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[Book] 린분석 Lean Analytics

[Book] 린분석 Lean Analytics

  1. 린 스타트업이란?
    1. 지적인 정직함을 추구 → 측정할 수 없는 것은 관리할 수 없다 by 피터 드러커
  1. 좋은 지표란?
    1. 상대적이다.
      1. XXX 보다 YYY가 ZZ 하다.
      2. 지난주보다 전환율이 2퍼센트 증가했다.
      3. 20대 사용자가 30대 사용자보다 구매전환률이 1% 높다.
      4. 봄 가입자가 가을 가입자보다 평균 구매액이 3만원 높다.
    2. 이해하기 쉽다
    3. 비율로 표현된다
      1. XX 대비 YY
      2. 단순 수치는 좋다 아니다를 판단하기 어려움
    4. 행동 양식을 바꾼다.
      1. 고객들에게 평가해주기를 요청하는 경우 좋은 점수가 나올 확률이 높아져, 지표가 더렵혀 질 수 있음
  1. 지표
    1. 정성 vs 정량
      1. 둘다 중요, 다만 정성지표는 수치화 할 수 없으므로, 정성지표를 측정가능한 정량 지표로 표현하는 연습이 필요할듯
    2. 허상 vs 실질
      1. 실질지표가 중요
      2. 허상지표는 마케팅적으로 쓰일수는 있을 듯?
        1. 누적가입자수
        2. 누적결제액
      3. 허상지표는 내부에서는 마케팅용이 아니면, 논의할 가치가 없지 않을까 싶음.
    3. 탐색 vs 보고
      1. 탐색지표가 더 중요
      2. 탐색지표는 가설을 세우고 측정하는 과정을 말하는 듯 싶다. 가설을 만들기전까지는 우리가 문제가 무엇인지도 모를 가능성이 높음
    4. 선행 vs 후행
      1. 선행지수는 필연적으로 후행지수를 가져온다.
      2. 선행지수를 파악하고, 개선시키는 것이 중요할 듯 → 속도가 빨라짐
      3. ex) 이탈률이라는 후행지수가 있다면, 그 전단계에 불편함에 대한 선행지수가 분명 있음
    5. 상관 vs 인과
      1. 상관관계만 가지고 지표를 고민하면 안됨. 인과에 대한 고민을 하고, 인과관계가 명확하다면, 연계시키는게 중요한듯
      2. ex) 아이스크림 소비 vs 익사 는 상관 지수지만, 둘다 휴가철이라는 인과관계에 묶여있음
  1. 린 캔버스
    1. 스킵 … → 초창기 단계에 어울리는 기법
  1. 데이터는 숫자지만, 데이터를 분석하고 의미를 찾아내는 과정은 결국 정성적일수밖에 없음을 인지하자
    1. 데이터 기반의 사고를 하자.
    2. 정해진 방법론은 없다 …? 결국 데이터가 중요하다라고 인지하고, 데이터를 보는 것을 멈추지 않되, 데이터가 만능이라 생각해서도 안된다 … ?? 뭐라는걸까…
  1. 다양한 분석체계
    1. 문제에 대해서 데이터를 여러 방식으로 분석하여, 정량적인 데이터 및 정성적인 판단을 할 수 있다 … ?
  1. OMTM - One Metric That Matters
    1. 보통 기업들은 매출하겠지 …
    2. 우리는 OKR방법론 쓰는 중이지만, 매출기반 성장에 집중할 때에는 매출로 잡아봐도 될 듯
  1. 사업모델별 지표
    1. 비즈니스에 대한 내용도 함께 들어있는듯
      1. 우리에 해당되는 모델만 읽고 넘기자
    2. 어느 지표가 가장 중요할까?
    3. SaaS
      1. 유입, 가입, 리텐션, Conversion, ARPU, CAC, 바이럴관련 지표, upselling 관련 지표, 체류시간 및 피드백, 이탈률, LTV
    4. Two-side 전자상거래
      1. 구매자와 판매자 증가율, 재고 증가율, 검색 효과, conversion funnel, 평가 점수 및 fraud관련 지표, 판매자의 가격관리
      2. 우리 서비스를 완전 전자상거래로 볼 수는 없지만 이해관계자가 두 그룹. 각 사이드의 증가율, 서비스 부채 증가율, 검색관련 지표, 컨버젼관련 지표, 평가점수 및 신뢰도 지표등을 따로 가져갈수 있을듯
  1. 사업 단계별 지표
    1. 공감 → 흡인력 → 바이럴 효과 → 매출 → 확장
    2. 공감 - 아이디어 도출
      1. FGI나 시장분석 등을 통해서 문제가 있다는 것을 도출
    3. 흡인력 - 실험
      1. MVP를 통해 빠른 실험을 해보자
    4. 바이럴 효과
      1. 사람들이 서로에게 이 제품을 알리는 상황이라면, paid 에 날개를 달아 줄 것이다.
    5. 매출
      1. 역시 기업은 돈을 벌어야 ….
    6. 확장
    7. 사업 단계별이라고 써져있지만, 매 순간 다섯개의 단계를 지속적으로 진행하는게 중요할듯
  1. 보고 있는 지표에 대한 기준
    1. 현재 보고 있는 지표가 어느정도가 최선일까?
      1. 정답은 없다… 현재 지표가 정상적인지 개선이 필요한지에 대한 전략적인 판단이 필요하다.
      2. 우리에 해당되는 모델만 읽고 넘기자
    2. SaaS
      1. 유료서비스 가입률
        1. ex) 무료체험시 카드정보를 미리 받기 vs 미리 안받기
      2. 부분유료 vs 유료
      3. 상향판매 성공률
      4. 이탈률
      5. 결국, 우리는 다른 SaaS 서비스들을 레퍼런스 삼아, 실험을 하지 않을까 싶다.
        1. 실험 과정에서 책에 나온 예시들을 기반으로 수치화할 수 있는 것들이 있지 않을까?
    3. Two-side 상거래
      1. 거래규모
      2. 상위 10% 판매, 구매자 분석
    4. 결국 책에서는 경험 및 실험을 통해서, 알아서 적정값을 찾아라 …
  1. 사내창업가
    1. 회사 내 데이터 자원들을 누구나 쓸 수있게 하자.
    2. 위험을 회피하지말고, 작게 실행하고 확인하자. → 피해최소화된 실험은 시도해볼만할듯
  1. 결론
    1. 가장 중요한 숫자는 알려지지 않은 숫자
    2. 모른다는 사실을 모르는 것
      1. 어느게 중요한지 모르고 그 중요한거에 대한 데이터도 모르는데, 어떻게 데이터를 찾을 것이냐, 지금 모르는 것이 뭔지 계속 고민하고, 그 것에 대한 수치를 확인하자.
    3. 데이터를 중요시하는 사내 문화를 조성하자
      1. 작게라도 분석의 가치를 보여주자.
      2. 목표를 완전히 이해시키자
        1. 데이터를 통해 무엇을 할지
      3. 단순하게
        1. 어려운 지표는 좋은 지표가 아니다.
      4. 투명하게
      5. 직관도 매우 중요하다.
        1. 가장 중요한 것은 직관을 어떻게 수치화해서 확인할지
  1. 제언
    1. 책 자체가 한번에 읽기보다는, 옆에 두고 필요할 때마다 읽어가며, 실무에 적용시키는 방향으로 활용하는게 좋을 듯.
      1. FGI는 어떻게 하는게 좋을까?
      2. MVP는 어떻게 설계해야할까?
      3. 특정 문제에 대해 중요한 지표는 무엇일까?
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