인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 카일스쿨님! 좀 고민하고 풀어봤습니다.

피드백해주시면 감사하겠습니다 ㅎㅎ

1. 기능별 사용도 측정 지표

배달 서비스 내 다양한 기능(배너, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요?, 동네 맛집 등)의 성과를 확인하기 위한 주요 지표

• CTR

  → 각 기능이 얼마나 주목을 끌었는지를 측정

  → 예: 배너 클릭수 / 배너 노출수

• CVR

  → 각 기능을 통해 실제 결제로 이어진 비율

  → 예: ‘이런 음식 어때요?’를 보고 결제한 비율

• 기능별 매출 및 순이익

  → 단순 클릭을 넘어서 실질적인 수익에 대한 기여도 확인

• 시간대별 클릭/전환 분석

  → 메뉴 카테고리나 추천 기능이 어떤 시간대에 잘 동작하는지 파악

• 개인화 추천 정확도

  → 사용자의 과거 행동 기반으로 추천이 얼마나 개인화되었는지 예: 평소 3시에 짜장면을 자주 주문하는 사용자가 해당 시간에 중국집 추천을 받는지 여부

• 로컬 기반 추천의 신뢰도

  → ‘동네 맛집’의 추천 기준이 실제 동네 트래픽/주문량에 기반했는가

2. 검색 기능 만족도 지표

검색 기능에 대한 고객 만족도를 확인하기 위한 주요 지표

• 재검색률

  → 검색 후 유사한 키워드로 다시 검색하는 비율

  → 높을수록 검색결과 만족도가 낮음을 의미

• 검색 후 클릭률 및 클릭 후 이탈률

  → 검색 결과를 클릭했는지, 클릭 후 바로 이탈했는지

  → 이탈률이 높으면 검색 품질에 문제가 있을 수 있음

• 검색 후 장바구니 추가율 (CVR)

  → 검색 결과가 실제 구매로 이어졌는지 확인

• 정확도 기반 평가 (검색결과 일치도)

  → 키워드와 결과의 정합성, 예: ‘치킨’ 검색 시 상위에 리뷰/배달비 기준의 적절한 가게가 노출되었는지

3. 검색 필터 기능 성과 지표

검색 필터 사용 활성화 및 성과를 측정하는 방법

• 필터 사용률

  → 검색 유저 중 필터 기능을 사용한 비율

• 필터 사용 시 CVR 변화

  → 필터 사용 전/후 구매 전환율 비교

• 필터별 클릭률 및 장바구니 추가율

  → 예: ‘배달비 낮음’ 필터 사용 시 어떤 가게들이 클릭되었는가

4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표

배달 서비스의 전반적 성과를 확인하기 위한 핵심 지표

• 가맹점 가입률

  → 플랫폼 규모 확대의 핵심

• 주문 건수 (배달 트래픽)

  → 실제 수익을 좌우하는 트래픽 지표

• 장바구니 담기 비율

  → 구매 의사 형성의 선행지표

• 배달 취소율 (가드레일 지표)

  → 낮을수록 고객 경험 품질이 높다는 지표

• 배달 시간 / 고객 후기 품질

  → 배달 품질 및 고객 만족도를 반영

5. 추천 알고리즘 성능 지표

추천 알고리즘이 잘 동작하고 있는지를 판단하기 위한 핵심 지표

• CTR (추천 상품 클릭률)

  → 추천 상품이 사용자 관심을 얼마나 끌었는지

• CVR (추천→구매 전환율)

  → 추천 결과가 구매로 이어졌는지

• 카테고리 적합성

  → 사용자 속성(성별, 나이 등)에 맞는 추천을 했는지

  → 예: 여성 사용자에게 남성옷 추천 빈도 낮아야 함

• 스크롤 뎁스 / 노출시간

  → 추천 섹션이 얼마나 오래, 깊이 탐색되었는지

• 유사 사용자와의 교차 추천 성과

  → 나와 비슷한 사용자가 좋아한 상품이 효과적인가?

