📊 모바일 앱을 분석하기 위한 13가지 지표 🎈 한 줄 요약 - 수용미학의 관점에서 가장 기본적인 데이터가 '데이터 분석의 고전'이 아닐까? ✔️ 데이터를 확인하다 보면 항상 의문점이 들어요. '왜 갑자기 이렇게 유입이 늘었지?', '아니, 왜 갑자기 유입이 줄었지?'🤣 다양한 이유와 원인을 살펴봐도 모르겠더라고요. ✔️ 하지만 몇 날 며칠을 고민하다 보면 결국, 문제는 풀리게 돼 있어요. 어떻게요? 다양한 데이터를 종합해서 분석하다 보면은 말이죠. 그래서 저는 정량적인 데이터를 분석하는 것도 중요하지만 정성적으로 접근하는 것도 필요하다고 항상 생각하는 편이에요. ✔️ 이걸 독자(사용자)의 관점으로 취하면, 수용미학이라 할 수 있어요. 인문학적으로 '대중의 관점'을 이해하려고 할 때 많이 사용하는 방법론인데, 잘 나가는 우리 지도교수님도 이건 어렵다고 많이 말을 하세요. ✔️ 어렵다는 말과 함께 나오는 단어가 있는데요. 그건 바로 고전(classic)이에요. 그들은 과거나 현재나 여전히 중요한 요소를 담고 있으며, 그때도 지금도 똑같이 해석되고 있기 때문이죠. 그런 점에서 우리는 데이터를 해석할 때, 기준을 둘 고전이 필요해요. ✔️ 그러면 현재 IT서비스에도 이러한 내용을 적용할 수 있을까?라는 고민이 생기는데요. 저는 좀 어렵지 않을까 해요. 도메인도 다르고, 환경도 다르고, 독자도 다르고, 사회적으로도 다르듯 너무나도 많은 것들이 다르기 때문이죠. ✔️ 그래도 그걸 커버할 수 있는 것들이 있지 않을까요? 어쩌면 다시 원점으로 돌아가는 이야기일 수 있는데, 그게 기본적인 데이터 지표가 아닐까 해요. 그래서 이번에는 모바일 서비스에서 중요하게 봐야할 지표 13가지를 준비했어요. ✔️ 원문 아티클은 믹스패널의 <Mobile App Analytics: Top 13 metrics you should track>이고요. 이걸 해석한 내용을 링크에 담아뒀어요. 필요하신 분들튼 원문을 꼭! 참고해 주세요. 1️⃣ DAU & MAU ✔️ 흔히들 쉽게 볼 수 있는 지표예요. 가장 기본적인 지표이기도 하죠. DAU는 하루 방문자 수를, MAU는 한 달 방문자 수를 의미해요. ✔️ MAU가 나오니 갑자기 떠오른 내용이 있어요. 우리나라에서 가장 많이 사용하는 SNS 어플 순위에 관한 이야기예요. 우리는 모두가 인스타그램이 1위를 차지하지 않을까 예상했어요. 하지만 결과는 네이버 밴드였죠. ✔️ 왜 네이버 밴드가 MAU 1위를 차지 했을까요? 저는 이렇게 생각해요. 밴드는 보통 모임의 성격을 띠기 때문에 1달에 1번은 쉽게 방문할 수 있어요. 다만, 매일같이 방문하지 않을 뿐이죠. ✔️ 이게 무슨 말일까요? MAU가 가지는 함정이라는 거예요. 1달에 1번 방문하면 MAU에 1로 카운트 돼요. 하지만 2번 방문해도 1로 카운트 되죠. 결과적으로 MAU가 높다고 DAU도 덩달아 높지 않을 가능성이 높다는 거예요. 특히나 모임의 성격을 지닌 네이버 밴드라면 더욱이 말이죠. 2️⃣ Stickiness ✔️ 고착도라고도 말하는 Stickiness는 DAU와 MAU를 이용하여 계산되는 일종의 고객 충성도를 나타내요. 계산하는 방법은 (DAU / MAU) × 100이죠. ✔️ 이 수치가 높을수록 많은 분들이 자주 들어온다는 것이고, 활성화가 잘 되고 있다는 의미죠. 네이버 밴드는 아마도 이 고착도가 낮을 거예요. DAU는 생각보다 낮을 가능성이 크기 때문이죠. 반면 인스타그램읕 100에 가까운 지표를 보이지 않을까 해요. ✔️ 이러한 차이는 왜 발생할까요? 당연히 사용 목적이 다르기 때문이겠죠? 인스타그램은 보통의 일상을 담아내기 때문에 매일 접속할 가능성이 커요. 반면 밴드는? 모임이 필요할 때만 접속하겠죠. 3️⃣ Retention Rate ✔️ 리텐션 비율은 쉽게 말해 '고객이 얼마나 이탈하지 않고 남아있느냐'예요. 고객 이탈률(Churn rate)과 반대되는 개념이죠. ✔️ 이 비율이 중요한 이유는 새로운 고객을 모객하는데 우리는 상당히 많은 비용을 투자하기 때문이에요. 보통 새로운 고객을 모집할 때, 우리는 가장 큰 비용을 사용해요. 물론, 그 외 다른 마케팅 비용도 높기는 하지만 한 고객의 마음을 얻는게 가장 어려운 것이 사실이니까요. ✔️ 우리는 이 비율을 잘 유지했을 때, 마케팅이 효율적으로 돌아가고 있구나라고 생각하면 아주 편해요. 반면 이탈률(churn rate)가 지속적으로 증가한다면 다시 한번 서비스를 돌아볼 필요가 있어요. 4️⃣ CPA ✔️ CPA는 사용자 1명을 데려오는 비용이에요. 