고객에게 미치는 영향을 측정하는 방법

아티클
04/27/2023

고객에게 미치는 영향을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 문서는 고객 공감으로 구축하려는 노력에서 발생하는 가설의 유효성을 검사하기 위해 비즈니스 메트릭을 정의하는 데 도움이 됩니다.

전략적 메트릭

전략 방법론으로 동기 및비즈니스 결과를 검토합니다. 이러한 사례는 고객에게 미치는 영향을 테스트하기 위한 비즈니스 메트릭 집합을 제공합니다. 혁신이 성공하면 결과는 전략적 목표에 부합합니다.

비즈니스에서 메트릭이란? 비즈니스 메트릭은 특정 비즈니스 목표를 추적하고 평가하는 데 사용되는 정량화 가능한 메트릭입니다. 고객 영향 학습 메트릭을 설정하기 전에 이 혁신에 영향을 주려는 전략적 비즈니스 메트릭을 정의합니다. 일반적으로 이러한 전략적 메트릭은 다음 결과 영역 중 하나 이상과 일치합니다.

비즈니스 메트릭을 문서화하고 해당 영향을 자주 추적합니다. 이러한 메트릭의 결과가 여러 반복에 나타날 것으로 기대하지 않아야 합니다. 관련 당사자 간에 기대치를 설정하고 조정하는 방법에 대한 자세한 내용은 반복에 대한 약속을 참조하세요.

동기 부여 및 비즈니스 결과 메트릭 외에도 이 문서에서는 투명한 검색 및 고객 중심 반복을 안내하도록 설계된 학습 메트릭에 중점을 둡니다. 자세한 내용은 투명성에 대한 약속을 참조하세요.

학습 메트릭

MVP(최소 실행 가능 제품)의 첫 번째 버전을 고객과 공유하는 경우 전략적 메트릭에 영향을 주지 않습니다. 나중에 몇 차례 반복한 후에는 팀이 전략적 메트릭에 영향을 줄 만큼 동작을 변경하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 빌드-측정-학습 주기와 같은 학습 프로세스 중에 학습 메트릭을 채택하는 것이 좋습니다. 이러한 메트릭은 추적 및 학습 기회를 향상시킵니다.

고객 흐름 및 학습 메트릭

MVP 솔루션이 고객 중심 가설의 유효성을 검사하는 경우 솔루션은 고객 동작을 약간 변경합니다. 고객 코호트에 걸쳐 이러한 동작을 변경하면 비즈니스 결과가 향상됩니다. 고객 동작을 변경하는 것은 프로세스입니다. 각 단계는 영향을 측정할 수 있는 기회를 제공합니다. 채택 팀은 계속해서 학습하고 더 나은 솔루션을 구축할 수 있습니다.

고객 동작 변화에 대한 자세한 내용은 MVP 솔루션에서 확인하려는 흐름을 매핑하여 시작합니다.

학습 메트릭을 결정하는 데 사용되는 고객 흐름

대부분의 경우 고객 흐름에는 쉽게 정의된 시작점과 두 개 이하의 엔드포인트가 있습니다. 시작점과 엔드포인트 사이에는 피드백 루프에서 측정값으로 사용할 다양한 학습 메트릭이 있습니다. 고객 흐름을 사용하여 고객에게 미치는 영향을 측정하는 단계는 다음과 같습니다.

시작 지점(초기 트리거): 시작점은 이 솔루션의 필요성을 트리거하는 시나리오입니다. 고객 공감으로 구축된 솔루션의 경우 이 초기 트리거는 고객이 MVP 솔루션을 시도하도록 유도합니다.
솔루션 단계: 고객을 초기 트리거에서 성공적인 결과로 이동시키는 데 필요한 단계입니다. 각 단계는 다음 단계로 넘어가기로 한 고객의 결정에 따라 학습 메트릭을 생성합니다.
고객 요구 사항이 충족: 고객의 요구를 충족하는 솔루션은 가설의 유효성을 검사해야 합니다.
개별 채택 달성: 고객이 다음에 트리거를 찾을 경우 솔루션으로 돌아오면 개별 채택이 달성됩니다.
비즈니스 결과 지표: 고객이 정의된 비즈니스 결과에 기여하는 방식으로 동작하는 경우 비즈니스 결과 지표가 관찰됩니다.
진정한 혁신 달성:비즈니스 결과 지표 및 개별 채택이 모두 원하는 규모로 발생했을 경우 진정한 혁신을 실현한 것입니다.

고객 흐름의 각 단계는 학습 메트릭을 생성합니다. 각 반복 또는 릴리스 후에는 새 버전의 가설이 테스트됩니다. 동시에 솔루션에 대한 조정은 가설의 조정을 반영하도록 테스트됩니다. 고객이 지정된 단계에서 지정된 경로를 따를 때 긍정적인 메트릭이 기록됩니다. 고객이 지정된 경로에서 벗어나면 부정적인 메트릭이 기록됩니다.

이러한 맞춤 및 편차 카운터는 학습 메트릭을 만듭니다. 클라우드 채택 팀이 비즈니스 결과와 진정한 혁신을 향해 나아가면서 각각을 기록하고 추적해야 합니다. 고객과 함께 학습에서 이러한 비즈니스 메트릭을 적용하여 더 나은 솔루션을 배우고 구축하는 방법에 대해 설명합니다.

고객 파트너 그룹화 및 관찰

학습 메트릭을 정의하는 첫 번째 측정값은 고객 파트너 정의입니다. 혁신 주기에 참여하는 모든 고객은 고객 파트너로서의 자격이 있습니다. 동작을 정확하게 측정하려면 코호트 모델을 사용하여 고객 파트너를 정의해야 합니다. 이 모델에서 고객은 MVP의 변경 내용에 대한 응답에 대한 이해를 선명하게 만들기 위해 그룹화됩니다. 이러한 고객 영향 그룹은 일반적으로 다음 그룹과 유사합니다.

실험 또는 핵심 그룹: 시간이 지남에 따라 변경 내용을 테스트하도록 설계된 특정 실험에 참여하여 고객을 그룹화합니다.
세그먼트: 회사 크기별로 고객을 그룹화합니다.
수직: 고객이 나타내는 수직적 산업으로 고객을 그룹화합니다.
개별 인구 통계: 연령 및 물리적 위치와 같은 개인 인구 통계를 기반으로 고객을 그룹화합니다.

이러한 그룹화는 혁신 활동 중에 파트너로 선택한 고객의 여러 섹션에서 학습 메트릭의 유효성을 검사하는 데 도움이 됩니다. 다른 모든 메트릭은 정의 가능한 고객 그룹에서 파생되어야 합니다.

다음 단계

학습 메트릭이 누적됨에 따라 팀은 고객과 함께 학습을 시작할 수 있습니다.

고객과 함께 학습

이 문서의 개념 중 일부는 Eric Ries가 작성한 The Lean Startup에 처음 설명된 항목을 기반으로 합니다.