제 2 강 - 제품 지표 설계와 효과적 측정

지표의 역할:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  현재 상태 파악  →  의사결정 근거  →  성과 측정              │
│                                                     │
│  "우리가 어디에 있는지, 어디로 가고 있는지 알려줌"             │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 우리 제품의 성공이란 무엇인가?                               │
│    → 성공의 정의 (비전/미션과 연결)                             │
│                                                          │
│ 2. 그 성공은 어떻게 정량적으로 측정할 수 있는가?                    │
│    → 측정 방법론 설계                                        │
│                                                          │
│ 3. 어떤 사용자 행동과 경험이 그 성공에 기여하는가?                  │
│    → 핵심 행동 식별                                         │
│                                                          │
│ 4. 그 행동과 경험을 어떻게 촉진할 수 있는가?                      │
│    → 개선 전략 수립                                         │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

좋은 예:
- "월간 활성 사용자 수 (MAU)"
- "평균 세션 시간"
- "전환율"

나쁜 예:
- "사용자 만족도" (직접 측정 어려움)
- "브랜드 인지도" (추가 조사 필요)

행동 연결성이 높은 지표:
┌─────────────────┬────────────────────────────────┐
│ 지표            │ 연결 가능한 행동               │
├─────────────────┼────────────────────────────────┤
│ 장바구니 이탈률 │ 결제 프로세스 간소화           │
│ 검색 실패율     │ 검색 알고리즘 개선             │
│ 온보딩 완료율   │ 튜토리얼 UX 개선               │
└─────────────────┴────────────────────────────────┘

복잡한 지표:
"(DAU/MAU) × (세션당 이벤트 수) / (이탈률 보정 계수)"
→ 해석이 어렵고 커뮤니케이션이 힘듦

단순한 지표:
"일주일에 3회 이상 방문하는 사용자 비율"
→ 누구나 직관적으로 이해 가능

감사 가능한 지표의 조건:
1. 계산 로직이 문서화되어 있음
2. 원시 데이터까지 추적 가능
3. 동일한 기간에 동일한 결과 재현 가능
4. 이상치 발생 시 원인 파악 가능

비례성 검증:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 지표가 개선되면 → 비즈니스도 개선되는가?    │
│ 지표가 악화되면 → 비즈니스도 악화되는가?    │
└─────────────────────────────────────────────┘

주의: 허영 지표(Vanity Metrics) 경계
- 앱 다운로드 수 (사용 여부와 무관)
- 페이지뷰 수 (가치 창출과 무관할 수 있음)
- 가입자 수 (활성 사용자와 다름)

북극성 지표의 특징:
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ ⭐ 제품의 핵심 가치와 직결                         │
│ ⭐ 장기적 성장과 연결                              │
│ ⭐ 조직 전체가 공유하는 단일 목표                  │
│ ⭐ 모든 의사결정의 기준점                          │
└────────────────────────────────────────────────────┘

"측정되는 것이 관리된다"
→ 하지만 측정되지 않는 것은 무시될 수 있다

"목표가 된 지표는 좋은 지표가 아니다" - 굿하트의 법칙

원래 의도:
고객 만족 향상 → 콜센터 응대 시간 단축 목표 설정

목표 전치 발생:
응대 시간 단축이 목표가 됨 → 문제 해결보다 빨리 끊기에 집중
→ 실제 고객 만족도 하락

측정 편향의 유형:
┌─────────────────┬─────────────────────────────────┐
│ 선택 편향       │ 특정 사용자만 측정에 포함       │
│ 생존자 편향     │ 이탈한 사용자 데이터 누락       │
│ 확증 편향       │ 원하는 결과만 보려는 경향       │
│ 샘플 편향       │ 대표성 없는 표본 추출           │
└─────────────────┴─────────────────────────────────┘

