지표 분석

마지막 업데이트: 2022년 2월 10일 | 0개 댓글
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제롬 파월 이 면준 의장, Federal Reserve Chair Jerome Powell, Photo by Al Drago via AP

9월 미국 고용지표 분석, 일자리 증가 부진과 임금 상승 속 실업률 하락의 엇갈린 지표

오늘 발표된 9월 미국 고용지표들을 간단히 정리해 보았습니다. 9월 미국 고용지표 분석 결과는 시장 기대에 크게 미지지 못한 일자리 증가, 아주 빠르게 상승하는 임금 그리고 노동자들의 구직 포기로 실업률은 4.8%로 크게 낮아지는 엇갈린 신호를 보내고 있습니다.

혼란스러운 지표 덕분에 미국 증시는 상승 하락의 변동성을 키워가고 있습니다..

Executive Summary

우선 9월 미국 교용지표를 시장 예측치와 발표치와 차이를 간단히 테이블로 정리, 비교해 보죠.

비농업고용지수는 시장 기대에 크게 못미치면서 생각보다 고용 증가가 더디게 진행괴고 있음을 보여주었지만 예상외로 실업률은 4.7% 시장 예상보다 낮은 수준으로 밝혀졌습니다.

리고 고용 악화로 임금이 상승하면서 시간당 월평균 수입은 4.3% 증가해 올해 두번째로 높은 수준으로 임금 상승되면서 경제 활성화에 부담이 되고 있습니다.

항목결과발표 내용시장 예측
실업률 시장 예측
상회
4.8%5.1%
비농업고용지수
(Non-farm Payrolls)
시장 예측
하회
194K500K
시간당 월평균 수입
(MoM
시장 예측
상회
0.6%0.4%
시간당 평균 수입
(YoY)
시장 예측
부합
4.6%4.6%

노동 공급이 원활하지 않은 가운데 델타 변이 확산은 경제 회복에 강하에 악영향을 미치면서 비농업고용지수는 시장 예상보다 훨씬 더 낮은 수준에서 고용되었습니다.

  • 9월 비농업고용지수 : +19.4만 증가로 시장 예상치 50만명에 미치지 못함
    또한 8월 비농업고용지수는 지표 분석 23.5만명에서 36.6만명으로 수정되었음
  • 실업률 : 4.8% vs. 5.1% 예상, 8월 5.2%
  • 시간당 월평균 수입 : 전월 비 0.6% 증가해 시장 예측 0.4%보다는 높은 수준
    8월 시간당 월평균 수입 증가는 0.4%로 수정
  • 시간당 월평균 수입의 전년비 증가: 전년비 4.6% 증가로 시장 예상치 4.6%와 부합
    8월 시간당 월평균 수입의 전년비 증가율은 +4.0%로 수정

시장 기대에 못미친 비농업고용지수

9월 비농업고용지수는 19.4만명 증가에 그쳐 블룸버그가 집계한 컨센서스 50만명에 크게 미치지 못했습니다.

반면 9월 월평균 수입 증가는 시장 예측치 0.4%보다 높은 0.6% 증가했습니다. 다만 전년비 증가율은 4.6%로 시장 예측치와 부합했습니다.

이러한 고용은 느리지만 꾸준히 증가하고는 있지만, 1) 시장 예측 또는 기대에 비해서 증가 속도가 느리며 2) 몇달간 지속적인 증가에도 불고하고 아직도 팬데믹 이전 수준으로 회복하지 못하고 있습니다.

9월 고용지표가 예상외로 부진한 이유는 정부의 공공 부문에서 고용이 12.3만명이 줄었기 때문이니다. 특히 지방정부 교육 부문 일자리가 14.4만개가 감소하면서 공공 부문 감소를 주도했습니다. 이는 9월 개학 등으로 채용이 증가할 것으로 예상되었으나 델타 변이 확산으로 정상적인 인력 고용이 왜곡된 때문으로 해석되고 있습니다.

반면 민간부문 고용은 전월비 31.7만명이 증가해 전월 33.2만명 증가와 비슷한 수준을 유지했습니다. 위에서 설명한대로 정부부문이 어느 정도 역활을 했다면 시장 예측치에 부합햇을지도 모릅니다.

고용증가 부진에도 미국 실업률은 하락

그럼에도 불구하고 9월 실업률은 4.8%를 기록해 예상 5.1% 보다도 높은 수준으로 개선되었습니다. 8월 5.2%에 비해서는 0.4%p 개선되었습니다. 이는 노동시장 참여율이 8월 61.7%에서 9월 61.6%로 낮아진 덕분이기도 했습니다.

미국 실업률은 지난 4주동안 일자리를 찾았거나 임시적으로 해고된 사람들의 비율로 팬데믹으로 일자리르 잃은 모든 사람을 포함하고 있지는 않기 때문에 제한적으로 해석할 필요가 있습니다.

