워밍업 클럽 스터디 3기 (PM) 3주차 발자국

szun 1개월 전

강의명: 시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것
코치: 김민우
링크: https://www.inflearn.com/course/%EC%8B%9C%EC%9E%91%ED%95%98%EB%8A%94-pmpo-%EB%AA%A8%EB%93%A0%EA%B2%83/dashboard

3주차 강의 포인트

지표(Metric)란?

우리 사업, 제품의 현황과 성과를 측정해서 정량화 한 것
Acquisition, Activation, Engagement, Retention, Monetization 등의 지표를 상시로 모니터링 하면
우리 제품의 현황이 어떠한지, 어떤 추이로 변화하고 있는지 알 수 있고,
지표를 토대로 의사결정을 하고 과업을 수행할 수 있음.

Proxy 지표

가정이 많이 들어간, 간접적인 지표.
즉, 어떠한 값을 측정하고 싶은데 해당 값이 정량적이지 않아 직접 측정이 어려울 때, 가정을 포함하여 설정한 대체 지표.
Proxy 지표는 완벽하지 않을 수 있지만, 설정했다는 것 자체만으로 의미가 있음.

모든 프로덕트에 적용할 수 있는 대표적인 지표 5가지

Acquisition

질문 1. 우리는 충분히 많은 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?
질문 2. 신규 유저/고객을 비용 효율적으로 획득하고 있는가?
- CAC (고객 획득 비용)
- Customer Lifetime Value (고객 생애 가치)
- Payback Period (비용 회수 기간)

Activation

신규 획득한 사용자들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것
Activation은 Retention에 영향을 주는 핵심 요소 중 하나임.

Activation 3단계
- Step Moment
  사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하기 위한 '준비'를 마친 순간
- Aha Moment
  사용자가 '처음으로' 제품의 핵심 가치를 경험한 순간
- Habit Moment
  사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하는 '습관'을 형성한 순간

Engagement

사용자들이 프로덕트에 관심을 갖고, 이용하고, 관계를 맺는 것

얼마나 많은 유저들이 이용하는가 (Breadth)
제품을 얼마나 깊이 있게 이용하는가 (Depth)
얼마나 자주 이용하는가 (Frequency)
성공적으로 과업을 완수하는가 (Efficiency)

Retention

고객(사용자)들이 제품을 계속해서 이용하는 것

Retention Rate

특정 기간 동안 고객(사용자)들이 유지되는 비율

리텐션율을 이야기할 때는 항상 기간과 분자, 분모를 정의해야 함.
Retention 측정/관찰 방식
- Cohort Retention (코호트 리텐션)
  
  특정 cohort user들이 시간이 경과함에 따라 유지되는 비율
- Retention Curve
- Day N Retention
  N일째 유지된 사용자의 비율
- Bracket(Bounded) Retention
  어떤 기간 내에 유지된 사용자 비율
- Unbounded(On and After) Retention

Monetization

대표적인 Monetization의 지표들
- 매출
- 기간별 매출 성장률
- Paying User 수
- 인당 매출(객단가) 지표
- Net Revenue Retention

Metric Hierarchy, Input/Output 지표

Metric Hierarchy : 지표의 위계 구조

하나의 output 지표에는 다양한 input 지표들이 작용한 결과.
수식으로 명확하게 표현되지 않는 지표 간의 관계도 존재.
- 이는 프로덕트에 대해 많은 고민과 리서치를 하고 여러 케이스에 대한 실험으로 알아내는 수 밖에 없음.

Product Analytics의 주요 개념들

데이터는 투자가 필요한 자원이다.
어떤 데이터를 축적할 것인지, 어떤 형태로 어디에 데이터를 기록할 것인지 정의가 필요.

Product Analytic의 주요 개념들
- Event-Based Analytics
  이벤트를 기반으로 하는 데이터 분석
- Event
  유저와 제품 사이에 일어나는 상호작용
- Event Property
  
  이벤트에 수반되는 상세 정보
  - User Property
    유저에 대한 정보
  - Date Type
- Client-side/Server-side Tracking
  어디에서 데이터를 트래킹할 것인지에 대한 기준

Event Taxonomy

Event Taxonomy 설계란?
어떤 event, 어떤 property를 트래킹할 것인지 구체적으로 정의하는 작업

두 가지 접근 방식

Top-Down 접근
데이터를 활용하는 '목적'에서부터 정의하는 것
Bottom-Up 접근
'우리 제품의 주요 이벤트는 무엇인가?'에서 시작

Naming Convention
다음 요소들을 고려해야 함.

일관성
이벤트 이름을 설정할 때 일관성을 지켜야 함
명확성

부여한 이름이 무엇을 뜻하는지 명확하게 설정해야 함
이벤트를 얼마나 잘게 쪼갤 것인가?
각 행동이 '구분되는 서로 다른 종류의 행동'인지, 아니면 '본질적으로 같은 행동'인지 판단해서 설정하기

Event Taxonomy 문서를 만들 시 꼭 포함시켜야 하는 정보

Naming Convention
이벤트 정보
이번트 프로퍼티 정보
유저 프로퍼티 정보

3주차 회고

이번 주차 강의는 최근 데이터 분석을 공부하고자 마음을 먹은 나에게 많은 도움을 주는 강의였다. 데이터 분석을 공부하고 있지만 어떤 지표를 기준으로 데이터를 수집하여 분석을 해야 하는지 감이 잡히지 않는 상황에서 이번 내용들은 길잡이가 되어 주었다. 하지만 Proxy 지표와 같은 가정을 필요로 하는 데이터들을 다루는 것에 대해서는 여전히 걱정이 많다. 객관적이고 명확한 정보에서 편안함을 느끼는 나의 경우, 반대의 성향을 지닌 정보들에서는 불안함이 수반되는 것 같은 느낌을 받는다.

PM에 대해 공부할수록 PM이라는 직무가 굉장히 추상적인 것 같다는 인상을 계속해서 받게 된다. 이걸 해결하기 위한 방법은 아무래도 경험뿐이라는 생각이 드는데, 이런 모호함을 떨쳐내는 것이 나의 숙제이지 않을까 싶다.