UX KPI 및 참여 지표

1) 왜 UX 지표와 경계가 어디에 있는가

UX 메트릭스는 인터페이스 솔루션을 속도, 선명도, 마찰 부족, 패턴 습관화와 같은 숫자 언어로 변환합니다. 비즈니스 메트릭 (수익, GGR/NGR, ARPPU) 을 대체하지는 않지만 전환 변경의 "이유" 를 설명합니다. 좋은 지표 스택은 다음과 같아야합니다

화면 목표 (하나의 목표-하나의 주요 KPI) 에 연결하십시오.
별도의 행동 (그들이하는 일) 과 질 (얼마나 쉽고 이해할 수 있는가).
A/B 실험 및 "전/후" 를 지원하십시오.

2) UX-KPI 맵 (레벨)

글로벌 (엔드 투 엔드): 활성화, 유지, 참여, 만족 (CSAT/NPS/SUS).
페이지: FMC, TTV, 성공률, 오류 속도, 스크롤 깊이, 분노/죽은 클릭.
구성 요소: 특정 기능의 채택/사용, 작업 시간, 역 추적 속도.

3) 기본 행동 지표

DAU/WAU/MAU-시간별 활성 잠재 고객.
끈적 끈적함 = DAU/MAU. 해석: 0. 2-0. 실용적인 제품의 경우 6;> 0. 빈번한 시나리오의 경우 5.
사용자/일 별 세션 - 방문 빈도.
Avg 세션 지속 시간-평균 세션 지속 시간 (주의: 값과 같지 않음).
세션 당 이벤트 - 상호 작용의 깊이 (대상 이벤트와 함께).

4) 활성화 및 가치 속도

활성화 속도 = 첫 번째 가치 사용자/새로운 사용자.
iGaming의 "첫 번째 가치" 의 예: 첫 번째 게임 시작, 성공적인 예금, 토너먼트 참가.
TTV (Time to Value) -입력에서 키 값까지의 시간 (중간/정량).

FMC (First Meaningful Click) -다운로드에서 대상 동작을 완료 한 사용자의 비율

성공률 (작업) -스크립트를 완료 한 사용자의% (예: 예금).
단계 전환 - 흐름 단계 (온 보딩, KYC, 박스 오피스) 에 의한 변환.

5) 상호 작용 품질 지표

오류 속도 = 오류 세션/모든 세션 (UI 유효성 검사 및 네트워크/HTTP로 나눈).
백 트랙 속도 = 흐름 내 이전 단계/모든 전환으로 돌아갑니다.
분노 클릭 속도 = 한 지점/모든 세션에서 3 이상의 빠른 클릭이있는 세션.
데드 클릭 쉐어 = 효과없이 클릭/모든 클릭.
스크롤 깊이 p50/p90-시야 깊이 (착륙/재고에 중요).
미스 클릭 거리-클릭에서 가장 가까운 활성 대상까지의 평균 거리 ("잘못된 경제성" 프록시).

6) 참여 지표

기능 채택률 = 기능/대상 기반 (선택 사항) 을 사용한 사용자.

사용량 반복 = 해당 기간 동안 기능으로 돌아온 사용자의 백분율

세션 깊이 = 세션 당 대상 동작 (게임 시작, 즐겨 찾기 등).
기능 시간-특정 모듈을 사용한 총 활성 시간 ("매달린 탭" 과 혼동하지 말 것).
주의 공유-P1 영역 대 P2/P3의 시간/클릭 공유.

7) 보류 및 반환

N 일 유지 (D1/D7/D30) - N 일 (클래식 코호트) 으로 돌아 오는 비율.
Rolling Retention N-언젠가는 더 부드럽고 시각적으로 반환되었습니다.
Churn Rate = 기간 시작시 출발/활성.
재 활성화 속도-해당 기간 동안 "깨어 난" 비율입니다.
생존 곡선/위험-현재 누적 유지 및 "낙하" 확률.

8) 주관적인 지각 측정

CSAT = 만족 (스케일 1-5).
CES (고객 노력 점수) -작업을 완료하려는 노력 (1-7).
NPS-추천 의지 (-100... + 100).
SUS (시스템 유용성 척도) -인식 된 편의성 (0-100).

9) "인터페이스 품질" 메트릭 (웹 바이탈 및 가용성)

INP/LCP/CLS-응답 성, 첫 번째 컨텐츠의 속도, 레이아웃 안정성.
A11y 메트릭: 가시적 인 초점 스타일을 가진 화면의 비율, 히트 영역 44 × 44px 크기, 중요 경로의 AA/AAA 대비.

10) UX SL 비즈니스 조합 (iGaming 컨텍스트)

Cashier Conversion = 이 예금에 도달하거나 계산원을 열었습니다.
순 예금 사용자 비율 (NDU) = 예치/활성.
첫 예금 여행: TTV가 처음으로 +% 의 계단을 예치합니다.
보너스/프로모션 선명도: 규칙/조건에서 "가입" + 오류/백 트랙의 CTR.
게임 디스커버리 효율: 게임 출시시 FMC, 성공률 검색/필터, 첫 출시 전 TTV.

