데이터는 크게 두 가지로 분류됩니다. 숫자로 표현할 수 있는 경우와 그렇지 않은 경우입니다. 숫자로 구분되는 것은 정량적 데이터고, 그렇지 않은 것은 정성적 데이터입니다. 데이터 분석이나 현황을 이해하는데 두 가지 정보가 모두 중요합니다만, 정량적 데이터가 선호됩니다.

정량적 데이터는 측정이 가능하기 때문입니다. 측정할 수 있기에 비교할 수 있고, 다양한 관점으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 너무 사랑한다고 말할 때, 그 깊이를 가늠하는 것은 참 어려운 일입니다. 그럴 때 ‘3,000만큼 사랑한다’라는 정량적인 데이터를 넣어주면, 그 깊이를 가늠할 수 있죠. 이러한 이유로, '빅데이터', '데이터 분석' 등의 '데이터'는 굳이 짚어 말하지 않았지만, 정량적 데이터를 의미합니다. 그리고 이 정량적 데이터는 구체적으로 수치화된 지표(Metric)들입니다. 지표의 예시는 '조회 수', '인구수' 등이 해당되죠.

어떤 지표는 이름이 조금 어렵습니다. MAU, CPC, CVR처럼 의미를 알 수 없는 영어 단어들도 있고요. Retention, Stickiness처럼 해석이 가능해도 도무지 이해하기 어려운 단어들도 있습니다. 이들은 모두 제품 운영을 위해 필요한 지표들입니다.

이번 글에서는 마케팅부터 고객 Lock-in까지, 제품 운영을 위해 꼭 알아야 할 모든 지표에 대해 알아보려고 합니다. 아직 운영 경험이 적거나, 마케터와의 협업 경험이 없는 서비스 기획자, 제품 지표를 이해하고 싶은 마케터는 물론, 제품과 관련된 모든 직군에게 도움이 되었으면 합니다.

미리 알아둘 것

모든 제품(서비스)에는 고객이 있습니다. 이 글을 작성하는 저 또한 고객이며, 이 글을 읽고 있는 여러분도 아마 다양한 제품의 고객이 아닐까 싶습니다. 그리고 모든 고객은 자신의 흔적을 남깁니다. 가끔 저는 디지털 서비스를 이용하는 우리의 모습이 꼭 과자를 흘리고 다니는 헨젤과 그레텔 같다는 귀여운 상상을 하곤 합니다.

고객이 이렇게 과자를 흘리고 다니는 덕분에 우리는 퍼포먼스 마케팅을 할 수 있고, 제품을 운영하고, 나아가 제품을 성장시킬 수 있습니다.

제품 운영에 사용되는 모든 지표는 고객에 의해 만들어집니다. 고객은 그들만의 여행을 합니다. 출발지와 도착지가 정해져 있죠. 우리는 광범위하게 이를 '고객 여정'이라고 부릅니다. 고객의 여정 속에서 모든 지표는 단계적으로 생성되고 서로 연결됩니다. 그러니 이러한 지표를 제대로 이해하는 것만으로도, 제품을 넘어 고객을 중심으로 한 비즈니스의 큰 흐름을 알 수 있게 됩니다.

본격적인 이야기를 시작하기 전에 몇 가지 내용을 먼저 이해해 보면 좋을 것 같습니다.

모든 고객을 확보하는 데에는 비용이 소요됩니다. 이를 고객 획득 비용(CAC, Customer Acquisition Cost)이라고 합니다.

마찬가지로 모든 고객을 확보하면 그만한 가치를 얻을 수 있습니다. 이를 고객 생애 가치(LTV, Life Time Value)라고 합니다.

모든 단계는 넓게 시작하여 좁게 끝납니다. 단계의 끝으로 갈수록 적은 고객이 남는다는 의미입니다. 사람들은 이 모습이 깔때기를 닮았다고 하여 퍼널(Funnel)로 비유합니다.