9월 실업률을 보다 상세하게 살펴보면 그옹안 높았던 흑인 실업률과 여성 실업률 하락이 상대적으로 높았습니다. 보조금 지금이 중단되면서 점차 고용시장으로 나오는 영향으로 해석됩니다.

  • 전체 실업률은 4.8%로 전월 5.2%에서 0.4%p 하락
    시장 예상치 5.1%보다 긍정적인 지표
  • 20세 이상 남성 실업률은 4.7%로 전월 5.1%에서 0.4%p 하락
  • 20세 이상 여성 실업율은 4.2%로 전월 4.8%에서 0.6%p 하락
  • 16세에서 29세 실업률은 11.5%로 전월 11.2%보다 높아짐
  • 백인 실업률은 4.2%로 전월 4.5%보다 0.3%p 하락
  • 흑인 실업률은 7.9%로 전월 8.8%보다 0.9%p 하락
  • 아시아인 실업률은 4.2%로 전월 4.6%보다 0.4%p 하락
  • 스패니시 실업률은 6.35로 전월 6.4%에서 0.1%p 하락
지표 분석
실업률 남자 여자 16~19세 백인 흑인 아시아인 히스패닉
07.01.2019 3.6 3.4 3.3 12.0 3.3 5.6 2.8 4.4
08.01.2019 3.7 3.4 3.3 12.4 3.4 5.2 2.8 4.2
09.01.2019 3.5 3.3 3.0 12.5 3.2 5.4 2.5 4.0
10.01.2019 3.6 3.3 3.2 12.6 3.3 5.6 2.9 4.2
11.01.2019 3.6 3.2 3.3 12.5 3.3 5.7 2.6 4.3
12.01.2019 3.6 3.1 3.3 13.0 3.1 6.2 2.6 4.3
01.01.2020 3.5 3.1 3.2 12.6 3.0 6.1 3.1 4.3
02.01.2020 3.5 3.2 3.1 11.5 3.0 6.0 2.4 4.4
03.01.2020 4.4 4.1 4.0 14.1 3.9 6.8 4.1 6.0
04.01.2020 14.8 13.1 15.5 32.1 14.1 16.7 14.5 18.9
05.01.2020 13.3 11.6 13.9 29.6 12.3 16.7 14.9 17.6
06.01.2020 11.1 10.2 11.3 22.6 10.1 15.3 13.9 14.5
07.01.2020 10.2 9.4 10.4 19.1 9.2 14.4 11.9 12.7
08.01.2020 8.4 8.0 8.3 16.4 7.4 12.8 10.6 10.5
09.01.2020 7.8 7.3 7.7 16.3 7.0 12.0 8.8 10.3
10.01.2020 6.9 6.7 6.5 14.0 6.0 10.8 7.6 8.9
11.01.2020 6.7 6.6 6.2 13.9 5.9 10.3 6.7 8.6
12.01.2020 6.7 6.4 6.3 16.0 6.0 9.9 5.9 9.4
01.01.2021 6.3 6.0 6.0 14.8 5.7 9.2 6.6 8.6
02.01.2021 6.2 6.0 5.9 13.9 5.6 9.9 5.1 8.4
03.01.2021 6.0 5.8 5.7 13.0 5.4 9.6 6.0 7.7
04.01.2021 6.1 6.1 5.6 12.3 5.3 9.7 5.7 7.7
05.01.2021 5.8 5.9 5.4 9.6 5.1 9.1 5.5 7.1
06.01.2021 5.9 5.9 5.5 9.9 5.2 9.2 5.8 7.2
07.01.2021 5.4 5.4 5.0 9.6 4.8 8.2 5.3 6.4
08.01.2021 5.2 5.1 4.8 11.2 4.5 8.8 4.6 6.2
09.01.2021 4.7 4.7 4.2 11.5 4.2 7.9 4.2 6.1
10.01.2021 4.6 4.7 4.2 11.5 4.2 7.9 4.2 5.7
11.01.2021 4.2 4.7 4.2 11.5 4.2 7.9 4.2 5.2
12.01.2021 3.9 3.0 3.1 8.6 3.2 7.0 3.8 4.9
01.01.2022 4.0 3.2 3.1 9.1 3.4 7.1 3.6 4.9
02.01.2022 3.8 3.0 3.1 9.4 3.3 6.4 3.1 4.4
03.01.2022 3.6 3.1 2.8 10.0 3.2 5.6 2.8 4.2
04.01.2022 3.6 3.1 2.8 10.2 3.2 6.1 3.1 4.1
05.01.2022 3.6 3.4 3.4 10.43.2 6.2 2.4 4.3
06.01.2022 3.6 3.6 3.6 11.0 3.3 5.8 3.0 4.3
실업률 남자 여자 16~19세 백인 흑인 아시아인 히스패닉

상당히 높은 임금 증가와 테이퍼링 가능성 증가

시간당 월평균 수입은 전년비 4.6% 증가했는데, 이는 고용 시장이 어려움에 처하면서 기업들이 임금을 인상하고, 인센티브를 올리면서 고용을 늘리기 위한 노력의 결과로 발생했습니다. 9월 시간당 월평균 소득 증가율 4.6%는 지난 2월이후 가장 높은 수준입니다.

