서비스 데이터 분석은 기획자 및 PM(Product Manager)이 지속 가능한 경쟁력을 확보하고 성장을 도모할 수 있습니다  서비스 데이터 분석 전략을 통해, 기획자들이 직관적이고 경험에 의존하는 의사 결정보다 더 정밀하고 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하기 때문입니다. 데이터 분석을 활용함으로써 서비스 기획자와 PM은 사용자의 깊은 인사이트를 얻고, 이를 바탕으로 최적화된 서비스를 설계할 수 있습니다. 또한, 서비스의 성과를 지속적으로 측정하고 개선해나가는 과정에서 데이터 분석은 중요한 도구로 작용합니다. 

이러한 과정을 통

이 포스팅 내용 정말 유익합니다! 서비스 데이터 분석에 대해 깊이 있게 설명해주셔서 많은 도움이 될 것 같아요. 데이터 분석을 통해 보다 정밀한 전략을 세우는 것이 정말 중요하다는 걸 다시 한 번 느끼게 되네요. 😊

ARPU와 ARPPU, 그리고 다양한 분석 방법에 관한 설명도 감사합니다. 많은 분들이 이 글을 통해 유익한 정보를 얻을 수 있을 것 같아요!

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원티드 에이전트

서비스 데이터 분석은 기획자 및 PM(Product Manager)이 지속 가능한 경쟁력을 확보하고 성장을 도모할 수 있습니다  서비스 데이터 분석 전략을 통해, 기획자들이 직관적이고 경험에 의존하는 의사 결정보다 더 정밀하고 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하기 때문입니다. 데이터 분석을 활용함으로써 서비스 기획자와 PM은 사용자의 깊은 인사이트를 얻고, 이를 바탕으로 최적화된 서비스를 설계할 수 있습니다. 또한, 서비스의 성과를 지속적으로 측정하고 개선해나가는 과정에서 데이터 분석은 중요한 도구로 작용합니다. 

이러한 과정을 통해 얻을 수 있는 구체적인 혜택에는 사용자 만족도의 증가, 운영 비용의 절감, 시장 반응 속도의 향상 등이 포함됩니다. 서비스 기획자 및 PM이 데이터 분석 능력을 갖추게 되면, 불확실한 시장 조건 속에서도 보다 견고한 전략을 수립하고 실행할 수 있게 되며, 이는 최종적으로 조직의 성장과 혁신을 촉진하는 결과를 낳습니다.

데이터를 통한 깊은 분석은 또한 창의적인 서비스 솔루션을 제시하고, 고객의 변화하는 요구에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 따라서, 현대의 서비스 기획자와 PM에게 서비스 데이터 분석은 단순한 기술이 아닌, 필수적인 전략적 자산이라 생각합니다.

이와 관련하여 알아두면 유익한 주요 용어들을 확인하고 최적화된 서비스를 기획하며, 성과를 지속적으로 측정하고 개선함으로써 얻을 수 있기를 기원합니다.

ARPU(Average Revenue Per User)

ARPU는 평균 가입자당 수익을 의미하는 지표로, 특정 기간 동안 서비스 제공업체에서 한 명의 고객으로부터 평균적으로 얼마나 많은 수익을 창출했는지를 나타냅니다. 일반적으로 SaaS(Software as a Service), 모바일 앱, 미디어 및 통신 산업에서 사용됩니다.

모바일 앱 개발자가 한 달 동안 앱 내 결제로 1억원의 수익을 올리고 10만 명의 일일 활성 사용자(DAU)를 보유했다면,  그 달의 ARPU는 3만원 (1억원 / 10만 명 * 30일)입니다.

※ DAU는 하루 동안 앱을 사용한 고유 사용자 수를 의미합니다. ARPU를 계산할 때 DAU를 사용하는 경우, 한 달 동안의 평균 DAU를 사용해야 합니다.)

ARPU 계산 방법
ARPU = 총 수익 / 총 가입자 수 



ARPU 활용 

사업 성장 측정 - ARPU는 시간 경과에 따른 사업 성장을 측정하는 데 중요한 지표입니다. ARPU가 증가하는 것은 고객들이 서비스를 더 많이 사용하고 더 많은 가치를 느끼고 있다는 것을 의미합니다.

고객 가치 평가 - ARPU는 고객의 평생 가치(LTV)를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 고객의 LTV는 ARPU의 몇 배 이상이 되어야 합니다.
가격 책정 전략 수립 - ARPU는 서비스 가격을 책정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 타사의 ARPU와 비교하여 경쟁력있는 가격을 설정할 수 있습니다.