6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표

서비스 1: 똑똑보카 (영어 학습 + 앱테크 서비스)

1. 가장 중요한 지표: 광고 클릭률

• 정의: 메인화면 또는 퀴즈 중간에 노출된 광고 대비 실제 클릭 비율

• 이유: 똑똑보카의 수익모델(BM)은 광고 기반이며, 광고 클릭이 곧 수익으로 연결되므로 가장 핵심적인 지표

2. 추가로 확인해야 할 지표

• 광고 유지율

  → 광고 유입 흐름 중 계속 유지 비율

  → 광고 시청 시작 후 강제 종료하거나 앱을 나가버리는 비율로, 사용자 경험 저하나 보상 설계 문제를 점검할 수 있음

• 연속 학습률

  → 사용자가 며칠 연속으로 학습에 참여했는지를 나타내는 지표

  → 영어 학습 앱으로서의 핵심 가치(지속적 학습)를 반영하며, DAU보다 질적인 사용자 유지 관리를 측정할 수 있음

서비스 2: 유튜브 (유튜브 프리미엄으로 생각해보기)

1. 가장 중요한 지표: 유튜브 프리미엄 가입률

• 정의: 전체 사용자 중 유튜브 프리미엄에 가입한 비율

• 이유: 유튜브의 수익원 중 광고 외 안정적인 구독 기반 수익을 의미하며, 장기적인 수익성과 만족도를 반영

2. 추가로 확인해야 할 지표

• 프리미엄 해지율

  → 프리미엄 가입 후 일정 기간 내 해지하는 비율

  → 사용자가 프리미엄에 만족하지 않았다는 신호로, 서비스 개선에 필요한 인사이트 제공

• 추천 동영상 클릭률

  → 유튜브가 메인화면, 사이드바, 자동재생 등을 통해 추천한 동영상의 클릭 비율

  → 유튜브의 핵심 경쟁력인 추천 알고리즘 성능을 확인할 수 있는 핵심 지표

7. 퍼널 개선 프로젝트

문제

현재 가입 퍼널의 전환율이 약 20%로 낮은 상태입니다.

이를 개선하기 위해 온보딩 기능을 퍼널 안에 추가했으며, 온보딩이 가입 전환에 어떤 영향을 주는지 파악하고자 합니다.

제안 아이디어

온보딩을 가입 후가 아닌 가입 전으로 배치하는 전략

• 대부분의 서비스는 ‘가입 → 온보딩’ 흐름을 따르지만,

  오히려 ‘온보딩 → 가입’ 흐름이 사용자에게 서비스에 대한 확신을 줄 수 있다고 판단합니다.

• 예를 들어 일부 모바일 게임은 닉네임만 정하고 바로 체험을 시작하게 한 후, 일정 시점에 가입을 유도합니다.

  사용자가 실제 서비스를 경험한 뒤에 가입을 유도하는 방식은 전환율을 높이는 데 효과적일 수 있습니다.

온보딩 효과 측정을 위한 핵심 지표

1. 온보딩 완료 후 가입 전환율

   • 온보딩을 완료한 사용자 중 가입까지 이어진 비율

   • 온보딩이 실제 가입 의사 형성에 도움이 되었는지를 측정

2. 온보딩 이탈률

   • 온보딩 도중 앱을 종료하거나 더 이상 진행하지 않은 비율

   • 온보딩 자체의 UX 문제나 피로도를 진단

3. 가입 전 체류 시간 / 페이지 뎁스

   • 가입 전에 사용자가 체험한 화면 수, 머무른 시간

   • 온보딩 체험이 몰입감을 주고 있는지를 간접적으로 측정

4. A/B 테스트: 기존 퍼널 vs 온보딩 우선 퍼널

   • 두 버전을 나눠 퍼널 전환율을 비교 실험

   • 온보딩 전략 변경이 실제 전환율 개선으로 이어지는지 검증

결론

온보딩을 먼저 제공하면 사용자는 서비스를 직접 체험해볼 수 있고,

그로 인해 “이 정도면 가입해볼 만하네”라는 확신을 갖고 자연스럽게 전환될 수 있습니다.

따라서 기존의 ‘가입 → 온보딩’ 패턴 대신, ‘온보딩 → 가입’ 흐름을 실험해보고 그 효과를 위 지표들로 측정하는 것이 전략적으로 유의미합니다.