이러한 부정적인 고용지표는 연준의 통화정책에 지대한 영향을 미칠지 모른다는 시장 참여자들의 우려가 제기되면서 주식 시장은 혼조세를 보이고 있습니다.

시장 전문가들은 9월 비농업공용지수 19.4만명 증가는 실망스럽지만 연준이 다음달부터 테이퍼링을 시작할 만큼 충분히 적당한 수준으로 평가할 가능성이 있다고 보고 있습니다.

지난 9월 22일 연준 파월 의장은 기자회견에서 월간 고용 증가 패턴보다는 지금까지 누적 고용 증가 수준에 더 많은 관심이 있다고 이야기 했습니다. 1월에서 9월까지 올해 누적 고용 증가는 490만명으로 2020년에 없어진 고용의 약 절반 정도를 회복했습니다.

이날 파월 의장은 고용 관련 추가 테스트는 거의 충족되었으며, 테이퍼링이 다음 번 연준 회의시부터 시작될정도로 그 시기가 당겨질 수 있다는 신호를 보냈습니다.

제롬 파월 이 면준 의장, Federal Reserve Chair Jerome Powell, Photo by Al Drago via AP

제롬 파월 이 면준 의장, Federal Reserve Chair Jerome Powell, Photo by Al Drago via AP

연준은 의사 결정에 이러한 고용지표와 더불어 개인소비지출 가격지수(PCEPI)를 매우 중요하게 활용해 오고 있습니다.

아직 9월 데이터발표되지는 않았지만 개인소비지출 가격지수는 최근 가파르게 올랐습니다. 지난 8월에는 전년비 증가율이 4.3%까라 올라왔고 증가율은 계속 높아져 오고 있는 상황입니다. 연준으로서는 대비하지 않을 수 없는 상황이 오고 있습니다.

그리고 노동력 부족 심화가 임금 상승 압력을 가중시키고, 경제 활동 활력을 둔화시킬 가능성이 높아진다고 평가되고 있습니다.

개인소비지출 가격지수(PCEPI) 증가 추이

새롭게 뉴스레터를 시작 했습니다.

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. 테슬라 실적 및 IB들의의 테슬라 투자의견
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. 유튜브와 경쟁대신 구독 전환한 비디오 플래폼 비메오 사례

지표 분석

в #busy • 4 года назад (edited)

지표분석이란 시장의 움직임 그 자체보다는 전반적인 시장의 상황을 분석하여 시장의 움직임을 예측하려는 분석법이다 이 방법은 지금 시장의 상태가 어떠한지, 즉 과열인지 침체인지를 나타내어 거래자로 하여금 매도·매수의 확신을 주기에 충분하다 기본원리는 시장의 상태가 정상적인가 비정상적인가를 확인하여 비정상적이라면 시장이 곧 정상적인 상태로 돌아갈 것이므로 이러한 상태를 찾아서 매도와 매수의 시점을 알려주는 분석법이다

지표분석은 추세지표(Trend-following Indicator), 오실레이터(Oscillstor), 기타지표(Miscellaneous Indicatior)의 3가지 유형으로 나눈다 추세지표는 추세를 나타내는 지표이기 때문에 시장이 움직일 때에는 가장 적합한 지표가 되지만 횡보장세에서는 적절한 신호를 나타내지 못한다 오실레이터는 횡보장세에서의 전환점(Turning Point)을 포착하는 데는 적합하지만 추세가 시작된 이후에는 너무 빨리 나타나 매매에 위험한 신호를 제공한다

오실레이터(Oscillstor)란 넓은 의미로는 가격의 움직임을 나타내는 모든 지수를 일컫는 말이고 좁은 의미로는 최근의 가격에서 과거 일정시점의 가격을 빼서 산출된 결과로 나타난 플러스(+), 마이너스(-) 값을 현재 시점에서 그래프로 나타내어 분석하는 방법을 말한다 오실레이터를 이용한 분석은 추세분석이나 패턴분석이 보합국면, 즉 가격의 변동폭이 미미할 때 분석하기 어려운 점을 보완해 주며 추세가 뚜렷하지 않을 때 유용하다

