지표 분석

마지막 업데이트: 2022년 3월 8일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
Jana Schaich Borg

모바일 서비스를 위한 다양한 지표

통계나 다양한 머신러닝 기법을 공부하다가 막상 데이터 분석가로 처음 입사했을 때 가장 어려웠던 부분이 바로 지표에 대한 내용이었습니다. 혼자서 끙끙대면서 분석 결과를 설명할 수 있도록 지표를 고안해갔는데, 서비스를 담당하시는 분들은 이미 챙겨보시는 지표가 따로 있었거든요. 처음으로 참여했던 회의해서 생전 처음 들어보는 수십 가지 지표의 약어를 들으면서 실시간으로 멘탈이 붕괴되는 경험을 할 수 있었습니다. 그 이후로는 서비스를 기획하고 운영하는 분들이 평소에 많이 챙겨보는 지표를 기준으로 분석을 하게 되었습니다. 그러니 결과물을 가지고 이후의 작업을 논의하는 것이 훨씬 수월해지더라구요.

이번 글에서는 믹스패널의 Mobile App Analytics: Top 13 metrics you should track 아티클을 읽고, 필요한 부분을 정리해보았습니다. 원문은 모바일 앱 서비스를 기준으로 설명했는데, 저는 웹 서비스를 분석하는 경우가 많고 광고 캠페인을 직접 집행하는 경우가 많지 않아서 제 상황에 맞게 다소 수정하거나 필요한 내용을 추가하면서 작성했습니다. 물론 구체적인 집계 방식이나 계산 공식은 서비스의 상황에 따라 달라질 수 있습니다만, 전체적인 컨셉은 크게 다르지 않기 때문에 한 번 잘 봐두면 다양한 상황에 활용할 수 있습니다.

(1) DAU & MAU

  • DAU(Daily active users)는 전체 세션 수를 무시하고 사용자 수를 계산합니다. 한 번 방문하든 백 번 방문하든 한 명의 활성 유저로 집계됩니다.
  • DAU는 보통 일별 사용자수로 계산하지만, 한 달간의 평균을 계산하는 경우도 있습니다.
  • MAU(Monthly active users)는 비슷한 방식으로 한 달간의 사용자 수를 계산합니다.
  • MAU는 최근 30일간의 데이터나 이전 달의 데이터를 집계합니다.

(2) Stickiness

  • 고착도(Stickiness)는 사용자들이 서비스로 얼마나 많이 돌아오는지 측정하는 지표입니다.
  • 수치가 높을수록 많은 사용자들이 서비스에 돌아옵니다.
  • 구글 애널리틱스(GA4)에서는 비슷한 값으로 DAU/MAU , DAU/WAU , WAU/MAU 지표를 제공합니다.

(3) Retention Rate

  • 리텐션 비율(Retention rate)은 특정 기간동안 사용자가 얼마나 서비스를 이탈하지 않고 남아있는지 측정한 결과입니다.
  • 서비스에서 새로운 사용자를 모으기 위해서는 보통 마케팅에 비용을 많이 투자해야 하는데, 리텐션 비율이 낮으면 마케팅 효율이 떨어져 손해를 볼 지표 분석 수 있습니다.
  • 리텐션 비율이 지속적으로 낮아지는 현상을 보인다면 서비스를 개선해야 한다는 위험 신호일 수도 있습니다.
  • 고객 이탈률(Churn rate) 은 리텐션 비율과 반대되는 개념입니다.

(4) CPA

  • CPA(Cost per acquisition)는 사용자 1명을 데려오는데 드는 비용을 나타냅니다.
  • 보통은 낮을수록 좋은 값으로 봅니다.
  • 만약 CPA 값이 LTV 보다 커지면, 고객을 데려올 때마다 손해를 보는 상황으로 볼 수 있습니다.
  • 사용자를 유치하기 위해 투자한 모든 비용으로 계산하는 것이 맞지만, 개발이나 운영에 들어간 비용을 모두 측정하는 것은 현실적으로 어려운 문제입니다. 따라서 마케팅 캠페인 비용을 기준으로 계산하는 경우가 많습니다.

