허영 메트릭은 불안정하고 오해를 불러일으키며 종종 잘못된 이유로인해 매력적이게 보일 수 있습니다. 아마 허영 메트릭에 대해 들어본 적이 있으실 것입니다. 그리고, 왜 그렇게 많은 데이터 분석가들이 허영 메트릭을 비판하는 지 궁금해 하셨을 것입니다. 허영 메트릭이 무엇인지 아는 것뿐만 아니라 왜 이 데이터를 효율적으로 사용할 수 없는지에 대해 이해하는 것도 중요합니다. 이 문서는 개념적으로 허영 메트릭을 정의하고, 비즈니스에서 허영 메트릭을 식별하는 방법과, 몇 가지 허영 메트릭에 관한 예 및 해당 대안을 소개합니다.
허영 메트릭이란 무엇입니까?
허영 메트릭은 보기에는 좋지만, 미래 전략에 참고가 되도록 자신의 성과를 이해하는 데는 도움이 되지 않는 메트릭을 뜻합니다. 이러한 메트릭은 상황이 개선된 것처럼 보이게 하려는 경우 매력적이지만, 종종 실제로는 실행 가능성이 없으며, 의미 있는 방식으로 제어하거나 재현할 수 있는 요소가 결여 되어 있습니다. 허영 메트릭은, 의사 결정을 내리고 비즈니스가 목표를 달성하고 성장하는 데 도움이 되는 데이터인 실행 가능한 메트릭과 가장 많이 대조되어 쓰입니다.
여기서, 모든 메트릭이 허영 메트릭이 될 수 있다는 사실을 이해하는 것은 중요합니다. 일부 메트릭의 경우 그 징후가 드러나 있어 식별이 가능합니다. 허영 메트릭은 겉으로는 좋아 보이지만 내용이 없는 텅 빈 메트릭입니다. 예를 들어, 10,000개의 등록 계정은 대단해 보이지만 실제 활성 사용자가 매월 100명에 그친다면 10,000이라는 숫자는 사실상 아무런 의미가 없습니다. 월별 활성 사용자 수조차도 제대로 분석된 게 아니라면 또 하나의 허영 메트릭이 될 수 있습니다.
달성한 숫자에 자부심을 느끼거나, 비즈니스 또는 부서가 어떻게 보일지에 신경 쓰는 것 자체가 잘못된 것은 아닙니다. 압도적인 성장의 증거로 과대 포장된 현란한 숫자는 어느 정도 흥미로운 헤드라인과 보도 거리는 되겠지만, 비즈니스나 프로젝트 내에는 설 곳이 거의 없습니다.
허영 메트릭을 이렇게 비난하는 이유는 그것이 측정하기에 지나치게 단순하고, 미묘한 차이와 컨텍스트를 무시하고, 종종 오해의 소지가 있고, 의미 있는 방식으로 발전하는 데 별로 도움이 되지 않기 때문입니다. 수백만 명의 사람들이 귀사 브랜드의 새로운 트위터 계정을 팔로우하고 귀사 제품에 관심이 있는 것처럼 보이면 자존감은 높아 지겠지만, 팔로우 수가 제품 판매로 이어지지 않는다면 큰 의미는 없는 것입니다.
기본적으로, 허영 메트릭은 보기에는 좋지만 실질적으로는 아무런 효과가 없는 메트릭을 의미합니다. 즉, 실질적인 내용이 결여된 메트릭입니다.
허영 메트릭을 식별하는 방법: 3가지 고려 사항
일반적인 고려 사항과 질문에 대해 논의하기 전에, 구체적이고 측정 가능하며 할당 가능하고 현실적이며 시간과 관련된 메트릭인 SMART KPI에 대해 읽어 보시기 바랍니다. SMART 기준을 준수함으로써 가장 일반적인 메트릭 함정을 확실하게 방지할 수 있습니다.
1. 메트릭을 통해 내릴 수 있는 비즈니스 의사 결정은 무엇입니까?
데이터를 꼼꼼하게 살펴보고 실제로 도움이 되는 것과 보기에 좋은 것을 파악하고 추려내는 일은 매우 어려울 수 있습니다. 어떤 KPI가 허영 메트릭인지 확실하지 않은 경우 그것을 알아보는 지름길은 다음과 질문을 해보는 것입니다. "이 메트릭이 행동 방침을 끌어내거나 어떤 결정을 내리게 할 수 있는가?"
만약 대답이 "아니요"이거나 "잘 모르겠다"라면, 아마도 해당 메트릭을 다시 평가해봐야 할 것입니다.
