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  • Lean Analytics – SaaS(Software as a Service)

    Lean Analytics – SaaS(Software as a Service)

    사람들이 돈을 지불할 정도로 불편한 문제를 이 솔루션이 해결하겠는가?


    1. 공감 단계

    1–1. 문제 검증

    여러분이 해결할 수 있는 진짜 니즈를 찾기 위해 시장을 이해해야 한다. 정성적 대화와 개방형 질문이 여기에 해당한다.

    • 가망 고객들에게 현재 해결해야 할 알려진 니즈가 있는가?
    • 소프트웨어로 해결할 수 있는가?
    • 이런 솔루션에 대해 어떤 경로로 할게 되는가?
    • 이런 채널을 통한 구매를 방해하는 것은 무엇인가?

    1–2. 솔루션 검증

    정성적 방식과 정량적 방식 둘 다 사용하며 선별된 MVP나 지역 테스트의 형태를 띠기도 한다.

    • 여러분이 제공하는 기능들이 사용자의 프로세스에 적합하고 이들의 불편함을 적절히 해결하여 사용자들이 돈을 지불하고 친구들에게도 여러분의 서비스를 소개할 것인가?
    • 사업이 성장할 것인가?
    • 사람들이 회원 가입을 하고 계속 사용하며 다른 사람들에게 소개할 것인가?

    2. 흡인력 단계

    사용자들이 의미있고 가치 있는 방식으로 참여하게 하는 최소 존속 제품 구현하기

    • 인게이지먼트, 이탈률, 방문자/사용자/고객 퍼널, 단계별 서비스, 기능 사용(또는 기능 무시)

    3. 바이럴 효과 단계

    내재, 인위적, 구전 바이럴 효과를 통해 제품 채택 증가; 바이럴 계수 및 주기 최적화

    • 내재된 바이럴 효과, 고객 확보 비용

    3–1. 주요 수익원

    • 활동사용자들

    4. 매출 단계

    최적의 가격 체계를 제시해 사용자들이 지불하도록 설득한 다음 수입의 일부를 고객 확보에 재투자

    • 상향 판매, 고객 확보 비용, 고객 생애 가치, 상향 판매 경로 및 단계

    5. 확장 단계

    고객 확보, 채널 관계, 효율성 제고, 시장 생태계 참여 등을 통한 조직 성장

    • API 트래픽, 마법의 숫자, 앱 생태계, 채널, 리셀러, 고객지원 비용, 규정 준수, 사내/전용 버전

    좀 더 자세한 내용은 아래 책을 참고하길…

  • Lean Analytics — 마켓플레이스

    Lean Analytics — 마켓플레이스

    사람들이 적절한 가격으로 충분히 많은 물건을 구매하겠는가?


    공감 단계

    1–1. 문제 검증

    여러분이 해결할 수 있는 진짜 니즈를 찾기 위해 시장을 이해해야 한다. 정성적 대화와 개방형 질문이 여기에 해당한다.

    • 구매자들은 물건을 파는 곳이 필요한가?
    • 판매자들은 물건을 구입하는 곳이 필요한가?
    • 현재 이들은 어떻게 거래하는가?
    • 이들은 어떤 경로로 물건을 발견하는가?
    • 이런 채널을 통한 구매를 방해하는 것은 무엇인가?

    1–2. 솔루션 검증

    정성적 방식과 정량적 방식 둘 다 사용하며 선별된 MVP나 지역 테스트의 형태를 띠기도 한다.

    • 구매자들이 판매 수익의 일부를 나눌 것인가?
    • 아니면 마켓플레이스를 이용하지 않을 것인가?
    • 여러분이 수익의 일부를 받을 자격이 있다면 어떤 부가가치를 제공하기 때문인가?
    • 상품을 등록하게 할 수 있을 것인가? 사람들이 마켓플레이스에 올 것인가?
    • 사업이 성장할 것인가?
    • 사람들이 여러분을 발견하고 다른 사람들에게 소개할 것인가?

