[비즈니스 매트릭스 기초]

[메트릭] 비즈니스 메트릭 기초

[메트릭] 비즈니스 메트릭 기초 | Notion

 

1. AARRR

 

Acquisition (유입)  : 제품을 처음 발견하고 접근하는 경로를 이해하는 데 중점

 

Metric:

• 신규 사용자수: 특정 기간 동안 유입된 신규 사용자의 총 수
• 회원가입 전환율 (Sign-up Conversion Rate): 앱 방문자가 실제로 회원가입을 완료하는 비율
• 고객 획득 비용 (CAC, Customer Acquisition Cost): 신규 고객 한 명을 유치하기 위해 지출한 평균 비용

Acquisition 전략:

• 유입 채널 최적화 (네이버, 구글 등)
• 회원가입 UI A/B 테스트
• 컨텐츠 마케팅

Activation (활성화) : 첫 핵심 행동을 통해 가치를 느끼는 AHA! Moment를 측정하고 개선하는 데 중점

 

[🌟 AHA! Moment (핵심 행동)이란?]

• 배달의 민족: 첫 주문 완료
• 인스타그램: 첫 포스트 작성 또는 첫 좋아요 클릭

Metric:

• 활성화 비율 (Activation Rate): 고객이 제품의 첫 핵심 행동을 달성한 비율 (첫 구매, 동영상 시청, 등)
• 활성화 기간 (Activation Duration): 고객이 가입 후 첫 핵심 행동을 완료하는 데 걸린 시간

Activation 전략:

• 온보딩 프로세스 제공
• 맞춤형 상품 추천

 

Retention (유지) : 고객이 얼마나 자주 제품을 다시 사용하거나 서비스에 돌아오는지를 측정

[주기 (Frequency) 설정]

해당 메트릭은 회사의 비즈니스 특성과 고객 행동 패턴에 따라 설정된 주기를 기준으로 주로 측정합니다. 예를 들어, 매일 거래가 이루어지는 증권사와 같은 플랫폼은 주요 고객층이 매일 거래를 진행하기 때문에 DAU(Daily Active Users)를 활용해 고객 활동을 측정합니다.

Metric:

• DAU (Daily Active Users) / MAU (Monthly Active Users): 일간/월간 활성 사용자
• Retention 비율 (Retention Rate): 제품을 재사용한 고객 비율 (핵심 행동 기반)
• 이탈률 (Churn Rate)

Retention 전략:

• 고객 맞춤형 카카오톡 및 이메일 알림
• 프로모션 메시지 발송
• 고객의 소리(VOC)을 통해 기능 추가 및 개선
• 충성 고객 프로그램 개발 (리워드, VIP)

Referral (추천) : 다른 사람들에게 제품을 추천하도록 유도

Metric:

• K-Factor (추천 성장 지표): 추천을 통해 신규 고객이 유입되는 성장률을 측청
  • (고객별 평균 추천 수) * (추천을 통한 가입 전환율)
  • K-Factor가 1 이상이면 추천만으로도 Exponential 성장이 가능하다고 봅니다.
• 추천 전환율: 추천받은 고객 중 실제로 가입하거나 제품을 사용하는 비율.
• 추천에 의한 신규 가입 수

Referral 전략:

• 추천인 보상 프로그램 (캐시 지금)
• 추천 기능 간소화 (원클릭)
• 특정 순간 추천 UI 유도

 

Revenue (매출) : 서비스를 통해 발생시키는 매출을 측정하는 단계

Metric:

• ARPU (사용자당 평균 매출, Average Revenue Per User)
• LTV (고객 생애 가치, Lifetime Value): 고객이 이탈하기 전까지 평균적으로 발생시키는 매출
  • 회사마다 계산하는 방식이 다릅니다.
  • 예시: LTV = ARPU x 1/이탈률
• LTC / CAC: 마케팅의 효과를 측정하기 위한 지표
• MRR/ARR (월간/연간 반복 매출, Monthly/Annual Recurring Revenue)
• 구매전환율 (Buyer Conversion): 제품을 사용한 고객 중 실제로 구매한 고객의 비율

Revenue 전략

• 업셀링(Upselling)과 크로스셀링(Cross-selling): 기존 고객에게 더 비싼 제품(업셀링) 또는 관련 제품(크로스셀링)을 추천.
• 구독 모델 최적화 (구독 상품 구체화 – 학생플랜)
• 충성도 프로그램 운영

 

 

 

2. 기타 Framework

 

SMART

 

• Specific (구체적): 메트릭이 명확하고 이해하기 쉽게 정의되어야 함.
• Measurable (측정가능): 데이터를 통해 정량적으로 평가 가능해야 함.
• Achievable (달성가능): 현실적이고 도달 가능한 목표여야 함.
• Relevant (관련성): 조직의 목표와 직접적으로 연관되어야 함.
• Time-bound (시간제한): 특정 기간 내에 결과를 평가할 수 있어야 함.

