강의 정보

• 강의명: 시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것

• 강사명: 김민우

• 링크: https://inf.run/gQh4a

강의 내용

• 지표 설정 프레임워크

  • 지표(Metric)

    • 사업 혹은 제품의 현황이나 성과를 측정하여 정량적으로 나타낸 것으로, 지표를 모니터링 한다는 것은 제품의 현황이나 성과를 수치로 확인한다는 의미이다.

  • 대응 지표(Proxy)

    • 특정한 행동으로 정의하기 어려운 지표는 가정을 통해 간접적인 지표를 만들어 측정하게 되는데, 이를 대체물 지표, 프록시 지표라고 한다. 제품에 대한 이해를 기반으로 여러 가정을 실험해가며 알맞는 지표를 찾아가는 과정이 필요하다.

  • 획득 지표(Acquisition)

    • 신규 획득과 관련한 지표. 충분한 수의 고객을 획득하는지, 획득 비용이 효율적인지 판단하는 지표로 구성되어 있다. CAC, Customer Lifetime Value, Payback Period 등이 있다.

  • 활성화 지표(Activation)

    • 신규 사용자들 제품의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하였는지 측정하는 지표. "준비-가치 경험-습관"이라는 3단계로 구성되어 있다.

  • 참여 지표(Engagement)

    • 전체 사용자를 대상으로 제품의 사용성을 측정한 지표. 사용자 양과 깊이, 과업 완수와 빈도에 대해서 측정해볼 수 있으며 빈도와 양은 DAU, WAU, MAU로 볼 수 있다.

  • 재방문 지표(Retention)

    • 재방문이란 고객이 제품을 계속해서 이용하는 것을 의미한다. 분자, 분모, 기간에 대해 정의하는 것이 중요하다.

  • 수익화 지표(Monetization)

    • 매출, ARPU, ARPPU, 코호트 살펴보기 등의 방법이 있다.

  • 지표의 위계구조(Metric Hierarchy)

    • 아웃풋이 만들어지게된 인풋을 고민해보는 것이 좋다. 데이터로 측정 불가능한 인풋도 있기 때문에 가정을 세워가며 여러 각도로 접근해야 한다.

• 데이터 축적 방법

  • 이벤트 기반의 데이터 축적(Event-Based Product Analytics)

     

    • 사용자와 제품 사이의 상호작용을 기반으로 데이터를 수집하는 방식

       

    • 이벤트에 수반되는 상세 정보를 Event Property라고 한다.

       

    • 유저의 상세 정보는 User Property라고 한다.

       

    • 데이터 유형(Data Type)은 숫자, 날짜와 시간, 문자열, 참과 거짓, 번호 붙이기 등이 있다.

  • 데이터 수집 방식(Client-Side, Server-Side Tracking)

    • 클라이언트 사이드 트래킹: 클라이언트에서 일어나는 사용자 행동을 트래킹할 수 있다.

    • 서버 사이드 트래킹:정기 결제같이 서버에서 처리되는 이벤트를 트래킹 할 수 있다.

  • 이벤트 설계하는 방식(Event Taxonomy)

    • 위-> 아래, 아래-> 위로 이벤트를 설계하는 방식이 있다. 위에서 내려오는 방식은 목적에 따라 구상 가능하고, 아래에서 올라가는 방식은 일반적인 이벤트들을 설정할 수 있다.

    • 일관성, 명확성등이 중요하고 추후에 사후 관리가 필요하다.

후기

• 다양한 지표 개념에 대해 정리할 수 있는 시간이었다. 특히, 활성화 지표가 3단계로 나뉜다는 부분은 큰 영감을 주었다.

• 클라이언트와 서버에서 데이터 수집하는 방식에 대한 개념이 항상 헷갈렸는데, 장단점으로 비교하니 명확하게 이해되었던 것 같다.