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우리 기업의 NSM은 무엇인가?
NSM이란 North Star Metrix의 약자로, 제품이 고객에게 제공하는 핵심 가치를 잘 포착하는 '단일 측정 항목'입니다. 즉, 정말 중요한 단 하나의 지표가 NSM인 것입니다.(하나 이상일 때도 있다고 합니다. 하지만 예시를 찾지는 못하였습니다.)
NSM = 고객이 프로덕트를 사용하면서 얻게 되는 핵심 가치를 정확히 측정하는 지표
North Star(북극성)이라는 단어에서도 느낄 수 있듯이, 해당 지표를 통해 기업의 핵심 가치를 명확히 파악할 수 있는 지표여야 합니다. 그리고 단기적인 성장을 넘어서 장기적이고 지속적인 성장에도 도움이 되는 지표여야 합니다.
다들 생각하시기엔 매출이 기업의 가장 큰 핵심 지표라고 생각하실 수 있습니다. 하지만 매출은 후행지표 및 핵심 가치를 설명할 수 없습니다. 기업에서의 매출은 최종적인 목표지만 방향성을 잡아주는 핵심 지표가 필요합니다.
페이스북의 NSM?
마크 주커버그는 처음부터 "월간 활성 사용자"(MAU)를 North Star 지표로 사용했습니다. MAU를 NSM으로 사용한 이유는 페이스북이 매우 다재다능한 플랫폼이어서 North Star Metric에 대해 더 구체적으로 지정하기가 매우 어려웠기 때문이라고 합니다.
많은 사람들은 페이스북의 NSM에 대해 오해하는 경우가 많습니다. 페이스북의 NSM은 "한 명에 유저에게 10 일 동안 7 명의 친구를 만들자"가 아닙니다. 이 문장은 "Aha! -moment"로 사용자가 플랫폼의 부가가치를 보는 순간입니다. 따라서 "Aha! -moment"를 실행한 누군가가 오랫동안 고객으로 남아있을 가능성이 매우 높습니다.
"Aha! -moment"는 쌓이는 데이터를 통해서 도출될 수 있는 자료입니다. 어떻게 아하 모멘트를 만들어 냈을까요? 이에 대해 분석방법을 제가 생각하는대로 써보도록 하겠습니다. 먼저 매출을 발생시킨 고객들의 행동 경로를 역추적합니다. 그래서 어떤 경로로 해당 제품/서비스를 구매하게 되었는지 파악한 후 해당 구매 경로를 강화하는 작업을 거쳐 매출 성장을 극대화 할 수 있다고 생각합니다.
이에 대해 설명한 기사를 소개합니다. 참고하시기 바랍니다.
How Facebook’s “7 friends in 10 days” got everyone confused about correlation and causation
With easy access to more data than we’ve ever had before, it’s important we don’t make logical errors that lead us to false conclusions.
medium.com
그렇다면 좋은 NSM은 어떻게 찾아낼까
엠플리튜드에서는 좋은 NSM을 다음과 같이 정의한다고 합니다.
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좋은 NSM은 고객 가치를 반영한다.
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선행지표가 좋은 NSM이다.
고객에게 많은 영향을 미칠 수 있는 지표를 찾아야 합니다. 우리가 흔히 알고 있는 지표(가입자 수, 일 방문자수, 월 방문자 수, 등)는 고객에게 영향을 끼칠 수 있는 정보가 아닌 경우가 많습니다. 후행지표(수익)도 결과적인 지표로 고객에게 영향을 주는 요소가 아닙니다. 그래서 유의미한 지표를 찾아내야 합니다. 이용자가 끊임없이 자사의 서비스를 찾고 이탈하지 않는 행동을 파악할 수 있다면 효과적인 NSM이 될 수 있습니다.
다음은 우리들이 흔히 알고 있는 기업에서 사용하는 NSM입니다.
제가 놀랐던 것은 MAU, DAU 지표를 NSM으로 사용하고 있었습니다. 뭔가 거창한 지표를 만들어서 사용할 줄 알았지만 심플한 점에 주목했습니다.
우리 기업의 NSM은?
저희가 현재 진행하고 있는 사업에 대해서 분석하고자 합니다. 멘토와 멘티에 행동에 영향을 미치는 NSM은 무엇일까. 우리에겐 멘토와 멘티, 둘 다 고객입니다. 이에 대해서 핵심 가치를 잘 설명할 수 있는 아이디어를 도출해내고자 합니다. 이 중에서 유의미한 KPI를 찾아낼 수도 있다고 생각합니다.
멘토와 멘티를 연결시켜준다. 이렇게 보면 소개팅 플랫폼이랑 비슷합니다. 소개팅 플랫폼은 여성과 남성을 연결시키고 상대적으로 남성의 비율보다 여성의 비율이 현저히 낮습니다. 멘토와 멘티 관계도 마찬가지라고 생각합니다. 멘티의 수에 비해 낮은 멘토의 수를 가지므로, 이 둘의 관계를 파악하고 분석하는 게 도움이 될지 고민해야 합니다.
1. 멘토와 멘티의 비율(영향을 끼치는 정보의 수준은 아니다)
2. 멘토 한 명당 멘티의 평균(일/주/월) 결제건수
3. 멘티의 한 명당 평균(일/주/월) 이용건수
4. 멘토 한 명당 평균(일/주/월) 이용건수
5. 멘토 신규 참가신청 건수(일/주/월)
6. 멘토링 발생 횟수(일/주/월)
7. (더 찾아보자)
작성하다 보니 후행지표가 많습니다. 선행지표는 발견하기 어려운 경우가 많은데, 선행지표를 찾기 위해서는 진행하는 사업에 대해 높은 이해도가 필요하고 데이터 속에서도 관계를 찾아내야 합니다. 끊임없이 사업에 대해 분석하고 후행지표를 찾는 작업을 수행하려고 노력 중에 있습니다.
다음은 엠플리튜드의 가이드를 보면서 설명하도록 하겠습니다. 해당 예시는 투입지표(input metrix)와 KPI, Dimension을 연결하여 최종적으로 North Star에 도달하는 모습입니다. e커머스 모델을 가지고 예시를 들면 다음과 같습니다.
이걸 저희 쪽에 변형하여 적용해보았습니다. Depth를 대신하여 Maintain을 추가하였고 Efficiency를 Quality로 대체하였습니다. 그리고 저희 서비스의 KPI가 될 수 있는 것을 정의하고 Product Initiatives를 작성하였습니다.
현재 진행하고 있는 서비스의 정보라 자세하게는 공개가 불가능한 점 죄송합니다ㅠㅠ
그래서.
이전에 소개팅 플랫폼과 관계가 비슷하다는 이야기를 했었어요. 이쪽에서 뭔가 차용할 것이 있지 않을까 생각해보면서 이야기를 마무리하고자 합니다.