'중요 지표'를 위한 개념과 유의사항

사업의 본질을 결정짓는 지표, 제대로 설정하고 분석하기

분석의 본질은 ‘사업의 중요한 지표(KPI)’를 찾고 추적하여 관리하는 것입니다. 세상은 점점 불확실해지고, 기획과 예측을 기반으로 한 과거의 경영 기법은 이제 들어맞지 않습니다. 또 ‘일단은 실행해보자’와 같은 방식도 더는 통하지 않게 되었습니다.

이렇게 불확실하고 혼란스러운 상황 속에서는 관리를 위해 ‘중요 지표’에 집중하는 것이야말로 가장 중요합니다.



그렇다면 중요 지표, 즉 좋은 지표란 무엇일까요? 어떤 지표들이 사업에 상대적으로 덜 중요하고 더 중요한지 그 우선순위를 어떻게 정할 수 있을까요? 지표는 반드시 ‘숫자’로만 나타내야 할까요?

오늘 뷰저블이 블로그에서 다룰 내용은 바로 이 ‘지표’입니다. 보통 좋은 지표는 간단하면서도 사업의 본질을 강화하고 전체를 조망할 수 있다고 하는데요! 여러분들이 서비스를 운영하며 지표를 설정할 때 핵심적으로 점검해야 하는 내용들과 어떻게 분석해야 하는지를 소개하고자 합니다.



Q. 좋은 지표란 무엇일까요?


A. 좋은 지표는 조직의 행동을 이끌어내고 변화시킵니다.


우리는 주변에서 흔히 말하는 일간 매출이나 DAU(Daily Active User)와 같은 지표로 서비스를 판단합니다.

하지만 이들은 대표적인 ‘허무지표’이며 가장 중요한 것은 조직이 ‘어디에서 어떤 액션을 취해야할 지를 알 수 있는 행동지표’라는 사실을 잊지 말아주세요.

예를 들어 DAU가 올랐다면 흔히 ‘잘했다’라고 칭찬하기 쉽지만, 다른 지표들을 추가로 더해보면 ‘DAU는 오르지만, 회원가입자 수가 줄어든다’면 서비스를 결코 칭찬할 수 없겠죠. 또한, 우리는 회원가입자 수를 증가시키기 위해 어떤 액션을 취해야할지를 깊이 고민할 수 있습니다. 먼저 좋은 지표는 조직이 실행해야 하는 다음 행동방안이 무엇인지를 나타내고, 우리가 집중해야 하는 고객이 누구인지를 제시합니다.



A. 좋은 지표는 ‘비율’로 나타낼 수 있으며 누구나 이해하기 쉽습니다.


비율은 비교하기 쉽고 ‘기준점’을 제공하여 의사결정의 순서나 속도를 판단할 수 있습니다.

예를 들어 전체 방문자 대비 신규 방문자의 비율을 안다면 우리 서비스가 현재 성장하는 서비스인지 혹은 재방문자의 비율이 높아 고객 방문 유지에 집중해야 하는지를 판단할 수 있습니다. 매출의 추이를 일 단위 또는 주간 단위로 목표 매출과 비교한다면 우리 서비스의 매출 성장 속도와 함께 앞으로 광고를 더 많이 투입해야 하는지와 같은 의사결정도 쉽게 내릴 수 있습니다.

이러한 지표들은 보통 누구나 이해할 수 있고 쉽게 대화를 나눌 수 있어 ‘데이터’를 ‘실행’으로 옮길 수 있도록 도와줍니다.



여러분이 측정하는 지표가 조직의 아무런 행동을 이끌어낼 수 없다면 아무리 열심히 지표를 관리하더라도 결국 시간 낭비일 뿐입니다!



올바른 지표를 선택하기 위해 점검해야 할 2가지 체크 포인트



포인트1. 정량적인 지표와 정성적인 지표를 때때로 함께 수집해야 합니다.


숫자는 ‘왜?’를 알려주지 않습니다. 그러므로 수치화할 수 있는 정량적인 지표는 때때로 ‘왜?’를 알 수 있는 정성적인 지표와 함께 수집되어야 합니다. 예를 들어 ‘회원 탈퇴자 수’ 지표를 아무리 들여다보더라도 우리 서비스를 왜 탈퇴하였는지까지는 알 수 없기 때문에 회원탈퇴 페이지에 일련의 질문들이 나열된 라디오 버튼을 두고 탈퇴 사유를 함께 물어보아야 합니다.