이 글은 퍼널을 다음과 같이 정의하며, 단계를 따라 설명할 예정입니다.
상단 퍼널: 인지도 확보와 고객 유입을 위한 마케팅 영역
중간 퍼널: 고객 활성화를 위한 서비스 영역
하위 퍼널: 고객 인게이지먼트 확보를 위한 집중 고객관리 및 CRM 영역

고객 활성화는 고객의 전환과 같이 최초의 고객 획득을 의미합니다. 인게이지먼트는 조금 다릅니다. 고객이 우리 서비스의 '팬'이 되는 것을 의미합니다. 이 이야기는 뒤에서 좀 더 자세히 다뤄보겠습니다.

사실 퍼널은 정의하기 나름이라 다양한 정의가 있지만, 이번 글에서 상단 퍼널은 마케팅을 위한 영역을 의미합니다. 상단 퍼널에서는 다음과 같은 지표들이 사용됩니다.

1. 상단 퍼널

■ 비용(Cost)

광고를 집행하는 데 필요한 비용입니다.

■ 노출(Impressions)

노출은 광고가 노출된 횟수를 의미합니다. 노출량이 높다면, 그만큼 많은 고객이 우리의 광고를 봤음을 의미합니다.

■ 도달(Reach)

도달은 광고를 본 사람의 수를 의미합니다. 노출과 유사해 보이지만 사람에 할당된 개념입니다. 철수 씨가 혼자서 같은 광고를 3번 봤다면, 이 광고의 도달은 '1'이고 노출은 '3'입니다.

■ 클릭(Click)

말 그대로 광고가 클릭된 횟수를 의미합니다. 광고를 클릭하는 즉시 실제 사이트로 유입되는 경우, 클릭은 '유입수'와 동일하게 볼 수도 있습니다. 이에 대해서는 중간 퍼널을 설명할 때 조금 더 자세히 다뤄보겠습니다.

상단 퍼널은 오로지 돈을 들여, 보이고, 눌려지는 것만으로 모든 것을 설명할 수 있습니다. 그러나 마케팅을 경험해 보신 분들은 "왜 전환이 빠져있느냐"라고 물을 것입니다. 이는 중간 퍼널에서 다시 다뤄보겠습니다.

하지만 끝이 아닙니다. 이 4개뿐인 지표를 가지고도 들여다봐야 하는 정보는 차고 넘치기 때문입니다.

■ CPM(Cost Per Mille)

광고가 1,000회 노출될 때마다 지불되는 비용을 의미합니다. 이는 광고가 송출되는 매체에 따라 미리 정의되곤 합니다.

■ CPP(Cost Per Period)

일정 기간 동안 광고가 노출되는 것을 약속하고 지불하는 비용을 의미합니다. 일주일간 1,000원과 같은 형태입니다.

■ CPC(Cost Per Click)

클릭 1회당 발생하는 비용을 의미합니다. "전체 비용 / 클릭 수 = CPC"와 같은 형태로 계산합니다.

'C'가 많이 들어간 '비용 효율 지표'들입니다. 'C'는 정말 다양하게 사용되는데요. 'Cost', 'Customer', 'Conversion', 'Click' 등 다양한 단어를 의미할 수 있지만 비용 효율 지표에서는 'Cost' 즉, 비용을 의미합니다.

상단 퍼널은 마케팅 영역이라고 했습니다. 공짜 마케팅은 없습니다. 비용을 들여야 고객이 반응하지요. (제품을 알리기 위해 뭔가를 시도하는 사람의 노력 또한 비용입니다.)그래서 효율이 중요합니다. '가성비'는 우리가 흔히 사용하는 단어입니다. 다만, 가격 대비 성능이 좋다는 뜻이지요. 하지만 "가성비가 좋다"라고 할 때, 얼마큼 좋은지는 잘 이야기하지 않습니다. 여기 C로 시작하는 지표들은 가성비가 얼마나 좋은지 설명해 주는 지표입니다.