경험이 많은 투자가라면 보조지표 이외에도 인간지표(일명 휴먼 인디케이터) 및 시장의 여러 가지 징후로 바닥 및 천정을 판단한다

ㅣ증시 바닥에 관한 징후들

  • 신문 종합 1면이나 텔레비전 저녁 8~9시 메인 뉴스에 주가 폭락 기사가 3차례 이상 나오면 주가가 바닥이라는 설이 있다 주가 폭락이 전 국민적인 관심을 모을 정도로 주가가 크게 떨어지고 나면, 주식을 팔 사람은 거의 다 팔게 되고 주가는 다시 상승 곡선을 그릴 수 있다는 것이다
  • 주가에 낙관적이던 애널리스트들마저 비관적인 주가 시나리오에 동의하면 주가가 바닥이라는 이야기도 있다
  • 말하기 정말 조심스럽지만 주가하락을 비관한 투자가나 증권사 영업직원이 스스로 마지막 선택을 했다는 지표 분석 소식도 바닥을 알리는 징후에 속한다 삶을 포기할 정도로 주가 하락이 투자가들에게 고통을 주고 나면 더 이상 나올 악재는 없다는 이야기다

ㅣ증시 천정에 대한 징후들

  • 대표적인 것으로 증권사 지점에 아기 울음소리가 들리면 주가가 오를 데까지 다 올랐다는 속설이 전해진다 아기 맡길 곳도 없는 아기 엄마까지 다급한 마음으로 증권사 객장을 찾을 정도라면 주식을 살 사람은 거의 다 샀다고 판단하면 거의 틀림없다는 것이다
  • 경제적 여유가 있으면서도 정보에 굼뜬 전문직(의사·변호사 등) 종사자들이 주식에 관심을 보이는 것도 역시 비슷한 이유로 천정 징후에 속한다
  • 또한 결정적으로 객장에 제복을 입은 군인 아저씨들이 나타나면 예외 없이 천정이라고, 이재에 밝지 않은 직업 군인들마저 주식투자에 나선다면 이는 정점이 가까웠다는 신호이기 때문이다

지표분석의 가장 결정적인 약점은 가격에 대한 예측이 직접적으로 이루어지지 못하고, 간접적으로 이루어진다는 점이다 패턴분석법이나 추세분석법은 모두 시장가격의 움직임 그 자체를 분석하는 1차적인 분석방법이다 그러나 지표분석은 가격의 움직임을 이용해 오실레이터라는 시장지표를 산출하고, 그 지표의 움직임을 분석하여 시장가격의 움직임을 예측하게 되는 2차적이고 간접적인 분석방법이다

오실레이터를 이용하는 목적은 오실레이터가 어떤 특정한 수준을 넘어서면 이를 비정상적인 상태로 규정하여 그에 따르는 거래를 수행하기 위해서다 지표 분석 그러나 이를 맹목적으로 따르기보다는 패턴분석법이나 추세분석법에 의해 얻어진 분석 결과를 보완하는 정도에 그쳐야 할 것이다

사업의 본질을 결정짓는 지표, 제대로 설정하고 분석하기

분석의 본질은 ‘사업의 중요한 지표(KPI)’를 찾고 추적하여 관리하는 것입니다. 세상은 점점 불확실해지고, 기획과 예측을 기반으로 한 과거의 경영 기법은 이제 들어맞지 않습니다. 또 ‘일단은 실행해보자’와 같은 방식도 더는 통하지 않게 되었습니다.

이렇게 불확실하고 혼란스러운 상황 속에서는 관리를 위해 ‘중요 지표’에 집중 하는 것이야말로 가장 중요합니다.

그렇다면 중요 지표, 즉 좋은 지표란 무엇일까요? 어떤 지표들이 사업에 상대적으로 덜 중요하고 더 중요한지 그 우선순위를 어떻게 정할 수 있을까요? 지표는 반드시 ‘숫자’로만 나타내야 할까요?

오늘 뷰저블이 블로그에서 다룰 내용은 바로 이 ‘지표’입니다. 보통 좋은 지표는 간단하면서도 사업의 본질을 강화하고 전체를 조망할 수 있다고 하는데요! 여러분들이 서비스를 운영하며 지표를 설정할 지표 분석 때 핵심적으로 점검해야 하는 내용들과 어떻게 분석해야 하는지를 소개하고자 합니다.

Q. 좋은 지표란 무엇일까요?

A. 좋은 지표는 조직의 행동을 이끌어내고 변화시킵니다.

우리는 주변에서 흔히 말하는 일간 매출이나 DAU(Daily Active User)와 같은 지표로 서비스를 판단합니다.

하지만 이들은 대표적인 ‘허무지표’이며 가장 중요한 것은 조직이 ‘어디에서 어떤 액션을 취해야할 지를 알 수 있는 행동지표’ 라는 사실을 잊지 말아주세요.

예를 들어 DAU가 올랐다면 흔히 ‘잘했다’라고 칭찬하기 쉽지만, 다른 지표들을 추가로 더해보면 ‘DAU는 오르지만, 회원가입자 수가 줄어든다’면 서비스를 결코 칭찬할 수 없겠죠. 또한, 우리는 회원가입자 수를 증가시키기 위해 어떤 액션을 취해야할지를 깊이 고민할 수 있습니다. 먼저 좋은 지표는 조직이 실행해야 하는 다음 행동방안이 무엇인지를 나타내고, 우리가 집중해야 하는 고객이 누구인지를 제시합니다.

