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Dev/데이터 분석

[지표] 임팩트 있는 문제를 정의하려면?

by bodi 2023. 9. 30.

일하는 시간이 길어질수록 문제정의를 어떻게 하느냐에 따라 업무의 속도와 스케일이 달라진다는것을 체감하고 있습니다. 임팩트 있는 문제를 정의하려면 어떻게 하면 좋을지 지속적으로 상기하기 위해 이전에 정리해둔 자료를 기반으로 고민 및 정리해봤습니다.

 

이미지 출처

 

1) 비즈니스 목표 정의하기

  • 자주 나오는 전사 지표 (월별, 분기별, 연도별 목표)
    • 매출 (Revenue, GMV(Gross Merchandise Value) : 총 거래량)
      • 순수익
      • 비용구조 (Unit Economics) 개선
    • 유저 수(MAU, WAU, DAU)
      • 성장 (Growth, Weekly Growth Rate)
      • 신규유저 획득 (NAU, Newly Activity User), 유저의 재방문 (Retention)
  • 내가 맡고 있는 프로덕트는 어느 지표의 레버(lever)인지 파악하는게 매우 중요하다.
    • 각 프로덕트별 목표 지표와 어떻게 계층적으로 연관되는지 생각해보자
    • 프로덕트가 많은 서비스라면 각 프로덕트의 성격을 반영해서 지표 구성 필요.

 

1-1) 지표와 레버 정의하기

  • 상위 지표 계층적으로 쪼개기
  • 가장 상위 지표에서 쪼갠 지표가 상위 지표를 나타낼 수 있는 지표인가?
    • 매출이 가장 상위 지표면, 그 하위는 어떤 지표가 올 수 있을까?
  • 쪼갠 지표를 올리기 위한 내 프로덕트 lever는 무엇이 있는가? 그 lever 각각 지표는?
    • 상위 지표를 구성하는 내 제품의 여러 지표(lever) 들 파악
    • 어떤 레버를 건드리면 좋을지 우선순위 정리
    • 우선순위별로 해볼만한 시도가 없는지, 고객 관점에서 고민
  • 정의한 문제가 임팩트로 이어지기까지 수많은 iteration이 필요

 

1-2) iteration의 성공확률을 높이려면?

  • 고객의 여정을 퍼널로 최대한 세세하게 쪼개서 분석하기
  • 어떤 숫자를 건드려야 목표 지표를 올릴 수 있을지 매순간 생각하기
  • 올리고 싶은 지표(lever)를 고객 관점의 문제와 연결해보기
    • 제품을 사용하는 고객을 여러가지 고객군으로 쪼개서, 그 여정을 상세히 상상해보기

 

 

2) 지표의 계층 구조 이해하기

지표의 계층구조를 이해함으로써, 제품 또는 프로젝트가 어떻게 비즈니스목표를 달성하는지를 구체화할 수 있다. 그리고 기준을 어떻게 두느냐에 따라 세부적으로 뻗어나가는 지표의 형태가 달라지기 때문에 기준 정의도 중요하다.

  • 매출 (Revenue, GMV(Gross Merchandise Value) : 총 거래량)
    • (상품 기준) 매출 = 상품별 판매건수 X 건당 금액
    • (유저 기준) 매출 = 유저의 구매빈도 X 구매건당 금액
  • 활성유저수
    • f(신규유입, 리텐션, 휴면해제 등 ....)
  • 구매전환률 (우리 회사 기준)
    • 메인 to 강의리스트
      x 강의리스트 to 강의세부화면
      x 강의세부화면 to 결제정보화면
      x 결제정보화면 to 결제전환률
    • 메인 ~ 결제전환까지의 퍼널을 그려보면 이해가 쉽다 (여기선 로그인 이후 메인페이지부터 시작)

 

 

비즈니스의 비전 고민하기

  • 지금 당장의 목표가 아니라 장기적인 비전
  • 속해 있는 시장과 타겟 고객
  • 그 고객들이 겪는 문제

 

 

[고민 포인트] 
 내가 맡고 있는 프로덕트의 산식을 만들 수 있어야 한다.(ex. Y= aX_1 + bX_2 + .... )
내가 맡고 있는 프로덕트가 목표 지표와 계층적으로 어떻게 연관되는가?

 

 

결국 임팩트있는 문제 정의를 위해서는 목표와 레버가 명확히 정의되어있어야하며, 그 목표와 레버를 정의하기 위해서는 많은 고민과 시간이 필요합니다. 장기적인 관점에서의 지표를 잘 연결해보겠습니다.