이 지표들은 낮을수록 효율이 좋습니다. 적은 비용으로 더 많은 노출과 클릭 효과를 얻은 것이니까요. 그러나 비용 효율 지표들은 서비스의 특성이나 비즈니스 성숙도에 따라 상이합니다. 예를 들어, 따끈따끈 갓 출시한 게임 광고의 CPC는 50원이 채 안 될 수도 있지만, 생명보험 광고는 50,000원이 넘을 수도 있습니다. 무려 1,000배나 차이 나는 이 둘을 동일한 선상에서 비교하려면, 제품의 가격 같은 정보가 필요하겠죠. 이는 중간 퍼널에서 살펴보겠습니다.

■ CTR(Click-Through Rate)

클릭률입니다. 주로 도달보다는 노출 대비 클릭된 비율을 의미합니다. CTR을 구하는 공식은 "(클릭/노출)*100"입니다.

클릭률이 높은 광고는 그만큼 주목도가 높을 것입니다. 이 경우 대체로 비용 효율 지표인 CPC도 함께 낮아집니다. 이렇게 비율을 나타내는 지표까지 확인하고 나면 상단 퍼널은 끝이 납니다. 간단하죠? 이미지로 요약하면 다음과 같습니다.

클릭률을 계산할 땐 도달이 아니라 노출이 사용되는데요. '도달'의 주체는 '유저'이고, '노출'의 주체는 '광고'이기 때문입니다. 만약 도달을 사용하려면, 이에 대응하는 '유저당 클릭 수'라는 새로운 지표가 필요할 것입니다.

2. 중간 퍼널

중간 퍼널에는 상단 퍼널에 이어서 마케팅 성과를 나타내는 지표와, 서비스 운영을 위해 사용되는 지표가 혼재합니다. 마케팅이나 제품 운영에 치우치지 않고, 이 영역 전체를 고르게 이해해야 합니다.

그 시작은 방문입니다.

■ 방문(Visit, Traffic)

사이트에 고객이 방문한 횟수입니다. 흔히 '트래픽'이라고 합니다.

■ 신규 유저

처음으로 방문한 고객을 의미합니다. New User, User Acquisition 등, 제품의 형태에 따라 다양한 이름으로 부릅니다.

■ 재방문 유저

사이트를 여러 번 방문한 횟수를 의미합니다.

■ 일일/주/월간 방문자 수(DAU, WAU, MAU)

각각 하루, 한 주, 한 달 치를 묶어 방문자 수를 합산한 값입니다.

제품 단위에서 재방문을 측정하면 그냥 방문 수가 될 뿐입니다. 신규유저의 방문 유저수 정도가 유의미하죠. 그런데 재방문은 너무나도 중요한 지표이기 때문에 어떻게든 파악하고 관리해야 합니다. 여기에 MAU 같은 지표가 사용되는데요. 그 이야기는 하단 퍼널에서 좀 더 다뤄보겠습니다. 지금은 방문 이상으로 중요한 지표인 "전환"에 대해서 좀 더 이야기해 볼까요?

■ 전환(Conversion)

서비스가 고객에게 제공하는 다양한 이벤트 중에서, 가장 유의미한 이벤트를 의미합니다. 대체로 서비스의 성장이나 매출에 유의미한 이벤트들인데요. 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

구매: 전자상거래 서비스에서 가장 많이 사용되는 전환으로, 매출과 직결됩니다.
장바구니 : 대체로 장바구니에 물건을 담은 고객은 구매할 확률도 높습니다. 중간 지표로 많이 사용됩니다.
설치: 앱을 광고할 때 가장 많이 사용되는 전환입니다. 스토어 경쟁력, 제품의 잠재력 등에 영향을 줍니다.
회원가입: 골고루 많이 사용되는 전환입니다. 유지율이 높은 서비스, 회원 수 상승이 매출에 영향을 크게 주는 서비스에서 사용됩니다. 그게 아니더라도 서비스 운영에서는 매우 중요한 지표입니다.
정보 제출: 병원, 부동산, 차량 등 고관여 도메인에서 주로 사용됩니다. 정보가 수집되면 이후에 ARS를 통해 고객에게 연락을 하게 되는데, 이 경우 "예약 완료"와 같은 최종 전환 지표가 사용될 수 있습니다.
유입: 유입 자체가 전환인 경우도 있습니다. 사람들이 많이 봐야 하는 이벤트, 신제품이나 브랜드 론칭을 알려야 하는 상황입니다. 이 경우 상단 퍼널에서 '클릭'을 극단적으로 높이기 위한 전략이 사용될 수 있습니다.

