넓은 관점에서 데이터를 보지 않아 부분에서의 최적화에 힘쓰다 보면 전체 관점에서는 불필요한 고생을 하거나, 합리적인 의사결정을 하지 못하게 되는 경우가 있습니다.
1. 전환율
서비스로 유입되는 고객 중 구매하는 고객의 비율을 말하는 전환율은 어떤 고객이 서비스로 유입되는지에 따라 달라질 수도 있습니다.
서비스의 규모가 커지면 초기 유저와 다른 니즈와 지불 의사를 가진 고객들이 들어오게 됩니다. 이때 시장의 규모가 커지고 설득의 난이도가 높아지며 전환율이 낮아지기도 합니다. 하지만 구매 전환이라는 부분 관점에서 전환율 하락이 문제라고 생각해 이를 떨어지지 않게 하는 것을 최우선으로 생각하면 전체 관점에서 더 많은 고객을 획득하며 성장할 수 있는 의사결정의 기회를 놓쳐 버릴지도 모릅니다.
2. 리텐션
코호트를 기준으로 측정하는 리텐션은 기준이 되는 리드타임에 따라 전혀 다른 판단을 내릴 수도 있습니다.
리텐션은 제공하는 서비스가 개선되고 판매하는 상품이 다양해지면 자연스럽게 변할 수 있습니다. 판매하는 상품의 품질과 가격을 높이면 고객의 결정에 시간이 필요해 15일 내 리텐션은 하락할 수 있지만, 좋은 품질로 인해 30일 내 리텐션은 오히려 올라갈 수도 있습니다. 하지만 부분 관점에서 15일 리텐션의 하락이 문제라고 판단하면 전체적인 리텐션은 좋아졌지만 불필요한 문제를 해결하기 위해 과도한 리소스를 쓰게 될 수도 있습니다.
3. 구매자
구매자의 성분을 MECE 하게 나눠보면 흐릿해 잘 보이지 않던 기회가 분명해질 수도 있습니다.
서비스의 생애 첫 구매자를 의미하는 신규 고객은 생각보다 다양한 스펙트럼을 가지고 있습니다. 신규 고객이라는 이름은 흡사 우리 서비스에 이제 막 유입 된 신규 가입 고객이라는 인상을 주지만 신규 고객의 가입 후 경과 일수 별로 세그먼트를 나눠보면 신규 가입 당일 바로 첫 구매한 고객부터 가입 후 1년이 지나고 나서야 구매하는 고객까지 다양한 지층을 볼 수 있을 거예요. 이때 신규 가입 고객이라는 부분에만 집중하면 가입한 지 오래되었지만 고민만 하며 정작 첫 구매는 하지 않은, 쉽게 딸 수 있는 과실의 기회를 놓치게 될 수도 있습니다.
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