(5) Average daily sessions per DAU

  • DAU 당 평균 세션수는 사용자가 하루에 얼마나 자주 서비스에 방문하는지 측정할 수 있는 지표입니다.
  • 소셜 미디어 등 특정 분야의 서비스에서는 높을 수록 좋지만, 모든 서비스에서 동일하게 판단하기는 어렵습니다.
  • 사용자가 원하는 결과를 얻지 못해 반복적으로 방문하게 되는 경우도 있기 때문에, 고객의 만족도를 측정하기 위한 다른 지표와 함께 확인하는 것이 좋습니다.

(6) Lifetime Value

  • 고객 생애 가치(LTV, CLV: Customer lifetime value)는 사용자 1명이 서비스를 사용하는 총 기간동안 얼마만큼의 가치를 줄지 계산한 결과입니다.
  • 만약 이 값이 CPA보다 낮으면 사용자 1명을 유치할 때마다 서비스가 손해를 보는 상황일 수 있습니다.
  • 위 공식 뿐만 아니라 BTYD(Buy-till-you-Die) 모형 등 다양한 방식으로 계산할 수 있습니다.

(7) ARPU, ARPPU

  • ARPU(Average revenue per user)를 통해 사용자 1명당 수익을 확인할 수 있습니다.
  • 전체 수익이 많더라도 1명당 수익이 낮다면 전체적인 수익성에 대한 고민이 필요할 수 있습니다.
  • 유료 사용자와 무료 사용자가 모두 존재하는 서비스에서는 ARPPU(Average revenue per paying user)를 통해 유료 사용자의 가치를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.

(8) ROI (& ROAS)

  • ROI(Return on Investment)는 마케팅 캠페인의 직접적인 성과를 수치로 계산할 수 있을 때 계산하는 지표입니다.
  • 보통 모든 투자 또는 비용을 계산하는 것은 어렵기 때문에, 광고 지표 분석 비용과 광고 운영에 드는 인건비를 포함하여 계산하는 경우가 많습니다.
  • ROI를 계산하려는 경우, 측정 방식을 일관적으로 유지한 채 장기적으로 얼마나 개선되는지 확인하는 것이 좋습니다.
  • 비슷한 지표로는 ROAS(Return on Ad Spend)가 있습니다.
    • ROAS는 광고로 인해 발생한 매출을 광고 비용으로 나눈 값을 의미합니다.
    • ROAS가 광고를 통해 발생한 매출을 기준으로 한다면, ROI는 전체적인 수익을 기준으로 계산한다는 차이가 있습니다. 경험상 단기적인 광고 캠페인 평가에는 ROAS를 많이 사용하는 것 같습니다.

    (9) App load time (& Web Vitals)

    • 앱 서비스를 하고 있다면 다양한 성능 평가 지표 중에서 우선 앱 로딩 시간을 측정해 볼 필요가 있습니다.
    • 앱을 실행하는데 너무 오랜 시간이 걸린다면 사용자가 이탈할 가능성이 높아집니다.
    • 웹 페이지를 위한 성능 측정은 Web Vitals 지표를 참고하면 좋습니다.
    • Core Web Vitals을 구성하는 지표는 시간에 따라 변하지만, 현재는 다음 세 가지 지표를 중심으로 합니다.
      • LCP (Largest Contentful Paint) : 화면에서 가장 큰 영역이 렌더링 되는 시간을 계산합니다. 로딩 성능을 평가합니다.
      • FID(First Input Delay) : 사용자의 첫 클릭 이후 브라우저가 실제로 이벤트를 처리하는데 걸리는 시간을 측정합니다. 상호작용 성능을 평가합니다.
      • Cumulative Layout Shift (CLS) : 컨텐츠가 화면에서 얼마나 움직이는지 수치화하는 지표입니다. 시각적 안정성을 평가합니다.

