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MoM(월별 성장률) 분석시 저지르는 일반적 3가지 실수

Team MAXONOMY ・ 2021.03.29

MoM(월별 성장률) 분석시 저지르는 일반적 3가지 실수

월별 성장이란 무엇입니까?


월별 (MoM) 성장은 특정 메트릭 값의 변화를 전월 값의 백분율로 표시합니다.

월별 성장은 월별 수익, 활성 사용자, 구독 수 또는 기타 주요 지표의 성장률을 측정하는 데 자주 사용됩니다. 모바일 앱, SaaS 제품 또는 웹 사이트와 같은 디지털 제품을 작업하는 경우 MoM 활성 사용자 증가에 관심이 있을 것입니다. 이는 제품 또는 회사의 성장과 성공에 대해 이야기하는 가장 일반적인 방법입니다.







MoM 성장률을 계산하는 방법


한 달 동안의 월별 성장을 계산하려면 이번 달의 총 사용자 수와 지난 달의지난달의 총 사용자 수의 차이를 취한 다음 이를 지난달의 합계로 나누면 됩니다.

동일한 공식을 사용하여 주별 성장 또는 전년 대비 성장을 계산할 수 있습니다. 한 달 동안의 성장률을 계산하는 대신 6개월 동안의 MoM 성장률을 계산하고 싶다고 가정 해 보겠습니다. CMGR (월간 복합 성장률) 을 계산하려는 경우입니다.

관련 자료 : 활성 사용자는 누구입니까? 사용자 분석을 위한 전략






Compound Monthly Growth Rate (CMGR) 공식

CMGR은 해당 기간 동안 매달 일정한 속도로 성장한다고 가정하여 특정 기간 동안의 성장률을 설명합니다. 활성 사용자가 다음과 같이 증가했다고 상상해보세요.



CMGR을 계산하려면 위의 숫자를 다음 공식에 대입합니다.


예를 들면 다음과 같습니다.



CMGR은 월별마다 다르지만 위의 전체 기간 동안 20%입니다. 예를 들어 1월부터 2월까지의 MoM 성장률은 10%에 불과한 다음 2월부터 3 월은 36%로 점프합니다. CMGR을 사용하면 1월부터 6월까지 매달 일정한 성장률로 성장하고 있다고 가정합니다. 이 예에서 이는 다음을 의미합니다.



이제 다음 단계로 넘어갑시다.위에서 과거 기간 동안 CMGR을 계산했습니다. 5개년 사업 계획을 세우고 사업이 어떤 모습 일지에 대한 프로젝트를 계획한다고 가정해 보겠습니다. 이대로라면 2022년 12월까지 활성 사용자 수는 5십만 명을 넘을 것입니다.








피해야 할 MoM 성장과 관련된 3가지 일반적인 실수


성장 모델을 구축할 때 부주의한 실수를 하는 것은 생각보다 흔합니다. 다음은 MoM 데이터 작성 시, 저지르는 3가지 일반적 실수입니다.



1. MoM 성장으로 모델링 된 작은 절댓값


앱이나 제품의 사용자 수가 적으면, MoM 달성을 훨씬 쉽게 이룰 수 있습니다. 즉, 적은 수의 MoM 성장에 대한 내러티브를 구성하는 것이 더 쉽고 비즈니스가 성장함에 따라 그 비율을 유지하기가 더 어렵습니다.



이 예에서는 2018년 1월부터 2018년 6월까지 매월 20% 의 성장을 경험하고 있습니다. 하지만 절대 수치로 보면 100명의 활성 사용자에서 249명의 활성 사용자로만 증가하는 것입니다. 여기서 문제는 이 비율 증가가 확장되지 않는다는 것입니다. 한 번의 언론 멘션으로 100 명에서 120 명의 월간 활성 사용자 확보는 쉽게 할 수 있습니다. 그러나 한 달에 활성 사용자가 1,000,000명에서 1,200,000명으로 20 % 증가하려면 강력한 성장 엔진이 필요합니다.


