앰플리튜드
북극성 지표(North Star Metric) 설정하기
Team MAXONOMY ・ 2025.10.22

들어가며

과거 나침반이 개발되기 전, 사람들을 어떻게 길을 찾았을까요? 여러 방법이 있었지만, 가장 많이 활용된 방법은 바로 북극성이었습니다. 밤하늘에서 가장 밝고 위치가 일정한 북극성을 보고 방향을 잡을 수 있었죠.
여러분의 조직은 항상 일정한 방향을 잘 잡고 나아가고 있나요? 아마 그렇지 못한 기업이 많을 것 같습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 지표가 있습니다. 바로 북극성 지표(North Star Metric)입니다. 이름 그대로 북극성과 같은 기능을 하여, 모두가 바라보고 나아갈 방향을 정해주주는 지표이죠!
이번 포스팅에서는 이 북극성 지표란 무엇이고, 어떻게 설정하며, 어떻게 활용해야 하는지에 대해서 알아보겠습니다.
북극성 지표란?
앞에서 설명드렸듯이 북극성 지표란, 모두가 바라보고 나아갈 방향을 정해주는 지표입니다. 가령, 에어비앤비의 북극성지표는 “예약된 숙박 일수”, 스포티파이는 “음악을 듣는 시간”입니다. 이 지표는 업무를 하면서 부딫치는 수 많은 질문에 대한 기준이 됩니다. “지금 이 디자인이 사용자의 숙박 예약을 늘리는데 도움이 될까?”, “이 신규 기능이이 사용자의 음악 듣는 시간 증가로 연결될까”와 같이 말이죠!

북극성 지표는 고객 문제를 해결하려는 노력과 그 결과로 발생하는 매출 간의 관계를 정의한다는 특징이 있습니다. 즉, 북극성 지표가 좋아지면, 매출로 함께 상승합니다. 그렇기 때문에 “내가 지금하고 있는 일이 회사의 매출로 연결될까?”라는 의문이 들 때, 북극성 지표를 떠올리면 됩니다. 만약 지금 하고 있는 일이 궁극적으로 북극성 지표와 연결된다면, 이는 곧 그 일이 매출에 기여한다는 의미입니다. 반면, 지금 하는 일이 북극성 지표와 아무 관련이 없다면, 매출과 아무 관련이 없는 일임으로 과감하게 포기해야 합니다.
북극성 지표의 조건
북극성 지표를 설정하는 정해진 공식 같은 것은 없습니다. 상황마다, 비즈니스마다, 환경마다 다를 수 있죠. 다만, 북극성 지표가 갖추어야 할 몇 가지 기준은 있습니다. 해당 기준에 부합하는 하나의 지표를 찾는 것이 바로 북극성 지표를 찾는 방법입니다! 다음은 북극성 지표가 갖추어야 될 조건입니다.
- 해당 지표가 미래 성공의 선행 지표(leading indicator)인가?
- 해당 지표가 제품의 비전 및 전략을 나타내는가?
- 해당 지표가 고객가치와 일치하는가?
각 기준이 무엇을 의미하는지 자세히 알아보겠습니다.
1) 해당 지표가 미래 성공의 선행 지표(leading indicator)인가?
쉽게 말해 북극성 지표의 개선이 매출 상승으로 이어지는지에 대한 질문입니다. 다만 주의해야 할 것은 북극성 지표로 매출이나 ARPU(유저당 평균 매출)과 같이 직접적인 수익 관련 지표를 사용하면 안된다는 점입니다. 이런 지표는 후행 지표(lagging indicator)로 이미 발생한 결과를 보여주는데, 북극성 지표는 선행 지표로써, 미래의 성공을 예측할 수 있어야 합니다.
초장기의 페이스북은 “가입 후 10일 이내 7명 이상의 친구 추가”를 북극성 지표로 삼았습니다. 이는 사용자 리텐션과 성장에 직접적으로 연결된 유저 행동이었기 때문이죠.
2) 해당 지표가 제품의 비전 및 전략을 나타내는가?