    2. 흡인력 단계

    사용자들이 의미있고 가치 있는 방식으로 참여하게 하는 최소 존속 제품 구현하기

    • 상품 등록 속도, 검색 유형과 빈도, 가격 탄력성, 상품의 질, 사기 거래 건수

    3. 바이럴 효과 단계

    내재, 인위적, 구전 바이럴 효과를 통해 제품 채택 증가; 바이럴 계수 및 주기 최적화

    • 판매자 확보, 구매자 확보, 내재된 공유 기능과 구전효과
    • 계정 생성과 설정

    3–1. 주요수익원

    • 거래

    4. 매출 단계

    최적의 가격 체계를 제시해 사용자들이 지불하도록 설득한 다음 수입의 일부를 고객 확보에 재투자

    • 거래 건수, 수수료, 등록 건당 수수료, 판촉, 사진 등의 부가가치 서비스

    5. 확장 단계

    고객 확보, 채널 관계, 효율성 제고, 시장 생태계 참여 등을 통한 조직 성장

    • 다른 수직 시장, 관련 제품; 외부 업체 제품과 함께 번들 제공(예. 휴양지 임대 사이트에서 자동차 임대 서비스 제공, 공예품 마켓 플레이스에서의 배송 서비스 등)

    좀 더 자세한 내용은 아래 책을 참고하길…

  • Lean Analytics — 전자상거래

    Lean Analytics — 전자상거래

    사람들이 적절한 가격으로 충분히 많은 물건을 구매하겠는가?


    1. 공감 단계

    1–1. 문제 검증

    여러분이 해결할 수 있는 진짜 니즈를 찾기 위해 시장을 이해해야 한다. 정성적 대화와 개방형 질문이 여기에 해당한다.

    • 구매자들이 어떻게 니즈를 인식하게 되는가?
    • 이들은 어떻게 솔루션을 찾으려 노력하는가?
    • 그 결과 어떤 불편함을 겪고 있는가?
    • 구매자들의 인구 통계학적, 기술적 특징은 무엇인가?

    1–2. 솔루션 검증

    정성적 방식과 정량적 방식 둘 다 사용하며 선별된 MVP나 지역 테스트의 형태를 띠기도 한다.

    • 여러분이 제안하는 제품과 경쟁 관계에 있는 것은 무엇인가?
    • 제품이나 서비스의 가격 탄력성은 어떤가?
    • 사업이 성장할 것인가?
    • 사람들이 여러분을 발견하고 다른 사람들에게 소개할 것인가?

    2. 흡인력 단계

    사용자들이 의미 있고 가치 있는 방식으로 참여하게 하는 최소 존속 제품 구현하기

    • 전환율, 구매액, 신규 고객 확보 유형의 경우 신규 구매자를 찾는 비용
    • 고객 충성도 유형의 경우 90일 안에 재방문하는 구매자의 비율

    3. 바이럴 효과 단계

    내재, 인위적, 구전 바이럴 효과를 통해 제품 채택 증가; 바이럴 계수 및 주기 최적화

    • 신규 고객 확보 유형의 경우 사용자 확보 비용, 공유 규모, 고객 충성도 유형의 경우 재활성화 능력, 재구매자의 규모

    3–1. 주요 수익원

    • 거래

    4. 매출 단계

    최적의 가격 체계를 제시해 사용자들이 지불하도록 설득한 다음 수입의 일부를 고객 확보에 재투자

    • 거래 금액, 고객당 매출, 생가 가치 대비 고객 확보 비용, 직접 판매 지표

    5. 확장 단계

    고객 확보, 채널 관계, 효율성 제고, 시장 생태계 참여 등을 통한 조직 성장

    • 제휴, 채널, 화이트 라벨 제품, 제품 평가, 제품 리뷰, 고객 지원 비용, 재방문, RMA와 환불, 채널 갈등

    좀더 자세한 내용은 아래 책을 참고하길…

  • 린 분석의 단계별 사업 모델

    린 분석의 단계별 사업 모델

    사용자 확보 채널

    • 방문자, 고객, 사용자가 회사를 알게 되는 경로

    종류

    • 유료 광고(배너 광고)
    • 검색엔진 관리
    • 소셜 미디어 활동
    • 내재된 바이럴 효과
    • 제휴 마케팅
    • 홍보
    • 앱/생태계 마케팅

