01. 핵심성과지표(KPI)란?
KPI(Key Performance Indicator)는 비즈니스 목표 달성 여부를 평가하기 위한 정량적 지표이다. 기업이나 특정 부서뿐만 아니라 이직이나 연봉 협상 시 성과와 역량을 증명하는 근거로 활용할 수도 있어 개인에게도 아주 중요한 지표이다. 따라서 업무 진행 시 이러한 지표를 잘 확인, 관리하고 기록해 두는 것이 좋다.
02. 산업별 KPI 종류와 개념, 계산방법
모든 산업을 다루기엔 한계가 있어, 유관성이 있는 산업별 KPI 에 대해 정리를 해보았다. 하이라이트 처리한 부분은 자주 사용되는 지표로 꼭 알아두면 좋다.
IT 업계에서의 KPI
| 카테고리 | KPI | 정의 | 계산법 | 활용 목적 |
| 사용자 관련 | DAU (Daily Active Users) |
하루 동안 특정 서비스나 앱을 이용한 고유 사용자 수 | 특정 날짜의 활성 사용자 수 | 사용자 참여도 및 성장률 분석 |
| WAU (Weekly Active Users) |
일주일 동안 서비스에 접속한 고유 사용자 수 | 특정 주의 활성 사용자 수 | 지속적인 사용 여부 측정 | |
| MAU (Monthly Active Users) |
한 달 동안 서비스에 접속한 고유 사용자 수 | 특정 월의 활성 사용자 수 | 사용자 기반 성장률 평가 | |
| 유지율 (Retention Rate) |
일정 기간 이후에도 서비스에 남아 있는 사용자 비율 | (N일 후 남아 있는 사용자 수 / 초기 사용자 수) × 100 | 고객 충성도 및 장기 사용 분석 | |
| 이탈률 (Churn Rate) |
일정 기간 동안 서비스를 떠난 사용자 비율 | (이탈한 사용자 수 / 기존 사용자 수) × 100 | 고객 손실 방지 전략 수립 | |
| NPS (Net Promoter Score) |
사용자 만족도 및 추천 의향 | (추천 고객 비율 - 비추천 고객 비율) × 100 | 브랜드 충성도 및 입소문 마케팅 효과 평가 | |
| 서비스 성능 | 응답 시간 (Response Time) |
서버가 요청을 처리하는 데 걸리는 평균 시간 | 전체 응답 시간 / 총 요청 수 | 시스템 성능 최적화 |
| 다운타임 (Downtime) |
서비스가 작동하지 않는 시간 | (가동 중지 시간 / 총 운영 시간) × 100 | 안정성 및 가용성 평가 | |
| 에러율 (Error Rate) |
요청 대비 오류가 발생한 비율 | (에러 발생 횟수 / 총 요청 수) × 100 | 서비스 품질 유지 및 개선 | |
| 비즈니스 성과 |
전환율 (Conversion Rate) |
방문자 대비 특정 행동(구매, 가입 등)을 완료한 비율 | (목표 행동 완료 수 / 총 방문자 수) × 100 | 마케팅 효과 측정 및 최적화, 회원가입, 구매 등의 행동 완료율, 서비스 개선에 활용 |
| ARPU (Average Revenue Per User) |
사용자 1명당 평균 수익 | 총 수익 / 총 사용자 수 | 사용자 가치 평가 | |
| LTV (Customer Lifetime Value) |
고객이 서비스 이용 기간 동안 발생시키는 총 수익 | ARPU × 평균 유지 기간 | (금융/보험 쪽) 고객의 예상 평생 가치, 마케팅 및 유저 유지 전략 수립 |
재무적 KPI
| KPI | 정의 | 계산법 | 활용 목적 |
| 매출 성장률 | 전년 대비 매출 증가율 | ((당해 매출 - 전년 매출) / 전년 매출) × 100 | 매출 증대 효과 평가 |
| 순이익률 | 총 매출에서 비용을 제외한 이익 비율 | (순이익 / 매출) × 100 | 수익성 분석 |
| ROI (Return on Investment) | 투자 대비 수익률 | (순이익 / 투자 비용) × 100 | 투자 효율성 평가 |
| 운영 비용 비율 | 전체 수익 대비 운영 비용 비율 | (운영 비용 / 총 매출) × 100 | 비용 절감 전략 수립 |
고객 관련 KPI
| KPI | 정의 | 계산법 | 활용 목적 |
| 고객 만족도 (CSAT) |
고객 서비스에 대한 만족도를 측정 | (만족한 고객 수 / 총 응답 수) × 100 | 서비스 개선 방향 설정 |
| 고객 유지율 | 일정 기간 동안 유지되는 고객 비율 | (기존 고객 중 유지된 고객 수 / 기존 고객 수) × 100 | 충성도 높은 고객 확보 |
| NPS (Net Promoter Score) |