'전환'으로 퉁치는 것보다 위와 같이 구체적인 이벤트명들을 나열하는 게 알아보기 좋습니다. 왜냐하면 다양한 전환 지표들이 동시에 사용되는 경우도 많기 때문입니다. 특히 "장바구니 > 구매", "설치 > 회원가입", "정보제출 > 예약완료"는 모두 전환 이벤트인데요. 각각의 전환을 정류장이라고 생각하면, 고객의 여정도 함께 이해할 수 있습니다. 전환이 있다면 전환율도 빠질 수 없겠죠

■ CVR(Conversion Rate)

전환율은 보편적으로, 전체 노출 수 대비 전환율을 이야기합니다. 그러니 자연스럽게 상단 퍼널과 함께 보는 경우가 많습니다. 그런데 고객 여정 사이에 발생하는 전환도 모두 전환율로 표현할 수 있습니다.

■ 이탈률(Bounce Rate)

사실 이때는 전환율보다 이탈률을 더 많이 사용합니다. 장바구니에 물건을 담은 고객이 100명이고, 결제까지 진행하지 않은 고객이 80명이라면 이탈률은 80%인 형태입니다.

광고의 노출로부터 클릭 그리고 회원가입과 장바구니, 구매까지 모든 지표를 이어 붙이면 더욱 커다란 그림이 그려집니다. 위와 같이 중간 퍼널에서 가장 중요한 것은 "전환"입니다. 상단 퍼널에서 어렵게 고객을 모셔 왔으니, 어떻게든 전환까지 안전하게 에스코트해야겠죠. 그러려면 고객을 잘 이해해야 합니다. 어떤 고객이 "전환"을 일으킬까요?

■ 페이지 조회(Page View)

어떤 페이지는 굉장히 중요합니다. "상품 상세 페이지"가 대표적입니다. SaaS 서비스의 경우 가격 'Price' 페이지가 매우 중요합니다. 좀 더 특별하게 고객 한 명의 고유한 조회수는 'Unique page view'라고 합니다.

■ 세션(Session)

세션은 조금 더 광범위합니다. 사용자가 제품에 랜딩 된 순간 카운트되며, 활동이 중단된 뒤 30분(GA 기준) 후에는 세션이 만료됩니다. 그리고 다시 접속하면 세션이 추가되는 식입니다.

세션은 제품 자체에 대한 고객의 참여도를 판단하는 데 사용됩니다. 세션이 상대적으로 높은 제품은 고객의 참여도가 높은 제품이겠지요. 커머스보다는 SNS, 게임, 웹툰, 소설 플랫폼 등의 콘텐츠 서비스에서 그 가치를 발휘합니다.

■ 유지 기간(Duration)

고객이 사이트에 머무는 시간을 의미합니다.

서비스 분야를 가리지 않고 중요한 지표입니다만, 유지 기간이 길다고, 무조건 좋다고 보거나, 짧다고 나쁘다고 볼 수 있는 지표는 아닙니다.

■ 이벤트(Event)

서비스가 고객에게 제공하는 다양한 이벤트 중에서, 가장 유의미한 이벤트를 의미합니다.

제품 내에서 고객이 할 수 있는 행동은 생각보다 제한적입니다. 그리고 고객이 하는 모든 행동은 이벤트입니다. 페이지를 보는 것, 버튼을 클릭하는 것, 스크롤을 내리는 것, 모두 이벤트입니다. 여기서 좀 더 유의미한 이벤트는 대표적으로 보는 것과 클릭하는 것이죠.