A. 좋은 지표는 ‘비율’로 나타낼 수 있으며 누구나 이해하기 쉽습니다.

비율은 비교하기 쉽고 ‘기준점’을 제공하여 의사결정의 순서나 속도를 판단 할 수 있습니다.

예를 들어 전체 방문자 대비 신규 방문자의 비율을 안다면 우리 서비스가 현재 성장하는 서비스인지 혹은 재방문자의 비율이 높아 고객 방문 유지에 집중해야 하는지를 판단할 수 있습니다. 매출의 추이를 일 단위 또는 주간 단위로 목표 매출과 비교한다면 우리 서비스의 매출 성장 속도와 함께 앞으로 광고를 더 많이 투입해야 하는지와 같은 의사결정도 쉽게 내릴 수 있습니다.

이러한 지표들은 보통 누구나 이해할 수 있고 쉽게 대화를 나눌 수 있어 ‘데이터’를 ‘실행’으로 옮길 수 있도록 도와줍니다.

여러분이 측정하는 지표가 조직의 아무런 행동을 이끌어낼 수 없다면 아무리 열심히 지표를 관리하더라도 결국 시간 낭비일 뿐입니다!

올바른 지표를 선택하기 위해 점검해야 할 2가지 체크 포인트

포인트1. 정량적인 지표와 정성적인 지표를 때때로 함께 수집해야 합니다.

숫자는 ‘왜?’를 알려주지 않습니다. 그러므로 수치화할 수 있는 정량적인 지표는 때때로 ‘왜?’를 알 수 있는 정성적인 지표와 함께 수집 되어야 합니다. 예를 들어 ‘회원 탈퇴자 수’ 지표를 아무리 들여다보더라도 우리 서비스를 왜 탈퇴하였는지까지는 알 수 없기 때문에 회원탈퇴 페이지에 일련의 질문들이 나열된 라디오 버튼을 두고 탈퇴 사유를 함께 물어보아야 합니다.

아래 이미지는 네이버의 탈퇴 페이지에 게재된 ‘탈퇴 사유 질문’ 코너입니다. 고객이 사이트를 탈퇴하기 전 왜 탈퇴를 하는지에 대해 9가지 질문으로 물어보고 있는데, 사이트 운영자가 “왜?”를 알 수 있도록 정성 지표를 수집하는 대표적인 예시라고 볼 수 있습니다.

회원탈퇴 외에도 많은 서비스가 아래처럼 상품 반품 시 반품 상세 사유나 배송 만족 또는 불만 사유와 같은 정성 지표들을 고객이 직접 작성하도록 합니다.

정성지표는 고객의 ‘감정’을 나타내고 서비스 개선의 구체적인 실마리를 제공 합니다.

질문자의 의도에 따라 답변이 달라질 수 있어 고객의 대답을 유도하거나 왜곡하지 않도록 상당한 유의가 필요합니다.

포인트2. 허무지표(Vanity Metrics)가 아닌지를 파악하세요.

윗글에서도 잠시 언급한 것처럼 모든 지표는 행동을 이끌어낼 수 있어야 합니다. “이 지표를 통해 실무자가 무엇을 할 수 있을까?”를 대답할 수 없다면 허무지표라고 해석 할 수 있습니다.

우리 웹 사이트에 하루 10만 명이 넘는 사용자가 방문하더라도 수개월째 매출이 늘지 않았다면 왜 그럴까요? 바로 조직이 허무지표에만 몰두하고 있기 때문일지도 모릅니다.

아무리 방문자 수가 늘더라도 회원가입으로 전환하거나 로그인을 시도하는 고객의 수는 정체되어 있다면 이 또한 허무지표라고 볼 수밖에 없습니다. 방문자 수는 기업 성장에 굉장히 중요한 지표이지만 때때로 창업자와 분석가를 장님으로 만드는 독사과가 되기도 합니다.

에릭 리스가 지은 린스타트업(Lean Startup) 책에서는 허무지표에 대해 다음과 같이 말합니다.

모든 제품, 실패한 제품들마저도 사용자가 아무도 없지는 않다는 것이다. 대다수의 제품은 많든 적든 사용자가 있고, 성장하고, 크든 작든 긍정적인 결과를 만들어 낸다. 스타트업에서 가장 위험한 일은 이런 상태에서 서서히 죽어갈 수 있는 것이다.”

로그인 고객 수나 재방문 고객 수 등과 같은 실행 지표에 초점을 맞춰 서비스를 개선해나가야 하며 이를 우리는 ‘실행 지표(Actionable matrix)’ 라 부릅니다.

허무지표는 다음 5가지가 대표적입니다.

