12. 지표 프레임워크(Looker Studio)

1. 지표 프레임워크 (Metric Framework)

지표 프레임워크는 단순히 지표를 나열하는 것이 아니라, 비즈니스 목표 → 핵심 지표 → 세부 지표로 이어지는 사고의 틀(Structure)을 구축하는 방법론입니다.

사용하는 목적

• KPI가 부서마다 따로 관리됩니다.
• 지표 간 관계가 보이지 않습니다.
• 어떤 지표를 봐야 하는지 혼란스러운 경우가 많습니다.

✅ 비즈니스 목표와 지표를 연결할 수 있습니다.

✅ 중요한 지표부터 우선순위를 정할 수 있습니다.

✅ 조직 전체가 동일한 기준으로 데이터를 바라볼 수 있습니다.

🔹 3대 핵심 지표 프레임워크 비교

프레임워크	핵심 질문	초점 및 특징
Metric Hierarchy (메트릭 하이라키)	"이 지표는 어떤 지표에 영향을 줄까?"	상위 KPI와 하위 지표 간의 계층적 영향을 구조화하여 핵심 지표를 일관되게 관리
Goal Tree (골 트리)	"목표를 달성하려면 무엇이 필요할까?"	최상위 비즈니스 목표에서 세부 목표와 핵심 지표를 나무 가지처럼 하향식 확장
OKR (Objectives & Key Results)	"무엇을 이루고 어떻게 측정할까?"	정성적 목표(Objective)와 정량적 핵심 결과(Key Results)를 매칭하여 성과 관리

 

🔹 비즈니스 질문의 4가지 유형 (<데이터 분석 오답 노트> 출처)

• 설명 질문: 현재 상황이 어떠한가? (ex: 이번 달 DAU 수치)
• 진단 질문: 왜 이런 현상이 발생했는가? (ex: 특정 레벨에서 이탈이 급증한 원인)
• 예측 질문: 향후 결과가 어떻게 될 것인가? (ex: 다음 달 예상 매출)
• 규범 질문: 문제를 해결하려면 무엇을 해야 하는가? (ex: 이탈 방지를 위한 난이도 조정)

2. Flood-it 게임 운영 대시보드 실습

🕹️ 상황

여러분은 Flood-it 게임 데이터 분석가입니다. 최근 미팅에서 대표님께서 이런 질문을 했습니다.

" 유저는 늘어나는데 매출이 왜 안 오르지? "
" 어디에서 유저가 이탈하는 걸까? "
" 다음 업데이트는 무엇을 해야 하지? "

Looker Studio에서 운영 대시보드를 만들어 대표님이 바로 의사결정을 할 수 있도록 만들어주세요.

STEP 1. Goal Tree

📌 게임이 성장하려면 어떤 KPI가 필요할까요?

• 비즈니스 목표: 게임 성장

→ 신규 유저 증가, 기존 유저 유지, 매출 증가

→ DAU, Retention, Purchase Rate, ARPU

✅ 질문

유저가 증가했는가?
→ 유저가 실제로 게임에 참여했는가?
→ 어느 레벨에서 이탈했는가?
→ 참여가 결제로 연결되었는가?
→ 다음 업데이트에서 무엇을 개선할 것인가?

📌 질문의 종류

• 설명 질문: 현재 상황을 정확히 파악합니다.
• 예측 질문: 미래를 전망합니다.
• 규범 질문: 구체적인 해결 방안을 모색합니다.
• 진단 질문: 근본 원인을 파악합니다.