    판매 기법

    • 방문자나 사용자를 유료 고객으로 만드는 방법

    종류

    • 단순 구매
    • 할인 & 인센티브
    • 무료 체험
    • 부분유료화
    • 유료 계정의 콘텐츠 비공개
    • 무료 플레이

    매출 모델

    • 방문자, 사용자, 고객으로부터 돈을 버는 방법

    종류

    • 일회성 거래
    • 반복적인 서비스 가입
    • 사용량 기반 요금
    • 광고 클릭
    • 사용자 데이터 재판매
    • 기부

    제품 유형

    • 스타트업이 제공하는 것 제품 또는 서비스, 하드웨어 또는 소프트웨어, 혹은 이들의 복합물일 수 있다.

    종류

    • 소프트웨어
    • 플랫폼
    • 머천다이징
    • 사용자 제작 콘텐츠
    • 장터
    • 미디어/콘텐츠

    제품 전달 모델

    • 제품이 고객에게 전달되는 방법

    종류

    • 호스트형 서비스
    • 디지털 전송
    • 물리적인 전송

    좀더 자세한 내용은 아래 책을 참고하길…

  • Lean Analytics — 린 분석의 5 단계

    Lean Analytics — 린 분석의 5 단계

    공감 → 흡인력 → 바이럴 효과 → 매출 → 확장


    공감

    실제 문제와 솔루션을 파악하는데 돈이 별로 들지 않는다. 또한 이 과정에서 위험도가 가장 높은 질문, 즉 이 문제를 중요하게 여기는 사람이 있는지를 다룬다. 그래서 가장 첫 단계가 된다.

    공감이 필요하다. 사람들이 중요하게 생각하는 문제를 사람들이 돈을 지불할 만한 방법으로 해결하고 있는지 목표 고객의 생각을 확인해야 한다. 다시 말해 사무실에서 나와 사람 들을 인터뷰하고 설문조사를 실시해야 한다.

    다음 단계로 가는 방법

    접근할 수 있는 시장의 진짜 니즈를 발견했고 이 니즈는 제대로 충족되지 않고 있다.

    예시

    사업주는 식당을 열기 전에 먼저 해당 지역에서 외식하는 사람들, 이들의 욕구, 그 지역에서 팔지 않는 음식, 외식 트렌드에 대해 알아야 한다.


    흡인력

    과연 개가 이 사료를 먹을 것인가? 차라리 몇몇 가까운 사람을 대상으로 실수를 저지르고 오류를 바로잡은 다음 불특정 다수에게 제품을 알리는 것이 좋다.

    흡인력이 필요하다. 제품이 좋아야 흡인력이 있다. 여러분이 발견한 문제의 솔루션을 만들 수 있을지 판단해야 한다. 방문자가 실망하고 즉시 외면할 제품을 파는 것은 아무 소용 없다. 컬러 같은 회사는 입증된 흡인력도 없이 섣불리 규모를 키우려 하다가 실패한 바 있다.

    다음 단계로 가는 방법

    사람들이 채택하고 돈을 주고 구매할 문제 해결 방법을 발견했다.

    예시

    그런 다음 메뉴를 개발하고 고객을 대상으로 이 메뉴를 테스트한다. 테이블이 꽉 차고 단골손님들이 정기적으로 재방문하게 될 때까지 메뉴를 자주 바꾸면서 테스트해야 한다. 무료 시식을 제공하고 이것저것 테스트해보면서 손님들의 의견을 물어야 한다. 사업의 변동 성과 불확실한 재고 때문에 이 단계에서는 비용이 높다.