아래 이미지는 네이버의 탈퇴 페이지에 게재된 ‘탈퇴 사유 질문’ 코너입니다. 고객이 사이트를 탈퇴하기 전 왜 탈퇴를 하는지에 대해 9가지 질문으로 물어보고 있는데, 사이트 운영자가 “왜?”를 알 수 있도록 정성 지표를 수집하는 대표적인 예시라고 볼 수 있습니다.



회원탈퇴 외에도 많은 서비스가 아래처럼 상품 반품 시 반품 상세 사유나 배송 만족 또는 불만 사유와 같은 정성 지표들을 고객이 직접 작성하도록 합니다.



정성지표는 고객의 ‘감정’을 나타내고 서비스 개선의 구체적인 실마리를 제공합니다.

질문자의 의도에 따라 답변이 달라질 수 있어 고객의 대답을 유도하거나 왜곡하지 않도록 상당한 유의가 필요합니다.


포인트2. 허무지표(Vanity Metrics)가 아닌지를 파악하세요.


윗글에서도 잠시 언급한 것처럼 모든 지표는 행동을 이끌어낼 수 있어야 합니다. “이 지표를 통해 실무자가 무엇을 할 수 있을까?”를 대답할 수 없다면 허무지표라고 해석할 수 있습니다.

우리 웹 사이트에 하루 10만 명이 넘는 사용자가 방문하더라도 수개월째 매출이 늘지 않았다면 왜 그럴까요? 바로 조직이 허무지표에만 몰두하고 있기 때문일지도 모릅니다.

아무리 방문자 수가 늘더라도 회원가입으로 전환하거나 로그인을 시도하는 고객의 수는 정체되어 있다면 이 또한 허무지표라고 볼 수밖에 없습니다. 방문자 수는 기업 성장에 굉장히 중요한 지표이지만 때때로 창업자와 분석가를 장님으로 만드는 독사과가 되기도 합니다.


에릭 리스가 지은 린스타트업(Lean Startup) 책에서는 허무지표에 대해 다음과 같이 말합니다.

모든 제품, 실패한 제품들마저도 사용자가 아무도 없지는 않다는 것이다. 대다수의 제품은 많든 적든 사용자가 있고, 성장하고, 크든 작든 긍정적인 결과를 만들어 낸다. 스타트업에서 가장 위험한 일은 이런 상태에서 서서히 죽어갈 수 있는 것이다.”


로그인 고객 수나 재방문 고객 수 등과 같은 실행 지표에 초점을 맞춰 서비스를 개선해나가야 하며 이를 우리는 ‘실행 지표(Actionable matrix)’라 부릅니다.

허무지표는 다음 5가지가 대표적입니다.


  • 페이지 뷰 수(Page Views) : 페이지 뷰 수는 사용자가 웹 페이지를 불러들인(=요청한) 횟수입니다.  페이지 뷰 수보다는 고객당 페이지 뷰 수나 사용자 수를 세어야 합니다. 페이지 뷰수가 매출과 직결되는 미디어 콘텐츠 사업자가 아니라면 중요한 지표가 아닙니다.
  • 방문 수(Visit) : 방문 수는 한 사람이 10번 방문하는 것과 10명이 10번 방문하는 것을 전혀 구분 짓지 못하기 때문에 허무지표가 될 수 있습니다. 방문 수보다 방문 당 재방문 비중이나 순 방문자 당 방문 수 등이 훨씬 중요한 지표가 될 수 있습니다.
  • 순 방문자 수(Unique Visitor) : 단순히 말해 우리 서비스를 방문한 사람 수에 불과하여 왜 우리 사이트를 방문한 것인지 혹은 왜 떠나갔는지까지는 알지 못합니다. 정성 지표와 함께 분석하거나 이탈 비중이 얼마나 되는지를 살펴보는 것이 더 중요합니다.
  • 체류시간(Average Duration) : 우리 서비스의 사용성이 너무 불편해서 혹은 장애가 나서 오래 머무르는 지, 정말 재미있고 즐거워서 오래 머무르는지를 알 수 없습니다. e-커머스에서는 이미 예전부터 체류시간과 매출 간의 상관관계가 없음이 밝혀지기도 하였으며, 유투브 같은 미디어 콘텐츠를 다루는 서비스가 아니라면 대표적인 허무지표로 꼽습니다.
  • 팔로워 또는 친구 수 : 보통 많은 SNS를 운영하는 마케터들이 팔로워나 친구 수를 중요시합니다. 하지만 해당 팔로워나 친구가 실제로 매출을 일으키거나 우리가 원하는 전환 행동을 일으키는 비율을 알지 못한다면 단순 인기 척도에 불과합니다.