뭐 쉽게 말하자면 '우리 홈페이지에 1명을 가입시키는데 드는 비용' 또는 '우리 서비스를 처음으로 이용하게 만드는 비용'이라 할 수 있어요. ✔️ CPA는 낮으면 좋은게 맞아요. 효율적으로 돈을 사용해서 고객을 모집했기 때문이죠. 하지만 CPA가 LTV를 넘어서면 우리는 손해보는 장사를 하고 있다고 봐요. ✔️ 여기서 LTV는 고객 생애 가치라고 불려요. 7번에 이에 대한 내용도 나오니 확인해주세요.😘 5️⃣ Average daily sessions per DAU ✔️ 사용자가 하루에 얼마나 자주 서비스를 이용하는지 계산한 지표예요. 우리의 일상을 기록하는 인스타그램 등에서는 중요한 지표라 측정할 수 있어요. ✔️ 하지만 다른 서비스들에서는 다른 지표와 종합적으로 봐야하는데 그 이유는 사용자가 원하는 결과를 한번에 얻지 못했다는 것으로도 연결될 수 있기 때문이에요. 6️⃣ LifeTime Value ✔️ 고객 생애 가치로 사용자 1명이 서비스를 이용하는 동안 얼마만큼의 가치를 주는지 측정하는 지표예요. 앞서 말했듯 이 지표가 CPA보다 낮게 나온다면, 우리는 지금 손해를 보고 있는 거예요. 7️⃣ ARPU, ARPPU ✔️ 사용자 1명 당 수익을 의미해요. 약자를 풀어쓰면 Average reveune per user로 쓰죠. 전체 수익이 높은 와중에 이 지표가 낮게 나온다? 전체적인 수익성을 고민할 필요가 있어요. 효율적인지에 대해서는 물음표를 떠올릴 수밖에 없거든요. ✔️ ARPPU는 무료/유료 회원이 동시에 사용하는 서비스에서 사용하는 지표예요. 이를 통해 유료 회원의 가치를 더 정확하게 파악할 수 있죠. 8️⃣ ROI (& ROAS) ✔️ 마케팅 캠페인의 직접적인 성과를 측정하는 지표예요. 모든 투자 비용을 계산하기 어렵기 때문에, 광고 비용과 광고 운영에 드는 인건비를 포함하여 계산해요. ✔️ 모든 데이터가 그렇듯, 일관성을 유지해야 해요. 특히, ROI를 계산할 때는 더욱 그런데, ROI의 정확한 측정을 위해 또한, 개선을 위해 장기적으로 일관된 방식으로 측정해야 해요. ✔️ ROAS는 광고로 발생한 매출을 광고 비용으로 나눈 값이에요. 단기적인 캠페인에 많이 사용하는 편이죠. 여기서 ROI와의 차이가 발생해요. ROI는 전체적인 수익을 기준으로 계산하기 때문이죠. 9️⃣ APP load time ✔️ 말 그대로 앱 로딩 시간을 의미해요. 과거 인터넷이 느렸을 때는 누구든 오래 기다렸을 거예요. 하지만 초고속 인터넷을 모바일에서 사용할 수 있는 환경이기 때문에 단축될수록 좋아요. ✔️ 반면 유저가 기다릴 수 있는 한계점을 넘어서면, 유저는 바로 이탈하겠죠. 그래서 앱을 로딩하는 시간도 상당히 중요한 지표로 평가돼요. 🔟 Customer Satisfaction ✔️ 흔히 말하는 CS로 고객 만족도를 의미해요. 고객 만족도는 정량화된 지표로 만들기 가장 까다로운 영역이에요. 조사를 시행하면 정성적인 자료로 넘겨받기 때문이죠. ✔️ 그래서 이를 보완하는 것이 설문조사 형태이고, 그 안에서도 점수로 변환하여 산출하죠. 하지만 고객의 성향에 따라 극단적인 경우가 많기 때문에 또한, 정확한가?에 대해서 고민할 필요가 있어요. ✔️ 그래도 측정할 수 있는 방법은 크게 2가지예요. 하나는 CSAT 0~5점 사이의 지표를 활용하는 설문조사이고, 다른 하나는 NPS로 0~10점 사이의 지표를 활용하는 설문조사예요. 1️⃣1️⃣ Goal achievement ✔️ 회원가입, 공유, 구매 등 고객여정에서 중요한 목표에 도달한 사용자의 비율을 의미해요. 1️⃣2️⃣ Marketing Acquisition ✔️ 고객이 어떤 마케팅 채널을 통해 유입되었는지, 주요 수익을 발생하는 유저는 어떤 마케팅 채널에서 유입되었는지 파악하는 데이터예요. 이를 정확히 분석했을 때, 우리는 ROI를 높일 수 있어요. 1️⃣3️⃣ Behavior flow rate ✔️ 평균적인 고객 여정을 따르는 유저의 비율을 나타내요. 이러한 흐름을 측정하는 것은 상당히 어려워요. 하지만 잘 측정한다면 서비스가 얼마나 직관적인지 평가할 수 있을 거예요. 우리가 의도한 대로 고객이 따르고 있다는 것을 의미하니까요. ✔️ 하지만 그렇지 않다면? 원인이 매우 다양하기 때문에 유저 인터뷰나 유저 테스트를 통해 확인해야 해요. 각 퍼널별로 어떻게 고객이 유입되고 나가는지 측정해야 하기 때문이죠.