  • 페이지 뷰 수(Page Views) : 페이지 뷰 수는 사용자가 웹 페이지를 불러들인(=요청한) 횟수입니다. 페이지 뷰 수보다는 고객당 페이지 뷰 수나 사용자 수를 세어야 합니다. 페이지 뷰수가 매출과 직결되는 미디어 콘텐츠 사업자가 아니라면 중요한 지표가 아닙니다.
  • 방문 수(Visit) : 방문 수는 한 사람이 10번 방문하는 것과 10명이 10번 방문하는 것을 전혀 구분 짓지 못하기 때문에 허무지표가 될 수 있습니다. 방문 수보다 방문 당 재방문 비중이나 순 방문자 당 방문 수 등이 훨씬 중요한 지표가 될 수 있습니다.
  • 순 방문자 수(Unique Visitor) : 단순히 말해 우리 서비스를 방문한 사람 수에 불과하여 왜 우리 사이트를 방문한 것인지 혹은 왜 떠나갔는지까지는 알지 못합니다. 정성 지표와 함께 분석하거나 이탈 비중이 얼마나 되는지를 살펴보는 것이 더 중요합니다.
  • 체류시간(Average Duration) : 우리 서비스의 사용성이 너무 불편해서 혹은 장애가 나서 오래 머무르는 지, 정말 재미있고 즐거워서 오래 머무르는지를 알 수 없습니다. e-커머스에서는 이미 예전부터 체류시간과 매출 간의 상관관계가 없음이 밝혀지기도 하였으며, 유투브 같은 미디어 콘텐츠를 다루는 서비스가 아니라면 대표적인 허무지표로 꼽습니다.
  • 팔로워 또는 친구 수 : 보통 많은 SNS를 운영하는 마케터들이 팔로워나 친구 수를 중요시합니다. 하지만 해당 팔로워나 친구가 실제로 매출을 일으키거나 우리가 원하는 전환 행동을 일으키는 비율을 알지 못한다면 단순 인기 척도에 불과합니다.

뷰저블은 지표의 인과관계를 파악할 수 있는
다양한 고객 행동 데이터를 시각화하여 제공합니다.

지표를 분석할 때 ‘왜?’를 알기 위해 정성적인 지표를 함께 수집해야 한다고 하였습니다. 헌데 정성적인 지표를 수집하기 어려운 경우에는 어떻게 해야 할까요? 먼저 고객을 직접 모집하여 인터뷰하거나 별도 설문조사 툴을 사이트 안에 설치할 수 있습니다.

위 이미지는 삼성전자가 운영하는 삼성닷컴 미국 사이트입니다. 고객이 직접 설문조사에 응답할 수 있도록 지표 분석 ‘Feedback’ 기능을 설치하여 제공합니다. 우리 사이트를 어떻게 알게 되었는지, 내가 찾는 제품을 쉽게 찾을 수 있는지 등을 질문하죠.

하지만 이러한 피드백 툴이 갖춰져 있지 않은 사이트라면 어떻게 해야 할까요? 인터뷰할 고객을 모집할 시간이 충분하지 않다면요?

바로, 뷰저블 Analytics 메뉴의 ‘사용자 지표 분석 흐름 분석’ 기능 을 통해 유입경로 를 살펴볼 수 있습니다. 우리 고객들이 어떤 사이트를 거쳐 방문하였는지를 통해 목적을 유추해볼 수 있습니다.

최근 뷰저블 개발/운영사 포그리트에서는 한창 채용을 진행했는데요, 그래서인지 잡코리아와 같은 채용 사이트에서 매우 많은 유입이 발생하였습니다. 유입경로를 통해 고객의 방문 목적이 무엇인지를 별도 정성 지표를 수집하지 않더라도 유추해볼 수 있었습니다.

다음으로는 Path Plot(패스 플롯) 기능 을 활용하여 고객의 ‘방문 목표(Goal)’가 무엇인지 를 파악할 수 있습니다.

Path Plot은 사용자들의 콘텐츠 소비 순서와 과정, 탐색 단계별 이탈 현황과 체류시간 등을 파악할 수 있는 기능입니다. 고객이 클릭(전환)한 콘텐츠가 무엇인지, 탐색 순차가 어떻게 되는지를 통해 페이지 방문 목적을 분석할 수 있습니다.

포그리트 홈페이지를 Path Plot으로 살펴보았습니다. 가장 먼저 ‘채용공고’를 콘텐츠를 호버하여 살펴보고 있죠? 하지만 클릭은 하지 않은 것으로 보아 잡코리아를 통해 유입한 고객들이 ‘내가 지원하고자 하는 채용공고가 여기에도 올라왔구나!’하고 확인했다고 해석할 수 있을 것 같습니다.

좀 더 세밀히 분석하기 위해 ‘전환(Conversion)’ 고객들로 세그먼트를 구분 하여 살펴보았습니다. 페이지 내에서 계속해서 직원 인터뷰 콘텐츠를 클릭하여 페이지 이동하거나 캐러셀을 좌측으로 넘겨보았네요!