전자상거래 서비스에서 구매하기만큼 중요한 이벤트가 뭐가 있을까요? 바로 '리뷰 작성'입니다. 마찬가지로 '리뷰 자세히 보기' 또한 굉장히 중요한 이벤트입니다. SNS라면 '친구 추가'가 매우 중요한 이벤트겠죠. '정보 제출'같이 전환 여정이 긴 이벤트의 경우 단계가 구분될 텐데요. 이때는 '2단계로 이동'과 같은 버튼은 아주 중요한 이벤트가 될 수 있습니다.

고객을 이해하는 것은 시장을 이해하는 것과도 같습니다. 제품의 가치를 증명해야 한다면, 그 시작과 끝에는 고객이 있습니다. 위 지표들은 정말 기본적인 지표입니다. 그러나 직접 다양한 사례를 경험해야 체감되기 시작할 것입니다. 마지막에 다룰 하단 퍼널에 대해 스포일러하면, 전부 다 "고객 이해"에 대한 이야기뿐입니다.

■ CPA(Cost Per Action)

한 명의 고객에게 어떤 행동을 하게 만들기 위해 지불하는 비용입니다. 전환 단가라고 하며 공식은 광고 비용/액션 수입니다.

중간 퍼널에도 비용 효율 지표는 빠질 수 없겠습니다. 흔히들 CPA라고 이야기해서 하나의 지표처럼 적어두었는데요. CPI(Install), CPS(Sales), CPL(lead)와 같이 구체적인 전환 지표명을 명시하는 경우가 더 많습니다.

■ 매출 (Revenue)

전환을 통해 얻는 이익입니다. 그래서 상품의 판매를 통해 수익을 얻지 않을 경우 'Conversion Value'라고 표현할 수도 있습니다.

비용과 비용 효율 지표에 대한 이야기까지 마쳤으니, 중간 퍼널을 슬슬 마무리해야겠네요. 중간 퍼널의 지표를 이해할 때는 조심해야 할 행동이 있습니다.바로 "오로지 숫자만 믿는 행동"을 피해야 합니다.

고객이 화면의 어떤 지점에 머물까요?
고객이 어떻게 생긴 버튼을 클릭할까요?

정량화된 숫자만으로는 결코 알 수 없습니다. 'A 버튼의 클릭 수'나, '10번 상품의 상세 페이지의 25% 부분에서 머문 시간" 같은 것은 숫자만으로 유의미하지 않다는 의미입니다.

중요한 버튼인데 잘 눈에 띄지 않아 엉뚱한 화면에서 클릭됐을 수 있습니다. 또 대부분의 고객이 상품 상세 페이지의 25% 부분에서 오래 머물고 있다면, 25% 부분에는 도대체 어떤 콘텐츠가 있는지 유심히 살펴볼 필요가 있습니다. 조그만 글씨가 빼곡히 들어차 있나요? 그렇다면 불친절한 우리의 서비스를 이해해 줄 만큼 고객의 아량이 넓다는 것입니다.

여러 고객의 방문이 만들어 낸 단 한 번의 전환은 앞으로의 수많은 가능성을 만들어냅니다. "User Activation" 이제 우리의 고객은 활성화되었습니다.고객 입장에서 좋은 비유는 아닙니다만, 저는 이 여정이 마치 "테라리움"을 꾸미고 생물을 키워나가는 과정처럼 느껴집니다. 인공적으로 생물이 살기 좋은 환경을 조성하고, 이들이 잘 살아갈 수 있도록 하는 과정이요. 그런데 조금이라도 관심을 끈 순간, 생물은 모두 죽어버릴 것입니다.

3. 하단 퍼널

깔때기의 끝부분, 하단 퍼널은 생물이 테라리움에서 지속적으로 살 수 있도록 하는 역할입니다. 고객이 우리 제품을 꾸준히 이용할 수 있도록 하는 것, 바로 "User Engagement"가 여기서 일어납니다. 한국어로는 뭐라 정의하기 힘든데요. 고객이 최초의 활성화를 넘어, 서비스에 깊이 빠져든 순간을 의미합니다.

