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4-8 지표 정의하기 연습 문제 풀이
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안녕하세요. 저는 PM/PO를 희망하는 취업준비생입니다! 아직 PM/PO 관련 직무 경험은 없고요. 그래서 나름대로 신중하게 문제를 푸느라 문제 풀이에 오랜 시간이 소요되었는데, 피드백을 받아보고 싶어 Q&A를 남깁니다.
1번 문제
메인 지표: CTR (특정 기능 클릭 수 / 메인 화면 진입 횟수)
문제는 메인화면의 각 기능이 ‘잘 동작하는지’확인하는 것
메인 화면의 특정 기능만을 언급하지 않음 → 특정 기능이 전환까지 잘 이어지는지 퍼널 관점에서 보는 것은 아니라고 판단
메인 화면의 모든 기능을 언급하였음 → 각 기능을 비교하여 보아야 하는 문제라고 판단하였음
잘 동작하는가 = 각 기능들이 화면 설계 단계에서 의도한 대로 유저의 관심을 끄는가
따라서, 메인화면에서 각 기능이 유저의 관심을 얼마나 끄는지를 확인할 수 있는 ‘CTR’을 메인 지표로 선정하였음
보조 지표: CVR (특정 기능 클릭 후 결제를 한 건수 / 특정 기능 클릭 수. 주문 전환율)
CTR을 메인으로 보는 것은 맞으나, CVR을 보조 지표로 보면서 ‘주문’에 얼마나 기여하는지를 보아야 함
특히 ‘이런 음식 어때요’, ‘동네 맛집’ 등의 기능은 특정 음식점을 바로 보여줌
해당 기능을 클릭하면 메뉴 카테고리 및 음식점에 대한 유저의 선택지가 사라지고, 결제까지의 퍼널이 확 줄어듦(메뉴 선택 → 주문). 유저의 주문까지 이어지는 것을 고려하여 만든 기능은 CVR을 함께 보아야 한다고 생각함
2번 문제
메인 지표 1: CVR (검색 화면 진입 후 결제를 한 건수 / 검색 화면 진입 횟수. 주문 전환율)
검색 화면에 진입한 유저는 크게 ‘특정 메뉴나 식당을 정하고 앱을 작동한 유저 (1)’, ‘어떤 음식을 먹을지 고민하고 있는 유저 (2)’ 두 부류로 나눌 수 있음
두 세그 모두 ‘단순 탐색’이 아닌, 주문을 염두에 두고 검색 화면으로 진입한 것이기 때문에, ‘주문까지 이어질 경우 ‘검색 기능에 만족했다’고 볼 수 있음.
더 세부적으로 나누어, ‘직접 검색을 하는 유저’와 ‘실시간 검색어를 선택하는 유저’의 CVR을 따로 보면서 각 기능의 만족도를 보는 것도 가능함.
메인 지표 2: 체류 시간
(1)의 경우 이미 어떤 음식을 먹을지 결정을 내렸고, 주문 의사도 비교적 높기 때문에 빠르게 주문을 할 것.
해당 세그는 이미 의사결정이 완료되었기 때문에, 검색 화면에서 다음 퍼널로 넘어가지 못하고 체류 시간이 길다면 만족도가 떨어질 확률이 높음
(2)의 경우 어떤 음식을 먹을지 ‘결정하기 위해’ 검색 화면에 진입하였음.
검색 화면에서 체류 시간이 길다면, ‘어떤 음식을 먹을지 고민하는’ 유저의 문제 상황을 검색 기능이 해결해주지 못함을 의미
보조 지표: CTR (특정 기능 클릭 수 / 검색 화면 진입 횟수)
직접 검색, 실시간 검색어, 최근 검색어 등 각 기능들의 클릭율을 보면서 각 기능들이 잘 작동하고 있는지를 파악
단, 클릭율 만으로 ‘유저가 검색 기능에 만족했는지’를 파악하기는 어려움. 각 기능을 클릭였음에도 결제까지 이어지지 않는다면 ‘기능이 잘 동작했지만, 유저를 만족시키지는 못했음’을 의미하기 때문
따라서 CTR은 핵심 지표로 보기 보다는 보조 지표로서 ‘각 기능이 잘 동작하고 있는지’를 파악하는 데 활용
3번 문제
메인 지표: CTR
유저가 필터 기능을 통해 원하는 가게 또는 메뉴를 찾으면 필터 기능이 잘 사용되고 있다고 할 수 있음
따라서, 유저가 필터 기능을 사용한 후, 결과창에서 선택지를 클릭하는지를 본다면, 필터 기능이 잘 작동하는지 볼 수 있을 것
결과 컴포넌트 클릭 수 / 필터 설정을 하지 않는 사용자 수
결과 컴포넌트 클릭 수 / 특정 필터를 설정한 사용자 수
필터를 따로 설정하지 않았을 때의 클릭율, 특정 필터를 설정했을 때의 클릭율을 각각 보면서 ‘어떤 필터를 썼을 때 유저가 원하는 식당 or 메뉴를 잘 찾는지’를 볼 수 있을 것
CTR이 가장 높게 나오는 필터를 기본 설정 값으로 설정하고, CTR이 가장 낮게 나오는 필터를 하단에 배치하거나 제외하는 방식으로 기능을 개선할 수 있을 것
4번 문제
서비스 접속 횟수(리텐션), 체류 시간
대다수의 배달 서비스 유저는 ‘음식을 주문할 때’ 서비스를 이용함. ‘탐색’을 위해서 배달 서비스를 이용하는 경우는 극히 드뭄.