      (10)User Satisfaction

      • 고객 만족도는 사용자를 유지하거나 LTV를 높이는데 가장 중요한 요소지만, 정확하게 측정하는 것은 매우 어렵다는 문제가 있습니다.
      • 설문을 바탕으로 고객 만족도를 측정해 볼 수 있는데, 다음과 같은 2가지 방법이 많이 알려져 있습니다.
        • Customer satisfaction score (CSAT) : 1~5 점까지의 점수를 사용해서 만족도를 측정하고, 사용자가 4또는 5를 선택할 경우 고객이 만족했다고 가정합니다. 전체 응답한 사람 중에서 만족했다고 답변한 사용자의 비율을 계산합니다.
        • Net Promoter Score (NPS) : 사용자는 0~10 사이의 숫자를 선택합니다. 8~10 사이로 선택한 사람들은 추천 고객, 0~6 사이로 선택한 사람을 비추천 고객이라고 합니다. 추천고객과 비추천고객의 차이가 전체 응답한 사람 중에서 얼마나 되는지 계산합니다.

        (11) Goal Achievement

        • 회원가입, 구매, 공유 등 고객 여정에서 중요한 목표에 도달한 사용자의 비율을 계산합니다.

        (12) Marketing Acquisition

        • 고객들이 어떤 마케팅 채널을 통해서 유입되었나요? 수익을 많이 발생시키는 고객들은 어떤 마케팅 채널을 통해 유입되었나요?
        • 어떤 채널의 ROI가 높은지 파악하면, 가장 실적이 좋은 채널에 집중할 수 있습니다.

        (13) Behavior flow rate

        • 평균적인 고객 여정을 따르는 사람의 비율을 계산합니다.
        • 고객의 행동 흐름을 추적하는 것은 쉽지 않지만, 잘 측정할 수 있다면 서비스가 얼마나 직관적으로 만들어졌는지 평가할 수 있는 좋은 지표가 됩니다.
        • 만약 이 값이 낮을 경우, 가능한 원인이 매우 다양하기 때문에 유저 테스트 등 여러 가지 방법을 동원해 확인해야 합니다.
        • 서비스의 주요 고객 여정을 퍼널로 구분하고, 각 퍼널 단계별 전환율을 계산하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

        데이터 분석가로 커리어를 처음 시작한 뒤로 꽤 많은 시간이 흘렀지만, 지표는 여전히 어려운 영역입니다. 측정 기준을 이렇게 하는 것이 맞는지 끊임없이 고민해야 하고, 같은 지표를 말하고 있는데 계산 방식이 달라 서로 다른 해석을 하고 있지는 않은지 확인도 해야 합니다. 분석 대상 도메인이 바뀌는 경우에는 아예 처음부터 다시 파악해야 할 수도 있구요.

        하지만 어려운 시기를 지나서 어느 정도 일관성있게 측정할 수 있게 되면, 이런 지표들이 의사결정에 엄청난 도움을 주게 됩니다. 어떤 지표를 어떻게 비교해야 하는지 명확하게 알고 있다면, 분석해야 하는 항목이 아무리 많아져도 길을 잃지 않고 분석할 수 있습니다. 또, 모든 구성원이 동일한 기준으로 추출한 지표를 보게 되면 데이터를 기반으로 의사결정을 하는 것도 가능해집니다. 어떤 사람이 보더라도 지표가 달라지지 않을테니까요.

