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MoM(월별 성장률) 분석시 저지르는 일반적 3가지 실수

🔥 Amplitude 활용 가이드

by 팀 맥소노미 Maxonomy 2021. 3. 29. 16:00

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성장을 정확하게 모델링하는 것은 제품의 급격한 성장을 실현하기 위한 첫 번째 단계입니다.

월별 성장이란 무엇입니까?

월별 (MoM) 성장은 특정 메트릭 값의 변화를 전월 값의 백분율로 표시합니다.

월별 성장은 월별 수익, 활성 사용자, 구독 수 또는 기타 주요 지표의 성장률을 측정하는 데 자주 사용됩니다. 모바일 앱, SaaS 제품 또는 웹 사이트와 같은 디지털 제품을 작업하는 경우 MoM 활성 사용자 증가에 관심이 있을 것입니다. 이는 제품 또는 회사의 성장과 성공에 대해 이야기하는 가장 일반적인 방법입니다.

MoM 성장률을 계산하는 방법

한 달 동안의 월별 성장을 계산하려면 이번 달의 총 사용자 수와 지난 달의지난달의 총 사용자 수의 차이를 취한 다음 이를 지난달의 합계로 나누면 됩니다. 

동일한 공식을 사용하여 주별 성장 또는 전년 대비 성장을 계산할 수 있습니다. 한 달 동안의 성장률을 계산하는 대신 6개월 동안의 MoM 성장률을 계산하고 싶다고 가정 해 보겠습니다. CMGR (월간 복합 성장률) 을 계산하려는 경우입니다.

관련 자료 : 활성 사용자는 누구입니까? 사용자 분석을 위한 전략

Compound Monthly Growth Rate (CMGR) 공식

CMGR은 해당 기간 동안 매달 일정한 속도로 성장한다고 가정하여 특정 기간 동안의 성장률을 설명합니다. 활성 사용자가 다음과 같이 증가했다고 상상해보세요.

2018 년 1 월 2018 년 2 월 2018 년 3 월 2018 년 4 월 2018 년 5 월 2018 년 6 월
활성 사용자 100 110 150 190 201 248

CMGR을 계산하려면 위의 숫자를 다음 공식에 대입합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

CMGR은 월별마다 다르지만 위의 전체 기간 동안 20%입니다. 예를 들어 1월부터 2월까지의 MoM 성장률은 10%에 불과한 다음 2월부터 3 월은 36%로 점프합니다. CMGR을 사용하면 1월부터 6월까지 매달 일정한 성장률로 성장하고 있다고 가정합니다. 이 예에서 이는 다음을 의미합니다.

이제 다음 단계로 넘어갑시다.위에서 과거 기간 동안 CMGR을 계산했습니다. 5개년 사업 계획을 세우고 사업이 어떤 모습 일지에 대한 프로젝트를 계획한다고 가정해 보겠습니다. 이대로라면 2022년 12월까지 활성 사용자 수는 5십만 명을 넘을 것입니다.

피해야 할 MoM 성장과 관련된 3가지 일반적인 실수

성장 모델을 구축할 때 부주의한 실수를 하는 것은 생각보다 흔합니다. 다음은 MoM 데이터 작성 시, 저지르는 3가지 일반적 실수입니다.

1. MoM 성장으로 모델링 된 작은 절댓값 

앱이나 제품의 사용자 수가 적으면, MoM 달성을 훨씬 쉽게 이룰 수 있습니다. 즉, 적은 수의 MoM 성장에 대한 내러티브를 구성하는 것이 더 쉽고 비즈니스가 성장함에 따라 그 비율을 유지하기가 더 어렵습니다.

2018 년 1 월 2018 년 2 월 2018 년 3 월 2018 년 4 월 2018 년 5 월 2018 년 6 월
활성 사용자 100 120 144 173 207 249

이 예에서는 2018 년 1 월부터 2018 년 6 월까지 매월 20 % 의 성장을 경험하고 있습니다. 하지만 절대 수치로 보면 100명의 활성 사용자에서 249명의 활성 사용자로만 증가하는 것입니다.

여기서 문제는 이 비율 증가가 확장되지 않는다는 것입니다. 한 번의 언론 멘션으로 100 명에서 120 명의 월간 활성 사용자 확보는 쉽게 할 수 있습니다. 그러나 한 달에 활성 사용자가 1,000,000명에서 1,200,000명으로 20 % 증가하려면 강력한 성장 엔진이 필요합니다.

핵심 요점 : 사용자 수가 적을 때엔 MoM을 주시할 수 있지만 사용자 수가 더 많아지면 참여도 지표 , stickness 및 사용자 행동 데이터를 살펴봄으로써 성장이 장기적으로 지속될 것인지를 알려주는 기본 메커니즘 구성에 집중해야 합니다.

2. MoM 성장으로 모델링 된 비일관된 성장

성장은 예측할 수 없습니다. 한 달은 MAU를 두 배로 늘리고 다음 달에는 변화 없이 그대로 유지될 수 있습니다. 이런 일이 발생한다면 일관된 CMGR로 모델링하여 변동하는 성장을 모순되게 만드는 것은 실수입니다.

2018 년 1 월 2018 년 2 월 2018 년 3 월 2018 년 4 월 2018 년 5 월 2018 년 6 월
활성 사용자 10,000 11,000 20,000 20,500 21,000 24,900
성장률 10 % 82 % 2 % 2 % 19 %

여기에서 CMGR이 20% 이지만 특정 기간 동안 (5월부터 6월까지)만 20% 근처에 있다고 가정해 봅시다. 그 외에는 2% 성장과 82% 성장 사이에서 크게 변동하고 있습니다.

