린 분석 등 서비스에서 보아야 하는 지표에 대한 이야기, 허상 지표를 쓰지 않고 유용하게 지표를 사용하려면 어떤 지표를 만들어야 하는지 를 새롭게 정리해 보았다.

1. 눈 먼 지표의 비밀
권정민 (cojette@gmail.com)

2. 서비스에서 데이터를 활용하는 방법

13. Cocktail Party Effect

14. Vanity Metrics

15. Numbers for #Dollypartonchallenge
● Metric
○ indicator of present
status
● Statistic
○ representative values
of status

16. Statistic is not a Metric

19. Use too many metrics
● "The Magical Number ● Some Limits on Our Capacity for
Processing Information"
● one of the most highly cited
papers in psychology.

20. Use timeless value
총 다운로드 수
총 사용 시간
누적 매출
총 판매량
…..

21. Make increasing values artificially
서비스 사용자의 평균
가입 기간 증가
사람들이 신규 가입을 하지 않음
서비스에 오래된 사용자
비율 증가
가입자 수 감소
사용자의 평균
가입 기간 증가
VS.

22. Use many metrics
“Anyway, we are growing up! “

23. 눈 먼 지표를 보다 보면...
눈 먼 지표 -> 서비스 이해력이 달림
서비스 이해력이 달리면 무슨 일이
일어나는가? 집중력이 떨어진다.
사고력이 저하된다. 말이 귀에 잘
들어오지 않는다. 글이 눈에 들어오지
않는다. 결국, 헛소리를 하게 된다.
회의 중에 느닷없이 에미야, 팔다리가
쑤신다! 라고 아무말을 하게 된다.
(김영민, [공부란 무엇인가] 2019.12.07
일 칼럼 패러디)

26. 서비스의 목표와 직접적으로 연결된 지표
1, 2, 3, 4….1 2 3 4

27. 누적값이 아닌 변화량

28. 쉬운 지표

30. Thank you for listening
Q&A: data@odkmedia.net
References
● 린 분석 (엘리스테어 크롤 외, 2014,
한빛미디어)
● 이 광고는 망했어요 (톰 피시번, 2020, 민음사)
● Hazards of Prophecy (Arthur C. Clarke, 1973)
● 공부란 무엇인가(김영민, 2019-2020,
중앙선데이)