퍼널 지표는 해적지표가 아닌 퍼널 마인트셋이 중요하다. 내부 인력과 가용자원이 한정된 상황에서 어드민에 누적 중인 로그데이터를 통해 퍼널 마인트셋을 서비스운영기획에 적용하고 있는 사례( 아직 가설-실험-개선-가설-실험… 중)를 공유해본다
상황.
1. 매우 짧은 기간에 MVP 제작, 배포된 서비스
2. 리팩토링이 필요한 상황에서 플러터 개발자 퇴사, 인수인계 자 부재
3. GA 등에서 앱에 있는 주요 CTA 및 주요 페이지로부터 로그정보를 수집하지 못하는 상황
4. 일정기간 프론트 개발자 없이 운영을 해야하는 상황
과제.
백엔트 인력만으로 운영 및 의사결정을 위한 퍼널 생성
모색1.
주요 이벤트에 누적 중인 로그를 통해 역으로 사용자들의 앱서비스 이용 플로우 파악, 관련 퍼널 생성
풀이.
1. 흩어져있는 로그를 모은다
1) 회원 가입일을 기준으로 주요 기능( 등록, 수정, 삭제..등)들에 대한 도달(완료) 시간(min, max, avg)들을 나열한다
2) 나열된 항목들을 내림차순으로 정렬한다.
2. 도달 시간을 기준으로 휴먼로드를 확인한다
1) 회원들이 가입이후 어떤 순서로 앱의 주요 기능을 사용하는지 나열한다.
2) 나열된 순서가 우리 서비스의 MVP, MLP의 조건에 부합하고 있는지 회고한다.
5/2. 사용자 그룹 정의
1) 도달 우선순위 비교를 통해 사용자 그룹을 나눈다
2) 회원정보의 속성을 기준으로 그룹을 나눈다
3) 앞의 두 그룹을 매칭하면서 유효 그룹을 재정의한다
3. 설계한 길과 휴먼로드를 비교하고 대응방안 및 개선방안을 강구한다
*5/2에서 사용자 그룹을 정의할 수 있었다면, 아래 내용은 각 그룹별로 대응방안을 모색한다
1) 우선순위가 다르다면, 조정을 위한 방안을 강구한다
2) 예상과 동일하다면, 각 단계별 간격을 줄일 수 있는 방안을 강구한다.
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