결론은 다음 달 성장률이 얼마인지 알지 못한다는 것입니다. 성장률은 도처에 있지만 데이터는 여전히 무언가를 알려줍니다. 앱을 위한 일관된 성장 엔진을 구축하지 않았던 거죠.성장이 있는 달과 성장이 없는 달의 차이를 모를 가능성이 높습니다.

핵심 요점 : 성장이 일관되지 않은 경우, 단일 CMGR보다는 월별 성장률의 추세로 성장을 논의하는 것이 더 정확합니다.

3. MoM 성장으로 모델링 된 선형 성장

귀하의 비즈니스는 성장하고 있으며 지속적으로 성장하고 있습니다. 다만 선형 성장을 기하급수적인 성장으로 착각하지 마십시오.

2018 년 1 월 2018 년 2 월 2018 년 3 월 2018 년 4 월 2018 년 5 월 2018 년 6 월
활성 사용자 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 20,000
성장률 20 % 17 % 14 % 13 % 11 %

6개월 동안 사용자가 10,000 명에서 20,000 명으로 두 배 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이는  15%의 Mom 성장률을 의미합니다. 자세히 살펴보면 문제가 나타납니다. 시간이 갈수록 성장률은 둔화되는 것 같습니다.

숫자가 커짐에 따라 성장이 감소하는 것은 성장이 기하급수적이지 않다는 신호이며 아마도 더 선형적일 것입니다. 여기서는 15% MoM이 성장하고 있다고 말하는 대신 매월 2,000명의 활성 사용자를 추가한다고 말함으로써 절댓값을 고수하는 것이 더 정확합니다.

핵심 사항 : 모든 성장이 동일하지는 않습니다. 성장이 선형으로 발생하는 경우 절대 사용자 수의 월별 성장을 참조하여 이를 수용하고 정확하게 설명하십시오. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 비선형 성장을 실현할 기회를 식별하십시오.

관련 자료 : 시간이 지남에 따라 핵심 지표를 조정해야 할까요?

단기 성장을 추적하면 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다.

월별 성장은 현재 성과를 정확하게 모델링하고 성공을 벤치마킹하고 예측하는 데 매우 유용합니다. 당신이 하고 있는 일을 알고 있고 회사의 장기적인 미래에 전념하고 있다는 거죠.

성장률이 일정하거나 하향 조정되면 실망스러워 보일 수 있지만, 보고 싶은 데이터가 아닌 경우에도 모든 데이터에는 가치가 있다는 것을 기억하십시오. 기하 급수적인 성장은 하룻밤 사이에 일어나지 않으며 저절로 일어나지 않습니다.

퀄리티 있는 데이터 산출은 퀄리티 있는 데이터 수집에서 시작됩니다.

품질이 낮은 데이터를 지속적으로 살펴보면 MoM과 같은 중요한 지표를 정확하게 해석하기가 훨씬 어려워집니다. 분석을 실행하는 작업에 너무 깊이 빠져 들기 전에 먼저 강력한 데이터 시스템 인 MVI (Minimum Viable Instrumentation)를 만들어야 합니다.이를 통해 비즈니스 및 분석 목표를 달성하기 위해 따라야 하는 특정 데이터 프로세스를 식별할 수 있습니다.

두 가지를 정의하여 시작하세요.

  1. 일일 활성 사용자와 같은 중요한 용어에 대한 정의
  2. 특정 비즈니스 목표

고객이 이러한 목표 (예: 전환)를 달성하기 위한 올바른 방향으로 안내할 고객 여정의 경로를 신중하게 고려하여 측정하려는 이벤트를 정확히 찾아냅니다. 바로 추적하려는 터치 포인트입니다. 목표 달성에 중요한 것에 집중하고 나머지는 제거하십시오.


다음은 팀의 심각한 데이터 유효성 검사 문제를 방지하기 위해 따라야 할 5 가지 주요 원칙입니다.

  1. 모든 것을 추적하려 하지 마세요. 불필요한 데이터는 지저분하고 추적하기가 거의 불가능합니다. 대신 20 ~ 200개의 고객 주요 여정과 관련된 이벤트를 일관되게 추적하십시오.
  2. 체계적으로 유지하십시오. 데이터와 이에 대한 정의는 팀원 모두에게 매우 깨끗하고 이해하기 쉬워야 합니다.
  3. d-1부터의 데이터를 정의하십시오. 데이터 구조를 설명하는 몇 가지 문서를 작성하는 것이 좋습니다.
  4. 분석 플랫폼 내에서 사용자 식별이 작동하는 방식을 이해합니다. 또한 무의미하게 지속 방문하는 가짜 "새 사용자"를 방지하기 위해 장치 또는 기타 자격 증명으로 익명 사용자를 인식할 수 있는 시스템이 있어야 합니다. 예를 들어 Amplitude(앰플리튜드)는 "amplitude_ID"식별자로 이 문제를 해결합니다. 이 식별자는 익명인 경우에도 반복 방문 사용자를 포착합니다.
  5. 숫자, 날짜, 국제 문자 및 지오 코딩 값과 같은 자동 서식 변수를 사용하여 일관성 있고 정확하게 분석하세요.

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