좋은 북극성 지표는 그 자체로 회사의 제품 전략과 비전을 드러냅니다. 누가 봐도 “이 회사가 어떤 방향으로 가고 있는지”를 짐작할 수 있어야 합니다. 특별히 대단하거나 독창적이지 않더라도 괜찮습니다. 핵심은 구성원의 초점을 하나로 모으는 데 있습니다.
3) 해당 지표가 고객가치와 일치하는가?
좋은 북극성 지표는 고객이 실제로 가치를 느끼는 행동에 기반해야 합니다. 예를 들어, 일일 활성 사용자 수(DAU)나 가입자 수는 좋은 북극성 지표가 아닙니다. 이 지표는 고객이 무엇을 가치 있다고 느끼는지 전혀 알려주지 않습니다. 공격적인 마케팅이나, 리워드 등으로 DAU나 가입자 수는 충분히 늘릴 수 있습니다. 하지만 이것은 일시적이며, 가치를 느끼지 못하는 고객은 금방 떠나갈 것입니다. 고객 가치와 직접 연결되지 않은 북극성 지표는, 회사를 잘못된 길로 이끌 수 있습니다.
만약 모바일 이커머스 기업이라면, ‘주문 배송 완료 수’를 북극성 지표로 설정할 수 있습니다. 주문 배송 완료 수가 많기 위해서는 더 좋은 앱 경험을 제공해야 하고, 더 다양한 상품이 있어야 하며, 더 편리한 결제가 제공되어야 할 것입니다.
북극성 지표는 하나만 설정해야 하나?
일반적으로 하나의 제품에는 하나의 북극성 지표를 설정하는 것이 좋습니다. 여러 북극성 지표를 설정하면 북극성 지표의 의미가 퇴색될 가능성이 높으며, 그 효과가 떨어질 가능성이 높습니다.
물론 대규모 기업은 하나의 제품 안에도 여러 사업부나 고객군이 존재할 수 있으며, 하나의 지표로 회사의 수익 구조나 가치 창출 요인을 전부 설명할 수 없을 수 있습니다. 이런 경우에는 부문을 나누어, 북극성 지표를 가질 수 있습니다. 하지만 이에 맞는 조직구조를 갖추는 것이 권장됩니다.
또한 북극성 지표는 제품이나 조직의 성장 단계에 따라 바뀔 수 있습니다. 초기에는 유입·활성 관련 지표가 주로 사용되는 반면, 사업이 성숙해지면 좀 더 비전을 반영한 지표로 넘어가야 합니다. 이런 변화가 없더라도, 북극성 지표를 더 개선할 수 있다면, 언제든 바꿀 수 있죠. 북극성 지표의 가장 큰 장점은, 설정 과정에서 깊은 대화와 학습을 이끈다는 점입니다. 주어진 일을 처리하는 것을 벗어나, 진짜로 “무엇이 고객에게 가치를 주는가”를 함께 탐색하게 되죠.
비즈니스 게임 유형 이해하기
Amplitude가 수조 개의 행동 데이터를 분석한 결과, 모든 디지털 제품은 아래 세 가지 “게임” 유형으로 분류할 수 있었습니다.
- Attention Game(주의력 게임): 고객이 제품에 얼마나 오래 머무르는가?
- Transaction Game(거래 게임): 고객이 플랫폼에서 얼마나 자주 거래를 하는가?
- Productivity Game(생산성 게임): 고객이 제품을 통해 얼마나 효율적으로 일을 끝내는가?
우리 비즈니스가 어떤 “게임”을 하는지 정의하는 것은 매우 중요합니다. “우리 제품은 세 가지 모두 중요하다”라고 말하는 경우가 많이 있습니다. 물론 다 중요한 요소이지만, 비즈니스가 성공하기 위해 가장 집중해야 할 하나의 게임을 명확히 정의해야 합니다. 그리고 이것이 곧 올바른 북극성 지표를 세우는 첫걸음입니다.

