해결된 질문
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강의 너무 잘 듣고 있습니다!! 4-8강 연습문제에 대한 답변을 조심스레 올려봅니다.. ㅎㅎ
냉철하고 날카로운 피드백 부탁드립니다!!
해당 기능 클릭 이벤트 → 클릭에 맞는 화면의 뷰 이벤트 퍼널을 만들고 그 전환율을 확인해서, 전환율이 99.5% 이상이면 잘 동작한다고 볼 수 있을 것 같습니다.
기능이 정상적으로 동작하고 있다면 해당 기능을 클릭하고 그에 맞는 화면이 떠야하기 때문에 기능 클릭 이벤트와 화면 뷰 이벤트는 사실상 100% 전환율이 나와야하지만, 데이터 수집 과정에서 누락이 있을 수 있기 때문에 그것을 감안하여 99.5% 정도의 전환율이라면 기능이 정상 작동한다고 볼 수 있을 것 같습니다.
사이에 아무 이벤트가 존재하지 않는 검색 결과 뷰 → 가게 클릭 퍼널을 만들고 그 전환율을 확인할 것 같습니다.
고객이 검색기능에 만족했다는 것은 검색 후 아무런 추가 액션 없이 본인이 원하는 가게를 찾았다는 것을 의미하기에 검색 결과 화면을 확인 후 얼마나 추가 이벤트 없이 가게 클릭을 했는지의 전환율을 확인하면 고객의 검색 기능 만족도를 측정할 수 있다고 생각합니다.
일반적으로 검색할 때 필터를 설정하고 검색하기도 하고, 검색을 하고 필터를 설정하기도 하기 때문에 두 경우를 모두 포괄하기 위해 검색 기능이 있는 페이지 뷰 → 필터 클릭 → 필터 설정 완료 클릭 퍼널을 이벤트 사이에 이벤트 존재를 허용해서 만들어서 각 퍼널 별 전환율을 확인할 것 같습니다.
뷰 → 필터 클릭 퍼널의 전환율은 유저가 필터의 필요성을 얼마나 느끼는 지 보여줄 수 있다고 생각하고,
필터 클릭 → 필터 설정 퍼널의 전환율은 실제로 필터의 필요성을 느끼는 유저가 실제로 원하는 필터를 찾아서 활용하는 지 확인할 수 있는 지표가 될 수 있다고 생각합니다.
이 두 지표를 조합하면 필터의 필요성을 느끼는 유저들의 비율과 필터를 실제 활용하는 유저들의 비율을 알 수있기 때문에 필터 기능의 활성화 여부를 세밀하게 구분하고, 그 결과에 따라 이후 액션 플랜을 수립할 수 있을 것 같습니다. 만약 필터 자체를 클릭을 많이 안한다면, 그 원인이 어디에 있는지 추가 분석을 해봐야 할 것 같고, 클릭은 많이 하지만 설정을 잘 안한다면 유저들이 원하는 필터가 없다는 의미로 해석할 수 있기 때문에 관련되서 추가 분석이나 유저 인터뷰를 진행하면 좋을 듯 합니다.
배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 배달 건수 & 건당 이익(매출 -비용) 이라고 생각합니다. 결국 기업에서 가장 중요한 것은 이익을 내는 것이고, 이익은 기본적으로 수량 x 한계 이익이기 때문에 배달 건수(수량) x 건당 이익(한계 이익)이 가장 중요하다고 생각합니다. 다만 배달 서비스의 특징을 고려할 때 굉장히 다양한 품목을 배달하고, 유저층도 다양하기 때문에 통합된 하나의 지표로 배달 건수와 건당 이익을 계산하기 보다는 품목별, 유저별 등 서비스 특성에 맞는 코호트를 만들어서 해당 맥락에 맞는 지표들을 구하고 의사결정에 참고할 필요가 있다고 생각합니다. 두 지표를 합쳐서 총 이익으로 보지 않고 구분하는 이유는 전체적인 흐름을 참고해서 의사결정 하기 위함입니다. 예컨데 배달건수는 엄청 많은데 건당 이익이 마이너스라면, 현재 시점에서는 배달 건수가 늘면 늘수록 적자폭이 커지는 구조이기 때문에 수익성 개선이 필요하다는 것을 알 수 있고, 건당 이익은 높은데 배달 건수가 너무 작다면 충분한 유저들이 앱을 사용하고 있지 않다는 것이므로 마케팅에 집중하거나, 유저들을 위한 신규 기능 개발을 목표로 전략을 세우는 등 두 지표를 한꺼번에 확인 함으로써 서비스의 전체적인 흐름을 파악하고 그에 맞는 전략을 도출할 수 있다고 생각합니다.
