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[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 3주차 발자국

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1. 학습 내용

 

<프로덕트 지표 프레임워크>

-지표: 우리 사업, 제품의 현황과 성과를 측정해서 정량화한 것

상시 모니터링하는 지표와 그 때 그 때 확인하는 지표로 나뉨

 

-상시 모니터링->제품의 현황, 추이 변화 알 수 있음. 지표 토대로 의사결정과 실행 가능

신규 유저 획득(Acquistion)

획득한 유저 활성화(Activation)

유저 인게이지먼트(Engagement)

지속적인 이용(Retention)

수익화(Monetiazion)

 

-그 때 그 때 확인하는 지표

Feature Adoption

Feature Retention

세그먼트 지표 변화

 

-지표 설정 프레임워크 1. Proxy 지표에 대해

가정이 많이 들어간, 간접적인 지표-> Proxy Metric

지표 설정, Science이면서 Art

일단 가능한 수준에서 정의

완벽한 정확성과 엄밀함이 중요하지 않음.

팀이 집중해서 성과를 개선하는 것이 중요함.

 

-지표 설정 프레임워크 2. Acquisition

질문 1. 우리는 유저/고객을 충분히 많이 획득하고 있나?

질문 2. 비용 효율적으로 획득하고 있나?

고객 획득 비용(CAC): 채널별 확인

고객 생애 가치(CLV, CLTV, LTV)

투자 회수 기간(Payback Period)

 

-지표 설정 프레임워크 3. Activation

Activation: 신규 획득한 사용자들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것

1) Setup Moment

2) Aha Moment

3) Habit Moment

 

-지표 설정 프레임워크 4. Engagement

Engagement: 사용자들이 프로덕트에 관심을 갖고, 이용하고, 관계 맺는 것

질문 1. 얼마나 많은 유저들이 이용하나? (Breadth): DAU, WAU, MAU

질문 2. 제품을 얼마나 깊이 있게 이용하나? (Depth): 액티브 유저 중 n가지 이상의 기능을 이용한 사용자 수, 비율

시간을 기준으로도 설정 가능: Time Spent / DAU, Time Spent / WAU, Time Spent / Session

질문 3. 얼마나 자주 지용하나? (Frequency): DAU/MAU or DAU / WAU -> 이용 빈도 평균을 보여주는 지표

Lness

질문 4. 성공적으로 과업을 완수하나? (Efficiency)

 

-지표 설정 프레임워크 5. Retention

Retention: 고객이 제품을 계속해서 이용하는 것

Retention Rate: 특정 기간 동안 고객들이 유지되는 비율 -> 단위는 사용자들의 제품 이용 주기에 따라 적절한 시간 단위를 정해야 함

리텐션을 측정하고 보는 방식: 코호트 리텐션, 리텐션 커브, Day N Retention, Bracket Retention or Bounded Retention, Unbounded Retention or On and After Retention

 

-지표 설정 프레임워크 6. Monetiazion

매출: ARPU, ARPPU

기간별 매출 성장률(전주 대비, 전월 대비)

Paying Users 수

Net Revenue(Dollar) Retention

 

<Product Analytics 주요 개념들>

데이터는 투자가 필요한 자원

Event-Based Analytics

Event, Property

Client-side / Server-side Tracking

 

<Event Taxonomy 설계 방법>

어떤 이벤트, 어떤 프로퍼티를 트래킹하지 구체적으로 정의하는 방법 = Event Tracking Plan 만들기

Top-down 접근: 목적을 중시, 더 나은 방법

Bottom-Up 접근

 

Naming Convention: 일관성, 명확성 등-> 사후 관리에서 중요

 

  1. 회고

딘계별로 지표 설정을 하는 과정을 배울 수 있었다. 프로덕트 매니저로서 데이터에 관심을 갖고 활용할 줄 알아야 한다는 것을 알고 있었지만, 어느 정도로 어떻게 데이터에 다가가야하는지는 잘 모르고 있었는데 이번 기회에 알 수 있어 좋았다. 데이터는 투자가 필요한 자원이라는 말에 공감이 되었다. 한 편으로 지표 설정이 Science이면서 Art라는 점이 새로운 관점이라는 생각이 들었는데, 지표 설정이 실제로 프로젝트를 만들고 성장시켜나갈 때 고민이 많이 필요한 지점이라는 생각이 들었다.

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