    바이럴 효과

    공유는 사업 성장에 도움이 될 뿐만 아니라 여러분이 만든 제품이 적절한지도 검증해준다. 입소문은 일종의 홍보다. 그리고 바이럴 효과는 유료 마케팅 효과를 증폭시켜준다.

    바이럴 효과가 필요하다. 흡인력 있는 제품 이나 서비스를 만들었다면 이제 구전효과를 이용할 때다. 여러분의 서비스는 기존 사용자들로부터 암묵적인 지지를 받고 있으므로 신규 방문자를 대상으로 사용자 확보와 서비스 이용 개시 과정을 테스트해야 한다. 또한 바이럴 효과는 유료 마케팅 효과를 증폭시키므로 바이럴 효과를 확보한 주에 광고 같은 유료 마케팅 수 단을 사용하는 편이 좋다.

    다음 단계로 가는 방법

    사람들이 계속 사용하는 적절한 제품/특징/기능을 구현했다.

    예시

    사업주는 손님들이 자주 방문하도록 포인트 제도를 실시하거나 손님들이 친구들에게 식당 이야기를 하도록 만들어야 한다.


    매출

    사람들이 지갑을 열 것인가? 사업 운영비와 사용자 확보 비용을 대기에 충분할 정도의 가격을 요구할 수 있을 것인가?

    매출이 필요하다. 이 단계에서는 돈을 벌어야 한다. 이 단계 전까지는 고객에게 돈을 안받는다는 뜻이 아니다 (첫 고객부터 돈을 받기 시작하는 사업들도 많이 있다). 단지 처음에는 매출보다 고객 수를 늘리는 데 더 초점을 둬야 한다는 뜻이다. 처음에는 무료 체험, 무료 음료 무료 콘텐츠를 제공한다. 하지만 이제는 매출 극대화에 초점을 둬야 한다.

    다음 단계로 가는 방법

    사용자들과 제품 기능이 자연적으로 그리고 인위적으로 성장을 촉진시킨다.

    예시

    바이럴 효과가 나타나면 수익을 올리는데 주력한다. 무료 시식을 줄이고 비용을 더 엄격히 통제하며 운영을 표준화한다.


    확장

    판매 유통 비용을 회수할 수 있는 채널들이 필요하다. 틈새 기업에서 대기업으로 발전해 가는 과정에서 겪게 되는 ‘간극’을 극복할 수 있게 도와주는 생태계가 필요하다.

    확장이 필요하다. 매출이 발생하면 사업을 키우는 것에서 시장을 키우는 것으로 초점을 바꿀 때다. 새로운 분야별 시장vertical market 및 지리적 시장에서 더 많은 고객을 확보해야 한다. 이미 제품/시장 적합성을 확보했고 정량적으로 현황을 분석하고 있으므로 개별 고객과의 직접적인 접촉은 덜 중요하다. 따라서 사용자 기반을 키우기 위해 채널과 유통에 투자할 수 있다.

    다음 단계로 가는 방법

    건전한 사업 생태계에서 적절한 수익을 갖춘 지속 가능하고 확장 가능한 사업을 발견했다.

    적절한 조건으로 사업에서 성공적으로 철수할 수 있다.

    예시

    마지막으로 사업의 수익성이 확인되면 매출의 일부를 마케팅과 홍보에 투자한다. 음식 평론가, 여행 잡지, 라디오 방송국과 접촉한다. 두 번째 식당을 열거나 첫 식당을 기반으로 프랜차이즈 사업을 시작한다.


    좀더 자세한 내용은 아래 책을 참고하길…

  • 스타트업 성장 피라미드와 단계별 대응 전략

    스타트업 성장 피라미드와 단계별 대응 전략

    1. 제품/시장 적합성

    누구에게 무엇을 팔것인지 혹은 서비스를 제공할 것인지를 결정하고 그 타당성을 입증하라.

