  • NPS = 추천 고객 비율 - 비추천 고객 비율
  • 60 이상이면 훌륭한 점수이나 도메인에 따라 범위가 많이 달라진다(보통 의료, 통신분야의 NPS가 낮다).

 퍼널(Funnel)분석에서 대표적인 것이 클릭스트림 분석이다. 마케팅 광고를 통한 매출 유도를 분석하기도 하고 서비스 친숙도에서 아주 중요하다. 

 

마케팅 지표 정리

 접점이란 고객이 제품/서비스를 접하게 되는 다양한 방법이나 경로이다. 크게 오프라인 접점과 온라인 접점이 존재한다. 고객 접점 경로의 시간순 기록이 디지털 마케팅 데이터 분석의 시작이다. 디지털 마케팅은 디지털 접점에 제품/서비스에 대한 광고를 내는 것이다. 캠페인이라는 형태로 행해지고 구체적인 타켓 고객층을 가지고 시작한다. 

 고객이 물건 구매와 같이 의미가 큰 행동을 하는 경우 최종전환이라 한다. 마케팅 기여도(Marketing Attribution) 모델은 최종전환 전, 하나 이상의 접점(채널)들을 어떻게 기여도를 부여할지 정하는 것이다. 최종 전환에 앞서 고객의 행동들을 자세하게 기록하는 것을 보조전환이라고 한다. 보조전환은 최종전환의 징조가 된다. 사용자는 인지 → 고려 → 구매 → 사용/서비스 과정을 거쳐 충성고객이 된다. 데이터 관점에서 고객의 접점들과 최종전환/보조전환을 시간순으로 나열한 것이 사용자 여정이다.

• 채널/캠페인 기여도 분석 모델 (Marketing Attribution): 최종전환이 일어났을 때 어느 채널에 공을 줄 것인가? 
  • First touch: 첫 번째 채널
  • Last touch: 마지막 채널
  • Last non-direct touch: 직접방문을 제외한 마지막 채널
  • Multi touch: 관여한 모든 채널

 플랫폼별 마케팅 기여도도 중요하지만 캠페인별 기여도를 아는 것이 중요하다.

• 리퍼럴 (Referral)
  • 웹에서 리퍼럴은 링크를 타고 한 페이지에서 다른 페이지로 넘어가는 것
  • 다른 사이트에서 링크를 타고 우리 사이트로 넘어오는 방문자를 리퍼럴 방문자라고 부름
  • 리퍼럴을 통해 사용자들의 방문 경로(접점)를 알 수 있음
  • 리퍼럴이 광고인지 아닌지, 광고라면 어떤 종류의 광고인지 등의 기타 정보가 필요하기 때문에 UTM 파라미터가 사용됨 
• UTM (Urchin Tracking Module) 파라미터
  • Urchin은 구글이 2005년에 인수한 회사의 이름(Google Analytics의 원조)
  • 디지털 마케팅 캠페인에서 접점을 추적하는 실제 표준으로 사용됨
  • 사용자 방문의 원천을 파악: 마케팅 채널/캠페인별 효율 분석
  • source: 유입출처(google, naver, facebook)
  • medium: 마케팅 방식(paid, cpc, display, social, blog, banner)
  • campaign: 캠페인 이름
  • term: 키워드(검색 광고)
  • content: 광고 안에 링크가 여러 개 존재할 경우, 그것들을 구별하기 위한 ID
• CPC (Cost Per Click)
  
  • 회사가 고객이 광고 클릭 하나하는데 지불하는 평균 비용
  • 보통 캠페인별로 계산되고 마케팅 플랫폼 레벨로 모아서 계산됨
  • 문제는 실제 클릭이 구매로 이뤄졌는지 따지지 않는다는 점
  • 특정 캠페인의 CPC = 캠페인에 들어간 모든 비용 / 총 클릭 수
• CPA (Cost Per Acquisition)
  • 회사가 광고를 통해 구매를 한 번 하게 하는데 지불하는 평균 비용
  • 보통 캠페인별로 계산되고 마케팅 플랫폼 레벨로 모아서 계산됨
  • 특정 캠페인의 CPA = 캠페인에 들어간 모든 비용 / 총 판매 수
• ROAS (Return On Advertising Spend)
  • 특정 캠페인의 ROAS = 캠페인에서 나온 모든 매출액 / 캠페인에 들어간 모든 비용
  • ROAS가 클수록 좋으며 ROAS가 1이면 이득도 손실도 없는 경우이고 1보다 작으면 손해를 나타냄
  • 마케팅 기여도 방식에 따라 달라짐

SaaS 지표 정리

 SaaS(Software as a Service)는 별다른 준비 없이 인터넷을 통해 바로 사용가능한 클라우드 기반 서비스이다. 구독 모델의 형태로 월별로 정해진 금액을 내는 형태로 과금이 된다. 개인도 SaaS를 많이 쓰는 추세이지만 기업에서는 도입이 이미 일반화되었다(B2B). 소프트웨어를 인터넷을 통해 다운로드하고 버전 업그레이드 등의 유지보수를 받는 것과 다운로드하거나 유지보수 개념이 없는 브라우저 버전으로 사용하는 두 가지 종류가 있다.

• B2B 지표: 어카운트 전환율
  • 세일즈포스(Salesforce)에서 표준화
  • 세일즈 사이클: 잠재고객 관리(리드(Lead) → 관심을 갖는 리드(Opportunity) → 고객(Account))
  • 리드에서 최종 고객으로 전환되는 비율
• B2B 지표: 다양한 SaaS 관련 매출 지표
  • 월간 반복 매출 (Monthly Recurring Revenue)
  • 연간 반복 매출 (Annual Recurring Revenue) = 12 * MRR
  • 고객 재계약률 (Renewal Rate): 기존 고객사가 계약을 갱신하는 비율
  • CLV (Customer Lifetime Value) =  ARPC(Average Revenue Per Customer) * Lifetime (in months)
  • CAC (Customer Acquisition Cost) = 영업과 마케팅 총 비용 / 새로운 고객의 수
  • Unit Economics: 고객을 한 명 끌어오는데 드는 비용보다 고객이 내주는 매출이 더 커야 함

공부하며 어려웠던 내용

 여러 지표들을 배우며 마케팅이나 비즈니스 분야 지식을 얻을 수 있었다.