배달 건수와 이익을 높이기 위해서는 사실 당연하지만 기본에 충실해야한다고 생각합니다. 사람들이 배달을 서비스를 이용하는 이유는 맛있는 음식을 편하게 먹고 싶기 때문입니다. 맛있는 음식을 먹기 위해서는 라이더가 잘 배치되서 음식이 식기 전에 배달이 되어야하고, 가격 부담이 적을수록 보다 편하게 음식을 먹을 수 있기 때문에 배달비가 합리적인 수준에 책정이 되어야 할 것입니다. 즉 이런 유저들의 니즈를 충족시켜주기위해 라이더들 확보 및 적절한 배치와 동선 효율화를 이뤄내야하고, 그 과정에서 비용 구조 혁신을 통해 유저들이 배달비에 부담스런 비용을 지불하지 않도록 해야합니다.
기본적으로 이커머스 서비스의 목표는 유저들에게 제품을 판매하는 것이기 때문에, 추천 알고리즘 역시 이 부분에 기여를 해야합니다. 따라서 추천 알고리즘의 성능을 파악하기 위해서는 추천 제품의 클릭율 & 클릭 후 구매 전환율 두 지표를 파악해야 한다고 생각합니다.
우선 추천 제품의 클릭율이라는 것은 추천 알고리즘이 유저가 원하는 범주의 제품을 추천해주었다는 것을 의미한다고 생각합니다. 즉 알고리즘이 유저의 성향을 어느정도 파악하는데 성공했다고 볼 수 있습니다.
다만, 성향을 파악했다고 해서 유저가 꼭 그 제품을 마음에 들어한다고 볼 수는 없습니다. 예컨데, 알고리즘이 유저에게 폼클렌징을 추천해주어서 유저가 제품을 클릭은 했는데, 실제 구매로 이루어지지 않았다면 추천의 범주는 어느정도 맞췄지만, 구체적인 상품 추천에는 실패했다는 것이기 때문에 결과적으로 판매에는 기여하지 못한 케이스가 됩니다. 이러한 케이스를 파악하기 위해 두 개의 지표로 구분해서 해당 지표들을 바탕으로 이후의 액션플랜을 수립해야 합니다.
저는 Discord 앱을 자주 활용하는데, 이 서비스에서 핵심지표는 활성 유저수 x 활성 유저당 이익 이라고 생각합니다. 그 이유는 4번 문제에 대한 답과 유사한데, 결국 모든 서비스는 이익을 창출해야 존속할 수 있고, 그렇기 위해서는 수량 x 한계 이익이 중요하기 때문입니다. 활성 유저를 기준으로 지표로 보고자 한 이유는 실제 앱을 꾸준히 쓰는 사람들이 얼마나 앱에 돈을 내고 있는지 파악하는 것이 전체 유저를 대상으로 지표를 집계하는 것 보다 더 제품의 현황을 정확하게 보여줄 것이라고 생각하기 때문입니다.
추가적으로 확인해야하는 지표 2가지를 뽑는다면 WAU와 Weekly Retention을 뽑겠습니다. 제품과 관련하여 이익적인 부분을 제외하면, 제품 자체의 매력도와 힘을 지표를 통해 확인할 필요가 있다고 생각합니다. Discord의 경우 이를 대표적으로 잘 보여주는 것이 WAU와 Weekly Retention이라고 생각합니다. DAU나 Daily Retention이 아닌 이유는 제가 디스코드를 사용해본 경험상 매일매일 들어가기보다는 일주일에 두어번 정도 앱을 사용하기 때문에 일주일을 기준으로 지표들을 보는게 좀 더 유저 행동을 정확하게 볼 수 있다고 생각 했습니다. 이 두 지표는 기본적으로 유저들이 앱을 얼마나 많이, 자주 쓰는지 확인할 수 있는 지표들이기 때문에 해당 지표들을 바탕으로 앱의 매력도와 힘의 현황을 꾸준히 파악할 것 같습니다.
저라면 A/B Test를 통해 기존 가입 퍼널과 온보딩을 더 진행하는 기능이 추가된 가입퍼널의 최종 가입 전환율을 비교 할 것 같습니다.
