성과 측정 · 의사결정 · Metrics

좋은 Metric은 보고용 숫자가 아니라 다음 행동을 바꾸는 정보다.

Output vs Outcome

PO는 Output보다 Outcome을 봐야 한다.

Metric Tree

flowchart TD
    B[Business Goal] --> P[Product Outcome]
    P --> U[User Behavior]
    U --> M1[Leading Metric]
    P --> M2[Lagging Metric]

대표 Metric 유형

Acquisition

사용자가 들어오는가?

Activation

핵심 가치를 처음 경험했는가?

Engagement

실제로 반복 사용되는가?

Retention

다시 돌아오는가?

Efficiency

시간·클릭·실패가 줄었는가?

Quality

Crash, 오류, Support Issue가 줄었는가?

Leading vs Lagging

Leading
= 미래 결과를 먼저 보여주는 행동 지표

Lagging
= 이미 발생한 최종 결과

예:

• Leading: Camera Preset 저장 횟수
• Lagging: Camera Setup 소요 시간 감소

Metric의 함정

• 숫자가 오르면 무조건 좋은 것으로 보기
• 측정하기 쉬운 것만 측정
• 평균만 보고 Segment 차이를 놓침
• 사용 증가가 불편 증가 때문일 가능성 무시
• Metric을 목표로 만들면서 Gaming 유발

의사결정 Framework

Evidence
↓
Interpretation
↓
Options
↓
Trade-off
↓
Decision
↓
Expected Result
↓
Measure

Decision Log에는 적어도:

• 무엇을 결정했는가
• 어떤 근거였는가
• 무엇을 포기했는가
• 어떤 결과가 나오면 판단을 바꿀 것인가

를 남긴다.

PO에게 데이터는 “정답”이 아니라 불확실성을 줄이는 도구다.