마케팅 및 판매 효과 평가 - 특정 마케팅 캠페인이나 판매 전략의 효과를 측정하는 데 ARPU를 활용할 수 있습니다. 해당 캠페인이나 전략으로 유입된 고객의 ARPU를 분석하여 효과를 평가할 수 있습니다.

고객 세분화 및 타겟팅 - ARPU를 기반으로 고객을 세분화하고 각 그룹에 맞춘 마케팅 및 서비스 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 높은 ARPU를 가진 고객에게는 프리미엄 서비스를 제공하고, 낮은 ARPU를 가진 고객에게는 할인 행사를 제공하는 등의 전략을 수립할 수 있습니다.



ARPPU(Average Revenue Per Paid User)

ARPU(Average Revenue Per User)와 비슷한 지표이지만 좀 더 구체적인 정보를 제공하는 지표입니다. ARPPU는 평균 유료 사용자당 수익을 의미하며, 특정 기간 동안 서비스 제공 사업자가 유료 이용자 한 명당 평균적으로 얼마나 많은 수익을 창출했는지를 나타냅니다.

회사가 한 달 동안 1억원의 수익을 올리고 5천 명의 유료 가입자를 보유했다면, 그 달의 ARPPU는 2만원(1억원 / 5천 명)입니다.

ARPPU 계산 방식
ARPPU = 총 수익 / 총 유료 이용자 수 



ARPPU 활용
사업 수익 모델 평가 - ARPPU는 특정 사업 모델의 수익 창출 효율을 평가하는 데 중요한 지표입니다. ARPPU가 높을수록 유료 회원을 유치하는 비용 대비 수익을 더 많이 창출하고 있다는 것을 의미합니다.

유료 전환율 개선 전략 수립 - ARPPU는 유료 전환율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 무료 이용자를 유료 이용자로 전환시키는 전략을 수립하고,  ARPPU를 높이는 방법을 모색할 수 있습니다.

고객 세분화 및 가격 전략 수립:  유료 사용자를 ARPU 기준으로 세분화하여 각 그룹에 맞는 가격 전략이나 서비스 제공 방식을 수립할 수 있습니다.

유료 회원 가치 평가:  ARPPU를 고객 평생 가치 (LTV)와 함께 분석하여 유료 회원의 가치를 평가할 수 있습니다.



AB 테스트

AB 테스트는 웹사이트, 앱 또는 기타 디지털 플랫폼의 두 버전을 비교하여 어떤 버전이 더 나은 성과를 보이는지 확인하는 실험입니다. 이는 사용자 경험, 마케팅 효과, 수익 창출 측면에서 최적의 결과를 얻는 데 많은 도움이 됩니다.

AB테스트 프로세스

가설 설정 - 변경 사항이 사용자 행동에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 가설을 설정합니다. 예를 들어, 웹 페이지의 버튼 색상을 변경하면 클릭률이 증가할 것이라고 가설을 설정할 수 있습니다.

2. 두 버전 만들기 - 변경 전 버전(컨트롤)과 변경 후 버전(실험)의 두 개의 웹 페이지 또는 앱 버전을 만듭니다. 두 버전은 제시되는 정보와 기능은 동일하지만,  테스트 대상 요소만 다릅니다.

3. 사이트 트래픽 분배 - 실험 대상 방문객을 무작위로 두 그룹으로 나눕니다. 한 그룹에는 컨트롤 버전이 표시되고 다른 그룹에는 실험 버전이 표시됩니다.

4. 데이터 수집 및 분석 - 클릭률, 전환율, 페이지滞在時間 등과 같은 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석합니다.

5. 결과 평가: 수집된 데이터를 기반으로 두 버전의 성과를 비교하고 가설을 검증합니다. 실험 버전이 컨트롤 버전보다 더 나은 성과를 보인다면, 변경 사항을 영구적으로 적용하는 것을 고려해야 합니다.



퍼널 분석

웹사이트나 앱에서 사용자가 특정 목표를 달성하기까지 거치는 단계별 여정을 깔대기 모양으로 표현한 것이 바로 퍼널(Funnel)입니다. 마치 폭이 좁아지는 깔때기처럼, 사용자는 퍼널의 각 단계를 거치면서 수치적으로 감소하게 됩니다. 퍼널 분석은 이러한 사용자 여정을 시각적으로 파악하여 문제점을 진단하고 개선 전략을 수립하는 데 활용되는 중요한 도구입니다.

퍼널 분석의 활용

e-커머스 - 구매 퍼널 분석을 통해 고객이 제품을 구매하기까지 거치는 단계를 파악하고, 구매율 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.

