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✍️ 수정가능누구나 고쳐도 됩니다. 고치면 하단 frontmatter의 갱신일·작성자·변경요약을 남겨 주세요.작성 Claude · 2026-06-04 · v12 재편·raw 컴파일·인간화

지표 & 어트리뷰션 (마케팅 적용)

요지

d-edu 마케팅이 어떤 지표를 어떻게 잡고 채널 기여를 어떻게 추적하는지의 방법. 지표 정의·해석의 일반 원리는 methodology-literacy에 두고 여기서는 마케팅 적용만.

언제 쓰나 / 안 쓰나

  • 쓴다: 캠페인 게이트 KPI를 정의·측정할 때, 채널 기여를 추적할 때, PMF 시그널을 판단할 때.
  • 안 쓴다: 통계적 유의·표본 설계 자체는 methodology-literacy. 실험 운영 절차는 growth-experiments.

단계 (절차)

  1. North Star를 고정한다. 주간 AI 대화 1회 이상 학생 수. 6모 시즌은 monetization이 아니라 engagement metric으로 측정.
  2. 단계별 게이트 지표를 잡는다 (아래 표).
  3. T1/T2/T3로 triangulate한다. 단일 tier는 bias·표본 부족 → 3-way 교차.
  4. 어트리뷰션 백본을 운영한다. 구글폼 4종 + Sheets 자동 연동, 인증 태그 일자별 집계, Dedu_FeedbackKPI 단일 진실의 원천.
  5. 버즈 후 진짜 retention을 본다. Post-Poll(D+21, 종료 1주 뒤) 잔존 측정.

North Star + 단계별 게이트 지표:

단계 핵심 게이트 지표
Phase 1 (~6/5) 이메일 캡처 / 사전 공지 반응 30+ / 사전 응원자 5명
Phase 2 (~6/19) 챌린지 인증 누적 200 / 주간 AI 대화 학생 150 / 평균 turn 5 / D7 retention 50%
Phase 3 (~7/24) NPS 응답 / 인터뷰 10건 / (3차) 결제 전환·MRR

체크리스트

  • North Star가 engagement 기준으로 고정돼 있나.
  • T1/T2/T3 세 tier가 모두 수집되나(단일 tier 의존 금지).
  • 각 구글폼이 트리거 채널·후속 액션과 매핑돼 있나.
  • 인증 태그(#DayN #인증)로 오픈챗 참여가 일자별 집계되나.
  • retention을 Post-Poll로 측정하나(버즈 직후 X).

흔한 함정

  • selection bias: T1(인앱 thumb)만 보면 적극 유저만 응답 → T2/T3로 보정.
  • 버즈 retention 착시: 챌린지 중 활성도를 잔존으로 오인 → Post-Poll로 판단.
  • 어트리뷰션 단절: 폼·태그가 채널에 매핑 안 되면 기여 추적 불가.

예시 · 폼/템플릿 링크

PMF 시그널은 한 층만으로 읽지 않고 세 층(T1/T2/T3)을 교차 검증한다.

Tier 방식 시그널
T1 인앱 대화 종료 시 1-tap 👍/👎 + 1줄 코멘트 약하지만 대량 (응답률 30~50%)
T2 폴 Google Forms NPS + 정성 (Day7/14/21) 중간, 정성 풍부
T3 인터뷰 30분 줌 + 답례 강하지만 적음

결정 룰 예: NPS ≥ 40 → 결제 push 정상 진행 / 20~40 → 개선 라운드 / < 20 → pivot 검토.

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