스마트하고, 실행 가능한 메트릭은 의사 결정에 도움이 됩니다. 이러한 메트릭은 비즈니스 내용과 비즈니스가 제대로 성과를 내고 있는지에 대한 피드백과 컨텍스트를 제공하며, 고객을 유치하기 위해 마케팅 전략을 조정하거나 특정 산업 내에서 판매를 시작할 때 홍보 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다. 추적하고 사용하는 모든 데이터는 비즈니스의 개선에 도움이 되어야 합니다.
예: 전자책 다운로드용 마케팅 방문 페이지를 생각해 보십시오. 페이지 뷰 수를 측정함으로써 비즈니스 의사 결정을 내릴 수는 없지만, 다운로드 비율을 측정하면 페이지상에서 다른 문구를 사용하거나, 다른 CTA(클릭 유도 문안) 버튼 또는 양식 제출 스타일을 시도해 보는 것으로 연결될 수 있습니다.
2. 의도적으로 같은 결과를 재현하려면 어떻게 해야 할까요?
또 다른 단서는 데이터 내에서 원인과 결과를 관리할 수 있는지 여부입니다. 무작위로 벌어지는 일을 관찰하는 것은 도움이 되지 않으며 번개가 같은 지점에 두 번 떨어지는 경우는 드뭅니다. 인기를 끌고 있는 콘텐츠로부터 엄청난 페이지 뷰 수를 달성했어도, 성공을 확장하기 위해 그것을 반복할 수 없다면 쓸모가 없습니다.
또한, 처음부터 이러한 인기 전략에 대해 계획하지 않았다면 도움이 되지 않습니다(자세한 내용은 SMART 메트릭 참조). 동일한 결과를 일관되게 재현할 수 있습니까? 변수를 제어할 수 없고 프로세스를 반복하여 통계적으로 비슷한 메트릭을 산출할 수 없다면 그 프로세스는 개선할 수 없습니다. 프로세스를 개선할 수 없다면 해당 메트릭을 개선할 수 없으며 비즈니스에 아무 도움도 되지 않는 것입니다.
예: New York Times 같은 주요 구독 정기 간행물을 생각해 보십시오. 이따금 미국 대통령이 트위터에 그 간행물에 대한 글을 올리면 구독자 수의 누계는 급증합니다. 그러나, 결과가 일정치 않은 외적 요인에 매여 있기 때문에 간행물은 그 결과를 확실하게 재현할 수 없습니다.
3. 데이터가 진실을 정확하게 반영하고 있습니까?
특히 일부 온라인 분야에서는 추가 비용을 들여 데이터를 인위적으로 조정하거나 조작하는 일이 종종 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 메트릭은 보는 것은 재미있지만, 돈을 사용하여 숫자를 늘릴 수 있다는 점에서 완전히 신뢰할 수 있는 메트릭이라고는 말할 수 없습니다. 실제로, 50달러로 90,000명의 팔로워를 구매하여 단 2시간여 만에 존재하지 않는 사람을 인터넷 유명 인사로 만들어 낼 수 있습니다. 여기서, 이 브랜드의 팔로워 수는 허영 메트릭입니다. 하지만, 50달러로 구매할 수 있는 팔로워 수를 최적화하는 데 목적이 있었다면 훌륭한 메트릭이 됩니다.
또한, 데이터 원본에 일관성 및 신뢰성이 있는지, Google 알고리즘과 같은 타사 알고리즘이 있는지, 또는 제어할 수 없는 계절적 변동이 작용하는지 고려하십시오. 전월 대비 뷰는 겨울 휴가나 분기 말에 급상승합니다. 이러한 요인때문에 즉시 데이터를 배제해서는 안되지만, 이러한 요인은 메트릭에 정보를 제공하는 데 있어 면밀히 검토되고 참작되어야 합니다.
예: 소셜 미디어를 생각해 보십시오. 2018년 1월에, Facebook은 뉴스 피드 알고리즘을 완전히 변경했습니다. 뉴스 피드에서 지역 뉴스를 우선시하기 시작했습니다. 즉, 지역 뉴스 게시자가 국제 뉴스 게시자보다 더 가치 있는 것으로 보이기 시작했는데, 이는 다른 소셜 미디어 및 유통 업체와 비교할 때 갑자기 상충하는 메시지를 전달하는 것이었습니다.
허영 메트릭은 식별하기 어려울 수 있으며 업계 및 개별 비즈니스의 필요에 따라 다를 수 있습니다. 메트릭을 고려할 때 스스로에게 해야 할 가장 중요한 질문은 그것이 비즈니스의 목표를 달성하는 데 도움이 되는지 여부입니다.