시작부터 너무 어렵게 생각할 필요는 없습니다. 그냥 전자상거래 서비스라면 재구매 1번, 혹은 2번 정도를 인게이지먼트로 정의해도 되고, 30만 원 이상 구매와 같은 구체적인 수치를 정의해도 좋습니다. 그러나 여기에는 기간이 따라붙어야 더욱 유의미해집니다. "1년간 30만 원 구매"와 같은 형태로요.

상단과 중간 퍼널은 마치 게임 스테이지를 클리어하듯 각각의 단계를 밟고 지나간 느낌이라면, 하단 퍼널은 조금 다릅니다. 하단 퍼널의 지표들은 모두 고객의 생명력을 의미합니다. 모든 생명은 짧거나, 길거나 그 끝이 있습니다. 생명력 같은 조금 무거운 비유를 사용했습니다만, 제품을 운영하는 입장에서 고객의 가치는 그만큼 무겁습니다.

그렇다면, 본격적으로 하단 퍼널에서 사용될 지표들을 알아볼까요?

■ 유지율(Retention)

유지율은 전체 고객 대비 일부 고객이 서비스에 유입된 n일 후 여전히 서비스를 이용할 비율입니다.

쉽게 생각하면 다음과 같습니다. 오늘 방문한 고객 100명이 다음 주에는 7명 방문한다면? 그렇다면 7일 유지율은 7%인 것입니다. "기간"을 빼놓을 수 없습니다.

■ 고착도(Stickiness)

유지율에 대해 추가로 설명하겠지만 유지율은 생각보다 직관적이지 않습니다. 그래서 이를 대체해서 좀 더 직관적으로 '고착도'를 사용합니다. 어렵게 생각할 것 없고, "DAU/MAU*100" 혹은 "DAU/WAU*100" 같은 식으로 계산합니다. 즉, "월간 혹은 주간 방문자 대비 일간 방문자가 몇 명인가?"를 백분율로 표시한 값이지요. 역시 "기간"을 빼놓을 수 없습니다.

그런데 전자상거래 서비스라면 반복 횟수가 많다고, 건전한 운영이 이뤄지긴 어렵습니다. 그런 경우에는 재구매율이 더욱 중요하겠죠.

■ 재구매율

말 그대로 유저가 다시 구매할 확률이며, "기간"을 기준으로 사용하는 경우가 대부분이며, 아래에서 설명할 "고객 분류"별로 세분화해서 보는 경우가 많습니다.

■ 이탈률(Churn rate)

'Bounce rate'와는 다릅니다. 'Churn rate'는 일반적으로 활성화(Activate)된 유저가 이탈하는 비율을 의미합니다. 이를테면 서비스의 구독 취소나 장기간 미접속 등이 해당됩니다. 공식은 "고객 이탈률 = (이탈 고객 수 / 기존 고객 수) * 100"이지만, 여기에 특정 기간을 대입해야 더욱 효과적으로 관리할 수 있습니다.

한 번 Churn 된 고객을 다시 데려오는 건 정말 어려운 일입니다. 그런데 왜 유지율은 고착도 대비 직관적이지 않을까요? "동질 집단"때문입니다.

■ 동질 집단(Cohort)

유사한 성질을 공유하는 고객 집단입니다. 주로 고객이 유입된 시기, 영향을 준 이벤트 등을 바탕으로 지속적인 추적에 사용됩니다.

예를 들어, 회원가입 이벤트로 유입된 고객은 7일간 유지율이 1%지만, 구매 리워드 이벤트로 유입된 고객의 유지율은 4%가 넘습니다. 이들은 각각 7월과 8월에 처음 서비스를 이용하기 시작했습니다. 유지율이 "4%"라고 하는 건, 어떤 동질 집단에 대한 유지율인지 따로 설명하지 않으면 단번에 파악하기 어렵습니다.

그러나 고착도는 최근 날짜를 기준으로 대충 보기 쉽게 가공한 값입니다. 이해하기 쉽고 직관적이죠. "최근 한 달간 접속한 유저수 대비 오늘 접속한 유저수"별로 헷갈릴 일이 없습니다.