SaaS - 회원가입 퍼널 분석을 통해 사용자가 서비스에 가입하기까지 거치는 단계를 파악하고, 가입률 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.

앱 - 사용자 유지 퍼널 분석을 통해 사용자가 앱을 처음 설치 후 어떤 단계에서 앱을 사용하지 않게 되는지 파악하고, 사용자 유지율 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.



코호트 분석

코호트 분석은 특정 기간 동안 사이트를 방문한 사용자 그룹(코호트)을 추적하여 사용자 행동, 유지율, 참여도 등을 분석하는 강력한 기법입니다. 마케팅 캠페인 효과 측정, 웹사이트 개선 전략 수립, 고객 유지율 향상 등에 활용됩니다. 

분석 대상 기간을 정하고, 해당 기간 동안 사이트를 방문한 사용자들을 그룹(코호트)으로 분류합니다. 일반적으로 일별, 주별, 월별 등으로 코호트를 정의합니다. 그리고 각 코호트 사용자들의 웹사이트 이용 패턴을 추적합니다. 페이지 뷰, 세션 시간, 전환율, 이탈율 등을 확인 후 코호트별 사용자 행동 데이터를 비교 분석하여 시간 경과에 따른 변화 추이를 파악합니다.

ROI(Return on Investment)

ROI는 투자 수익률을 의미하는 영어로, 투자한 비용 대비 얼마나 이익을 얻었는지를 나타내는 지표입니다. 쉽게 말해, 투자한 비용을 회수하고 얼마나 추가적인 이익을 창출했는지를 ROI를 통해 알 수 있습니다.

ROI 계산 방법
ROI = (순이익 / 투자 비용) x 100 



순이익: 투자로 인해 발생한 이익에서 투자에 드는 비용을 제외한 금액
투자 비용: 투자 활동에 드는 모든 비용 (예: 마케팅 비용, 장비 구매 비용, 교육 비용 등)

OMTM (One Metric Taht Matters)

OMTM은 특정 시점이나 상황에서 가장 중요하게 집중해야 하는 유일한 지표를 의미합니다. 쉽게 말해, 지금 가장 중요한 건 뭐야? 라고 스스로에게 물어보고, 데이터 기반으로 핵심 지표를 하나만 선택하여 집중적으로 관리하는 개념이라고 생각하면 됩니다.

OMTM은 스마트한 목표 설정, 효율적인 리소스 활용, 객관적인 성과 측정 등을 가능하게 하여 개인과 기업 모두에게 유용한 도구 역할을 합니다. OMTM의 또다른 말로는 북극성 지표 (North Star Metric)이라고도 합니다.

서비스 데이터 분석은 기획자 및 PM(Product Manager)이 지속 가능한 경쟁력을 확보하고 성장을 도모할 수 있습니다  서비스 데이터 분석 전략을 통해, 기획자들이 직관적이고 경험에 의존하는 의사 결정보다 더 정밀하고 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하기 때문입니다. 데이터 분석을 활용함으로써 서비스 기획자와 PM은 사용자의 깊은 인사이트를 얻고, 이를 바탕으로 최적화된 서비스를 설계할 수 있습니다. 또한, 서비스의 성과를 지속적으로 측정하고 개선해나가는 과정에서 데이터 분석은 중요한 도구로 작용합니다. 

이러한 과정을 통해 얻을 수 있는 구체적인 혜택에는 사용자 만족도의 증가, 운영 비용의 절감, 시장 반응 속도의 향상 등이 포함됩니다. 서비스 기획자 및 PM이 데이터 분석 능력을 갖추게 되면, 불확실한 시장 조건 속에서도 보다 견고한 전략을 수립하고 실행할 수 있게 되며, 이는 최종적으로 조직의 성장과 혁신을 촉진하는 결과를 낳습니다.

데이터를 통한 깊은 분석은 또한 창의적인 서비스 솔루션을 제시하고, 고객의 변화하는 요구에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 따라서, 현대의 서비스 기획자와 PM에게 서비스 데이터 분석은 단순한 기술이 아닌, 필수적인 전략적 자산이라 생각합니다.

이와 관련하여 알아두면 유익한 주요 용어들을 확인하고 최적화된 서비스를 기획하며, 성과를 지속적으로 측정하고 개선함으로써 얻을 수 있기를 기원합니다.

### **ARPU(Average Revenue Per User)**
ARPU는 평균 가입자당 수익을 의미하는 지표로, 특정 기간 동안 서비스 제공업체에서 한 명의 고객으로부터 평균적으로 얼마나 많은 수익을 창출했는지를 나타냅니다. 일반적으로 SaaS(Software as a Service), 모바일 앱, 미디어 및 통신 산업에서 사용됩니다.