고객 추천 의향 | (추천 고객 비율 - 비추천 고객 비율) × 100 | 브랜드 인지도 및 충성도 분석 |
| 평균 응답 시간 | 고객 문의에 대한 응답 시간 | 총 응답 시간 / 총 문의 수 | 고객 서비스 품질 개선 |
마케팅 KPI
| KPI | 정의 | 계산법 | 활용 목적 |
| 전환율 (Conversion Rate) |
방문자 대비 특정 행동(구매, 회원가입 등) 완료율 | (목표 행동 완료 수 / 총 방문자 수) × 100 | 광고 및 랜딩 페이지 최적화 |
| CAC (Customer Acquisition Cost) |
신규 고객 1명을 확보하는 데 드는 비용 | 총 마케팅 비용 / 신규 고객 수 | 고객 획득 비용 절감 전략 수립 |
| ROAS (Return on Ad Spend) |
광고비 대비 매출 비율 | (광고로 인한 매출 / 광고 비용) × 100 | 광고 효과 분석 및 최적화 |
| SNS 참여율 | 소셜 미디어 게시물에 대한 좋아요, 댓글, 공유율 | (총 참여 수 / 총 노출 수) × 100 | 브랜드 인지도 확대 |
생산 관련 KPI
| KPI | 정의 | 계산법 | 활용 목적 |
| 생산량 | 일정 기간 동안 생산된 제품 수 | 총 생산량 | 생산 효율성 평가 |
| 불량률 | 전체 생산량 대비 불량 제품의 비율 | (불량 제품 수 / 총 생산량) × 100 | 품질 관리 |
| 작업 완료 시간 | 특정 작업을 완료하는 데 걸린 시간 | 총 작업 시간 / 총 작업 수 | 생산 프로세스 최적화 |
| 재고 회전율 | 일정 기간 동안 재고가 판매 또는 사용된 비율 | (판매된 제품 수 / 평균 재고량) × 100 | 재고 관리 최적화 |
사회적 책임 KPI
| KPI | 정의 | 계산법 | 활용 목적 |
| 탄소 배출량 | 기업이 배출하는 탄소의 총량 | 측정 장비 및 배출 지표 활용 | 지속 가능성 전략 수립 |
| 재생 가능 에너지 사용 비율 | 총 에너지 소비량 중 재생 에너지 사용 비율 | (재생 가능 에너지 사용량 / 총 에너지 사용량) × 100 | 친환경 정책 평가 |
| 다양성 및 포용성 지표 | 조직 내 성별, 인종, 연령 등의 다양성 | 내부 직원 설문 및 인구 통계 분석 | 다양성과 포용성 개선 |
| 지역사회 기여도 | 기업이 사회 공헌 활동에 투자한 비용 및 시간 | 사회 공헌 활동 투자 금액 및 자원 제공 시간 합산 | 기업 이미지 개선 및 CSR 활동 평가 |
03. KPI 데이터 확인 방법
1. 데이터 분석 도구 활용
| 도구 | 가격정책 (25년 2월 기준) | 특징 |
| Google Analytics | 무료 (기본) 유료 (GA 360: 연간 약 $150,000) |
웹사이트 및 앱 트래픽 분석, 전환율 및 사용자 행동 분석 |
| Mixpanel | 무료 (1,000개 이벤트까지) 유료 (Growth: 월 $20~ / Enterprise: 맞춤 요금) |
제품 분석, 사용자 행동 및 전환율 추적 |
| Amplitude | 무료 (핵심 분석 기능 포함) 유료 (Growth/Enterprise: 맞춤 요금) |
고객 행동 분석, 퍼널 분석, A/B 테스트 |
| Tableau | 유료 (월 $15~$70/사용자) | 강력한 데이터 시각화 및 BI 도구 |
| Microsoft Power BI | 무료 (기본 기능 제공) 유료 (Pro: 월 $10 / Premium: 맞춤 요금) |
데이터 분석 및 시각화, 기업용 BI 솔루션 |
| Looker (by Google Cloud) |
유료 (맞춤 요금제) | 기업용 데이터 분석 및 BI 도구 |
| Adobe Analytics | 유료 (맞춤 요금제, 수천~수만 달러 규모) | 고급 웹 트래픽 및 고객 인사이트 분석 |
| Hotjar | 무료 (기본 기능 포함) 유료 (월 $39~) |
사용자 행동 추적(히트맵, 세션 기록 등) |
2. 대시보드 구축
BI 도구를 활용하여 KPI를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 구성할 수 있습니다:
- Google Data Studio
- Tableau / Power BI
- Looker
3. A/B 테스트 및 사용자 인터뷰
A/B 테스트 및 사용자 인터뷰를 통해 KPI 데이터를 해석하고 개선할 수 있다.
사용자 인터뷰의 경우, 대면 인터뷰가 어렵다면 Google Forms, Typeform, 또는 앱 내 팝업으로 피드백을 요청할 수 있다.