단기주의 예시:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 단기 목표: 이번 분기 매출 증가                      │
│ 취한 행동: 과도한 할인, 품질 저하, 광고 스팸        │
│ 장기 결과: 브랜드 가치 하락, 고객 신뢰 상실         │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

게이밍 사례:
┌─────────────────┬─────────────────────────────────┐
│ 클릭 유도 제목  │ CTR은 높지만 이탈률도 높음      │
│ 가짜 계정 생성  │ 가입자 수 부풀리기              │
│ 봇 트래픽       │ 페이지뷰 조작                   │
│ 인센티브 악용   │ 리워드만 받고 이탈              │
└─────────────────┴─────────────────────────────────┘

지표 계층 구조 (Metrics Hierarchy):

        ┌─────────────────┐
        │  북극성 지표    │  ← 전사 목표
        │  (North Star)   │
        └────────┬────────┘
                 │
    ┌────────────┼────────────┐
    ▼            ▼            ▼
┌───────┐   ┌───────┐   ┌───────┐
│ L1    │   │ L1    │   │ L1    │  ← 핵심 결과 지표
│ 지표  │   │ 지표  │   │ 지표  │
└───┬───┘   └───┬───┘   └───┬───┘
    │           │           │
  ┌─┴─┐       ┌─┴─┐       ┌─┴─┐
  ▼   ▼       ▼   ▼       ▼   ▼
┌───┐┌───┐  ┌───┐┌───┐  ┌───┐┌───┐
│L2 ││L2 │  │L2 ││L2 │  │L2 ││L2 │  ← 세부 운영 지표
└───┘└───┘  └───┘└───┘  └───┘└───┘

HEART 프레임워크 구성:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  H - Happiness (행복)       : 주관적 만족도                 │
│  E - Engagement (참여)      : 사용 깊이와 빈도              │
│  A - Adoption (채택)        : 신규 사용자 유입              │
│  R - Retention (유지)       : 기존 사용자 지속              │
│  T - Task Success (과제 성공) : 목표 달성 효율성            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

특징:
- 정성적 데이터를 정량화
- 직접 설문/조사를 통해 수집
- 장기적 충성도와 연결

핵심 질문:
"이 제품/서비스를 친구나 동료에게 추천할 의향이 얼마나 됩니까?"
(0점: 전혀 추천하지 않음 ~ 10점: 매우 추천함)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  0-6점: 비추천 고객 (Detractors)                            │
│         → 불만족, 부정적 입소문 가능성                      │
│                                                             │
│  7-8점: 중립 고객 (Passives)                                │
│         → 만족하지만 충성도 낮음, 경쟁사 이탈 가능          │
│                                                             │
│  9-10점: 추천 고객 (Promoters)                              │
│          → 열성 팬, 재구매 및 추천 의향 높음                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

NPS = 추천 고객 비율(%) - 비추천 고객 비율(%)

예시:
- 전체 응답자 100명
- 추천(9-10점): 50명 (50%)
- 중립(7-8점): 30명 (계산에서 제외)
- 비추천(0-6점): 20명 (20%)

NPS = 50% - 20% = +30

질문 예시:
"방금 경험한 고객 서비스에 얼마나 만족하셨습니까?"
(1: 매우 불만족 ~ 5: 매우 만족)

CSAT = (만족 응답 수 / 전체 응답 수) × 100

예시:
- 4점, 5점 응답: 80명
- 전체 응답: 100명
CSAT = 80%

참여도가 중요한 이유:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  높은 참여도 → 습관 형성 → 높은 리텐션 → 수익 증가         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Stickiness = DAU / MAU × 100