목표 지표는 최종 가입 전환율이지만, 온보딩을 진행하는 과정에 이벤트들을 심어서 각 온보딩 진행 구간 별로 유저들의 전환율이 어떻게 되는지 확인해서 이후 액션에 참고 할 것 같습니다. 예를 들면, 온보딩을 더 진행하는 것 자체는 유저들이 관심을 가져서 전환이 이루어졌으나, 그게 실제로 가입 전환에는 도움이 안되는 경우 온보딩을 추가하는 기획 자체는 남겨두고 온보딩을 더 발전시키는 형태로 추가 액션을 가져가는 경우가 있을 것 같습니다.
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영근님 안녕하세요! 잘 풀어주셨네요! 하나씩 제 생각을 공유드릴게요
해당 기능 클릭 이벤트 → 클릭에 맞는 화면의 뷰 이벤트 퍼널을 만들고 그 전환율을 확인해서, 전환율이 99.5% 이상이면 잘 동작한다고 볼 수 있을 것 같습니다.
기능이 정상적으로 동작하고 있다면 해당 기능을 클릭하고 그에 맞는 화면이 떠야하기 때문에 기능 클릭 이벤트와 화면 뷰 이벤트는 사실상 100% 전환율이 나와야하지만, 데이터 수집 과정에서 누락이 있을 수 있기 때문에 그것을 감안하여 99.5% 정도의 전환율이라면 기능이 정상 작동한다고 볼 수 있을 것 같습니다.
- Q1. 특정 기능 클릭과 그 후의 뷰 이벤트 퍼널을 만든다고 하셨는데, 거기서 기준이 99.5%이상인 이유는 무엇인가요?
- "기능이 잘 동작"한다의 정의를 어떻게 하냐에 따라 다를 것 같은데, 동작한다를 클릭 - 뷰로 보신 것 같네요. 개발자의 관점에선 동작한다라고 볼 수 있을 것 같기도 한데, 다른 정의는 이 기능이 동작하기 위해 얼마나 클릭되고 있고, 결국에 기능의 목표 전환 기능이 일어나는지를 따져보는 것이 의도였습니다
사이에 아무 이벤트가 존재하지 않는 검색 결과 뷰 → 가게 클릭 퍼널을 만들고 그 전환율을 확인할 것 같습니다.
고객이 검색기능에 만족했다는 것은 검색 후 아무런 추가 액션 없이 본인이 원하는 가게를 찾았다는 것을 의미하기에 검색 결과 화면을 확인 후 얼마나 추가 이벤트 없이 가게 클릭을 했는지의 전환율을 확인하면 고객의 검색 기능 만족도를 측정할 수 있다고 생각합니다.
Q2. 지표를 정의할 때는 분자와 분모를 같이 명시해주는 것이 좋습니다. 명시해준 후에 설명을 붙이는게 이해가 더 잘 되고, 명시를 안해주면 사람이 머리 속에서 한번 생각을 하게 만듭니다. 지표를 바로 이해가 되도록 써주는 것도 해보시면 좋을 것 같네요. 각 클릭 퍼널을 만들고 전환율을 확인한다고 하는데 어떤 전환율인지 구체적으로 작성해주는 것이 더 이해에 좋습니다
- 검색 기능의 기능을 자세히 보면 "메뉴"가 나옵니다. 현재 원하는 가게를 찾았다고 하셨는데 강의에서 제공한 화면상에선 바로 가게를 찾는 것보단 메뉴로 바로 이동합니다. 이 부분을 고려해서 다시 생각해보시면 좋을 것 같네요.
검색 품질 지표는 단순히 클릭 전환율이 아닌 다른 부분으로도 많이 나오는 지표라 한번 검색해보길 권한 의도로 낸 문제였습니다. 아래 글도 참고해봐도 좋을 것 같아요.
일반적으로 검색할 때 필터를 설정하고 검색하기도 하고, 검색을 하고 필터를 설정하기도 하기 때문에 두 경우를 모두 포괄하기 위해 검색 기능이 있는 페이지 뷰 → 필터 클릭 → 필터 설정 완료 클릭 퍼널을 이벤트 사이에 이벤트 존재를 허용해서 만들어서 각 퍼널 별 전환율을 확인할 것 같습니다.
