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임갬

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PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)

6-1. Intro와 카일스토리

지표 정의 연습 질문

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안녕하세요 카일님

지표 정의를 연습해 보았는데 처음 지표 정의를 하다보니 이런 식으로 하는 게 맞을지 한 번 봐주실 수 있을까요? 뭔가 부족하거나 이상한 부분이 있다면 알려주시면 정말 감사하겠습니다!
그리고 사용자 유입 경로나 사용한 디바이스 같은 것들을 가입 전환율의 파라미터에 넣기는 했는데 이런 정보는 트래킹 플랜의 유저 프로퍼티에 한 번에 적는 게 좋을까요?

 

[서비스 예시]

AI로 청약 자격 검사를 해주고 신청서 작성까지 도와주는 서비스를 출시

 

[지표 정의]

A. 성공 지표

  • 가입 전환율(50% 이상이면 성공)
    가입 완료 사용자 수 / 서비스 방문 사용자 수
    :서비스 첫인상과 프로세스의 간편함 확인. 사용자들의 니즈 확인.
    Event:

    • click_signup: 회원가입 시작

    • complete_signup: 회원가입 완료 > 화면이 따로 없어서 서버 로그 확인
      파라미터:

    • referrer: 사용자가 유입된 경로 (예: 광고, 검색, 직접 방문 등)

    • device: 기기 정보 (mobile, PC 등)

  • 청약 자격 분석 완료율(50% 이상이면 성공)
    청약 자격 분석 완료 사용자 수 / 청약 자격 분석 시작 사용자 수

    :청약 자격 분석을 시작한 사람 중에서 분석을 완료한 비율
    Event:

    • click_analysis: 청약 자격 분석 시작

    • view_analysis_complete: 청약 자격 분석 완료

    파라미터:

    • user_id: 사용자의 고유 ID

      • 사용자의 청약 자격 데이터를 구분하고 분석 기록을 추적.

    • eligibility_result: 분석 결과 유형

      • 예: "적합", "부적합", "조건 미충족".

    • error_type: 분석 실패 시 발생한 에러 유형

      • 예: 데이터 불충분, 네트워크 문제, 인증 실패.

    • time_spent: 분석 시작부터 완료까지 소요된 시간

      • 분석 완료에 걸린 시간을 기록하여 평균 시간과 성능 개선에 활용.

  • 청약 신청서 작성 완료까지 평균 소요 시간 3분 이하 유지
    전체 청약 신청에 소요된 시간 (합계) / 청약 신청서 작성 완료 사용자 수
    :서비스의 핵심 가치를 확인
    Event:

    • click_apply_start: 신청서 작성 시작

    • view_apply_complete: 신청서 작성 완료
      파라미터:

    • user_id: 사용자 ID

    • time_spent: 각 사용자별 작성 소요 시간 (시작~완료 시간 간격)

B. 보조 지표
DAU, 청약 신청서 작성 완료율, 청약 신청서 발급 완료율(신청서 작성 완료 후 발급 버튼이 따로 있는데 이때의 이탈율을 알아보기 위함), 가입한 사용자 중 원하는 청약 상품을 검색하거나 탐색한 비율, 방문 리텐션

C. 가드레일 지표
서비스 이탈율, 신뢰도 관련 클레임

[Action Plan]

  • 발급 완료율이 낮다면 신청 과정의 특정 단계에서 많은 사용자가 이탈했는지 분석

  • 평균 소요 시간이 3분을 초과한다면? 데이터 입력 단계나 인증 절차를 단축하거나 간소화 필요

  • DAU 감소? 신규 사용자 유입 전략 및 재방문을 유도하는 리마인더 기능 검토

  • 이탈율이 높다면? 이탈 포인트를 정확히 파악하고 프로세스를 최적화, 고객센터 강화 및 빠른 피드백 체계 구축

     

감사합니다!

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카일스쿨
지식공유자

임갬님 안녕하세요. 지표 정의를 고민하고 계시는군요..! 이렇게 연습하시는 과정에서 역량이 향상될거에요. 고생하셨어요

제가 서비스에 대한 이해가 낮은 편이라(서비스 예시만 보고 상상한 것이라) 궁금한 내용 위주로 공유를 드릴게요

 

우선 지표를 정의할 때, 지금 하려는 것의 큰 목적도 같이 고민해보시면 좋을 것 같아요.