게임별 북극성 지표 예시
입력 지표(Inputs)
사실 북극성 지표는 단독으로 존재하지 않습니다. 입력 지표(inputs)라는 북극성 지표에 영향을 주는 보조 지표와 함께 관리하는 것이 일반적입니다. 입력 지표는 보통 3~5개 내외로 설정하며, 업무 성과를 통해 직접 통제 가능한 것이어야 합니다.
반대로 북극성 지표는 직접 컨트롤할 수 없는 지표로 설정되어야 한다는 점을 명심하세요. 전(前) Amplitude Product Evangelist이자 The North Star Playbook의 공동 저자 John Cutler은 “북극성 지표를 직접 움직일 수 있다면, 그건 좋은 북극성 지표가 아니다.”라고 말했습니다. 북극성 지표의 의미는 직접 손이 닿지 않는 것에 있습니다. 지표가 왜 오르고 내리는지 생각하게 만들고, 회사 여러 영역의 복합물이어야 합니다.
입력 지표는 산업, 비즈니스 모델, 제품 특성에 따라 크게 달라집니다. 핵심은 북극성 지표를 만들어내는 결정적 요인을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 배달 앱이라면, 북극성 지표를 “월간 정시에 수령된 주문 숫자(total monthly items received on time)”로 설정할 수 있을 것입니다. “월간 총 주문 수”나 “총 주문 금액” 대신 이 지표를 선택한 이유는, 고객이 ‘정시 배송’을 중요한 가치로 인식하고 있으며, 향후 재구매와 강하게 관련있기 때문입니다.
그리고 이 북극성 지표와 함께 관리할 입력 지표는 다음과 같이 설정할 수 있습니다
- 주문 이행율(주문 여정 전환율, 장바구니 소진율 등)
- 재주문 빈도
- 정시 배송률

북극성 지표 활용하기
북극성 지표는 불필요한 일을 줄이고, 우선순위를 명확히하며, 회사의 거의 모든 세부 요소를 더 깔끔하게 정리하는 잠재력을 가지고 있습니다. 북극성 지표를 중심으로 팀 구성을 조정한다면, 업무의 명확성과 집중도가 높어지고 비즈니스 성과도 분명 높아질 것입니다. 하지만, 조직 모두가 북극성 지표를 이해하고 공감하고, 실무에 제대로 활용하여 문화로 발전시키는 것은 매우 어려운 일입니다.
북극성 지표 정의와 실행은 절대 하룻밤에 이루어지지 않습니다. 하나의 긴 여정이라 여기고 출발해야 합니다. 리더십의 확고한 동의와 지지가 필요하며, 구성원 온보딩 프로세스와 원활한 커뮤니케이션, 변화관리 프로세스가 필요합니다.
또한, 한번 북극성 지표를 세팅하고 잊어버리는 일을 방지해야 합니다. 북극성 지표가 정말로 실제 매출의 선행 지표인지, 통제 범위 안에 있는지 지속적으로 점검할 필요가 있습니다. 끝임 없는 열정과 모멘텀을 유지하는 것이 핵심입니다.
북극성 지표의 또 다른 효과는 “현재적 사고(present thinking)”를 할 수 있도록 도와주고 계속 상기시킨다는 점입니다. 멀리 있는 최종 지점보다 현재의 성공에 집중하는 것이죠. “우리는 지금 어디에 있는가? 지금 나에게 필요한 것은 무엇인가? 현재의 일하는 방식을 어떻게 개선할 것인가?” 이것이 우리가 최종 지점을 가장 빨리가게 하는 생각일 것입니다.
