[데이터 분석 지표 #1] 핵심 성과 지표(KPI)란?

 

 

핵심 성과 지표(KPI)란? 

핵심 성과 지표(KPI, Key Performance Indicator)란 조직 내에서 달성하고자 하는 중요한 목표를 의미한다.

즉, 중요한 비즈니스 목표 대비 팀이나 조직의 진행 상태를 나타내는 정량적인 지표이며, 기업이 비즈니스 목표를 얼마나 잘 달성하고 있는지를 판단하기 위해 사용하는 수치화할 수 있는 척도를 의미한다. 

보통 매출액 혹은 유료 회원의 수 등  정량적인 숫자가 선호되며, 명확한 정의가 굉장히 중요하다! 따라서 이에 따른 "지표 사전"도 필요하다. 또한, KPI의 수는 적을 수록 좋으며, 잘 정의된 KPI는 현재 상황을 명확하게 이해하고 더 발전된 계획이 가능하다는 장점이 있다. 

게다가 KPI는 정량적이기에 시간에 따른 성과 추적도 가능하다. 

KPI를 설정하는 이유는 목표를 달성하기 위한 전략을 수립하고, 그 프로세스 내에서 현재의 퍼포먼스와 목표치를 비교하여 성과를 평가하기 위해서이다. 

 

* 잘 정의된 KPI는 OKR과 같은 목표 설정 프레임워크의 중요한 포인트이다. 
OKR(Objectives and Key Results) : 구글에서 사용하기 시작하며 유명해졌고,
하나의 큰 숫자가 아닌 정성적인 큰 목표(Objective) 밑에 다수의 정량적인(숫자) Key Results가 있다. 
보통 큰 기업에서는 3-4개의 큰 목표(Objective)가 있다! 

 

 

그렇다면 지표는 무엇일까?

지표(Metrix)란?

 

지표(Metrix)는 KPI보다 큰 개념이다. 

즉, 지표 중 더 중요한 것들이 KPI가 되는 것이다. 

이러한 지표, KPI를 잘 정의하는 것이 데이터 문해력(Data Literacy)의 시작점이 되는 것이다. 

 

KPI는 왜 필요할까?

• 목표 설정과 집중 : 원하는 목표를 설정하여 이에 따라 집중할 수 있다
• 성과 측정 : 수치상으로 볼 수 있는 성과를 측정할 수 있다. (ex. 매출 200억 달성)
• 의사 결정 : 하나의 목표 설정을 통해 의사 결정에 도움이 됨
• 동기 부여 및 책임감
• 리소스 할당 (우선 순위) : 목표에 따라 우선순위를 설정할 수 있고, 인력/자본을 쉽게 고려할 수 있음
• 커뮤니케이션 (공동의 언어) : 공동의 지표로 쉽게 커뮤니케이션 가능
• 추상적인 목표를 가시적이고 측정 가능한 목표로 전환
• 진행상황 추적 및 정보에 입각한 의사 결정 가능

 

KPI의 기준

• 실질적인 가치를 나타내는 값
• 계속해서 발생하는 값 (ex. 전체 매출액보다 한 사용자가 반복해서 구매하는 비율이 더 좋은 KPI가 될 수 있음)
• 일반적으로 후행지표(결과적으로 나온 가치 (매출) )
• 피드백이 가능한가? (ex. 주간 사용자보다 일간 사용자를 통해 피드백을 얻기 쉬움!)

 

좋은 지표의 특성

3A (Accessible, Actionable, Auditable)

- Accessible : 쉽게 볼 수 있어야 함 (지표를 보는 것이 쉬어야함(시각화툴))

- Actionable : 실행가능한 통찰력이 제공되어야 함 (지표 등락의 믜미가 분명해야함 -> 매출이 올라가면 좋은것, 내려가면 나쁜것. 등락이 분명함)

- Auditable : 지표 계산이 제대로 되었는지 검증이 가능해야함. 데이터 기반이어야 가능 

 

=> 좋은 지표는 보통 비율이나 변화율

 

SMART 

- Specific : 분명하게 잘 정의 & 명확

- Measurable : 정량적

- Achievable : 성취가능한 목표

- Relevant : 다른 목표들과 비슷한 방향

- Time-bound : 목표 달성에 정해진 시간 필요

 

* Next Dashboard Fallacy
: 기존 지표 기반 결정을 못하고 새로운 대시보드를 계속 만드는 현상 -> 의사결정 장애의 일종
=> 지표는 적을수록 좋고 이에 따라 대시보드의 수도 적을수록 좋음 -> 대시보드 수 증가는 데이터 인프라 비용 증가로 이어짐
* 좋은 결정이란 짧은 시간이라도 밀도있게 같이 고민하고 명확하게 내리는 결정! 

 

 

Input Metrics VS Output Metrics

-> 입력에 초점을 맞춰서 출력에 긍정적인 영향을 끼쳐라!! -> 인풋지표과 아웃풋지표는 인과관계! 

 

- 인풋 지표 : '아웃풋 지표를 움직이는 지표'이며, 직접 통제 가능한 지표 (선행지표)

ex. 제품 다양성, 가격, 편의성, 새로운 강의들

 

- 아웃풋 지표 : 인풋 지표의 결과, 직접 통제 불가능한 것 (후행지표)

ex. MAU, 판매량, 계약건수, 매출, 이익

 

 

KPI와 선행 지표(인풋지표) 예

대표적인 KPI인 매출액

=> 기존 고객 매출 VS 새로운 고객 매출

-> 기존 고객 매출이 없으면 제품이 성장할 수 없음. 또한, 새로운 고객도 계속 있어야 성장가능 -> 이 둘이 적절히 조합되어야 기업의 성장이 가능하다. 

 

매출 = 가격 X 판매량

==> 가격이 고정되었다는 전제하에서 판매량을 늘릴 방법을 찾는 것이 핵심이다. 

====> 즉, 궁극적으로 원하는 바는 매출 증가이지만, 정확하게는 판매량을 높이는 것이 매출 증가의 핵심이 되는 것이다. 

 

 

상관관계(Correlation) VS 인과관계(Causation)

=> 우리는 "인과관계"가 있는 분석을 해야 한다. 

==> 인과관계가 있는 지표들을 찾아, 그 지표들을 증가시켜야 좋은 KPI가 되는 것이다. 

즉, 인과관계가 있는 인풋지표들을 찾아야 원하는 아웃풋지표가 증가되는 것이다. 

 

상관관계

- 두 사건 간에 통계적 관계가 있을 때. 

ex. 아이스크림 판매량과 수영장 이용자 수 사이의 관계

 

인과관계

- 한 사건이 다른 사건을 발생시키는 관계. 즉, 원인이 결과에 직접적인 영향을 끼침

ex. 폐암과 흡연의 관계