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GA마케팅 공부

Lean Analytics(린분석) _다양한지표

개인공부용으로 Lean Analytics(린분석)을 읽고 독서노트 정리중입니다.

자료출처 : 한빛미디어 'Lean Analytics(린분석)'

 

좋은지표란 무엇인가?

1. 상대적이다 : 비교할 수 있게 만들어라 (지난주 보다 전환율이 증가했다)

2. 이해하기 쉽다 : 분석하기 쉽고 대화를 나눌 수 있도록 쉬워야한다.

3. 비율로 표현된다 : 기능을 제공하는데 소요되는 비율등을 지표로 표현할수 있다면 사업의 판단이 서기 쉽다

4. 행동방식을 바꾼다 : 조건에 따른 지표들은 실험관련 지표들은 가격, 제품, 시장을 바꿀수 있다. 

                                 - 데이터 수집 전에 어떤 데이터 변화에 따라 행동을 바꿀지 미리 합의해야한다. 

                                 - 지표의 기준치를 정한다

                                 *전환율은 구매시간과 관련(현금흐름을 알 수 있음)

                                 *바이럴계수와 바이럴주기(채택률에 영향)

 

 

올바른 지표를 선택하기 위한 염두사항

지표 설명
정성적지표와 정량적지표

정성적지표(인터뷰, 토론 등)는 실험이나 관찰, 경험에 바탕을 두며 실상을 보여주지만 비구조적이고 종합하기어렵다. '왜'에 대한 답을 제공 하며 감정을 반영

정량적지표(숫자)는 숫자와 통계의 형태를 띠며 구체적 수치를 제공하지만 정황정보가 부족하다. '얼마나 많이''무엇'의 답을 제공

허상지표와 실질지표

허상지표는 잠깐 기분을 좋게하지만 실질지표는 행동방침을 선택할때 도움을 주어 행동을 바꾸게 한다.

데이터는 정보를 제공하며 방향성을 주어 사업모델을 개선시키는데 결정적으로 도움을 준다. 행동을 바꿔줄 지표를 볼 수 없다면 주도적으로 일한다고 볼 수 없다. 

 

*활동사용자 비율은 실질지표. 이 지표를 기준으로 실험과 학습을 반복해보면 개선할 것들이 보인다.

*특정기간동안 확보한 사용자수는 마케팅성과를 측정할때 유용하다.

탐색지표와 보고지표

탐색지표는 추론에 기반하여 알려지지 않은 내용을 찾는데 목적이 있으나 보고 지표는 정상적이고 일상적인 경영상황을 빠짐없이 알 수 있게 만드는데 목적이 있다.

시장을 뒤흔들 새로운 뭔가를 발견하기 위해 탐색하라.

분석을 통해 직관을 테스트하고 가설을 증거로 바꿀수 있다.

선행지표와 후행지표

선행지표는 미래를 예측하게 돕고 후행지표는 과거를 설명해준다. 선행지표는 조치를 취할수있어 더 유용하다.

선행지표가 유용하려면 일정기간 코호트 분석을 하고 여러 고객군을 비교할 수 있어야 한다.

 

추적중인 지표가 좀 더 유리한 의사결정을 신속하게 내리는데 도움이 되는지 판단해야한다. 

상관지표와 인과지표

두 지표값이 함께 움직이면 상관관계가 있다고 보자. 한지표가 다른지표를 움직이게 하면 인과관계가 있다고 보자.

인과관계가 없는 단순한 상관관계를 참고하면 잘못된 결정을 내릴 수 있다. 상관관계는 앞으로 일어날 일을 예측하는데 도움을 주는데 많은 요소과 인과적으로 복합적으로 발생한다. 

 

인과관계를 입증하려면 상관관계를 찾고 변수를 통제하면서 차이를 측정하는 실험을 해야한다. 

 

 

주의해야할 허상지표

히트수 : 히트수 대신 사용자 수를 세라

페이지뷰 : 사용자가 요청한 웹페이지의 횟수를 세기 때문에 히트수보다는 낫지만 그래도 사용자수를 세야한다.

방문수 : 한사람이 백번 방문하는것과 백사람이 한번 방문하는 경우를 구분하지 못해 좋지 않다

순수방문자수 : 홈페이지를 방문한 사람의 수를 알려줄뿐 이들이 무엇을 했는지 알기 어렵다.

팔로어/좋아요/친구 수 : 단순한 수는 의미 없지만 요청하는 일을 해줄수 있는 팔로어가 몇인지는 도움이 된다

사이트에 머무른 시간/페이지수 : 사업이 이런 행동과 관련이 있지 않다면 알려주는 바가 없다

수집된 이메일 주소 : 이메일을 많이 확보하는것보다 내 요청에 행동하는 이메일이 몇인지 세는게 더 중요하다

다운로드 횟수 : 다운로드 자체만으로는 실질적인 가치로 이어지지 않는다. 활성화, 계정생성 등 다른것을 측정하라

 

 

 

고객세분화, 코호트, A/B테스트와 다변량 분석

고객세분화 코호트분석 A/B테스트 다변량분석

공통의 특징을 공유하는 집단을 묶는방법.

모든 사람들을 어떤 특징(나이, 성별 등)으로 나눈뒤 비교

시간을 두고 비슷한 그룹을 묶어 비교하는 방법

*핵심지표값이 좋아지는지를 보려면 코호트를 비교하면 된다

한가지를 바꿔 결과를 측정

(트래픽이 많을경우 사용)

여러가지를 동시에 바꿔 어떤것이 어떤 결과가 있는지 상관관계를 파악(트래픽이 적을경우 사용)