핵심 요점 : 사용자 수가 적을 때엔 MoM을 주시할 수 있지만 사용자 수가 더 많아지면 참여도 지표 , stickness 및 사용자 행동 데이터를 살펴봄으로써 성장이 장기적으로 지속될 것인지를 알려주는 기본 메커니즘 구성에 집중해야 합니다.






2. MoM 성장으로 모델링 된 비일관된 성장


성장은 예측할 수 없습니다. 한 달은 MAU를 두 배로 늘리고 다음 달에는 변화 없이 그대로 유지될 수 있습니다. 이런 일이 발생한다면 일관된 CMGR로 모델링하여 변동하는 성장을 모순되게 만드는 것은 실수입니다.



여기에서 CMGR이 20% 이지만 특정 기간 동안 (5월부터 6월까지)만 20% 근처에 있다고 가정해 봅시다. 그 외에는 2% 성장과 82% 성장 사이에서 크게 변동하고 있습니다. 결론은 다음 달 성장률이 얼마인지 알지 못한다는 것입니다. 성장률은 도처에 있지만 데이터는 여전히 무언가를 알려줍니다. 앱을 위한 일관된 성장 엔진을 구축하지 않았던 거죠.성장이 있는 달과 성장이 없는 달의 차이를 모를 가능성이 높습니다.


핵심 요점 : 성장이 일관되지 않은 경우, 단일 CMGR보다는 월별 성장률의 추세로 성장을 논의하는 것이 더 정확합니다.







3. MoM 성장으로 모델링 된 선형 성장


귀하의 비즈니스는 성장하고 있으며 지속적으로 성장하고 있습니다. 다만 선형 성장을 기하급수적인 성장으로 착각하지 마십시오.



6개월 동안 사용자가 10,000 명에서 20,000 명으로 두 배 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이는 15%의 Mom 성장률을 의미합니다. 자세히 살펴보면 문제가 나타납니다. 시간이 갈수록 성장률은 둔화되는 것 같습니다. 숫자가 커짐에 따라 성장이 감소하는 것은 성장이 기하급수적이지 않다는 신호이며 아마도 더 선형적일 것입니다. 여기서는 15% MoM이 성장하고 있다고 말하는 대신 매월 2,000명의 활성 사용자를 추가한다고 말함으로써 절댓값을 고수하는 것이 더 정확합니다.


핵심 사항 : 모든 성장이 동일하지는 않습니다. 성장이 선형으로 발생하는 경우 절대 사용자 수의 월별 성장을 참조하여 이를 수용하고 정확하게 설명하십시오. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 비선형 성장을 실현할 기회를 식별하십시오.


관련 자료 : 시간이 지남에 따라 핵심 지표를 조정해야 할까요?








단기 성장을 추적하면 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다.


월별 성장은 현재 성과를 정확하게 모델링하고 성공을 벤치마킹하고 예측하는 데 매우 유용합니다. 당신이 하고 있는 일을 알고 있고 회사의 장기적인 미래에 전념하고 있다는 거죠.

성장률이 일정하거나 하향 조정되면 실망스러워 보일 수 있지만, 보고 싶은 데이터가 아닌 경우에도 모든 데이터에는 가치가 있다는 것을 기억하십시오. 기하 급수적인 성장은 하룻밤 사이에 일어나지 않으며 저절로 일어나지 않습니다.







퀄리티 있는 데이터 산출은 퀄리티 있는 데이터 수집에서 시작됩니다.


품질이 낮은 데이터를 지속적으로 살펴보면 MoM과 같은 중요한 지표를 정확하게 해석하기가 훨씬 어려워집니다. 분석을 실행하는 작업에 너무 깊이 빠져 들기 전에 먼저 강력한 데이터 시스템 인 MVI (Minimum Viable Instrumentation)를 만들어야 합니다.이를 통해 비즈니스 및 분석 목표를 달성하기 위해 따라야 하는 특정 데이터 프로세스를 식별할 수 있습니다.