위 시각화된 행동 흐름 데이터를 통해 우리 페이지를 방문한 목적은 함께 일하는 구성원들이 누구이고, 지원 직무에 대한 상세한 정보를 파악하는 데에 초점을 맞추고 있다고 유추할 수 있습니다.

오늘 글에서는 좋은 지표를 설정하기 위한 개념들과 유의사항에 대해 알아보았습니다. 하지만 아무리 좋은 지표라 할지라도 해당 결과에 대한 원인까지는 상세히 알려주지 못합니다.

[흔한 전략기획의 브랜드 지키기] 지표 정의에서 분석은 끝난다

회사 생활 대부분은 분석과 기획, 실행으로 이뤄집니다. 기획을 하기 위해서는 근거가 필요하고 빨리 바뀌는 지금은 당장의 데이터로 뭔가 가져온 근거만큼 설득시킬 만한 것도 없죠. 하지만 근거라고 말하는 데이터가 얼마나 허상인지 데이터를 많이 다룬 분이라면 어느 부분에서는 공감하실 거라 생각합니다. 컴퓨터가 패턴을 찾아 분석하는 과정에서 어떤 재료를 넣느냐가 성패를 가늠 짓기 때문이죠. 그냥 답정너의 결과에 맞는 데이터만 추려서 이런 경향이 있다고 말하면 그건 끼워 맞추기니까요.

그래서 분석은 어떤 데이터를 쓰느냐가 전체를 좌우합니다.

확증 편향, 알고 있는 대로 알고 싶어 하는 사람의 심리. 그런 게 없다면 주식해서 잃는 사람이 지금보다는 적겠죠.

기계 학습에 필요한 데이터까지 안 가도 그냥 우리가 많이 하는 엑셀로 SQL로 하는 집계 역시 그렇습니다. 어떤 데이터를 가져와서 집계하느냐가 사실 메시지를 이미 내포하고 있죠. ‘지난 1달간 데이터만 볼 건데’, ‘어떤 서비스만 볼 건데’, ‘이런 사용자만 볼 건데’ 같은 그냥 대강 넘어갈 법도 한 이런 조건이 실은 메시지 그 자체를 결정짓는다는 것이죠.

듣고 싶어 하는 대답이 분석 결과에 나와서 ‘이제 이렇게 확산하자’, ‘이렇게 높은 목표가 실적으로 나올 거야’라고 듣기 좋은 대답을 내놓으면 나중에 목표나 예상 대비 나오는 실적을 정확하게 피드백할 수 없습니다. 더 나은 대안을 제대로 만들 수도 없게 되죠.

지표는 어떻습니까? 데이터만 참과 거짓을 말할까요?

데이터를 어떻게 가공하느냐는 데이터를 추리는 과정만큼이나 편향을 낳습니다.

여러 상품의 채널별 선호를 비교한다고 하죠. ‘선호 무엇인지 여기서부터 문제는 시작됩니다. 결과를 어떻게 활용하느냐에 따라 선호 정의는 달라집니다. 채널별 상품의 주문 수 비중이 선호일 수 있고 채널별 주문 수 순위가 선호일 수 있습니다. 주문 수가 아니라 금액이 선호의 기준이 될 수도 있고 한 번 구매한 고객이 다시 주문하는 재 주문율을(물론 기간을 어떻게 정하느냐가 데이터에서 편향을 줄 수 있습니다) 선호의 기준으로 잡을 수도 있습니다.

선호에 따라서 채널별로 고객 랜딩 페이지에 상품을 싣는다고 한다면 비중보다는 순위가 선호의 기준이 될 수 있습니다. 이것보다 저것을 선택하는 것이 선호의 기준이 되기 때문이죠. 반면 지면의 제약을 받지 않는 구조의 서비스라면 순위가 아닌 비중으로 선호를 정하고 그 기준점을 어떻게 정할 것인지 과거의 선택 사례를 통해 정할 수도 있을 것입니다.

전문적으로 데이터 분석을 하는 조직이 아니라면 대부분 스킬을 통해 데이터를 처리하는 어려움보다는 무엇을 데이터로 정하고 지표로 만드는, 보다 철학적인 고민이 필요하고 중요합니다 . 이건 실무자가 기준을 몰라 밤샘을 하고 혼자 끙끙 앓다가 누군가에게 물어보면 생각도 안 해보았다는 듯이 ‘알아서 해’, ‘전에 하던 대로 해’라고 말할 그럴 거리가 아니라는 것이죠. 디테일의 부재보다 철학의 부재가 일하는 데 어렵다는 제 다른 아티클과 다르지 않습니다.

지표 정의에서 분석이 끝난다는 표현이 모든 상황에 해당될 수는 없겠지만 곰곰이 생각해본다면 많은 부분에서 보다 더 나은 고객의 취향, 사업의 미래를 도모할 수 있을 것입니다.