*출처: 책 <데이터 분석 오답 노트>

 

STEP 2. Metric Hierarchy

• Metric Hierarchy: 지표를 아래로 분해하는 구조
• Dimension: 지표를 어떤 기준으로 나눠 볼지 정하는 기준

예시

Looker Studio → 만들기 → 보고서 → 데이터 연결 → Google Analytics → Demo Account → Flood-it! → 추가

 

LTV

차트 추가 → 시계열(선그래프) → Y축 : 계산된 필드 추가 → 표시 이름 : LTV, 수식 : 총 구매 수익 / nullif(첫 구매자 수,0)

 

필터 만들기

차트 추가 → 시계열(선그래프) → X 축 : Y축 : 이탈률

필터 추가 → 이름 : not set 제외, 포함 → 필드 선택 : level_name[level_fail], 조건 선택 : 정규 표현식 일치, 예(값) : level_[0-9]+

 

ARPPU

차트 추가 → 구글 지도(풍선 지도) →

크기 → 계산된 필드 추가 → 표시 이름 : 고착도, 수식 : 1일 활성 사용자/nullif(28일 활성 사용자,0)

차트 추가 → 막대 → X축 : ISO 주(ISO 연도 기준), Y 축 : 고착도, DAU/MAU, DAU/WAU

🔹 1) Goal Tree 기반 KPI 구성

• 최상위 비즈니스 목표: 게임 성장을 통한 매출 및 유저 증대
• 핵심 질문 및 지표 흐름:
  1. 유저 유입: DAU (일일 활성 사용자 수)
  2. 유저 정착: Retention (유지율) / Stickiness (고착도)
  3. 수익화 전환: Purchase Rate (구매 전환율) / ARPU / ARPPU / LTV

🔹 2) Looker Studio 계산된 필드 및 필터 구현

① 0으로 나누기 에러 방지 (NULLIF 연산자 활용)

• LTV (구매자 1인당 매출):
• {총 구매 수익} / {NULLIF}({첫 구매자 수}, 0)
• 주별 고착도 (Stickiness Trend):
  • 분모가 0일 경우 발생할 수 있는 대시보드 연산 에러를 NULLIF로 방지 처리
• {1일 활성 사용자} / NULLIF({28일 활성 사용자}, 0)

② 노이즈 데이터 정제 필터

• (not set) 및 미정의 값 제외: 정규표현식 level_[0-9]+를 활용하여 정상적인 레벨 데이터만 시각화에 포함 처리.

③ 주요 시각화 세팅

• 국가별 매출 분포: 맵 차트를 활용해 국가별 ARPPU 분포 확인.
• 주별 고착도: 라인 차트를 활용해 DAU / MAU 비율의 시계열 추이 모니터링.

3. 복습 퀴즈

📍 퀴즈 1

👉🏻 레벨별 실패율 차트에서 level_fail이 초반 레벨(1·0·2)에 집중돼 있습니다. 가장 타당한 가설은?

1. 초반 난이도가 높아 유저 이탈을 유발한다
2. 후반 콘텐츠가 부족하다
3. 결제 상품 가격이 비싸다

📍 퀴즈 2

👉🏻 활성 사용자는 꾸준히 느는데 ARPU가 거의 0원입니다. 어떤 가설이 가장 타당할까요?

1. 유저들이 게임을 재미없어 한다
2. 마케팅 예산이 부족하다
3. 결제(수익화) 동선이 없거나 매우 약하다

📍 퀴즈 3

👉🏻 신규 유저는 계속 들어오는데 고착도(1일 ÷ 28일 활성 사용자)가 하락 중입니다. 무엇을 의심해야 할까요?

1. 서버 비용이 올랐다
2. 유저가 들어와도 금방 이탈한다(리텐션 문제)
3. 경쟁 게임이 늘었다

📍 퀴즈 4

👉🏻 주별 LTV가 첫 주 7 → 최근 1로 계속 하락합니다. 가장 가능성 높은 해석은?

1. 최근 유입 유저가 예전보다 결제를 덜 한다
2. 전체 활성 사용자 수가 줄었다
3. 게임이 스토어에서 내려갔다

📍 퀴즈 5

👉🏻 참여율은 높은데 결제 전환율이 낮습니다. 어떤 가설이 가장 타당할까요?

1. 게임은 재밌지만 결제 유도가 약하다
2. 유저가 게임을 지루해한다
3. 신규 유입이 부족하다