지표는 사업하는데에 꼭 필요한 도구이다.
일주일에 몇명의 신규회원이 발생하고 있는지, 하루에 발생하는 매출은 얼마인지 등을 숫자로 나타내서 알고 있어야한다.
그런데, 모~~든 것을 매일 숫자로 보고를 하려고하면 문제가 발생한다.
예를들어 로그인 수, 가입자 수, 다운로드 수 등을 매일매일 보고한다고 해보자.
"어제는 다운로드 수가 100건 이었군, 10건이 늘었네"
"어제는 매출이 10만원 감소했군"
하지만 이 지표만 보고 무엇을 해야할지 알 수 없다.
지표의 목표없이 단순히 측정하기 쉬운 지표, 기분좋은 지표들만 수집하고 보고하는 것은 의미없다.
이렇게 일했다는 기분을 주고, 나아지는 지표를 보고 순간순간 기분은 좋게만들지만 추가 액션을 발생시키지 못하는 지표들을 허무지표라고 한다.
허무지표 특징
- 쉽게 변화시킬 수 있다. (마케팅 비용에 돈 많이 넣으면 다운로드 수 일시적으로 증가)
- 실제로 중요한 숫자와 상관이 없다.
- 팀원들에게 공유해서 나 좀 열심히 일했다 어필 할 수 있다.
허무지표 예
- 다운로드 수, 페이지 뷰 수
- 고객문의 처리건수, 버그 개수, 기능개선 스펙 개수
> 반복적으로 주간 / 월간보고에 쓰고 있는 지표 중 허무 지표가 있는지 살펴보자 (뜨끔)
좋은 지표는 행동 방식을 바꾼다.
지표를 수집하는 목적이 무엇인가?
지표의 변화에 따라서 나는 무슨 행동을 할 것인가?
이런 물음표를 가져보자.
데이터를 수집하기 전에 어떤 데이터 변화에 따라 어떤 행동을 어떻게 바꿀지 미리 합의해야 한다.
[책-린 분석 중]
p44.
만약 측정하는 지표가 여러분의 목표와 상관없고 결과적으로 행동변화와 무관하다면 지표 측정은 시간 낭비에 지나지 않는다. 더 나쁜 것은 여러분이 스스로를 기만하고 모든 것이 잘 되고 있다고 믿어버릴 수 있다는 점이다. 이렇게 해서는 결코 성공할 수 없다.
p46.
어떤 지표가 여러분의 자부심을 만족시키는 데 그친다면 그 지표는 쓸모가 없다. 데이터는 정보를 제공해주고 방향을 제시해주며 사업 모델을 개선시키고 행동방침을 결정하는 데 도움이 되어야 한다.
사실 허무지표를 공부하면서 과거의 나를 반성하게 됐다.
처음엔 데이터를 보는게 재미있어서, 나중엔 이 지표도 봐야하지 않을까? 싶어서 방대한 양의 데이터를 모아다가 보고 했던것 같다.
이런 지표들은 보는 사람의 입장에서는 시간낭비가 될 수 있다.
내가 해야할 일은 그 많은 데이터안에서 깊게 고민하여 인사이트를 뽑아내고, 액션을 취할 수 있는 지표를 전달하는 것이다.
(+)지표를 잘못해석하지 않도록 주의할 점
1) 허무지표 -> 액셔너블 지표로 만들기
2) Global Optimization: 서비스 전체적으로 봤을 때 좋은 지표인가?
ex) CPC : 뉴스 광고에 뜨는 배너 500원 vs 페이스북 광고 1000원
ex) 단일상품의 ROAS vs 정기구독 상품의 ROAS
3) Simpson's Paradox: 전체로 볼때와, 그룹으로 쪼개서 볼 때 결과가 다를 수 있다.
아래 그림이 이 정의를 설명해주는 그림인데, [보라, 파랑, 초록] 그룹으로 쪼개지 않고 경향성을 봤을 때
음의 상관관계가 있다고 볼 수 있다. 하지만 그룹으로 쪼개서보면 사실은 양의 상관관계를 가지고 있다는 것을
확인할 수 있다.
4) 잘못된 대표값 사용
모든 상황에서 평균을 사용하지말자!!!
먼저 전체 데이터의 분포를 살펴보고 적절한 대표값을 써주자.
5) Garbage in Garbage out: 목적에 맞는 데이터 수집과 전처리의 중요성
파랑- 부동산 예약 시점 / 주황- 이사 예약 시점
어떤 사람은 이사 예약만 이 어플에서 할 수 도 있는데, 왼쪽같은경우 이 사람들을 다 포함해서 평균을 구했더니
부동산 예약과 이사 예약 사이에 평균 30일 걸린다고 결론이 나왔다.
하지만, 데이터를 쪼개서 이사 예약한 사람을 제외하고 이 어플을 사용해서 두가지다 예약한 사람만 보면,
평균 5일 걸린다는 사실을 알 수 있다.
결국 중요한건 지표를 보려는 목적을 분명히하고, 목적에 맞는 데이터를 잘 수집, 가공해서 최대한 쪼개서 보는 것!!!
참고
- 인프런 양승화님 그로스해킹 강의 [4-2] 잘못된 지표 활용
- 브런치: 좋은PM은 '허세 지표/메트릭'을 사용하지 않습니다.
- 책: 린 분석
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