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팀맥소노미
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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 방법한 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 전략Compound Monthly Growth Rate (CMGR) 공식CMGR은 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 실수성장 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 성장성장은 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 성장귀하의 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.일일 활성 사용자와 같은 중요한 용어에 대한 정의특정 비즈니스 목표고객이 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.모든 것을 추적하려 하지 마세요. 불필요한 데이터는 지저분하고 추적하기가 거의 불가능합니다. 대신 20 ~ 200개의 고객 주요 여정과 관련된 이벤트를 일관되게 추적하십시오.체계적으로 유지하십시오. 데이터와 이에 대한 정의는 팀원 모두에게 매우 깨끗하고 이해하기 쉬워야 합니다.d-1부터의 데이터를 정의하십시오. 데이터 구조를 설명하는 몇 가지 문서를 작성하는 것이 좋습니다.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.숫자, 날짜, 국제 문자 및 지오 코딩 값과 같은 자동 서식 변수를 사용하여 일관성 있고 정확하게 분석하세요.콘텐츠 더 읽어보기마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리제품 성과지표 안내서
A/B테스트 개념과 데이터 분석 방법🔍
A/B 테스트는 두 가지 혹은 그 이상의 서로 다른 버전(Variant)을 비교하여 어느 쪽이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 실험 기법입니다.
고객 Lifecycle 분석의 핵심 열쇠 "행동 코호트"
Amplitude의 행동 코호트는 충성 고객을 식별하고 유치하여 고객 라이프 사이클의 세 가지 중요한 단계 (획득, 참여, 유지)를 보다 효율적으로 만들도록 설계되었습니다.고객은 우리 사이트를 방문할 때마다 매번 동일한 목적을 가지지 않습니다. 때로는 구매를 위해서, 때로는 단순히 가격 탐색을 위해서, 혹은 콘텐츠 소비를 위해서 방문합니다. 따라서 우리는 개개인의 목적을 그룹핑하여 그들의 변화를 파악하고 사전에 대비해야 합니다. Amplitude(앰플리튜드) 내에서는 행동 집단을 만들어 이러한 행동 변화를 설명하고 계획할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전에 설명하지 않았던 다른 숨겨진 사용자 페르소나를 파악할 수 있습니다. 고객 기반의 다양한 세그먼트를 정의하고 분석하여 라이프 사이클의 여러 부분에서 고객에게 동기를 부여하는 요소를 배우고 이해할 수 있습니다. 고객 라이프 사이클이란 무엇일까요?고객 라이프 사이클은 제품, 웹 사이트, 애플리케이션 또는 지원 시스템에 참여하기 전, 도중 및 후에 사용자가 따르는 경로입니다. 이 수명주기는 사용자가 가입하기 훨씬 전에 시작되며 고객이 행여나 흥미를 잃은 후에도 계속됩니다.고객 라이프 사이클의 주요 이정표에는 획득, 참여 및 유지가 포함됩니다. 이 세 단계에는 인식, 전환, 구매, 활성화, 갱신 및 추천이라는 점진적인 단계가 있습니다.