허영 메트릭의 예
다시 한번, 어떤 메트릭도 허영 메트릭이 될 수 있으며, 분석에 따라 그 기준이 달라진다는 것을 기억하십시오. 다음은 허영 메트릭이 될 경향이 있는 가장 일반적인 예입니다.
페이지 뷰 수
가장 많이 볼 수 있는 예 중 하나입니다. 표면상으로 페이지 뷰 수는 "사람들이 우리 사이트를 방문하고 있습니다! 우리를 좋아해요!"라고 말하고 있습니다. 하지만, 페이지 뷰 수는 실행할 수 있거나, 이것이 비즈니스 목표에 어떤 관련성이 있는지를 보여줄 수 있을 때 유용한 메트릭이 될 수 있습니다. 컨텍스트 없이 그 자체만으로는 인기가 있다고 느끼게 해줄 뿐입니다. 누가 방문하고 있는지 그리고 그 뷰가 판매로 변환되는지를 아는 것이 더 중요합니다.
대안: 페이지 뷰 수를 그대로 인용하는 대신, 이러한 뷰의 품질과 행동에 주목하십시오. 이탈률, 페이지에 머문 시간, 세션 수, 세션당 페이지 수, CTA(클릭 유도 문안)에서의 클릭률(CTR) 등을 생각하십시오. 브랜드 웹 사이트에 많은 유료 트래픽을 발생시키고 있다면, 광고 비용 1달러당 얼마나 많은 트래픽을 얻는지 고려해 보거나, 직접적인 브랜드 중심의 오가닉 트래픽에 주목하여 비용을 지급한 결과로 더 많은 사람들이 의도적으로 브랜드 이름을 찾고 있는지 살펴보십시오. 다음과 같은 사항을 고려하십시오.
- 이탈률
- 페이지에 머문 시간
- 세션 수
- 순 방문자 수
- 세션당 페이지 수
- 월별 사용자당 페이지 수
- 오가닉 브랜드 검색 증가
- 직접적인 트래픽 증가
- 잠재 고객당 비용 vs. 마케팅 자격을 갖춘 잠재 고객(MQL) vs. 영업 자격을 갖춘 잠재 고객(SQL)
고객 수 누계
이 메트릭도 컨텍스트는 없이는 기분만 좋게 만드는 숫자에 불과합니다. 이 숫자는 문자 그대로 줄어들 수 없으며 비즈니스가 얼마나 잘 되고 있는지 알려주지 않습니다. 이 페이지의 맨 아래에 이 메트릭의 오용에 대한 실제 사례가 있습니다.
대안: 고객 데이터의 더 효율적인 용도는 고객이 주문당 지출하는 비용을 분석하고, 반복 주문 대비 일회성 구매에 대해 고객을 보유하는 빈도를 분석하는 것입니다. 예를 들어 SaaS 업계에서, 고객 구독, 갱신 및 업그레이드와, 교육에 대한 추가 지출 및 계정 확장은 모두 가치 있고 실행 가능한 메트릭이 될 수 있습니다. 다음과 같은 사항을 고려하십시오.
- 주문당 비용
- 주문당 항목 수
- 신규/재방문 고객 비율
- 활성 구독 수
- 갱신율
- 업그레이드율
- 계정당 교육 비용
- 기존 계정별 생성된 기회
구매 또는 다운로드 수 누계
소프트웨어, 게임, 서비스 평가판 및 앱이 특별히 이 메트릭의 함정에 잘 빠집니다. 총 고객 수와 같이 총 매출 또는 총 다운로드 수는 증가하기만 합니다. 그런데 자초지종에 대해서는 알 수가 없습니다. 90만 건의 설치가 제거되었는데, 1백만 건의 다운로드만 보고 잘 되고 있다고 생각하는 것은 도움이 되지 않습니다.
대안: 순수 누계보다는 전년 대비(YoY) 또는 전월 대비(MoM) 총계를 비율 차이와 함께 고려하십시오. 또는, 구매나 다운로드 수를 세는 대신 사용 내용 통계(소비자가 어떤 앱을 얼마나 자주 여는지와 그 앱에서 보내는 시간 비교, 앱을 유지하는 사용자 수 대비 설치 제거하는 사용자 수 비교, 평가판 사용에서 구매로의 전환율, 구독 갱신, 전년 대비 오가닉 다운로드 횟수의 변화와 같은 성장 추세 등)에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 다음과 같은 사항을 고려하십시오.