        지표 분석

        최세일의 주식시장 기술적 지표 분석

        최세일의 주식시장 기술적 지표 분석

        단독 사은품

        [예스리커버]
        나는 불안할 때
        논어를 읽는다

        [예스리커버]
        여름은 오래
        그곳에 남아

        • 국내배송만 가능
        • 최저가 보상
        • 문화비소득공제 신청가능

        출판사 추천

        품목정보
        출간일 1999년 06월 30일
        쪽수, 무게, 크기 241쪽 | 크기확인중
        ISBN13 9788985923798
        ISBN10 898592379X

        이 상품의 이벤트 (지표 분석 5개)

        국내도서/외국도서 5/8만원 이상 구매 시 분리수거함, 일체형 장바구니, 투웨이 보냉백, 미니 접이식 테이블 선착순 증정(택1,포인트차감)

        2022년 07월 15일 ~ 2022년 08월 01일

        〈2022 한국 문학의 미래가 될 젊은 작가〉- 투표 참여 회원 전원 1천원 상품권 증정!

        투표 참여 회원 전원에게 1천원 YES상품권을 드리고, 젊은 작가 영업왕에게는 작가 사인 도서와 YES상품권을 드립니다. 작가와 함께하는 특별한 만남에도 초대해요!

        2022년 07월 11일 ~ 2022년 08월 11일

        이달의 주목신간 & 추천도서 포함 국내도서 3만원 이상 구매 시 ‘북서핑 배지’ 선착순 증정(포인트 차감)

        2022년 07월 01일 ~ 2022년 07월 지표 분석 31일

        월간 채널예스 7월호를 만나보세요!

        국내도서/외국도서/직배송 중고/eBook 2만원 이상 구입 시 '월간 채널예스 7월호'를 드립니다!(YES포인트 300원 차감)

        2022년 07월 01일 ~ 2022년 07월 31일

        2021 우량 투자서 35선 “최고의 주식 책을 소개합니다!”

        전문가와 독자가 선정 · 평가한 2021 우량 투자서 35권을 만나보세요.

        2021년 08월 30일 ~ 2022년 08월 29일

        저자 소개

        동국대학교 경제학과를 졸업하고 동대학 경영대학원에서 국제경제 석사학위를 받았다. 동서증권에서 근무하였으며 현재는 교보증권 지점장으로 있다. 저서로는 『주식시장의 기술적 분석』과 『주식시장의 기술적 지표분석』『사이버 투자를 위한 기술적 분석 연습』이 있다.

        만든 이 코멘트

        회원리뷰 (1건)

        매주 10건의 우수리뷰를 선정하여 YES포인트 3만원을 드립니다.
        3,000원 이상 구매 후 리뷰 작성 시 일반회원 300원, 마니아회원 600원의 YES포인트를 드립니다.
        (CD/LP, DVD/Blu-ray, 패션 및 판매금지 상품, 예스24 앱스토어 상품 제외) 리뷰/한줄평 정책 자세히 보기 리뷰쓰기

        1명의 YES24 회원이 평가한 평균별점

        내용 내용 점수 편집/디자인 편집/디자인 점수 정보 더 보기/감추기 내용 0% (0건) 5점 100% (1건) 4점 0% (0건) 3점 0% (0건) 2점 0% (0건) 1점 편집/디자인 0% (0건) 5점 100% (1건) 4점 0% (0건) 3점 0% (0건) 2점 0% (0건) 1점

        대학의 중요한 목적은 지식의 생산과 확산이며, 주요 투입물과 산출물은 지적자본과 관련이 있다. 그러나 지적자본의 측정노력은 대학보다는 기업의 영역에서 더욱더 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구는 기업영역 및 연구기관의 지적자본에 관한 선행연구를 통해 대학의 지적자본을 분류하고 국내에서 시행되고 있는 대학 정보공시제 및 대학 자체평가항목을 토대로 대학에서 지적자본으로 사용가능한 측정지표를 제시하였다. 대학의 지적자본은 인적자본, 구조자본, 관계자본으로 분류할 수 있으며, 인적자본의 측정지표는 구성원의 역량, 역량강화 활동, 구성원 만족도로 제시하였다. 구조자본은 연구 및 역량수준, 연구예산, 조직문화, 조직운영, 도서관으로 제시하였으며, 관계자본은 산학협력, 기술이전, 외국대학 교류, 관련기관 교류, 사회기여도, 홍보 및 이미지 개선, 외부 만족도로 제시하였다. 대학에서 지적자본으로 활용 가능한 지표를 분리하여 정리하는 작업은 향후 국내 대학의 지적자본에 대한 기초적 정의와 분류의 틀을 제공하고 궁극적으로 대학에서 지적자본을 효율적으로 관리하고 가치를 증진시키는데 기여할 수 있다.