두 가지를 정의하여 시작하세요.


  1. 일일 활성 사용자와 같은 중요한 용어에 대한 정의
  2. 특정 비즈니스 목표


고객이 이러한 목표 (예: 전환)를 달성하기 위한 올바른 방향으로 안내할 고객 여정의 경로를 신중하게 고려하여 측정하려는 이벤트를 정확히 찾아냅니다. 바로 추적하려는 터치 포인트입니다. 목표 달성에 중요한 것에 집중하고 나머지는 제거하십시오.


다음은 팀의 심각한 데이터 유효성 검사 문제를 방지하기 위해 따라야 할 5 가지 주요 원칙입니다.


  1. 모든 것을 추적하려 하지 마세요. 불필요한 데이터는 지저분하고 추적하기가 거의 불가능합니다. 대신 20 ~ 200개의 고객 주요 여정과 관련된 이벤트를 일관되게 추적하십시오.
  2. 체계적으로 유지하십시오. 데이터와 이에 대한 정의는 팀원 모두에게 매우 깨끗하고 이해하기 쉬워야 합니다.
  3. d-1부터의 데이터를 정의하십시오. 데이터 구조를 설명하는 몇 가지 문서를 작성하는 것이 좋습니다.
  4. 분석 플랫폼 내에서 사용자 식별이 작동하는 방식을 이해합니다. 또한 무의미하게 지속 방문하는 가짜 "새 사용자"를 방지하기 위해 장치 또는 기타 자격 증명으로 익명 사용자를 인식할 수 있는 시스템이 있어야 합니다. 예를 들어 Amplitude(앰플리튜드)는 "amplitude_ID"식별자로 이 문제를 해결합니다. 이 식별자는 익명인 경우에도 반복 방문 사용자를 포착합니다.
  5. 숫자, 날짜, 국제 문자 및 지오 코딩 값과 같은 자동 서식 변수를 사용하여 일관성 있고 정확하게 분석하세요.
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작

Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작

실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기

월별 성장이란 무엇입니까?


월별 (MoM) 성장은 특정 메트릭 값의 변화를 전월 값의 백분율로 표시합니다.

월별 성장은 월별 수익, 활성 사용자, 구독 수 또는 기타 주요 지표의 성장률을 측정하는 데 자주 사용됩니다. 모바일 앱, SaaS 제품 또는 웹 사이트와 같은 디지털 제품을 작업하는 경우 MoM 활성 사용자 증가에 관심이 있을 것입니다. 이는 제품 또는 회사의 성장과 성공에 대해 이야기하는 가장 일반적인 방법입니다.







MoM 성장률을 계산하는 방법


한 달 동안의 월별 성장을 계산하려면 이번 달의 총 사용자 수와 지난 달의지난달의 총 사용자 수의 차이를 취한 다음 이를 지난달의 합계로 나누면 됩니다. 

동일한 공식을 사용하여 주별 성장 또는 전년 대비 성장을 계산할 수 있습니다. 한 달 동안의 성장률을 계산하는 대신 6개월 동안의 MoM 성장률을 계산하고 싶다고 가정 해 보겠습니다. CMGR (월간 복합 성장률) 을 계산하려는 경우입니다.

관련 자료 : 활성 사용자는 누구입니까? 사용자 분석을 위한 전략






Compound Monthly Growth Rate (CMGR) 공식

CMGR은 해당 기간 동안 매달 일정한 속도로 성장한다고 가정하여 특정 기간 동안의 성장률을 설명합니다. 활성 사용자가 다음과 같이 증가했다고 상상해보세요.



CMGR을 계산하려면 위의 숫자를 다음 공식에 대입합니다.


예를 들면 다음과 같습니다.



