내용 정리

4-1 데이터 분야, 통틀어 하는 일은?

1. 데이터를 통해 현황 파악 PM 역할

2. 더 자세히 들여다 보고 패턴 찾기 PM 역할

3. 패턴을 토대로 미래 예측 → 데이터 사이언티스트 역할

한정된 시간, PM이 가장 먼저 배워야 할 데이터 역량은?

1. [의사결정 전=문제 파악 전] 지표를 이용해 우리 사업 현황 한눈에 파악

2. [의사결정 전=문제 파악 전] 데이터를 깊이 들여다 보고 인사이트/패턴 찾기

3. [실행 전] 미리 타당성 평가(;성공할지 예측은 못해도), 우선순위 세우기

4. [실행 후] 결과(지표) 정량적으로 측정 및 평가

5. 상관관계 찾기

[의사결정 전=문제 파악 전]

1. 지표 활용 → 현황 파악

지표: 섹션5 강의에서 세부적으로 다룸

• Acquisition: 고객을 얼마나 잘 획득하고 있나

• Engagement: 획득한 고객들이 제품을 잘 이용하고 있나

• Retention: 이들이 계속 고객으로 남아있는가, 이탈하는가

• Monetization: 이들을 통해 수익을 잘 만들어내고 있는가

지표 대시보드

• 스프레드시트 등으로 직접 만들거나

• 프로덕트 애널리틱스 툴(PA tool) - Amplitude, Mixpanel 댓글 확인!

• 그 툴도 안 쓴다면, SQL의 ‘추출’ 파트만 숙지하여 쿼리날리기

   

• Business Intelligence (BI) tool - redash, Metabase, holistics, taleau DB와 연결하여 쿼리로 데이터 추출 → 시각화/대시보드

• 엑셀 스프레드시트 역량 또한 필요

[의사결정 전=문제 파악 전]

2. 데이터 땅파서 인사이트/패턴 찾기

데이터 드릴 다운

→ 데이터 해상도 증가 → 새로운 정보 & 인사이트

• ?: 총집계된 지표를 자세히 쪼개서 보는 것

• 예시) WAU(Weekly Active User)을 연령대별/지역별/신규&기존 나눠서

HOW?

1. 데이터 다루는 능력: SQL쿼리, 엑셀 피벗 테이블, Product Analysis tool

2. 호기심과 집요하게 쪼개서 보기

[실행 전]

3. 타당성 평가 = 할 만 한가?

4. 현재 많은 사용자들이 이용하고 있는가?

5. 지표에 개선의 여지가 많은가?

    

[실행후]

4. 기능의 성과/결과 판단을 위한 지표 정량적 측정 및 평가

Feature Adoption: 몇 명이 사용하는가?

Feature Retention: 한 번 사용한 후에도 계속 이용하나?

예시) 결제 전환율: 기능 추가 후 반응 확인

5. 상관관계 찾기

예시) ‘가입 후 1주일 동안 하는 행동’이라는 변수와 ‘리텐션율’이라는 변수 사이 Cor 찾기

페이스북/ 10일 내 실제친구 7명과 연결되면 리텐션율 높아짐.

필수는 아님

4-2 어떤 역량이 필요하고 쌓지?

1. 데이터 추척 관련 역량

   의도를 가지고 쌓을 데이터 정의 ⇒ Event Taxonomy(유저 행동 로그) 설계

   → 이걸 하기 위해선, ‘활용하는’ 역량 필요

2. 데이터 활용 역량

   1. 어떤 의사결정이 필요한지 정의

   2. 그걸 위해 필요한 데이터 정의

   3. 어떤 형태로 기록할지, 나중에 분석하는 상황 상상하기!

3. 그래서 어케 쌓지

   “실제로” “직접” 해보기 SQL, BI 툴, 프로덕트 애널리틱스 툴 등!

5-1 지표란? & Proxy 지표

지표란?