        The main objective of the university is knowledge production and diffusion, and major input and output are relevant to intellectual capital. However, managing intangibles has been more actively carried out in business area than higher education. Through the literature review of intellectual capital in business area and research institute, this study classifies the university intellectual capital and presents the available indicators based on the university information disclosure as well as the university self-evaluation. The university intellectual capital can be divided into human capital, structural capital, and relational capital. The human capital indicator presents the employee competency, strengthen employee capabilities, and employee satisfaction. The structural capital shows the R&D, competence level, R&D budget, organization culture, managing organization, and library. The relational capital shows the industry-university cooperation, technology transfer, foreign exchange program, relevant organization, social contribution, promotion, image improvement, and external satisfaction. Separating and 지표 분석 organizing available indicators in university provide the outline for the basic definition and classification of intellectual capital in domestic universities, and eventually contribute to increase the value and effectively managing intellectual capital in universities.

        데이터 중심 기업을 위한 비즈니스 지표

        Изображение преподавателя Jana Schaich Borg

        Jana Schaich Borg

        Доступна финансовая помощь

        데이터 중심 기업을 위한 비즈니스 지표

        Об этом курсе

        이 과정에서는 데이터 분석을 사용하여 회사의 경쟁력과 수익성을 높이는 방법에 대한 모범 사례를 배웁니다. 가장 중요한 비즈니스 지표를 인식하고 단순한 데이터와 구별할 수 있습니다.

        다양한 유형의 회사에서 수행하는 비즈니스 분석가, 비즈니스 데이터 분석가 및 데이터 과학자의 중요하면서도 다른 역할을 명확하게 이해할 수 있습니다. 그리고 수요가 높은 이러한 직종에 취업하고 성공하기 위해 필요한 기술을 정확히 파악하게 됩니다. 마지막으로 이 과정에서 제공되는 체크리스트를 사용하여 기업이 빅 데이터 문화를 얼마나 효과적으로 수용하고 있는지 점수를 매길 수 있습니다. 아마존, 우버 및 에어비앤비와 같은 디지털 회사는 빅 데이터를 창의적으로 사용하여 전체 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 회사가 와해적인 이유와 어떻게 데이터 지표 분석 분석 기술을 사용하여 기존 회사를 앞서가는지를 알 수 있습니다.

        Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский

        Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский

        Преподаватели

        Placeholder

        Jana Schaich Borg

        от партнера

        Placeholder

        Университет Дьюка

        Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.

