AI Repository/기초 통계학
개발자도 반드시 알아야 하는 핵심 비즈니스 데이터/지표
조금씩 차근차근
2026. 3. 4. 19:00
결국 개발자도 직원이기에, 다양한 부서의 사람들과 소통해야 한다.
아무래도 가장 자주 소통하게 될 쪽은 기획일텐데, 일의 우선순위가 전사적 목표에 따라 결정되기 때문이다.
회사의 입장에서 생각해보면, 전사적 목표 - 돈을 많이 벌 일이 우선으로 처리되길 원하는 것은 자명하다.
특별한 사내 정치가 관여되지 않는 이상, 이렇게 우선순위가 결정될 것이다.
그래서, 기획자와 소통하기 위한 필수 데이터/지표를 정리해보았다.
1. 목표·정렬
KPI (Key Performance Indicator)
- 의미: 목표 관리용 핵심 지표(보통 1~5개)
- 체크: KPI는 “행동”이 아니라 “결과” 숫자여야 함
- 예: 월 매출 10억, 신규 유료 20,000명, D30 리텐션 18%
North Star Metric (NSM)
- 의미: 제품 가치를 대표하는 단일 핵심 지표(팀 정렬용)
- 예: 커머스=주간 주문수, 구독=유료 유지 사용자 수, 콘텐츠=주간 시청시간(분)
2. 전환·병목(퍼널)
Funnel (퍼널)
- 의미: 사용자가 목표 행동까지 가는 단계 흐름
- 예: 방문 → 가입 → 장바구니 → 결제완료
Conversion Rate (전환율, CR)
- 식:
전환수 / 유입수 - 예: 구매 CR = 1,200 / 100,000 = 1.2%
- 10만명이 유입되고, 그 중에 고객 1200명이 실제로 "목표한 행동"을 수행했다는 의미
Drop-off (이탈)
- 의미: 퍼널 단계에서 다음 단계로 못 간 수/비율(병목 지점)
- 예: 결제화면 진입 5,000명 중 결제완료 1,200명 → 이탈 3,800명
3. 유지·반복(리텐션/이탈)
Retention (리텐션)
- 의미: 특정 기간 후 다시 활동한 비율(재방문/재사용)
- 식(대표):
D7 리텐션 = D7에 돌아온 사용자 / 코호트 사용자 - 예: 25,000명 중 2,500명 재방문 → 10%
Churn (이탈률)
- 의미: 고객이 “그만두는” 비율(특히 유료/구독에서 핵심)
- 식(대표):
기간 내 이탈 고객 / 기간 시작 고객 - 예: 월초 유료 10,000명 중 600명 해지 → 6%
Cohort (코호트)
- 의미: 같은 조건으로 묶은 사용자 집단(효과 검증용)
- 예: “2026-02 가입자 코호트”의 D7/D30 비교
4. 매출로 환산(결정에 직결)
MRR / ARR (구독이면 최우선)
- 의미: 월 반복매출 / 연 반복매출
- 식:
ARR = MRR × 12 - 예: MRR 3억 → ARR 36억
ARPU (Average Revenue Per User)
- 의미: 사용자 1명당 평균 매출(정의: 분모를 MAU로 할지 유료 사용자로 할지 고정 필요)
- 식:
매출 / 사용자 수 - 예: 월 매출 8억 / MAU 400,000 = 2,000원/인
AOV (Average Order Value, 객단가)
- 의미: 주문 1건당 평균 결제금액(커머스에서 핵심)
- 식:
매출 / 주문수 - 예: 12,300,000원 / 1,240건 = 9,919원/건
5. 투자 타당성(마케팅/획득/확장 판단)
CAC (Customer Acquisition Cost)
- 의미: 고객 1명 획득 비용
- 식:
획득비용 / 신규 고객 수 - 예: 5,000만원 / 2,000명 = 25,000원/명
LTV (Lifetime Value)
- 의미: 고객 1명이 생애 동안 남기는 기대 매출(또는 이익)
- 일반적으로 "생애 기준"으로 잡는게 어렵기 때문에, 90일 기준으로 기간을 제한한다.
- 간단 근사:
월 ARPU × 평균 유지 개월 - 예: 20,000원 × 10개월 = 200,000원
LTV/CAC
- 의미: 획득비용 대비 회수력(캠페인 확대/축소 판단)
- 예: 200,000 / 25,000 = 8.0
ROI (Incremental ROI)
- 의미: 실험(처리군)이 대조군 대비 만들어낸 증분 이익이, 투입한 비용 대비 얼마나 큰지 나타내는 지표
- 계산식
- 증분 이익 = (처리군 평균 이익 − 대조군 평균 이익) × 처리군 사용자수
- ROI(%) = (증분 이익 − 실험 비용) / 실험 비용 × 100
- 여기서 이익은?
- 증분 매출(Revenue)
- 증분 매출총이익(Gross profit = 매출×마진)
- 증분 순이익(Net)
- 핵심: 전후 비교가 아니라 대조군 대비 상승량으로 계산해야 “설득 가능한 ROI”가 된다.
- 예: 백엔드에서 프론트 헤더에 따라 다른 기능 제공, A/B 테스트를 통한 ROI 계산