당연히 고착도가 무작정 옳은 것은 아닙니다. 제품을 운영하는 사람이라면 다양한 동질 집단을 바탕으로, 유지율을 꼼꼼히 들여다봐야 합니다. 고착도는 요약하거나, 간단한 공유 시에 사용하기 좋습니다. 뒤에서 설명할 LTV랑도 비슷합니다.

일정 수준의 유지율을 가진 집단은 그들만의 특징을 갖곤 합니다. 기간을 바탕으로 동질 집단을 분류하는 게 아닌, 특정한 조건을 성립시킨 고객을 분류하는 것입니다. 이건 "고객 분류"라고 부릅니다.

■ 고객 분류(User Segmentation)

고객을 분류하는 공식은 없지만 기준은 있습니다. 크게는 회원과 비회원 좁게는 '일주일간 3일 이상 접속한 유저', '친구에게 우리 제품을 소개한 유저' 등, 다양한 기준이 존재합니다.

코호트와 세그먼트는 정말 유사합니다. 둘 다 어떤 특징을 공유하는 동일한 집단을 의미합니다. 그러나 코호트 분석은 아래의 표와 같이 특정 시점으로부터의 유지율을 중심으로 하는 분석이 대부분입니다. 고객 분류를 활용한 분석은 조금 더 다양한 형태로 활용됩니다. 제 개인적으로는 코호트 분석은 세그멘테이션 분석의 하위 요소라고 정의하고 있습니다.

고객을 분류하는 일은 매우 중요합니다. "우리의 열성 고객은 어쩌다 우리 제품을 사랑하게 되었을까?" 이를 위한 기준을 정하고, 기준을 충족한 고객을 찾아 나서는 과정을 정말 즐거우면서도 고단합니다. 그러나 마침내 "가입 후 10일 내에 7명 이상의 친구를 만든 고객"이 열성 고객이 된다는 결론에 도달했을 때, 페이스북의 '아하 모먼트'와 같은 그로스 해킹 사례가 만들어지는 것입니다. 아하 모먼트 역시 참 중요한데, 이는 나중에 다뤄보겠습니다.

고객을 분류하는 방식은 정말 다양합니다. Recent(최근)에 Frequency(어떤 빈도)로 Monetization(돈 쓴) 고객을 나누는 방식도 있습니다. RF 분석이라고 하죠. 이렇게 나눠진 고객은 CRM에 적극적으로 활용됩니다. 당연히 잦은 빈도로 많은 돈을 쓰는 고객은 VIP가 됩니다.

자, 이제 슬슬 마무리할 때가 된 것 같은데요. 대부분의 제품에서 가장 중요한 것은 매출입니다. 광고비용을 지출하는 것도 결국은 매출을 내기 위함이니까요. 이러한 지출과 매출 관점에서 본다면, 1조 원을 쓰고, 10조를 벌었다면 대단히 성공한 서비스입니다. 반대로 100원을 써도 99원을 벌었다면 실패한 서비스고요.

■ CAC(Customer Acquisition Cost)

'고객 획득 비용'이라고 합니다. 한 명의 고객을 데려오기 위해 우리가 써야 하는 돈입니다. 작게는 광고비용부터 크게는 제품을 개발하기 위해 사용한 비용도 포함됩니다.

돈을 썼다면 벌기도 해야겠죠? 다음은 매출 지표입니다.

■ ARPU(Average Revenue Per Use)

고객 한 명당 제품에 지출한 평균 비용입니다. 전자상거래 서비스에서는 객단가라고 흔히 부릅니다.

■ ARPPU(Average Revenue Per Paying User)

제품 내에서 결제한 고객 한 명당 지출한 평균 비용입니다. 전자상거래 서비스에서는 구매 객단가라고 합니다.

이 두 지표 모두 "기간"과 함께 사용됩니다. 예를 들면, "1년간 ARPU가 30,000원!" 이런 식입니다. 여기에도 고착도처럼 조금 직관적인 지표가 있습니다.