    선택과 집중이 필요하다. 사실 좋은 선택을 하는 것이 가장 중요하다. 하지만 좋은 선택을 하지 않았다고 자책하지는 말자. 우리는 상황에 따라 차악을 선택하는 경우도 비일비재하기 때문이다. 그렇다면 선택한 상품 혹은 서비스를 성공궤도에 올려놓을 수 있는 방법을 모색해야한다. 내 선택이 틀리지 않게 만들어야 한다. 선택을 잘 하면 반은 먹고 들어간다. 하지만 노력하지 않고 계속 똥볼만 찬다면 성공할 수 없다. 상품을 선택했는데 섹시하지 않다면, 마케팅을 섹시하게 하는 방법이 있으며 차별화를 기똥차게 하는 방법이 있고, 니치한 마켓을 찾아 소수를 공약하는 방법이 있다. 선택을 실패하게 만들지 말고, 성공하게 만들 수 있도록 노력하자.

    2. 경쟁우위 확보

    지킬 수 있는 경쟁우위를 찾고 이를 상황에 맞게 조정하라.

    이제는 시장에 안착을 했다고 판단되면, 구별화 전략을 수행해야한다.

    3. 규모 확장

    신규 시장, 제품, 채널 개발을 가속화하라.

    사람들에게 브랜드가 인식된다면, 이를 바탕으로 확장하면 된다.

  • Lean Analytics — 린 캔버스

    Lean Analytics — 린 캔버스

    UX를 기획하기 전 시장분석을 하기 위해서 9 building block 이 린 캔버스로 진화했다고 생각하면 편하다. 이것을 활용해 스타트업 혹은 새로 론칭한 서비스에서 린 캔버스를 통해서 현황 분석과 앞으로의 전망을 세워보시길…


    1

    문제

    • 가장 중요한 문제 1 ~ 3가지를 나열
    • 니즈를 가지고 있는 응답자 수, 자신에게 니즈가 있음을 알고 있는 응답자수

    대안

    • 현재 문제들이 어떻게 해결되는지 나열

    2

    고객 세그먼트(고객군)

    • 타겟 고객을 나열
    • 얼마나 쉽게 가망 고객을 발견할 수 있는가, 고유의 키워드 군, 특정 소스에서 발생한 트래픽

    얼리 어답터

    • 이상적 고객 특징을 나열

    3 가치제안(고유의 가치제안)

    • 무심코 방문한 사람들을 잠재고객으로 바꾸는 혹은 분명하면서도 설득력 있는 하나의 메시지
    • 피드백 점수, 독립적인 평가점수, 정서 분석, 고객이 직업 표현한 제품 설명, 설문 조사, 검색, 경쟁 분석

    4 솔루션

    • 각 문제에 대한 가능한 솔루션의 개요
    • MVP를 시험적으로 사용해보는 응답자수, 인게이지먼트, 이탈률, 가장 자주/적게 사용되는 기능, 돈을 지불할 의사가 있는 사람. 수

    5 채널

    • 고객 도달 경로
    • 채널당 영업 기회와 고객 수, 바이럴 계수와 바이럴 주기, 순수 추천 고객 지수, 이메일 오픈율, 제휴 수익, 클릭률, 검색 순위, 메시지 도달률

    6 수익 흐름(매출원)

    • 매출원을 나열
    • 생애 고객 가치, 사용자당 평균 매출, 전환율, 구매액, 클릭률

    7 비용 구조

    • 고정비와 변동비를 나열
    • 고정비, 고객 확보 비용, n번째 고객에게 서비스를 제공하는 비용, 고객 지원 비용, 검색엔진 키워드 구입 비용

    8 핵심지표

    • 사업 현황을 알려주는 핵심 숫자들을 나열

    9 경쟁우위

    • 응답자의 고유의 가치제안(Unique Value Priposition; UVP) 이해 정도, 특허, 브랜드 자산, 진입장벽, 신규 시장 진입 업체의 수, 관계의 배타성

    위의 표를 보면서 가이드 삼아 아래 이미지위에 서비스의 현황을 파악하길 바랍니다.