1. 주기적으로 모니터링하는 지표

   1. 매일/매주/매월 가입자, 활성 사용자, 매출, 리텐션율, 각종 전환율 등

   2. 신규 유저 획득(Acquisition), Activation(활성화), Engagement, Retention(지속적 이용), Monetization(수익화)

   3. 이런 지표들 중 모니터링할 지표 선정 및 tool 을 통한 대시보드화 or 스프레드 시트 활용

2. 일회성으로 확인하는 지표

   1. 새로 만든 기능의 성과 지표 확인 - 의도한 바를 달성했는가

Proxy, ‘가정’이 들어가는 지표

• 뭔가(The Thing) 측정하고 싶은데, 직접 측정할 수 없다 → 대체물(Proxy)

• (예시) 명확&구체적: 지난 7일 간 회원 가입한 유저 ‘가정’이 필요: 지난 7일 간 신규로 활성화된 유저

• 회사의 ‘핵심 가치’를 나타낼 수 있는 이벤트를 생각하기

• 어차피 ‘가정’이 들어간 이상 완벽한 지표라고 할 수 없지만, 지표를 개선함으로써 ‘성과’가 날 것임.

• 정확한 지표를 정의하는 것보다, 팀을 한 군데에 집중하도록 만드는 납득시킬 수 있는 ‘스토리텔링’과 ‘영향력과 리더십’이 중요함

5-2 Acquisition

1. 충분히 많은 신규 유저/고객를 획득하고 있는가?

2. 그들을 비용 효율적으로 획득하고 있는가?

   1. CAC (고객 획득 비용): 마케팅 비용 등 채널별로 봐야 함

   2. CLA (Customer Lifetime Value; 고객 생애 가치): 스타트업에서 의미 없음

   3. Payback Period (비용 회수 기간):

      1. 고객 당 획득 비용을 언제 회수하나?

      2. 스타트업에 실용적인 지표

5-3 Activation

Activation이란?

1. 신규 획득한 사용자들이

2. 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는

3. 습관을 형성하는 것

⇒ 초기 사용자 경험 매우 중요, 리텐션의 주요 인풋 중 Actiavtion이 가장 영향이 큼 (’모든 신규 사용자’가 대상이므로)

Setup → Aha → Habit Moment

모먼트는 감으로 정의하는 것이 아님. 장기 리텐션과 각 모먼트들의 상관관계 분석, 전환율 등 정량적 분석 반드시 필요

기본적인 통계 지식 필요 → 그래야 분석 가능함

• Positive/Negative Predictive Value, Type-1/2 error, False negative 등

1. Setup: 핵심 가치를 경험하기 위한 ‘준비’를 마친 순간

2. Aha: 처음으로 ‘핵심 가치를 경험’하는 순간

3. Habit: ‘습관’을 형성하는 순간

⇒ 각 모먼트의 전환율 (ex. 신규 유저가 첫 3일 내 영상 컨텐츠 시청(aha) / 신규 유저가 첫 28일 내 화상 회의 4회 개최(habit))

회고

완강 후 강의 내용을 기반으로 회사에 직접 적용할 로드맵을 짜봐야겠다. 지금 자세하게 필기하는 것보다는 이런 예시가 있구나 정도 알아두고, 나중에 직접 적용해볼 때 다시 강의자료를 확인하며 해보는 것이 좋겠다.

회사의 핵심가치를 나타낼 이벤트는? 무엇일지 따로 생각하는 시간을 가졌다.

아직 저연차라 그런가 경영스러운 감이 있음. 4-2에서 언급한 모든 지표가 실제 회사에서 적용가능할지 모르겠음.

4-3) 지금은 회사 상황을 반영한 각 모먼트가 대략적으로도 그려지지 않음. ‘준비’랑 ‘핵심 가치 경험’ 순간까지는 강제적으로 해주는 편인 것 같은데.. 습관 형성을 위해 우리가 매주 2~3번 알림을 보냄. 관련 현황은 어떨지?

미션 해결

강의에서 소개한 지표를 제외해야 한다는 조건 때문에 마냥 쉽게 할 순 없었지만, 인터넷과 AI의 도움을 받아 완료할 수 있었다. 사실 회사엔 기본적인 데이터 분석 환경도 갖춰지지 않은터라 어떤 의사결정을 해야할지부터 할 게 많은데, 미션을 통해서 정리할 수 있는 기회였다.