"AI로 청약 자격 검사를 해주고 신청서 작성까지 도와주는 서비스를 출시"라고 해주셨는데, 여기서 어떤 상황에 지표를 정의하는지에 따라 관점이 다양할 것 같아요.

  1. 서비스 전체적인 지표 정의

  2. 특정 부분을 개선하기 위한 지표 정의

 

  • 가입 전환율을 작성해 주셨는데, 이 부분은 퍼널 관점의 전환율을 파악하기 위함일까요? 어떤 목적이냐에 따라 해석이 다양할 것 같아요.

  • "서비스 첫인상과 프로세스의 간편함 확인. 사용자들의 니즈 확인" : 이 부분은 지표를 선택한 이유 같네요. 그런데 프로세스의 간편함 확인이란 것은 다양하게 정의가 되지 않을까? 라는 생각이 들었네요. 가입 후 메인 페이지와 서비스 방문 페이지까지의 페이지 수(Depth)에 따라 다를 것 같네요(서비스의 페이지가 없어서 상상을 토대로 하느라 임갬님과 저의 관점이 다를 수 있어요)

  • 회원 가입 완료는 왜 화면이 따로 없을까요? 회원 가입 페이지가 보통 있을 것 같은데..!

  • 청약 자격 분석 완료율

    • 파라미터 관련해서 위 두개 이벤트에 아래 파라미터 모두 적용되는걸까요? 이벤트마다 파라미터가 같이 사용될 때도 있고, 분리해서 사용될 때도 있어요. 어떤 곳에서 활용되는지 명시적으로 보여주셔야 좋아요(로그 설계 파트의 Event Taxonomy처럼..!)

    • 파라미터에서 user_id가 있는데, user_id 같은 값은 모두 사용되는 값이라 파라미터로 빼진 않아요. 유저 프로퍼티 / 이벤트 / user_id가 기본적으로 같이 수집된다고 보시면 됩니다

    • time_spent는 로직이 복잡할 수 있는데, 잠시 백그라운드로 이동했거나 켜두고 그냥 아무 행동을 하지 않았을 때 등의 시간도 다 포함될까요? 이런 시간 측정이 상황에 따라 다양하게 나올 수 있거든요

    • error_type 파라미터는 언제 사용될까요? 에러가 발생하면 청약 자격 분석 시작, 청약 자격 분석 완료 이벤트가 발생하지 않을 것 같아요. 에러 이벤트니깐요

      • 청약 자격 분석 과정에서 분석 실패면 "validation_failure_reason"를 사용할 것 같아요. 검증하는 과정에서 실패 이유니깐요. error라는 것은 서비스 개발에서 프로그래밍적인 오류가 생겼을 때 주로 사용했네요

      • 이 내용을 청약 자격 분석 완료에 들어간다고 하면.. 분석 실패했는데 분석 완료가 될 수 없을거고, 분석 시작을 누른 후에 분석 실패가 발생할거라서 그 사이에 검증 결과가 나타나게 될 것 같네요

  • 가입 전환율 50% 이상 성공, 청약 신청서 작성 평균 소요 시간 3분 이하 유지라고 했는데 이 기준은 어떻게 나왔는지도 중요해요. 어떤 기준으로 계산하셨나요?

  • Action Plan에서

    • 발급 완료율이 낮다면 신청 과정의 특정 단계에서 많은 사용자가 이탈했는지 분석 => 특정 단계에 대한 지표를 파악을 같이 하는 것도 방법이에요. 그 사이에 있는 페이지 접근 유저 수

    • DAU 지표는 추상화된 Output 지표라서 이걸 기반으로 Action Item을 만드는 것은 덜 구체적이게 되더라구요(신규 사용자 유입 및 재방문 유도하는 것은 항상 고민해야 하는 요소라서 더 구체적으로 쪼개서 생각해야 Actionable하겠지요)

    • Action Plan에선 성공 지표를 위주로 생각하는 것을 추천드려요

  • 유입 경로는 유저 프로퍼티에 넣는 편이고, 사용한 디바이스는 보통 전반적으로 저장됩니다

    • 데이터 로그를 더 쪼개보면

      • 기본적인 유저의 데이터(user_id, user_pseudo_id, platform, version)

      • 유저 데이터, 유저 프로퍼티 : 특정 시점의 유저의 속성(구독 여부, 특정 조건 여부 등)

      • 이벤트, 이벤트 파라미터

         

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