3월 미국 고용지표 분석, 시장 기대에 부합하나 인플레 피크아웃을 증명하지는 못하다

최근 급락하고 있는 미증시의 매도세를 멈출 요인중의 하나였던 3월 미국 고용지표가 발되었길래 간략히 그 함의흫 살펴보았습니다.

미 연준은 이번 5월 FOMC를 통해서 경기 침체없이 인플레이션을 잡을 수 있다고 호언했습니다. 그러면서 6월 자인언트 스텝 인상은 없다고 하면서 시장의 환호를 불러왔습니다.

그러나 그 이후부터 이러한 연준의 능력에 의문이 제기되면서 시장은 싸늘해지고 말았습니다. 시장은 연준의 호언장담이 정말 맞는지를 주시하고 있었습니다.

그 테스트 중의 하나는 5월 6일 발표된 미국 고용지표였습니다. 고용추세나 실업률보다는 임금 상승세가 어떻냐가 인플레이션 피크아웃 여부를 가름해줄것라는 것이죠.

Executive Summary

임금 상승세가 꺽인다면..4월 고용보고서 주요 지표는 아래와 같습니다.

3월 5.6%4월에 428,000개의 일자리를 추가하면서 12개월 연속 400,000이상의 일자리 증가를 기록했는데 이는 시장 예상치 380,000개 증가를 훨씬 능가하는 수준입니다.

실업률은 3.6%를 기록해 팬데믹 이전 최저치인 3.5%를 약각 웃돌았습니다.평균 시간당 수입 기반 임금인상률은 전월 5.6%에 비해서 소폭 감소한 5.5%를 기록했지만 여전히 견고한 상태를 유지했습니다.

3월 미국 고용지표 분석, 시장 기대에 부합하나 인플레 피크아웃을 증명하지는 못하다 1

이러한 노동지표에 대해서 공격적인 고용과 낮은 실업률의 결합은 연준이 초점을 실업률을 낮추는 것에서 높은 인플레이션을 억제하는 것으로 전환함에 따라 대담해질 ​​것이라는 해석 이 나옵니다.

시장에는 부정적으로 작용하면서 팬데믹이후 최악의 매도세를 불러왔습니다.

4월 노동지표에서 연준의 능력을 확인하여했던 시장은 실망하는 것 같습니다. 연준의 능력에 대한 회의론이 높아졌습니다.

3월 미국 고용지표 분석, 시장 기대에 부합하나 인플레 피크아웃을 증명하지는 못하다 2

Larry Summers 전 미국 재무장관은 연착륙 가능성이 확실히 희박하다고 지표 분석 평가했습니다.

그는 경제에 대한 위험이 상당히 크며 역사적으로 높은 인플레이션과 낮은 실업률이 혼합되면 2년 이내에 경기 침체를 초래했다고 주장했습니다.

어제 이야기한 것처럼 5월 9일 러시아 태도와 5월 11일 CPI 발표가 추세를 가늠할 수 있게 만들것이라는 예상입니다.

임금인상 진정 조짐

임금인상은 코로나 팬데믹 직전인 2020년 2월가지 직전 6개월동안 3.4% 증가율을 기록했지만, 최근에는 전월 5.6% 그리고 이번달 5.5% 증가하면서 상대적으로 높은 수준이지만 소비자 물가상승률 8.5%(3월)보다는 낮은 수준입니다.

이는 임금 상승률이 물가상승률을 따라가지 못하고 있는데요. 여기서 시사점은 강려한 고용률로 고용되면서 임금인상이 진정될 수 있다는 징후가 있다는 해석입니다. 즉 4월 모든 민간 부분 임금은 전월비 0.3% 인상에 그쳐 지난 8개우러 중 가장 낮은 수준에 그쳤습니다.

이처럼 인플레이션이 가속화되는 동안 임금 상승이 안정화되었다는 사실은 연준에게 위안이 되는 신호라고 경제학자들은 해석합니다.

Fitch Ratings의 수석 이코노미스트인 Brian Coulton은 이는 노동 비용이 단기적으로 인플레이션 압력을 악화시키지 않을 것이라는 점을 시사한다고 말했습니다.

“임금 인상이 여름 동안 이 수준에서 안정되면 2023년에는 임금 인상이 둔화될 것이라는 그들의 예측에 [연준 관리들이] 더 확신을 지표 분석 갖게 될 것”이라고 주장합니다.

제롬 파월 연준은 연준의 기준금리인상은 노동 시장에 대한 압박을 완화하기위한 것이라고 밝혔죠. 그리고 이번 0.5%p 인상 후 계속해서 더 많은 금리 인상이 있을 것으로 예고했습니다. 이를 고려하면 임금상승 진정조짐은 시장에서는 긍정적으로 해석될 수 있습니다.


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