- 전년 대비 총 구매 및 전년 대비 변동 비율
- 오픈별/사용자별 소프트웨어 사용 시간
- 설치 제거율
- 평가판 변환율
- 갱신율
- 업그레이드율
- 전년 대비 오가닉 성장률
- 유료 부문 성장
- 추천 프로그램 성장
- 계절성 관련 조정
- 원격 측정 및 행동 데이터: 활성 사용자, 특정 기능 사용 빈도, 주요 동작 빈도 등
소셜 미디어 팔로워
이 또한 현혹되기 쉬운 통계로서 사회적 실재의 품질이나 영향을 반영하지 않습니다. 팔로워 수나 좋아요 수를 구매함으로써 이 숫자를 부풀리는 것이 정말 쉽다는 것은 어쩔 수 없는 사실입니다. 물론 약간의 지출을 통해 인스타그램에서 10,000건의 좋아요를 획득하거나, 트위터에서 600명의 새로운 팔로워를 얻을 수 있겠지만, 이런 것들은 판매 또는 참여로 거의 전환되지 않습니다. 드문 경우지만, 새로운 브랜드가 많은 팔로워 수로 인해 인기가 있는 것처럼 보여서 실제 팔로워를 끌어모을 수 있지만, 여기에는 '총 팔로워 수의 결과로서 팔로워 증가'와 같은 메트릭이 필요할 것입니다. 사람들은 돈을 지불하지 않아도 '좋아요'를 누를 수 있습니다. 단 한번의 마우스 클릭, 손가락 탭 또는 스크립트 봇으로 충분합니다.
대안: 팔로워가 많으면 많은 사람이 관심을 가지는 것처럼 느낄 수 있지만, 더 나은 메트릭이라면 트래픽, 참여, 경쟁 업체 간의 매체 점유율에 집중할 것입니다. 팔로워 중 몇 퍼센트가 귀하의 브랜드와 상호 작용하고 있습니까? 얼마나 많은 사람이 사이트를 방문하여 고객이 됩니까? 팔로워를 직책별로 세분화하거나, 각각 큰 영향력을 행사하는 소수의 충성도가 높은 팔로워에게 집중하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 다음과 같은 사항을 고려하십시오.
- 소셜 세션 수
- 클릭률(CTR)
- 게시물별/팔로워별 참여
- 경쟁 업체와 비교한 매체 점유율
- 정서 분석
- VIP 팔로워에 의한 의견 및 공유
허영 메트릭의 실제 예
엔터테인먼트 미디어와 하드웨어 마케팅에는 허영 메트릭에 의한 과대광고가 성행하고 있습니다. 2016년의 예로, Microsoft는 콘솔 하드웨어 매출에 대한 하나의 허영 메트릭을 공개적으로 중단했습니다. Xbox 매출의 누계를 보고하는 대신, Microsoft사는 그 공개 메트릭을 Xbox Live 서비스의 월별 활성 사용자 보고서로 대체했습니다.
Xbox의 Phil Spencer는 그 변화에 대해 다음과 같이 말했습니다. "콘솔 판매의 좋은 점은 콘솔 설치 기반이 항상 증가한다는 것입니다. 그러나 이것은 사용자의 에코시스템 상태를 반영하고 있지 않습니다. 우리는 월간 활성 사용자층에 초점을 맞추고 있습니다. 왜냐하면, 사용자가 바로 당사의 콘텐츠, 게임, 플랫폼, 서비스를 의식적으로 선택하는 주체임을 알고 있기 때문입니다. 우리는 고객의 참여도와 만족도를 기반으로 우리의 성공을 측정하길 원합니다."
이 경우, 허영 메트릭은 콘솔 판매량의 누계였습니다. 그 수치는 절대 떨어지지 않으며, 성공 여부를 나타내기에는 빈약한 지표였습니다. 또한, 더 수익성이 좋은 정기적 서비스 구독 판매가 아닌, 일회성 하드웨어 판매와 관련되어 있었습니다. 메트릭을 변경하기 이전, 허영 메트릭으로는 열렬한 신규 사용자로 귀결되는 판매와, 거실에서 먼지나 수북이 쌓이게 되는 Xbox 판매를 구분하지 못했습니다. 활성 구독 수와 같은 변동이 심한 데이터에 대한 보고는 위험하게 보일 수 있었지만, 이러한 메트릭은 훨씬 실질적이고, 서비스의 상태 및 수명에 대해 정직하게 반영하고 있습니다.