해석:
- 50% 이상: 매우 높음 (습관적 사용)
- 20-50%: 양호
- 20% 미만: 개선 필요

업계 벤치마크:
- 소셜 미디어: 50-60%
- 이커머스: 10-20%
- SaaS B2B: 15-25%

채택의 두 가지 관점:
1. 제품 채택: 새로운 사용자 유입
2. 기능 채택: 기존 사용자의 새 기능 사용

"Aha Moment" - 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하는 순간

예시:
┌─────────────────┬─────────────────────────────────┐
│ 제품            │ Aha Moment 정의                 │
├─────────────────┼─────────────────────────────────┤
│ Facebook       │ 10일 내 7명 친구 추가            │
│ Dropbox        │ 1개 파일 업로드                  │
│ Slack          │ 팀에서 2000개 메시지 교환        │
│ Twitter        │ 30명 팔로우                      │
└─────────────────┴─────────────────────────────────┘

리텐션이 중요한 이유:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  신규 고객 획득 비용 > 기존 고객 유지 비용 (5-25배)         │
│  리텐션 5% 증가 → 수익 25-95% 증가 (Bain & Company)         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

코호트(Cohort): 동일 시점에 가입한 사용자 그룹

예시 - 주간 리텐션 코호트:
┌────────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┐
│ 가입주 │ Week0 │ Week1 │ Week2 │ Week3 │ Week4 │
├────────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│ 1주차  │ 100%  │  45%  │  30%  │  25%  │  22%  │
│ 2주차  │ 100%  │  50%  │  35%  │  28%  │   -   │
│ 3주차  │ 100%  │  48%  │  32%  │   -   │   -   │
└────────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┘

→ 개선 효과: 2주차 코호트가 1주차보다 Week1 리텐션 5%p 향상

1. 플래트닝 커브 (Flattening) - 좋음
   ████████████▄▄▄▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃
   → 일정 수준에서 안정화

2. 하락 커브 (Declining) - 나쁨
   ████████▄▄▄▃▃▂▂▁▁
   → 지속적으로 하락, 개선 필요

3. 스마일 커브 (Smiling) - 최상
   ████████▄▄▄▃▃▃▄▄▄████
   → 하락 후 재상승 (습관 형성)

Task Success의 세 가지 측면:
1. 효과성 (Effectiveness): 목표 달성 여부
2. 효율성 (Efficiency): 목표 달성까지의 노력/시간
3. 오류율 (Error Rate): 실수 발생 빈도

이커머스 구매 퍼널:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 상품 조회      ████████████████████████████████  10,000명   │
│                            ↓ (30%)                          │
│ 장바구니 담기  ██████████████████                  3,000명   │
│                            ↓ (50%)                          │
│ 결제 시작      ████████████                        1,500명   │
│                            ↓ (60%)                          │
│ 결제 완료      ████████                              900명   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

전체 전환율: 900 / 10,000 = 9%
개선 포인트: 상품조회→장바구니 (70% 이탈)

GSM 프로세스:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. Goals (목표)                                             │
│    → 이 영역에서 달성하고자 하는 것은?                      │
│                                                             │
│ 2. Signals (신호)                                           │
│    → 목표 달성을 나타내는 사용자 행동/태도는?               │
│                                                             │
│ 3. Metrics (지표)                                           │
│    → 그 신호를 어떻게 정량화할 것인가?                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

지표 간 상호작용 유형:

1. 정(+)의 상관관계
   참여도 ↑ → 리텐션 ↑ → 수익 ↑

2. 부(-)의 상관관계 (트레이드오프)
   광고 수 ↑ → 사용자 경험 ↓ → 이탈률 ↑

3. 선행-후행 관계
   온보딩 완료율(선행) → 첫 주 리텐션(후행)

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 상황: 수익 증가 vs 사용자 경험                      │
│                                                     │
│ 광고 늘리면:                                        │
│   ✅ 단기 광고 수익 증가                            │
│   ❌ 사용자 경험 저하 → 장기 이탈 증가              │
│                                                     │
│ 균형점 찾기:                                        │
│   - 광고 빈도 A/B 테스트                            │
│   - LTV 기반 최적 광고 노출 횟수 도출               │
│   - 프리미엄(무광고) 구독 옵션 제공                 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