인식은 고객 라이프 사이클의 첫 번째 단계입니다. 여기에서 잠재 고객이 제품을 발견하고 알게 됩니다.전환은 잠재 고객이 귀사의 솔루션을 경쟁 업체와 차별화하는 포인트로 탐색을 진행하는 지점입니다. 궁극적인 목표는 고객이 자신의 요구 사항을 가장 잘 충족시킬 수 있다고 느끼도록 해야 합니다.구매 단계는 제품의 선택 및 구매를 포함합니다. 제품 마케팅 전략과 코호트의 참여가 주요합니다.활성화 단계는 사용자가 첫 긍정적 인상을 유지하도록 하는 게 매우 중요합니다.리텐션은 고객이 만족도를 명확하게 나타내는 단계입니다. 그들은 그들이 당신의 플랫폼을 가치 있게 생각한다는 것을 보여줌으로써 (사용한 돈, 소요 시간, 기간 및 참여 깊이를 통해) 유지는 또한 고객 평생 가치를 높일 수 있는 가장 큰 부분입니다. 갱신 : 사용자가 비즈니스 약관을 갱신하거나 추가 제품을 구매하거나 구독을 모두 업그레이드하는 부분입니다.추천 : 사용자가 친구 및 동료에게 제품을 홍보하거나 추천 프로그램에 적극적으로 참여할 때 발생합니다.사용자는 이러한 단계 중 어느 단계에서든 자연스럽게 고객 라이프 사이클에서 벗어날 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)와 같은 제품 분석을 통해 행동 코호트를 활용함으로써 제품 팀은 고객의 행동 주기를 파악하여 기존 메시징, 채널 및 경험을 식별하고 활용할 수 있습니다.그렇다면 이러한 코호트를 추출하는데 주요한 진단 질문 예제를 살펴볼게요.코호트 추출 시, 주요 진단 질문이렇게 준비된 질문 중에서, "얼마나 많은 고객이 Appboy(=Braze) email을 통해 인해 신규 가입을 했는가?"라는 질문에 대해 가정해보고, 코호트를 추출한다면 다음과 같은 구성으로 쉽고 간단하게 Amplitude(앰플리튜드)를 통해서 코호트를 추출할 수 있습니다.고객 라이프 사이클을 정기적으로 재점검하세요.고객 라이프 사이클은 사용자의 우선순위와 선호도가 시간이 지남에 따라 진화함으로 제품 전략 또한 지속적으로 진화해야 합니다. 사용자가 주요 workflow를 계속 진행할 수 있도록 하려면 고객 라이프 사이클의 각 단계에서 대상 행동 집단을 일관되게 검토하는 것이 중요합니다. 행동 코호트를 정기적으로 검토하면 성공적이고 맞춤화 된 고객 라이프 사이클을 위해 고관여 고가치 고객을 계속 확보, 참여 및 유지할 수 있습니다.
자체 구축의 한계: SuperAwesome의 Amplitude 적용기
오늘은, SuperAwesome의 최고제품젝임자(CPO)인 Mike Hutchinson가 자체 구축했던 분석 시스템을 Amplitude로 전환하게 된 스토리를 전달 드리고자 합니다. PopJam은 아이들에게 맞춤형으로 구축된 소셜 플랫폼입니다.13세 미만 이용자의 안전 및 개인정보보호 정책(COPA, GDPR-K)을 위해 특별히 설계된 커뮤니티로서, 아이들이 선호하는 콘텐츠와 브랜드에 참여할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 특히, 아동(7~12세)을 대상으로 운영하고 있기 때문에 프라이버시 이슈와 아동법 준수를 매우 철처하게 관리하고 있지요. 일반적으로 플랫폼에서의 중요한 관심사는 "측정" 및 "학습"에 사용하는 제품 분석 기능입니다.무엇을, 어떻게 측정할 것인지를 결정하려면 신중하게 검토해야 하겠지만, 이것을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 완벽한 기능을 제공하는 다양한 솔루션이 존재하고 있습니다. 그 중에 하나를 선택하는 것은 그리 어렵지 않은 일이지요. 하지만 아동용 디지털 환경에서는 그렇지 않습니다.아동용 앱을 개발할 때는 여러 제약이 추가됩니다. 