모바일 앱 개발자가 한 달 동안 앱 내 결제로 1억원의 수익을 올리고 10만 명의 일일 활성 사용자(DAU)를 보유했다면,  그 달의 ARPU는 3만원 (1억원 / 10만 명 * 30일)입니다.

※ DAU는 하루 동안 앱을 사용한 고유 사용자 수를 의미합니다. ARPU를 계산할 때 DAU를 사용하는 경우, 한 달 동안의 평균 DAU를 사용해야 합니다.)


> ARPU 계산 방법
> ARPU = 총 수익 / 총 가입자 수 



> ARPU 활용 
> 
> 사업 성장 측정 - ARPU는 시간 경과에 따른 사업 성장을 측정하는 데 중요한 지표입니다. ARPU가 증가하는 것은 고객들이 서비스를 더 많이 사용하고 더 많은 가치를 느끼고 있다는 것을 의미합니다.
> 
> 고객 가치 평가 - ARPU는 고객의 평생 가치(LTV)를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 고객의 LTV는 ARPU의 몇 배 이상이 되어야 합니다.
> 가격 책정 전략 수립 - ARPU는 서비스 가격을 책정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 타사의 ARPU와 비교하여 경쟁력있는 가격을 설정할 수 있습니다.
> 
> 마케팅 및 판매 효과 평가 - 특정 마케팅 캠페인이나 판매 전략의 효과를 측정하는 데 ARPU를 활용할 수 있습니다. 해당 캠페인이나 전략으로 유입된 고객의 ARPU를 분석하여 효과를 평가할 수 있습니다.
> 
> 고객 세분화 및 타겟팅 - ARPU를 기반으로 고객을 세분화하고 각 그룹에 맞춘 마케팅 및 서비스 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 높은 ARPU를 가진 고객에게는 프리미엄 서비스를 제공하고, 낮은 ARPU를 가진 고객에게는 할인 행사를 제공하는 등의 전략을 수립할 수 있습니다.


### **ARPPU(Average Revenue Per Paid User)** 
ARPU(Average Revenue Per User)와 비슷한 지표이지만 좀 더 구체적인 정보를 제공하는 지표입니다. ARPPU는 평균 유료 사용자당 수익을 의미하며, 특정 기간 동안 서비스 제공 사업자가 유료 이용자 한 명당 평균적으로 얼마나 많은 수익을 창출했는지를 나타냅니다.

회사가 한 달 동안 1억원의 수익을 올리고 5천 명의 유료 가입자를 보유했다면, 그 달의 ARPPU는 2만원(1억원 / 5천 명)입니다.


> ARPPU 계산 방식
> ARPPU = 총 수익 / 총 유료 이용자 수 
> 



> ARPPU 활용
> 사업 수익 모델 평가 - ARPPU는 특정 사업 모델의 수익 창출 효율을 평가하는 데 중요한 지표입니다. ARPPU가 높을수록 유료 회원을 유치하는 비용 대비 수익을 더 많이 창출하고 있다는 것을 의미합니다.
> 
> 유료 전환율 개선 전략 수립 - ARPPU는 유료 전환율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 무료 이용자를 유료 이용자로 전환시키는 전략을 수립하고,  ARPPU를 높이는 방법을 모색할 수 있습니다.
> 
> 고객 세분화 및 가격 전략 수립:  유료 사용자를 ARPU 기준으로 세분화하여 각 그룹에 맞는 가격 전략이나 서비스 제공 방식을 수립할 수 있습니다.
> 
> 유료 회원 가치 평가:  ARPPU를 고객 평생 가치 (LTV)와 함께 분석하여 유료 회원의 가치를 평가할 수 있습니다.


### **AB 테스트**
AB 테스트는 웹사이트, 앱 또는 기타 디지털 플랫폼의 두 버전을 비교하여 어떤 버전이 더 나은 성과를 보이는지 확인하는 실험입니다. 이는 사용자 경험, 마케팅 효과, 수익 창출 측면에서 최적의 결과를 얻는 데 많은 도움이 됩니다.