CMGR은 월별마다 다르지만 위의 전체 기간 동안 20%입니다. 예를 들어 1월부터 2월까지의 MoM 성장률은 10%에 불과한 다음 2월부터 3 월은 36%로 점프합니다. CMGR을 사용하면 1월부터 6월까지 매달 일정한 성장률로 성장하고 있다고 가정합니다. 이 예에서 이는 다음을 의미합니다.



이제 다음 단계로 넘어갑시다.위에서 과거 기간 동안 CMGR을 계산했습니다. 5개년 사업 계획을 세우고 사업이 어떤 모습 일지에 대한 프로젝트를 계획한다고 가정해 보겠습니다. 이대로라면 2022년 12월까지 활성 사용자 수는 5십만 명을 넘을 것입니다.








피해야 할 MoM 성장과 관련된 3가지 일반적인 실수


성장 모델을 구축할 때 부주의한 실수를 하는 것은 생각보다 흔합니다. 다음은 MoM 데이터 작성 시, 저지르는 3가지 일반적 실수입니다.



1. MoM 성장으로 모델링 된 작은 절댓값 


앱이나 제품의 사용자 수가 적으면, MoM 달성을 훨씬 쉽게 이룰 수 있습니다. 즉, 적은 수의 MoM 성장에 대한 내러티브를 구성하는 것이 더 쉽고 비즈니스가 성장함에 따라 그 비율을 유지하기가 더 어렵습니다.



이 예에서는 2018년 1월부터 2018년 6월까지 매월 20% 의 성장을 경험하고 있습니다. 하지만 절대 수치로 보면 100명의 활성 사용자에서 249명의 활성 사용자로만 증가하는 것입니다. 여기서 문제는 이 비율 증가가 확장되지 않는다는 것입니다. 한 번의 언론 멘션으로 100 명에서 120 명의 월간 활성 사용자 확보는 쉽게 할 수 있습니다. 그러나 한 달에 활성 사용자가 1,000,000명에서 1,200,000명으로 20 % 증가하려면 강력한 성장 엔진이 필요합니다.


핵심 요점 : 사용자 수가 적을 때엔 MoM을 주시할 수 있지만 사용자 수가 더 많아지면 참여도 지표 , stickness 및 사용자 행동 데이터를 살펴봄으로써 성장이 장기적으로 지속될 것인지를 알려주는 기본 메커니즘 구성에 집중해야 합니다.






2. MoM 성장으로 모델링 된 비일관된 성장


성장은 예측할 수 없습니다. 한 달은 MAU를 두 배로 늘리고 다음 달에는 변화 없이 그대로 유지될 수 있습니다. 이런 일이 발생한다면 일관된 CMGR로 모델링하여 변동하는 성장을 모순되게 만드는 것은 실수입니다.



여기에서 CMGR이 20% 이지만 특정 기간 동안 (5월부터 6월까지)만 20% 근처에 있다고 가정해 봅시다. 그 외에는 2% 성장과 82% 성장 사이에서 크게 변동하고 있습니다. 결론은 다음 달 성장률이 얼마인지 알지 못한다는 것입니다. 성장률은 도처에 있지만 데이터는 여전히 무언가를 알려줍니다. 앱을 위한 일관된 성장 엔진을 구축하지 않았던 거죠.성장이 있는 달과 성장이 없는 달의 차이를 모를 가능성이 높습니다.


핵심 요점 : 성장이 일관되지 않은 경우, 단일 CMGR보다는 월별 성장률의 추세로 성장을 논의하는 것이 더 정확합니다.







3. MoM 성장으로 모델링 된 선형 성장


귀하의 비즈니스는 성장하고 있으며 지속적으로 성장하고 있습니다. 다만 선형 성장을 기하급수적인 성장으로 착각하지 마십시오.



6개월 동안 사용자가 10,000 명에서 20,000 명으로 두 배 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이는 15%의 Mom 성장률을 의미합니다. 자세히 살펴보면 문제가 나타납니다. 시간이 갈수록 성장률은 둔화되는 것 같습니다. 숫자가 커짐에 따라 성장이 감소하는 것은 성장이 기하급수적이지 않다는 신호이며 아마도 더 선형적일 것입니다. 여기서는 15% MoM이 성장하고 있다고 말하는 대신 매월 2,000명의 활성 사용자를 추가한다고 말함으로써 절댓값을 고수하는 것이 더 정확합니다.