■ ROAS(Return on Ad Spend)

광고비 대비 매출을 나타내는 지표이며 공식은 "(매출/비용)*100"입니다. 높을수록 들인 비용 대비 매출이 크다. 즉, 효율이 좋았음을 의미합니다.

비용과 매출을 섞어서 ROAS로 볼 수도 있습니다. 단, ROAS 는 광고비 대비 수익률임에 유의해야 합니다. 만약 인건비 등 모든 비용 대비 수익률을 보려면, ROI와 같은 지표를 사용해야 하는데요. 그러면 글이 더 길어질 테니 이번엔 ROAS 까지만 이야기하겠습니다.

ROAS는 즉각적인 광고 대비 성과를 나타내지만, 좀 더 장기적으로 성과를 나타내는 지표도 있습니다.

■ LTV(Life Time Value)

'고객생애가치'라고 합니다. 한 명의 고객이 우리의 제품에 평생 지출할 금액을 의미합니다.

그러니까 LTV가 CAC보다 높다면 성공한 서비스겠군요. 그런데 고착도의 사례를 떠올린다면, LTV도 좀 더 정확하게 파악하는 방법이 있겠죠? 제품 운영자를 위한 고객생애가치 지표가 따로 존재합니다. 바로 CLV입니다.

■ CLV(Customer Lifetime Value)

RFM 분석에서 한발 더 나아간 지표입니다. CLV는 이렇게 분류된 집단이 확률적으로 특정 기간 동안 얼만큼 비용을 소비할지 예측한 값입니다.

LTV와 CLV는 모두 선행지표의 성격을 가지고 있습니다. 예측과 목표에 가깝다는 의미죠. 그런데 예측하고 목표로 삼으려면, 좀 더 명확해야 합니다. 과거엔 미사일이 표적을 정확히 맞출 확률이 매우 낮았다고 합니다. 지금은 정말 정밀한 타깃도 명중할 수 있다고 하는데요. 과거보다 더 많은 요인들을 분석하고 이를 바탕으로 결괏값을 예측하기 때문입니다.

CLV는 다양한 고객 분류별로 생애 가치를 측정합니다. 'A그룹 고객은 40,000원, B그룹 고객은 35,000원'과 같은 식으로요. 그리고 B그룹 고객의 특성을 파악하고, A그룹으로 전이시키기 위한 단서도 제공합니다. CLV 덕분에 운영자들의 할 일이 더 늘어나는 것이죠. (참고)

위 그림은 모든 퍼널의 지표를 한 장으로 요약한 그림입니다. 여정으로 시작해서 분류로 끝납니다. 비용을 투입하다가 매출로 끝납니다. 물론 끝이 아니라 순환이지만요. 이 그림 속에서 모든 지표들은 서로 관계를 맺고 있습니다. 한정된 클릭 안에서 더 많은 전환이 일어난다면, CPA는 개선되고, CAC도 낮아지고, 나아가 ROAS도 개선되는 형태로 말이죠. 구매한 고객의 유지율을 잘 지켜낸다면, LTV도 조금씩 나아질 겁니다.

물론 퍼널을 나누는 방식은 제품이나 팀마다 조금씩 다를 수 있습니다. 그러나 지표가 서로 어떻게 영향을 주는지 그 방식을 명확히 이해한다면, 얼마든지 다양한 형태로 그림을 그려나갈 수 있겠죠?

마치며

쓰다 보니 글이 길어졌는데, 제품 운영을 위한 전체 퍼널을 쉽고 빠르게 이해할 수 있는 가이드 글을 만들고 싶었습니다. 업계에서는 이러한 퍼널을 각자의 역할로 분리해서 생각하는 경우가 많은데요. 그도 그럴 것이 부서별로 신경 써야 하는 지표가 다르기 때문입니다. 이번 글을 통해 지표를 이해하는 것도 중요하지만, ‘진정한 성장은 한두 개의 지표를 바라거나, 핵심 KPI만 신경 쓰는 것만으로는 이뤄질 수 없다’라는 점도 꼭 기억해 두시면 좋겠습니다.

<원문>

서비스를 운영하는 모든 기획자를 위한 지표 안내서