11) 공식 (짧은 참조)

FMC = 대상이있는 사용자는 모든 화면 사용자를 클릭하십시오.
TTV = 중앙값 (t (값) -t (입력)).
성공률 (흐름) = 단계 N/시작 단계 1을 완료 한 사용자.
오류율 (UI) = 오류 이벤트/대상 입력 이벤트.
Feature Adoption = 사용 된 기능/선택적베이스.
끈적 끈적함 = DAU/MAU.
Rolling Retention D7 = 2-7 일/Cohort D0으로 돌아 오는 사용자.

12) 계측: 기록해야 할 사항

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

안정적인 선택기: 'data-ux-zone', 'data-component-id' -CSS 클래스에 바인딩되지 않습니다.
위생: 현장 마스킹, 이벤트에 PII 부재, 동의/옵트 인.

13) 대시 보드 (골격)

A. 메인 UX 대시 보드

주요 화면 (홈, 카탈로그, 게임, 박스 오피스) 의 FMC 및 TTV.
중요한 흐름에서의 성공/단계 전환.
분노/죽은 클릭 및 오류 속도 (7/28 일 추세).
스크롤 깊이 vs CTR 주요 CTA.
장치 별 웹 바이탈 (INP/LCP/CLS).

B. 약혼 및 유지

끈적 끈적함, DAU/WAU/MAU, 사용자 당 세션.
모듈 별 기능 채택/반복 사용 (검색, 즐겨 찾기, 토너먼트).
코호트 별 유지 D1/D7/D30, 생존 곡선.

현금 및 수익 창출 (UX- 슬라이스)

단계에서 캐시어 변환 (오류 포함).
TTV에서 첫 예치금, Abandonment @ Step.
검증/네트워크 오류, 역 추적 속도.

14) 분석 및 방법

코호트 분석: 등록/첫 예금/첫 게임 시작에 따른 그룹.
전력 분석 A/B: 사전에 교통량과 효과 크기를 추정합니다 ("어둠 속으로 쏘지 않기" 위해).
인과 관계: 제어 화면과 함께 실험 전/후 실험 및 방법을 사용하십시오.
세분화: 새로운 대 반환, 모바일 대 데스크탑, 트래픽 채널, VIP 클러스터.
삼각 측량: 메트릭 + 히트 맵 + 세션 레코드 + 티켓/지원.

15) 목표 임계 값 (벤치 마크, 제품에 적응)

FMC (hero-CTA): 처음 5-8 초 동안 35-50% 이상.

TTV (첫 번째 게임 시작): P50 × 30-60 초

성공률 (예금 흐름): 이해할 수있는 한도/수수료로 75-85% 이상.
분노 클릭 속도: <1-2%.
데드 클릭 공유: 키 화면에서 <8-12%.
끈적 끈적함: 0. 25-0. 45 (상한에 가까운 빈번한 시나리오).

16) OCD 예 (목표를 공식화하는 방법)

KR1: TTV를 75s → 50s (중앙값) 에서 게임의 첫 시작으로 줄입니다.
KR2: 메인 CTA의 FMC를 처음 8 초 동안 38% → 50% 에서 증가시킵니다.
KR3: 결제시 분노 클릭 속도를 2에서 줄입니다. 3% → <1. 2%.
KR4: 성공률 예금을 78% → 86% 에서 인상하십시오.
KR5: 기능 채택 새 검색을 적격 사용자의 35% 로 늘리십시오.

17) 구현 절차 (팀 의식)

1. 화면과 기본 KPI의 목적을 나타냅니다.
2. 계층 구조 (단일 P1, 대비, 적중 영역) 를 감사합니다.
3. 가설 → 우선 순위 (P1/P2/P3).
4. 로깅으로 A/B 또는 릴리스 전/후에 실행하십시오.
5. 측정 FMC/TTV/성공/오류/스크롤 및 비즈니스 델타.
6. 설계 시스템 및 가이드의 솔루션을 수정합니다.
7. 반복 반복 (주간/스프린트주기).

18) 반 패턴

"Vanity Metrics": 목표와 관련이없는 평균 세션 및 "사이트 시간".
한 번의 출력으로 모바일 및 데스크탑 데이터를 혼합합니다.
통계가없는 메트릭의 해석 (신뢰 구간 없음).
결과 지표가없는 히트 맵의 결론 (Dead/Rage/Success).
전력 분석이없고 미리 정해진 성공 기준이없는 실험.
PII 마스킹 및 사용자 동의 부족.

19) KPI를 사용한 UX 작업에 대한 수락 기준

기본 화면 KPI 및 대상 임계 값이 정의됩니다.
데이터 계층에 이벤트를 추가하고 준비를 확인했습니다.
대시 보드에 내장 된 위젯 (실시간/일일).
체크 선택과 함께 A/B 계획 전/후 창.
"Go/No-Go" 기준이 있습니다 (예: FMC + 8 pp, TTV-20%).
결과는 문서화되어 설계 시스템에 입력됩니다.

20) TL; DR

화면 당 하나의 기본 KPI (FMC, TTV, 성공률...) 를 선택하고 안정적으로 측정하고 보유 및 금전 등록기와 연관시켜 A/B 테스트로 확인하십시오. 허영 지표, 세그먼트 트래픽 및 설계 시스템의 캡처 개선을 피하십시오. UX 지표는 아름다운 숫자가 아닌 의사 결정 분야입니다.