핵심 사항 : 모든 성장이 동일하지는 않습니다. 성장이 선형으로 발생하는 경우 절대 사용자 수의 월별 성장을 참조하여 이를 수용하고 정확하게 설명하십시오. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 비선형 성장을 실현할 기회를 식별하십시오.


관련 자료 : 시간이 지남에 따라 핵심 지표를 조정해야 할까요?








단기 성장을 추적하면 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다.


월별 성장은 현재 성과를 정확하게 모델링하고 성공을 벤치마킹하고 예측하는 데 매우 유용합니다. 당신이 하고 있는 일을 알고 있고 회사의 장기적인 미래에 전념하고 있다는 거죠.

성장률이 일정하거나 하향 조정되면 실망스러워 보일 수 있지만, 보고 싶은 데이터가 아닌 경우에도 모든 데이터에는 가치가 있다는 것을 기억하십시오. 기하 급수적인 성장은 하룻밤 사이에 일어나지 않으며 저절로 일어나지 않습니다.







퀄리티 있는 데이터 산출은 퀄리티 있는 데이터 수집에서 시작됩니다.


품질이 낮은 데이터를 지속적으로 살펴보면 MoM과 같은 중요한 지표를 정확하게 해석하기가 훨씬 어려워집니다. 분석을 실행하는 작업에 너무 깊이 빠져 들기 전에 먼저 강력한 데이터 시스템 인 MVI (Minimum Viable Instrumentation)를 만들어야 합니다.이를 통해 비즈니스 및 분석 목표를 달성하기 위해 따라야 하는 특정 데이터 프로세스를 식별할 수 있습니다.


두 가지를 정의하여 시작하세요.


  1. 일일 활성 사용자와 같은 중요한 용어에 대한 정의
  2. 특정 비즈니스 목표


고객이 이러한 목표 (예: 전환)를 달성하기 위한 올바른 방향으로 안내할 고객 여정의 경로를 신중하게 고려하여 측정하려는 이벤트를 정확히 찾아냅니다. 바로 추적하려는 터치 포인트입니다. 목표 달성에 중요한 것에 집중하고 나머지는 제거하십시오.


다음은 팀의 심각한 데이터 유효성 검사 문제를 방지하기 위해 따라야 할 5 가지 주요 원칙입니다.


  1. 모든 것을 추적하려 하지 마세요. 불필요한 데이터는 지저분하고 추적하기가 거의 불가능합니다. 대신 20 ~ 200개의 고객 주요 여정과 관련된 이벤트를 일관되게 추적하십시오.
  2. 체계적으로 유지하십시오. 데이터와 이에 대한 정의는 팀원 모두에게 매우 깨끗하고 이해하기 쉬워야 합니다.
  3. d-1부터의 데이터를 정의하십시오. 데이터 구조를 설명하는 몇 가지 문서를 작성하는 것이 좋습니다.
  4. 분석 플랫폼 내에서 사용자 식별이 작동하는 방식을 이해합니다. 또한 무의미하게 지속 방문하는 가짜 "새 사용자"를 방지하기 위해 장치 또는 기타 자격 증명으로 익명 사용자를 인식할 수 있는 시스템이 있어야 합니다. 예를 들어 Amplitude(앰플리튜드)는 "amplitude_ID"식별자로 이 문제를 해결합니다. 이 식별자는 익명인 경우에도 반복 방문 사용자를 포착합니다.
  5. 숫자, 날짜, 국제 문자 및 지오 코딩 값과 같은 자동 서식 변수를 사용하여 일관성 있고 정확하게 분석하세요.

앰플리튜드, 데이터 시각화, 데이터 분석