  • Lean Analytics — 성장의 계기판 해적지표 AARRR

    Lean Analytics — 성장의 계기판 해적지표 AARRR

    해적 지표란 스타트 업의 성장을 위한 모니터링 지표로 불립니다. 이는 페이팔 마케팅 담당이었고, 미국 스타트업 엑셀러레이터 500 Startups를 설립한 데이브 맥클루어가 개발한 분석 프래임입니다. 사용자 유치(유입, Acquisition), 사용자 활성화(활성화, Activation), 사용자 유지(유지, Retention), 매출(판매, Revenue), 추천(추천, Referral)을 줄여 AARRR로 표기한다. 아래에서 상세히 알아보자.


    해적 지표 AARRR

    1. 사용자 유치(유입, Acquisition)

    사용자가 어떤 경로로 여러분을 알게 되는가?

    • 마케팅 채널: SEO, SEM, 웨젯, 이메일, PR, 캠페인, 블로그
    • 기능: 자연발생적이든 인위적이든 다양한 수단을 통해 시선을 끈다.
    • 적절한 평가 지표: 웹 트래픽, 제품에 대한 언급, CPC, 검색 결과, 사용자 확보 비용, 오픈율

    2. 사용자 활성화(활성화, Activation)

    일회성 방문자들이 회원으로 가입하는가? 제품을 사용하는가?

    • 요인: 기능, 디자인, 분위기, 보상, 확인 등
    • 기능: 일회성 방문자를 활동 사용자로 전환시킨다.
    • 적절한 평가 지표: 등록, 회원가입, 사용 개시를 위한 절차 완료, 적어도 한 번 이상의 서비스 사용, 서비스 가입

    3. 사용자 유지(유지, Retention)

    한번 사용해본 사람이 제품을 계속 사용하게 되는가?

    • 요인: 통지, 경보, 알림, 이메일, 업데이트 등
    • 기능: 사용자들이 계속 재방문하고 자주 사용하게 만든다.
    • 적절한 평가 지표: 인게이지먼트, 마지막 방문 이후 걸린 시간, 일일/월 활동 사용자, 이탈률

    4. 매출(판매, Revenue)

    사용자의 활동이 매출로 이어지는가?

    • 요인: 거래, 클릭, 회원 가입, 다운로드 할 수 있는 콘텐츠, 데이터 분석 등
    • 기능: 사업 성과(사업 모델에 따라 다르며 구매, 광고 클릭, 콘텐츠 생성, 회원 가입 등이 될 수 있다)
    • 적절한 평가 지표: 고객 생애 가치, 전환율, 장바구니 구매액, 클릭 매출

    5. 추천(추천, Referral)

    사용자들이 여러분의 제품을 주변에 소개하는가?

    • 요인: 이메일, 위젯, 캠페인, 좋아요, 리트윗, 제휴 등
    • 기능: 다른 사람들에게 소개하고 잠재 사용자들을 초대한다.
    • 적절한 평가 지표: 발송된 초대 건수, 바이럴 계수, 바이럴 주기
  • DATA Scientist 따라잡기

    DATA Scientist 따라잡기

    Data Scientist는 어떻게 사고를 할까? 생각의 범위와 영역이 너무도 넓어서 우리가 그들의 사고방식을 최대한 빌린다면, 해야 될 것은 너무도 많기에 하지 말아야 할 것을 따라 하는 것이 더 수월하게 그들의 어깨 위에서 세상을 바라보는 방식일 것이다. 이 관점에서 우리가 하지 말아야 할 것들을 살펴보자.


    Don’t do that

    1. 데이터에 결점이 없다고 가정하는 것
    2. 표준화하지 않는 것
    3. 열외의 사용자들을 배제하는 것
    4. 열외의 사용자들을 포함시키는 것
    5. 계절적 변동을 무시하는 것
    6. 성장을 평가할 때 전체 규모를 무시하는 것
    7. 지나치게 많아 의미를 잃은 데이터
    8. 거짓 경보를 울리는 지표
    9. 직접 수집한 데이터만 인정하는 배타적 태도
    10. 잡음(Noise)에 초점을 두는 것

    상세한 설명

    1. 데이터에 결점이 없다고 가정하는 것

    어떠한 데이터든지 간에 항상 허점은 존재하고 노이즈가 끼기 마련이다. A.I.에 들어가는 데이터를 확인해보면 데이터를 정제하는 과정에서 가장 많은 시간을 보낸다고 한다. 이를 반추해보면 데이터는 항상 기타 불순물들이 많이 낄 수밖에 없다고 가정을 하고 데이터를 보는 것이 데이터를 대하는 올바른 자세라고 할 수 있다.