        Программа курса: что вы изучите

        Неделя 1

        해당 전문화 및 과정 정보

        해당 Coursera 전문화: Excel to MySQL: 비즈니스를 위한 분석 테크닉은 '빅 데이터'가 비즈니스와 상호 작용하는 방식과 데이터 분석을 사용하여 비즈니스 가치를 창출하는 방법에 관한 것입니다. 이 전문화 과정은 4개 과정과 실제 비즈니스 프로세스에 기술을 적용할 최종 캡스톤 프로젝트로 구성됩니다. Microsoft Excel, Tableau 및 MySQL과 같은 강력한 소프트웨어 도구를 사용하여 정교한 데이터 분석 기능을 수행하는 방법을 배우게 지표 분석 됩니다. 자세히 알아보려면 동영상을 시청하고 당사에서 제공한 전문화 개요 문서를 살펴보십시오. 전문화 첫 번째 과정: 데이터 중심 기업을 위한 비즈니스 지표에서는 데이터 분석을 사용하여 기업의 경쟁력과 수익성을 높이는 모범 사례를 배웁니다. 가장 중요한 비즈니스 지표를 인식하고 단순한 데이터와 구별하는 방법을 배웁니다. 다양한 유형의 회사에서 수행하는 비즈니스 분석가, 비즈니스 데이터 분석가 및 데이터 과학자의 중요하면서도 다른 역할을 이해합니다. 수요가 높은 이러한 직종에 취업하고 성공하기 위해 필요한 기술을 정확히 파악합니다. 마지막으로, 비즈니스 평가를 위한 20개 항목 체크리스트를 사용하여 기업이 빅 데이터 문화를 얼마나 효과적으로 수용하고 있는지 점수를 매길 수 있습니다. 아마존, 우버 및 에어비앤비와 같은 디지털 회사는 빅 데이터를 창의적으로 사용하여 전체 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 회사가 와해적인 이유와 어떻게 데이터 분석 기술을 사용하여 기존 회사를 앞서가는지를 알 수 있습니다. 시작하려면 '해당 전문화 정보' 동영상부터 시작해 주십시오. 이번 주 자료가 흥미롭기를 바랍니다!

        2 видео

        2 материала для самостоятельного изучения

        비즈니스 지표 소개

        환영합니다! 이번 주에는 기업이 생존하고 번창하는 방법을 파악하는 데 도움이 되는 중요한 수치인 비즈니스 지표를 살펴보겠습니다. 모든 데이터 더미 안에는 중요한 지표가 들어있습니다! 이번 주 말까지 학습할 내용은 비즈니스 지표를 단순한 비즈니스 데이터와 구분하고, 현금 흐름, 수익성 및 온라인 소매 마케팅 지표과 같은 중요한 비즈니스 지표를 식별하며, 수익, 수익성 및 위험 지표를 구분하고, 동적 지표와 기존 지표를 구분하는 방법입니다. 이번 주 과정 자료에는 Egger’s Roast Coffee에 대한 현금 흐름 및 손익계산서가 보충 문서로 포함되어 있으므로 주의 깊게 검토하고 주요 정보에 대한 용어집을 참조하십시오.

        분석 지표 (bunseog jipyo) Meaning in English - English Translation

        Examples of using 분석 지표 in a sentence and their translations

        The stochastic oscillator is a chart analysis indicator that helps determine where a trend might be ending.

        The MT4 platform offers 30 inbuilt technical analysis indicators to make calculations based on price movements.

        Returning Visitors also provided for analysis indicators based on the breakdown of the old and new users.

        prices tend to close near their high and during a downward trading market prices tend to close near their low.

        The essence of such a technical analysis software is to study charts of financial instruments using technical indicators and analytical tools.

        and biomarkers for individuals that is specific to Koreans and various other ethnicities that we have independently developed will be a guide for disease prevention health and the 지표 분석 extension of life.

        The advanced machine learning application automates data mining predictive analysis and capture of leading churn indicators. Cloud deployment.

        NETVIBES Dashboard Intelligence NETVIBES offers an easy and fast way to create personalized dashboards for real-time monitoring

        Korean - English

        English - Korean

        Conjugation Contact About Privacy Policy Tr-ex.me 에서 한국어 Thanks

        and required to achieve the purposes illustrated in the cookie policy. If you want to know more or withdraw your consent to all or some of the cookies, please refer to the cookie policy .
        By closing this banner, scrolling this page, clicking a link or continuing 지표 분석 to browse otherwise, you agree to the use of cookies.

        Opt-Out of the sale of personal information
        We won't sell your personal information to inform the ads you see. You may still see interest-based ads if your information is sold by other companies or was sold previously. Opt-Out Dismiss


0 개 댓글

답장을 남겨주세요