7주차) 01 - 02 - 프로덕트 목표와 지표 설정

Product 목표와 지표 정의

• OKR 
  • Objective and Key Results의 약어로 목표와 핵심 결과이다. 목표(Objective)를 설정하고 그 결과(Key Results)를 측정하는 지표 관리 프레임 워크
  • 구글에서 먼저 사용해 유명해진 목표 관리 설정 프레임 워크
  • 분기 단위로 목적을 설정하게 된다.
  • Key Result는 3개에서 5개로 설정하는 것을 제시한다.
  • Key Result는 측정 가능한 지표로 설정한다. 목표를 달성했는지 확인하기 위해 핵심 결과를 수치화해야 한다.
• 목표(Objective)
  • 명확한 목적이어야 한다.
  • 가슴이 뛰는 공격적인 달성 목표가 제시되어야 한다.
  • 조직에 맞는 주기로 설정한다. (조직의 목표는 1년마다, 팀의 목표는 분기마다 설정한다.)
  • 목표는 최대 한 개에서 세 개 정도로 설정한다.
  • 목표에 대한 진척 사항을 매주 ~ 2주 단위로 측정한다.
• 핵심 결과(Key Results)
  • Key Results는 정량적이고 측정 가능해야 한다. 측정 가능한 수치화된 지표가 포함 되어야 한다.
  • 비교 가능하도록 기준점(Benchmark)이 되는 수치를 기록해 두어야 한다.
  • Key Results를 달성하기 위한 구체적인 milestone/action plan이 있어야 한다.
• 핵심 지표를 이루는 세 가지 요소
  • 달성 기간 - 목표로 정한 행동 지표와 정량적 수치를 언제까지 달성해야 할지를 의미한다.
    예) 1월 1일부터 7월 1일까지 
  • 행동 지표 - 목표를 달성하기 위해 행동해야 할 매우 구체적인 내용을 의미한다.
    예) 서비스 회원 가입자 수 2천명 돌파
  • 정량적 수치 - 행동 지표를 정량적 수치로 표기하여 달성 정도를 파악할 수 있어야 한다.
    예) 11월 13일까지 현재 1천명 달성

MBO	OKR
무엇	무엇과 어떻게
1년 주기	분기 혹은 월 주기
개인별 혹은 부서별	공식적이고 투명한
하향식	상향식 혹은 수평식(~50%)
보상과 연결	대부분 보상과 관련 없음
위험 회피적	공격적이며 도전적

• 피해야 하는 실수들
  • 평가 관리하기 위한 목적
  • 너무 쉬운 목표
  • 탑다운 방식(강제적인 할당 방식)
  • 모호하고 주관적인 목표
  • 할 일 목록
• 평가와 분석
  • • 무엇을 성취했는지 확인하고 다음번에 어떤 변화가 필요한지 파악할 수 있다.
    • 점수가 낮은 경우에는 재검토가 필요하다.
    • 핵심 결과를 달성한 비중의 평균을 구하는 것이다. 구글은 0.0 ~ 1.0 구간으로 점수를 매긴다.
    • 0.7 ~ 1.0: 녹색(목표 달성)
    • 0.4 ~ 0.6: 노랑(어느 정도 성과는 있었지만 목표 달성에는 )
    • 0.0 ~ 0.3: 빨강(실질적인 성과를 이룩하지 못함) 객관적인 점수 매기기 

 

• AARRR 지표 - 미국 벤처 캐피탈 500 Startups의 창업 기획자 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 개발한 분석프레임워크 시장 진입 단계에 맞는 특정 지표를 기준으로 서비스의 상태를 가늠할 수 있는 효율적인 지표가 된다.
  • Acquisition(유입) 
    • 사용자가 어떻게 서비스를 알았는지
    • DAU, MAU, New User, 유입 경로
  • Activation(활성화)
    • 사용자가 어떻게 첫 번째 긍정적인 경험을 하는지
    • 체류 시간, 이탈률, 사용자 흐름
  • Retention(유지/재방문)
    • 사용자가 다시 이용하는지
    • 재방문율, 전환율
  • Referral(추천)
    • 다른 사람들에게 서비스를 소개하는지
    • 공유 채널별 공유 비율
  • Revenue(매출)
    • 매출로 이어지는지
    • 매출, 전환율을 높이는 목표
• 주요 지표 및 용어 이해하기
  • PV(Page View) - 페이지가 사용자에게 노출된 지표
  • UV(Unique View) - 데이터 수집 기간 동안 페이지에 방문한 전체 사용자 중 중복되지 않은 순 방문자를 의미한다.
  • 전환율(Conversion rate) - 방문한 사용자 중 특정 행위를 한 방문자의 비율을 의미
  • 이탈률(Bounce rate) - 페이지와 상호작용하지 않고 사이트를 떠난 단일 페이지 세션의 비율을 의미
  • 종료율(Exit rate) - 방문한 모든 페이지를 대상으로 1개 이상의 페이지를 보고 화면을 종료한 방문(세션) 행동의 비율을 의미
• 데이터 분석 목적
  • 데이터를 분석할 때 항상 조직의 이슈를 기반으로 생각한다.
  • 데이터는 숫자나 수치보다 패턴에서 발견되는 변화/추세가 중요하다. 급격한 추세의 변화에서 인사이트를 발견할 수 있다.
  • 문제를 개선하기 위한 가설을 수립하고 조직에 공유하고 공감대를 얻는다.
  • 문제를 발견한 시점의 데이터는 개선 후 결과 평가할 때 랜드마크로 활용한다.
  • 최종적인 목적은 데이터를 분석하여 비즈니스에 기여하고 성과를 창출하는 것이다.