뷰 → 필터 클릭 퍼널의 전환율은 유저가 필터의 필요성을 얼마나 느끼는 지 보여줄 수 있다고 생각하고,
필터 클릭 → 필터 설정 퍼널의 전환율은 실제로 필터의 필요성을 느끼는 유저가 실제로 원하는 필터를 찾아서 활용하는 지 확인할 수 있는 지표가 될 수 있다고 생각합니다.
이 두 지표를 조합하면 필터의 필요성을 느끼는 유저들의 비율과 필터를 실제 활용하는 유저들의 비율을 알 수있기 때문에 필터 기능의 활성화 여부를 세밀하게 구분하고, 그 결과에 따라 이후 액션 플랜을 수립할 수 있을 것 같습니다. 만약 필터 자체를 클릭을 많이 안한다면, 그 원인이 어디에 있는지 추가 분석을 해봐야 할 것 같고, 클릭은 많이 하지만 설정을 잘 안한다면 유저들이 원하는 필터가 없다는 의미로 해석할 수 있기 때문에 관련되서 추가 분석이나 유저 인터뷰를 진행하면 좋을 듯 합니다.
- 작성해주신 내용이 바로 이해가 어렵다란 생각도 드네요. 조금 더 쉽게 작성해보시면 어떨까 싶어요. 생각의 흐름만 작성해주신 느낌인데 이걸 회사에서 공유한다고 생각하고 정리해주시면 좋을 것 같네요
- 일반적으로 검색할 때 필터를 설정한다고 하셨는데, 주어진 문제 상황에서 보시면 좋을 것 같네요. 검색할 때는 필터를 설정하지 않는 UI입니다(연습 문제 #2 이미지 참고하면 나와요)
- 필터 클릭을 하면 필터 설정이 바로 될수도 있고 아닐수도 있는데, 이것은 1번 문제와 비슷하게 높은 비율이지 않을까요?
- <전체 필터 클릭률 =필터 클릭/검색 결과 페이지 뷰>을 확인해서 일단 검색 결과 페이지에서 클릭이 얼마나 발생하나 확인하고(이것을 필터 기능의 활성화 지표라고 정의), 그 중에서 어떤 필터가 많이 클릭되는지를 확인할 것 같네요.
Q3. 이 질문은 비즈니스 모델, 서비스의 핵심 지표가 무엇일까?라는 질문을 하려는 의도였어요. 서비스를 한정한 의도가 있어서, 이 의도에 맞게 다시 생각하면 어떻게 대답하시겠어요? 건당 이익은 이커머스라면 많이 나올 수 있는 지표라 해당 서비스에 특화된 지표를 생각해보면 어떨까 싶어요
- 클릭율과 구매 전환율 지표를 보는 것 잘 생각해주셨고, 알고리즘 자체를 확인하기 위한 지표들이 존재합니다. Precision, Recall 등이 존재합니다. 이 부분은 아래 글을 확인해보시면 좋을 것 같네요.
- 말씀하신 부분도 손익적인 관점에서는 중요한 지표인 것은 맞으나, 서비스의 특성을 고려해서 Input Metric을 생각해보면 어떨까 싶어요. 지금 말씀하신 부분은 Output 지표쪽에 있는 지표라는 생각이 드네요.
- WAU, 리텐션은 서비스 상관없이 중요하게 보는 지표이기에 4번 문제처럼 해당 서비스가 왜 존재하는가?부터 생각해보면 어떨까 싶어요
잘 생각해주셨네요. 지표가 올라갈 때, 내려갈 때 어떤 행동을 하겠다를 정리해서 써보면 어떨까 싶어요. 글이 아니라 도식으로 남겨두는 것이지요(혹은 수식
)
최종 가입 전환율 = ( ) / ( )
if 최종 가입 전환율 >= ( ):
~~
else:
~~
저 최종 가입 전환율의 기준을 어떻게 할지도 고민해보면 좋을 것 같네요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
박영근님의 질문에 대한 답변으로, 4-8강 “지표 정의하기 연습문제”와 관련해 냉철하고 날카로운 피드백을 요청하신 부분에 대해 상세한 답변을 아래에 제시해 드리겠습니다.
기능이 잘 동작하고 있는지 확인하기:
검색 만족도 지표:
필터 기능의 활성화 지표:
배달 서비스에서 가장 중요한 지표:
매 강의마다 제시된 연습문제 및 해당 문제에 대한 풀이와 피드백은 이해도를 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다. 직접 문제를 풀어보시고, 강의 내용과 비교하면서 학습하는 과정에서 깊이 있는 지식을 얻을 수 있을 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.