    2. 표준화를하지 않는 것

    데이터를 표준화하지 않는다는 뜻은 기준점을 제대로 설정하지 않는 것이다. 금주에 방문한 사용자가 얼만지 비교를 하기 위해서는 전주 데이터 혹은 동년 동기 데이터를 비교하는 것이 해당 지표가 얼마나 성장했는지를 파악할 수 있는 근거가 된다. 여기서 1주일을 설정했는데, 비교기간은 2주를 설정한다 이건 말이 안 되는 짓이다.

    3. 열외의 사용자들을 배제하는 것

    공명 정대한 수학에서도 예외는 존재한다. 0.99999999 = 1 이라는 것이다. 비단 가장 공정하고 클리어한 수학의 세계에서도 예외가 존재하는데 분석하는 데이터에 예외가 없다. 이것은 말이 안 된다. 예외를 어떻게 볼 것인가? 특정 서비스를 천 번 이상 방문하는 사람들은 서비스의 열혈 팬일 수도 있지만 콘텐츠를 수집해가는 검색 로봇일 수도 있다. 따라서 어떤 경우든 이들을 무시하는 것은 실수일 수 있다.

    4. 열외의 사용자들을 포함시키는 것

    위의 내용과 연장선으로 정상치 혹은 평균치를 찾는데, 특이한 데이터를 포함한다. 이것은 실수이다. 올림픽 채점 제도에서 가장 높은 점수와 가장 낮은 점수를 배제하고 합산 점수를 매기는 경우가 있다. 이도 마찬가지이다. 하루에도 백 번 이상 서비스를 방문하는 사람들은 예상치 못했던 것을 알려줄 수도 있으므로 정성적인 관점에서는 흥미로울 수도 있지만 일반 모델(스탠더드)을 구축할 때는 도움이 되지 않는다.

    5. 계절적 변동을 무시하는 것

    계절이 여기서 4계절일 수 있지만, 여기서는 이벤트와 연관된 지표를 무시하는 것이라고 해석하는 것이 편하다. 가령 교육용 Smart TV 앱이 있다고 하자 올림픽 기간에 사용자가 급격하게 줄어들고 시험기간에 급격하게 늘어날 수 있다. 항상 데이터가 생성될때는 진공상태에서 생성되는 것이 아니라는 생각을 해야 한다. 씨줄과 날줄로 얽혀 천을 만들듯이 데이터 또한 이벤트 혹은 시간적 특수성에 영향을 받는다. 결국 중요한 것은 패턴을 찾아야 한다.

    6. 성장을 평가할 때 전체 규모를 무시하는 것

    이것도 위와 같은 맥락이다. 전체의 규모를 봐야한다. 그림을 그릴 때, 한 곳만 죽어라 그리면 전체적인 균형이 맞지 않듯이 데이터를 분석하는 과정도 마찬가지이다. 그래서 상승을 할 때, 항상 전월 대비 혹은 전주 대비 비교지표가 있고 전주에 비해서 얼마나 많은 등락을 했는지 평가를 하고 전체 누적 데이터 중에서도 분 서울 해야만 정확한 수준의 분석을 이룰 수 있다.

    7. 지나치게 많아 의미를 잃은 데이터

    너무 많은 종류의 데이터가 있으면 길을 잃어버린다. 발생하는 많은 데이터 중에서 가장 핵심 지표 하나를 설정하는 결정이 필요하다.