> AB테스트 프로세스
> 
> 1. 가설 설정 - 변경 사항이 사용자 행동에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 가설을 설정합니다. 예를 들어, 웹 페이지의 버튼 색상을 변경하면 클릭률이 증가할 것이라고 가설을 설정할 수 있습니다.
> 
> 2. 두 버전 만들기 - 변경 전 버전(컨트롤)과 변경 후 버전(실험)의 두 개의 웹 페이지 또는 앱 버전을 만듭니다. 두 버전은 제시되는 정보와 기능은 동일하지만,  테스트 대상 요소만 다릅니다.
> 
> 3. 사이트 트래픽 분배 - 실험 대상 방문객을 무작위로 두 그룹으로 나눕니다. 한 그룹에는 컨트롤 버전이 표시되고 다른 그룹에는 실험 버전이 표시됩니다.
> 
> 4. 데이터 수집 및 분석 - 클릭률, 전환율, 페이지滞在時間 등과 같은 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석합니다.
> 
> 5. 결과 평가: 수집된 데이터를 기반으로 두 버전의 성과를 비교하고 가설을 검증합니다. 실험 버전이 컨트롤 버전보다 더 나은 성과를 보인다면, 변경 사항을 영구적으로 적용하는 것을 고려해야 합니다.
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### **퍼널 분석**
웹사이트나 앱에서 사용자가 특정 목표를 달성하기까지 거치는 단계별 여정을 깔대기 모양으로 표현한 것이 바로 퍼널(Funnel)입니다. 마치 폭이 좁아지는 깔때기처럼, 사용자는 퍼널의 각 단계를 거치면서 수치적으로 감소하게 됩니다. 퍼널 분석은 이러한 사용자 여정을 시각적으로 파악하여 문제점을 진단하고 개선 전략을 수립하는 데 활용되는 중요한 도구입니다.

> 퍼널 분석의 활용
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> e-커머스 - 구매 퍼널 분석을 통해 고객이 제품을 구매하기까지 거치는 단계를 파악하고, 구매율 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
> 
> SaaS - 회원가입 퍼널 분석을 통해 사용자가 서비스에 가입하기까지 거치는 단계를 파악하고, 가입률 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
> 
> 앱 - 사용자 유지 퍼널 분석을 통해 사용자가 앱을 처음 설치 후 어떤 단계에서 앱을 사용하지 않게 되는지 파악하고, 사용자 유지율 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
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### **코호트 분석**
코호트 분석은 특정 기간 동안 사이트를 방문한 사용자 그룹(코호트)을 추적하여 사용자 행동, 유지율, 참여도 등을 분석하는 강력한 기법입니다. 마케팅 캠페인 효과 측정, 웹사이트 개선 전략 수립, 고객 유지율 향상 등에 활용됩니다. 

분석 대상 기간을 정하고, 해당 기간 동안 사이트를 방문한 사용자들을 그룹(코호트)으로 분류합니다. 일반적으로 일별, 주별, 월별 등으로 코호트를 정의합니다. 그리고 각 코호트 사용자들의 웹사이트 이용 패턴을 추적합니다. 페이지 뷰, 세션 시간, 전환율, 이탈율 등을 확인 후 코호트별 사용자 행동 데이터를 비교 분석하여 시간 경과에 따른 변화 추이를 파악합니다.

### **ROI(Return on Investment)**
ROI는 투자 수익률을 의미하는 영어로, 투자한 비용 대비 얼마나 이익을 얻었는지를 나타내는 지표입니다. 쉽게 말해, 투자한 비용을 회수하고 얼마나 추가적인 이익을 창출했는지를 ROI를 통해 알 수 있습니다.


> ROI 계산 방법
> ROI = (순이익 / 투자 비용) x 100 
> 

순이익: 투자로 인해 발생한 이익에서 투자에 드는 비용을 제외한 금액
투자 비용: 투자 활동에 드는 모든 비용 (예: 마케팅 비용, 장비 구매 비용, 교육 비용 등)


### **OMTM (One Metric Taht Matters)**
OMTM은 특정 시점이나 상황에서 가장 중요하게 집중해야 하는 유일한 지표를 의미합니다. 쉽게 말해, 지금 가장 중요한 건 뭐야? 라고 스스로에게 물어보고, 데이터 기반으로 핵심 지표를 하나만 선택하여 집중적으로 관리하는 개념이라고 생각하면 됩니다.

OMTM은 스마트한 목표 설정, 효율적인 리소스 활용, 객관적인 성과 측정 등을 가능하게 하여 개인과 기업 모두에게 유용한 도구 역할을 합니다. OMTM의 또다른 말로는 북극성 지표 (North Star Metric)이라고도 합니다.

글쓰기챌린지

현업 PM의 필수 도구-서비스 데이터 분석 용어 가이드

 '더오픈프로덕트' 팀에서 기획자, 개발자, 마케터와 함께 좋은 프로덕트를 만들고자 디자이너로서 인사이트를 전합니다.