‘서비스 접속 = 주문’으로 이어지는 경우가 대부분
일단 배달 앱을 켜도록 만들면 주문으로 이어질 가능성이 높기 때문에 접속 횟수 자체를 늘릴 필요가 있고(접속 횟수 늘리기),
배달 서비스를 이용하는 대부분의 유저는 ‘배가 고픈 상태’에서 ‘음식 주문’을 위해 서비스를 이용하기 때문에, 음식 주문에 오랜 시간이 소요되지 않아야 서비스 사용 경험이 긍정적일 것 (체류 시간 줄이기)
서비스 접속 횟수를 늘리는 것은 유저가 음식을 자주 주문했던 시간에 푸시 알림을 보내는 등의 CRM 액션을 시도해볼 수 있을 것
체류 시간을 줄이기 위해서는 주문까지 가는 퍼널을 간소화하거나(ex. 배민의 과거 주문했던 메뉴 바로 주문), 개인의 과거 주문 기록을 바탕으로 하여 맞춤 메뉴 추천을 하는 방법이 있을 것
5번 문제
메인 지표: CTR (해당 메뉴 클릭 수 / 추천 알고리즘 화면 진입 수)
추천 알고리즘이 유저의 취향에 맞게 메뉴를 제공하였으면 메뉴를 클릭할 것(맞춤 추천이 아니라고 생각하면 클릭하지 않을 것). 따라서 CTR을 메인 지표로 보는 것이 ‘추천 알고리즘의 성능’을 가늠하기에 가장 적합하다고 생각함
보조 지표: CVR (해당 메뉴 결제 수 / 추천 메뉴 클릭 수)
자신의 취향에 맞고, 지금 당장 끌리는 음식이라고 생각하면 주문까지 이어질 수 있음
하지만, 과거에 많이 주문했던 음식이라고 하더라도 지금 시점에서 먹고 싶지 않을 수도 있고, 고민 중인 다른 선택지가 있을 수도 있기 때문에, 주문까지 이어지지 않았다고 해서 ‘추천 알고리즘의 성능이 저조하다’라고 단정지을 수 없음. 따라서 CVR은 보조 지표로서 봐야 함
6번 문제
네이버웹툰
핵심 지표: 요일별 1인당 평균 작품 소비 수
웹툰은 요일 단위로 작품이 업로드됨. 유저의 콘텐츠 소비 역시 요일 단위로 루틴처럼 형성됨.
특정 요일에 인기 작품이 편중되면 이러한 루틴이 깨지고, 리텐션이 약화될 수 있음
따라서 요일별 콘텐츠 소비량을 볼 수 있는 ‘요일별 1인당 평균 작품 소비 수’를 보면서 지표가 낮은 요일에 인기 작가의 신규 작품을 배치하거나, 추천 푸시 알림을 강화하는 등의 액션으로 ‘균형 잡힌 소비 패턴’을 만들어야 함
7번 문제
메인 지표: 서비스 가입 전환율 (온보딩 후 가입을 완료한 유저 / 온보딩 과정을 모두 완료한 유저)
프로젝트의 목적이 ‘가입 퍼널 개선’이었기 때문에, 온보딩 기능의 도입 역시 ‘가입 단계에서의 전환율을 높이기 위한 것’이었음
따라서 온보딩을 진행한 유저 중 얼마나 가입까지 이어졌는지를 본다면 온보딩 기능의 효과를 파악할 수 있을 것
보조 지표: 온보딩 단계별 이탈율
온보딩이 여러 단계에 걸쳐서 진행되는 기능이라면, 각 단계별로 이탈하는 유저가 얼마나 있는지를 파악하여 온보딩 기능을 개선할 수 있을 것
감사합니다!
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