뷰저블은 지표의 인과관계를 파악할 수 있는
다양한 고객 행동 데이터를 시각화하여 제공합니다.


지표를 분석할 때 ‘왜?’를 알기 위해 정성적인 지표를 함께 수집해야 한다고 하였습니다. 헌데 정성적인 지표를 수집하기 어려운 경우에는 어떻게 해야 할까요? 먼저 고객을 직접 모집하여 인터뷰하거나 별도 설문조사 툴을 사이트 안에 설치할 수 있습니다.



위 이미지는 삼성전자가 운영하는 삼성닷컴 미국 사이트입니다. 고객이 직접 설문조사에 응답할 수 있도록 ‘Feedback’ 기능을 설치하여 제공합니다. 우리 사이트를 어떻게 알게 되었는지, 내가 찾는 제품을 쉽게 찾을 수 있는지 등을 질문하죠.

하지만 이러한 피드백 툴이 갖춰져 있지 않은 사이트라면 어떻게 해야 할까요? 인터뷰할 고객을 모집할 시간이 충분하지 않다면요?

바로, 뷰저블 Analytics 메뉴의 ‘사용자 흐름 분석’ 기능을 통해 유입경로를 살펴볼 수 있습니다. 우리 고객들이 어떤 사이트를 거쳐 방문하였는지를 통해 목적을 유추해볼 수 있습니다.



최근 뷰저블 개발/운영사 포그리트에서는 한창 채용을 진행했는데요, 그래서인지 잡코리아와 같은 채용 사이트에서 매우 많은 유입이 발생하였습니다. 유입경로를 통해 고객의 방문 목적이 무엇인지를 별도 정성 지표를 수집하지 않더라도 유추해볼 수 있었습니다.


다음으로는 Path Plot(패스 플롯) 기능을 활용하여 고객의 ‘방문 목표(Goal)’가 무엇인지를 파악할 수 있습니다.

Path Plot은 사용자들의 콘텐츠 소비 순서와 과정, 탐색 단계별 이탈 현황과 체류시간 등을 파악할 수 있는 기능입니다. 고객이 클릭(전환)한 콘텐츠가 무엇인지, 탐색 순차가 어떻게 되는지를 통해 페이지 방문 목적을 분석할 수 있습니다.



포그리트 홈페이지를 Path Plot으로 살펴보았습니다. 가장 먼저 ‘채용공고’를 콘텐츠를 호버하여 살펴보고 있죠? 하지만 클릭은 하지 않은 것으로 보아 잡코리아를 통해 유입한 고객들이 ‘내가 지원하고자 하는 채용공고가 여기에도 올라왔구나!’하고 확인했다고 해석할 수 있을 것 같습니다. 

좀 더 세밀히 분석하기 위해 ‘전환(Conversion)’ 고객들로 세그먼트를 구분하여 살펴보았습니다. 페이지 내에서 계속해서 직원 인터뷰 콘텐츠를 클릭하여 페이지 이동하거나 캐러셀을 좌측으로 넘겨보았네요!

위 시각화된 행동 흐름 데이터를 통해 우리 페이지를 방문한 목적은 함께 일하는 구성원들이 누구이고, 지원 직무에 대한 상세한 정보를 파악하는 데에 초점을 맞추고 있다고 유추할 수 있습니다.



오늘 글에서는 좋은 지표를 설정하기 위한 개념들과 유의사항에 대해 알아보았습니다. 하지만 아무리 좋은 지표라 할지라도 해당 결과에 대한 원인까지는 상세히 알려주지 못합니다.

뷰저블을 이용하여 함께 분석한다면 단지 보는 것만으로 고객 지표의 원인을 해석할 수 있습니다!


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