예를 들어, 일반적인 분석 솔루션을 이용한다면 고객이 앱에 접속하는 순간, SDK는 고객을 식별하게 되며 식별된 정보를 솔루션 서버로 전달될 것입니다. 이런 정보는 더 많은 인사이트를 얻기 위해 활용되고 있지만 PopJam에서는 이러한 정보가 전달되지 않도록 예방 조치를 취하고 있습니다. 여러분이 이 분야에 분석 솔루션 적용을 고려하고 있다면, PopJam에서 경험한 것들이 여러분의 결정에 도움이 되기를 바랍니다. 직접 운영하기 PopJam 팀에서는 분석 솔루션을 직접 구현하여 사용하기로 결정 하였습니다. Amazon Redshift 데이터베이스를 확장하고, 오픈 소스 쿼리 러너인 Re:Dash를 적용한 후, 분석 이벤트 인프라를 정의하고 구현하는 작업에 착수했습니다.사용자를 식별하는데 활용되는 정보는 모두 제거하고, 제품 분석용 데이터만 수집하도록 클라이언트용 SDK를 직접 만들었으며, 서버로 전달된 요청 전문 상의 IP주소나 그 외, PII 정보를 제거한 raw 데이터만을 배치 작업을 위해 DB에 저장 하였습니다.그 후, 수작업으로 작성한 ETL을 Re:Dash를 사용하여 실행 시켰습니다. 처음에는 자체 구축이 매우 성공적으로 보였습니다. 원천부터 직접 구성하여 모든 부분에 대한 제어가 가능 했으므로, 저렴한 가격, 빠른 속도, 좋은 기능까지 모든 것을 충족하는 듯 보였습니다. 하지만, 문제가 발생하기까지 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.생각만큼 싸지 않다.운영비는 비교적 저렴했지만 인프라 관점에서 보면 운용과 유지보수가 결코 저렴하지 않았습니다. 매일 진행되었던 배치 작업에 활용된 Redshift, Re:Dash가 다소 불안정한 것으로 판명되었고, 기술 책임자가 이를 디버깅, 수정, 손실 데이터 원복, 고객 클래임 대응 및 기존 분석 기능 유지를 위해 상당한 시간을 소모 하게 되었습니다. 모든 기능들이 데이터를 기반으로 구현되었기 때문에 배치 작업에 문제가 발생할 경우, 캠페인 리포트, 커뮤니티 관리용 대시보드, 마케팅 정보 등 모든 부분에 영향을 주었습니다. 또한, 모든 지표, 그래프, 대시보드, 보고서 작성 도구 및 쿼리를 직접 구현해야 하는 당사 제품관리자는 이를 직접 공부하면서 작업해야 했으며, 문제가 발생하면 원복하는데 더 많은 시간이 소요될 수 밖에 없었습니다.기회비용 단순히 시간이 많이 걸리는 문제가 아닌, 실수에 따른 팀 사기 저하와 엄청난 기회비용의 소모를 야기한다는 문제가 있었습니다. 우리의 제품 담당자는 일주일 중 2일을 SQL에 몰두하느라 제품 개선에 노력을 집중할 수 없었으며, 질문에 답변을 주는데 더 많은 시간이 걸리게 되었습니다. 우리는 결국 질문에 답을 찾지 못하고 솔루션 구축 전의 단순한 분석에 의존하게 되었습니다. 게다가, 자체 솔루션에 개선이 필요한 부분에 대해 이슈를 등록하면 우선 순위에 따라 처리되도록 설계 되었지만, 실제로는 기다리기만 해서는 어떠한 개선도 이루어지지 않았습니다. 생각만큼 좋지 않다. Re:Dash는 나름대로 잘 작동했지만, 몇가지 단점이 있었습니다.(리소스 투자가 우선시 되었다면 해결이 가능했을 것입니다.) 우리의 주요 문제는 팀 내의 자체적인 통계분석과 질의작성 스킬에 의존한다는 것 이었습니다. 제품관리자는 데이터 사이언티스트가 아니었으며, 데이터 분석가가 따로 있지는 않았습니다. 기본적인 작업을 직접 수행하면서 데이터에서 상당한 결과를 얻을 수 있었지만, 우리가 전문적인 분석 기술 영역에 도달 하기에는 한계가 있었습니다. 고객들의 데이터가 나타내는 것을 우리가 진정으로 이해할 수 있도록 우리의 능력을 극대화할 수 있는 분석 플랫폼이 필요했습니다. 해결방안 모색다양한 문제가 지속적으로 발견되면서, 우리는 문제의 해결책을 찾아줄 전문가를 찾았습니다. Amplitude를 선택하기 전, 몇 가지 다른 분석 솔루션을 찾아보았지만, 제품 개선에 특화된 Amplitude의 UI에 놀라움을 감출 수 없었습니다. 