    8. 거짓 경보를 울리는 지표

    거짓 경보는 위험하지 않은데 위험하다고 하거나, 좋은데 나쁘다고 경고를 하는 지표를 뜻한다. 내지는 경보를 너무 자주 울려 사람을 지치게 하거나. 측정 방식의 실수로 인해 데이터가 오염되었음에도 불구하고 좋아지는 데이터에 의심하지 않는 행동은 오해를 불러일으킨다. 경보는 아주 급박한 상황에서 빛을 발한다. 양치기 소년의 일화처럼 3번의 연속된 경보는 분석하는 자로 하여금 지치게 만들고 대수롭지 않게 문제를 파악하게 하는 악수를 두게 된다.

    9. 직접 수집한 데이터만 인정하는 배타적 태도

    세상에 모든 일을 한 사람이 파악할 수 없으며 데이터를 모을 수도 없다. 따라서 전반적인 경향을 파악하는데 타인이 혹은 타 기관이 분석한 데이터를 어떻게 잘 활용할 것인가도 그 사람의 능력이 된다.

    10. 잡음(Noise)에 초점을 두는 것

    노이즈는 노이즈다. 이것을 그냥 넘어가고, 많이 크게 되지 않게 사전 관리만 해주면 문제가 없는 상황이 된다.

  • Lean Analytics — 서비스 운영을 위한 지표 설정하기

    Lean Analytics — 서비스 운영을 위한 지표 설정하기

    서비스 운영을 하면서 가장 중요한 것은 무엇일까? 운영중인 서비스가 잘 돌아가는지 파악을 하는 것이 가장 중요하다. 이것은 데이터로서 접근을 할 수 있다. 많은 정보들이 있지만 수치로 변환해서 볼 수 있으면 우리는 어느 정도의 감으로 서비스가 잘되고 있군 반대로 서비스가 망해가는데 어떻게 하지? 라는 생각을 하고 전략을 수립하고 서비스가 더 잘될 수 있도록 조치를 취해야 하는 것이 당연한 수순이다.

    더럽게 재미없지만 숫자가 가지는 절대적인 장점이 있다. 바로 정량적으로 비교를 할 수 있다는 특징이다. 이렇기 때문에 비교적 객관적으로 서비스를 바라볼 수 있게되고 조치를 취하기 전과 후를 비교할 수 있다. 그래서 대부분의 기업들에서 보고장표에는 숫자, 그래프가 비일비재하게 노출되는 이유이다. 그렇다면 우리가 서비스를 런칭했다고 하자. 그럼 우리는 어떤 지표로 서비스의 흥망성쇠를 파악할 수 있을까? 어떤 지표가 과연 중요한 지표로서의 역할을 할 수 있을까?


    좋은 지표의 기준 3개

    1. 상대적 지표
    2. 이해하기 쉬운 지표
    3. 비율

    그중 비율은 단연 제일 좋은 지표라고 할 수 있다. 왜냐하면 행동에 반영하기가 쉽고, 비교의 속성을 내포하고 있으며, 다소 대조적인 요소들이나 내재된 갈들이 있는 요소들을 비교하기에 가장 좋은 지표이다.


    지표의 종류

    1.정성적 지표와 정량적 지표

    • 정성적 지표: 관찰이나 경험
    • 정량적 지표: 수자와 통계의 형태/정황 정보 부

    2. 허상 지표와 실질 지표

    • 허상 지표: 행동을 바꿀 수 없음
    • 실질 지표: 행동을 바꿀 수 있음

    3. 탐색 지표와 보고 지표

    • 탐색 지표: 추론에 기반을 두고 있음
    • 보고 지표: 일상적인 경영 상황을 빠짐없이 알 수 있도록 만드는데 목적

    4. 선행 지표와 후행 지표

    • 선행 지표 = 미래 예측
    • 후행 지표 = 과거 설명

    5. 상관 지표와 인과 지표

    • 두 지표 값이 함께 움직이면 이 두 지표 사이에는 상관관계가 있다고 본다. 반면에 한 지표가 다른 지표를 변하게 하면 이 두 지표 사이에는 인과관계가 있다고 본다.