지표 개선이 정말 필요할까? 데이터로 판단하는 세 가지 방법
많은 데이터 분석 보고서가 이렇게 시작됩니다. 요지는 현재의 지표가 생각보다 낮으니까 개선이 필요하다는 것입니다. 
장바구니 전환율이 5%로 매우 낮기 때문에 개선이 필요하다
다음달 리텐션이 3%로 낮기 때문에 원인을 찾아야 한다
이 보고서는 전제부터 잘못되었습니다. 전환율 5%, 리텐션 3%는 언뜻 보아 굉장히 낮은 수치처럼 느껴지고 개선이 필요한 것처럼 보이지만, 실제로는 정상적인 수치일 수 있기 때문입니다. 이 글에서는 지표의 개선이 필요하다고 판단하는 기준에 대해서 얘기해보겠습니다.
1. 과거 지표와 비교하기
현재 지표는 과거 지표와 비교해볼 필요가 있습니다. 예를 들어, 장바구니 전환율을 과거부터 현재까지 살펴봤을 때 꾸준히 5%를 유지하고 있다면, 당장 지표 개선이 필요하다고 보기 어렵습니다. 이 서비스에서 판매하고 있는 서비스 또는 물품이 매우 고가라면 전환율이 낮은 것은 자연스럽습니다. 만약 매출을 높여야 한다는 큰 목표를 가지고 있다면, 전환율 개선보다는 유입 사용자 수 늘리기 등 다른 전략이 필요합니다.
현재 지표를 과거 지표와 비교할 때, 1년 이상의 과거 지표도 살펴볼 필요가 있습니다. 많은 서비스에는 계절성(Seasonality)이 있습니다. 시간의 흐름에 따라 특정한 주기로 나타나는 반복 패턴을 Seasonal Pattern이라고 부르는데요. 예를 들면 아이스크림 사업은 계절성이 매우 뚜렷한 사업입니다. 여름에는 매출이 늘고, 겨울에는 매출이 주는 반복적인 패턴을 보여주니까요. 이렇게 계절성이 뚜렷한 사업의 경우, 과거의 같은 시기 데이터를 살펴봐야 지표가 정상적인 변동 범주에 있는지 판단할 수 있습니다.
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2. 세그먼트 별로 분석하기
지표를 다양한 세그먼트로 나누어 볼 필요도 있습니다. 똑같은 방법으로 계산한 장바구니 전환율이더라도, 유입 채널별로, 사용 기기별로, 국가별로 사용자 군을 나누어 보았을 때 각 세그먼트에서 다른 수치를 가질 수 있습니다.
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만약 전체 장바구니 전환율이 10% 일때 특정 브라우저 사용자의 장바구니 전환율이 2% 라면, 그 브라우저에서 서비스 사용성을 재점검 해봐야 합니다. 이런 경우에는 2%의 전환율에 개선이 필요하다고 얘기할 수 있습니다.
3. 업계 평균, 경쟁사와 비교하기
지표 개선 필요성을 판단할 때 업계 평균 및 경쟁사 데이터와의 비교는 객관적인 기준을 제공합니다. 이 접근법은 단순히 내부 데이터에만 의존하는 것이 아니라 산업 전반의 맥락에서 서비스 성과를 평가할 수 있게 합니다.
경쟁사의 자료를 얻기는 물론 어렵겠지만, 온라인 시장 전반적인 구매 전환율, 장바구니 전환율 등 중요 지표들은 약간의 검색을 통해서 쉽게 찾을 수 있습니다.
온라인 쇼핑몰의 구매 전환율, 장바구니 전환율 자료
Key Add-to-Cart Conversion Rate Statistics (2025)
What is the average ecommerce conversion rate?
The average eCommerce conversion rate globally is 3.18%
이 수치는 산업별로 크게 다릅니다. 예를 들어, 디지털 콘텐츠의 구매 전환율은 여행/숙박의 구매 전환율보다 훨씬 높습니다. 저가의 디지털 콘텐츠를 구매하는 것보다 고가의 여행 상품을 구매할 때 훨씬 신중하게 고민하기 때문입니다. 국가별로도 차이가 많이 나기 때문에, 최대한 분석하고자 하는 서비스의 산업, 국가와 일치하는 수치를 살펴보는 것이 중요합니다.
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벤치마크 지표는 절대적인 지표가 아닙니다. 분석하는 서비스의 성장 단계가 초기 단계라면, 벌써 벤치마크를 따라가기는 어려울 수도 있습니다. 또, 업계는 비슷하지만 세부 비즈니스 모델이 다르다면 지표는 달라질 수 있습니다. 따라서 맹목적으로 벤치마크 지표를 추종하기보다는, 전략적으로 사용하는 것이 좋습니다.
마무리
지표의 수치만 보고 섣불리 "낮으니 개선이 필요하다"고 결론내리기보다는, 다양한 관점에서 그 의미를 해석하는 것이 중요합니다. 과거 데이터와의 비교, 세그먼트별 분석, 그리고 업계 벤치마크와의 비교까지 다양한 관점으로 지표를 바라봐야 비로소 지표 개선의 필요성과 우선순위를 판단할 수 있습니다.
이 글에서 소개한 다양한 방법을 참고하여, 앞으로는 지표를 더 입체적으로 해석할 수 있기를 바랍니다.


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