또한, Amplitude에는 이전에는 보지 못한 매우 강력하고 사용하기 쉬운 분석 기능이 많이 포함되어 있었습니다. 인상깊었던 점 중 하나는 어떤 데이터 포인트에서나 Microscope를 사용하여 코호트를 정의할 수 있다는 것 이었습니다. 제품팀은 정기적으로 코멘트를 작성하는 사용자들을 손쉽게 코호트로 만들어 그들이 다른 무엇을 하고 있는지 볼 수 있을 뿐 아니라, 마케팅 팀은 특정 마케팅 캠페인으로 유입된 고객들을 코호트로 작성하여 자신이 의도한 고객들이 유입 되었는가를 확인해 볼 수 있었습니다. 우리가 원했으나 만들지 못하였던 기능인 영향도 분석 기능도 있었습니다. 이 분석 기능을 사용하여, PopJam을 이용하기 시작한 고객들이 "성격 퀴즈를 접하고 즐기는 것이, 앞으로 PopJam을 어떻게 인식하고, 활용하며, 지속적으로 사용하는데 얼마나 많은 영향을 미치는지"에 "큰 영향을 준다"는 가설을 탐구할 수 있었습니다.마이그레이션Amplitude로의 마이그레이션은 간단했습니다. 우리가 기존에 세팅해두었던 코드는 유지하면서, 서버상에 수집되는 시점에 모든 데이터는 Amplitude의 HTTP API로 전달하도록 구성 하였습니다. Amplitude의 SDK를 사용하지 않고 우리가 자체 개발한 SDK를 활용함으로써, 전달할 데이터의 컨트롤을 전적으로 우리가 관리할 수 있었으며 원하는 정보만 Amplitude로 전송하는 것이 가능 했습니다. 그 결과, Amplitude의 강력한 프론트엔드 툴의 장점을 모두 누릴 수 있었으며, Amplitude에는 사용자의 개인정보 데이터가 전혀 포함되어 있지 않다는 확신이 할 수 있었습니다. 이전 솔루션에 비해 비용이 더 많이 들었지만, 우리에게 있어 가장 중요한 "가설 > 검증 > 개선을 통한 혁신"을 반복할 수 있는 우리의 능력에 다시 초점을 맞출 수 있었습니다. Kid-safe 분석현재 우리가 가지고 있는 툴셋은 분석의 고도화라는 측면에서 우리가 내부적으로 달성할 수 있었던 것 보다 훨씬 앞서 있으며, 제품 반복 사이클에 대한 인사이트와 지침을 얻을 수 있었습니다. Amplitude UI는 매우 직관적이며, SQL과 달리 쉽게 사용이 가능하므로 다른 팀에서도 Amplitude를 함께 활용할 수 있도록 사용자의 범위를 넓히고 있습니다. PopJam의 책임자인 Scarlett Cayford는 전략가, 디자이너, 광고운영 책임자 등으로 구성된 팀을 이끌고 있으며, 이들은 모두 정기적으로 Amplitude를 사용하여 PopJam의 다양한 분야의 데이터를 분석하고 있습니다. "자체 제작한 솔루션이 작동 가능하긴 했지만, 측정 범위가 제한적이었고, 새로운 쿼리 작성을 제품관리자에게 전적으로 의존해야 했습니다. 하지만 Amplitude는 우리가 직접 쿼리를 구성할 수 있을 만큼 간단한 UI를 제공하며, 쿼리 결과를 다른 시간 프레임이나 지역으로 분할하는 것 또한 손쉽게 가능합니다. Amplitude 채택은 우리에게 권한 뿐만이 아닌 자율성도 부여하여, 보다 신속하게 대응할 수 있게 해주었습니다." 자체 제작한 오픈소스 시반 솔루션에서 Amplitude로의 전환은 우리에게 매우 좋은 선택 이었습니다. 13세 미만 사용자의 개인정보를 보호하면서도 Amplitude의 다양한 도구를 함께 활용할 수 있는 방법을 찾을 수 있었지요. 분석에 대한 부분은 Amplitude에서 지원하기 때문에, 이제 우리는 항상 개선된 툴과 새로운 기능을 활용할 뿐, 더 이상 분석 솔루션에 대해 걱정하지 않습니다. 우리는 더 이상 우리의 업무(어린이들을 위해 인터넷을 보다 안전하게 만드는 것)와 전혀 관계없는 분야의 전문가가 될 필요가 없습니다!