 

OKRs (Objectives Key Results)

• Objectives (목표): 명확하고 영감을 주는 목표
• Key Results (핵심 결과): 목표를 달성하기 위해 측정 가능한 결과 정의

HEART Framework 

Google에서 개발했으며 사용자 경험 중심 제품에서 주로 사용:

• Happiness (만족도): 사용자 만족도와 정서적 반응
• Engagement (참여): 사용 빈도와 사용 시간
• Adoption (채택): 새로운 기능이나 제품의 초기 사용자 비율
• Retention (유지율): 시간이 지나도 사용자들이 계속 사용하는 비율
• Task Success (업무 성공): 사용자가 특정 작업을 얼마나 성공적으로 수행했는지

 

3 북극성 (North Star)와 가드레일 (Guardrail) 지표

: 지표를 최적화하는 과정에서 발생할 수 있는 부작용을 방지하기 위해 Guardrail Metrics도 함께 고려

 

North Star Metric

• 비즈니스나 제품의 최종 목표를 가장 잘 나타내는 핵심지표입니다.
• 제품의 장기적인 성공을 이끄는 방향성을 제시합니다.
• 예시:
  • 스파르타: 강의 완료율
  • 에이블리(이커머스): 구매전환율

Guardrail Metric

• 지표를 최적화하는 과정에서 전체적으로 중요한 영역이 훼손되지 않도록 모니터링하는 보조지표입니다.
• 예시:
  • 스파르타: 만족도 점수, 새로운 강의를 등록하는 비율, 강의 영상 시청 시간
  • 에이블리(이커머스): AOV(평균 주문 금액), 카트 이탈률 (Cart Abandonment Rate)

Case Study 

 

예시 1: 스파르타

• North Star: 강의 완료율을 높이기 위해 30초 쇼츠 형태로 강의 길이를 지나치게 짧게 만들었습니다.
• Guardrail: 만족도 점수 및 새로운 강의를 등록하는 비율이 낮아졌습니다. 사용자가 진정으로 학습 가치를 느끼지 못하거나 만족도가 유의미하게 떨어졌기 때문입니다.

예시 2: 에이블리

• North Star: 구매전환율을 높이기 위해 지나치게 할인율을 올렸습니다.
• Guardrail: 평균 주문 금액이 현저하게 떨어졌고 카트 이탈률이 증가했습니다. 평균 주문 금액(AOV)이 유의미하게 낮아지거나 진위성을 의심한 고객을 카트에서 구매로 전환시키지 못했습니다.

예시 3: QCC

• North Star: “문제 난이도를 올리면 실력이 상승하겠지!” 🚀
• Guardrail: “수강생: ‘이거 풀다 내 인생 풀리겠네…’ 😩” 풀이 완료율 급감 ↘️, 수강생 만족도 하락 📉, 지나치게 어려운 문제로 수강생 열정이 Overcooked 🍳
  • 수강생: “문제를 푼 게 아니라 내가 문제다.” 🤡
  • 교훈: Guardrail Metrics는 과도한 열정을 현실로 돌려주는 방파제! 🌊

 

 

📚 숙제

• 본인이 관심 있는 산업 및 회사에서 사용하는 AARRR 지표, 가드레일을 파악해주세요.
• 예시:
  • SaaS(Software-as-a-Service): 매달 반복적으로 매출이 발생하기 때문에 MRR(Monthly Recurring Revenue)
  • 이커머스: 다양한 고객에게 상품을 파는게 목적이기 때문에 Buyer Conversion(구매전환율) AOV(Average Order Value, 평균 주문 금액), ASP(Average Sale Price, 평균 상품 구매 금액)
  • 소셜 커머스 (인스타) 및 증권사: 거래가 자주 일어거나 고객이 자주 방문하는 산업은 DAU/MAU 등
• 면접하는 회사마다 중요하게 여기는 지표 약어 또는 줄임말이 다를 수 있으니, 미리 조사하고 관심 있게 살펴주세요!