[3주차 발자국]시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것 (김민우님)
늘 확인하고 싶은 것은 많았는데, 그것을 정확히 어떻게 확인해야하는지가 막막할 때가 있었습니다. 이번 3주차 강의를 들으면서는 내가 어떤 지표를 확인해야 내가 원하는 것을 정량적으로 확인할 수 있는지, 적어도 추론할 수 있는지를 알게되는 시간이었습니다. 또한 궁금한 것들에 대해서도 '아 내가 활성화 지표를 보고싶었던 거였구나, 내지는 활용지표를 보고싶었던 거였구나 등등' 명확한 지표의 단어와 정의를 알게되어 앞으로도 문제상황을 설정하고, 지표데이터 수집을 위한 목적을 써내려갈때 더 확실하고 명확하게 진행할 수 있을 것 같습니다! 1. 지표란 무엇인가 & Proxy 지표 좋은 지표는 사용자 행동에 기반하고, 비교가 가능하며, 반복해서 측정할 수 있고, 누구나 쉽게 이해할 수 있어야 한다. Proxy 지표는 실제로 측정하고 싶은 지표(예: 고객 만족도)를 직접 측정하기 어려울 때, 대신 사용할 수 있는 대체 지표다. 예를 들어, 재구매율을 통해 만족도를 추정할 수 있다. 지표는 북극성 지표 → 핵심 지표 → 세부 지표처럼 계층적으로 구성해두면 명확하게 관리할 수 있다.2. Acquisition (획득) 사용자가 우리 서비스로 얼마나, 어떤 경로를 통해 들어오는지를 확인하는 단계다. 주요 지표로는 신규 가입자 수, 설치 대비 회원가입 전환율, 마케팅 채널별 전환율 등이 있다. 유입 경로를 분석하면 어떤 채널이 효과적인지 판단할 수 있다.3. Activation (활성화) 서비스에 유입된 사용자가 실제로 제품의 가치를 처음 경험한 순간을 뜻한다. 예시로는 첫 로그인 이후 특정 기능 사용, 프로필 설정 완료율, 첫 구매 완료율 등이 있다. 목적은 제품이 잘 전달되었는지를 확인하는 것이다.4. Engagement (활용) 서비스를 지속적으로 얼마나 잘 사용하고 있는지를 나타내는 지표다. 대표적인 지표는 일간, 주간, 월간 활성 사용자 수(DAU, WAU, MAU), 평균 체류 시간, 기능별 사용률 등이다. 사용자의 행동 패턴을 통해 서비스에 얼마나 몰입하고 있는지 확인할 수 있다.5. Retention (잔존) 서비스를 이용한 사용자가 일정 시간이 지난 뒤에도 다시 사용하는지를 보는 지표다. 주로 주간, 월간 재방문율이나 Cohort 분석을 통해 측정한다. 리텐션이 높아질수록 장기 고객 가치를 뜻하는 LTV도 함께 상승하게 된다.6. Monetization & Metric Hierarchy (수익화 및 지표 계층 구조) Monetization은 수익과 관련된 지표를 의미하며, 유료 전환율, 사용자당 평균 수익(ARPU), 결제 전환율 등을 포함한다. Metric Hierarchy는 상위 지표(예: LTV)를 이루는 하위 지표들의 구조를 정리한 것으로, 어떤 지표를 개선해야 목표에 가까워지는지 파악할 수 있게 도와준다.
