-
‘허무 지표(Vanity Metrics)’ 깊이 파헤치기PM, PO 2025. 7. 24. 21:54
1. 허무 지표란?
‘허무 지표(vanity metrics)’란 숫자는 커 보여도 실제 비즈니스 가치나 사용자 행동 인사이트에 별 도움이 되지 않는 지표를 말합니다.
에릭 리스(Eric Ries)는 ‘린 스타트업’에서 다음과 같이 경고했어요:
- “vanity metrics are measurements that give the rosiest picture possible but do not accurately reflect the key drivers of a business”
- 예: 앱 다운로드 수, 페이지 방문 수, 가입자 수 같은 총량 지표
이런 지표는 팀에게 자신감을 주지만, 실제로는 문제의 본질에 다가가지 못하며 판단을 흐리게 할 수 있어요.
2. 왜 위험한가?
- 오해 확산: 수치는 좋아 보여도 그 원인을 알 수 없어 조직이 성공했다고 착각할 수 있고, 반대로 잘못된 책임 전가도 발생해요
- 자원 낭비: 외형 수치 성장만 쫓다 보면, 정작 실제 가치에 집중 못하고 리소스를 배분하는 실수가 생깁니다
- 팀 사기 저하: 경영층이나 외부에 포장된 숫자 기준이 강조되면, 실제로 가치 있는 작업보다 단기 숫자 달성에 매몰될 위험이 있어요
3. 허무 지표 vs 실행 가능한 지표 비교
허무 지표 (Vanity Metrics)실행 가능한 지표 (Actionable Metrics)
페이지뷰, 다운로드, 가입자 수 전환율, 리텐션율, 활성 사용자 비율 팔로워 수, 소셜 좋아요 고객 획득 비용(CAC), 고객 평생가치(LTV) 총 세션 수, 다운로드 수 이탈률(Churn), 순추천지수(NPS) - 전환율: “구매/가입으로 이어지는 비율” — 실제 행동 기반의 지표
- 리텐션율: “유지되는 사용자 비율” — 제품의 지속적 가치 확인 도구
- CAC vs LTV: 투자 대비 고객 가치 비교로 비즈니스 지속성 확보
- A/B 테스트 활용: 어떤 기능/디자인이 실제 성과를 이끄는지 실험을 통해 검증
4. 허무 지표를 실행 가능한 지표로 전환하는 법
- 가설부터 세워요
- “첫 주 리텐션 30% 달성 → 유료 전환 5% 이상” 같은 명확한 가설 수립
- MVP → 실험 설계
- 가설을 증명할 수 있는 최소 기능(MVP)을 가지고 A/B 테스트, 랜딩 페이지 실험 등 시도
- Build–Measure–Learn 사이클 실행
- 제품 빌드→데이터 측정→의미 분석→학습(피벗 또는 지속) 반복
- 정량·정성 데이터 결합
- “왜 이탈했는가?”에 대한 퀄리티 인터뷰나 사용자 테스트를 통한 인사이트 확보
- 핵심 지표 설정
- CAC, LTV, DAU/MAU, 전환률, 리텐션, 이탈률, NPS 등 비즈니스 모델에 맞는 지표 선정
5. 단계별 지표 사용 예시
- 초기 론칭 단계
- 팔로워·방문자 수 같은 허무 지표로 시장 반응 “인지”
- 리텐션, 활성 사용자 비율, 전환율 같은 액션 지표로 현황 점검
- 성장 단계
- CAC, LTV, 이탈률, 평균 주문 금액 등 unit economy 기반 지표 집중
- 이탈 분석/재참여 유도 구조 테스트 반복
- 성숙 단계
- 광고 채널별 CAC, 업셀 비율, 고객 세그먼트별 행동 분석 등 고도화
린 스타트업이라는 책을 읽으면서 허무 지표라는 것을 알게 되었고, 허무 지표에 대해 한번 알아보았다.
린 스타트업의 핵심은 허무 지표가 아닌, 진짜 사용자 행동을 읽어줄 수 있는 실행 가능한 지표(actionable metrics)에 집중하는 것이다. 즉 가설 기반의 실험과 반복 학습(Build–Measure–Learn)을 통해, ‘착시가 아닌 실질 성장’을 만들어가는 것이 진짜 목표
무작정 지표가 좋아진다고 방심하지 말자.
'PM, PO' 카테고리의 다른 글
넷플릭스의 4A 피드백 지침 (0) 2025.07.24 RICE 프레임워크 (0) 2025.07.24 PRD 문서란? (1) 2025.07.24 체리피커(Cherry Picker)란 무엇일까? (3) 2025.07.24 유저 인터뷰 (0) 2025.07.06