Glosarium Metrik Produk dan Growth: 35 Istilah untuk Analis

Metrik produk dan growth itu cuma empat kelompok: akuisisi, aktivasi, retensi, dan monetisasi. Semua istilah yang bikin pusing di rapat pasti jatuh ke salah satunya.

Yang bikin ribet bukan rumusnya. Rumus churn cuma bagi-bagian. Yang bikin ribet, tiap tim punya definisi sendiri buat kata yang sama.

Daftar ini aku susun per kelompok, lengkap rumus dan contoh angka. Buka aja bagian yang lagi kamu butuhin.

Apa itu metrik produk dan kenapa beda dari metrik bisnis biasa?

Metrik produk ngukur perilaku user di dalam produk: berapa yang buka, berapa yang selesai transaksi, berapa yang balik minggu depan. Metrik bisnis ngukur hasil akhirnya: omzet, margin, biaya. Metrik produk jadi peringatan dini, karena perubahan perilaku user muncul beberapa minggu sebelum omzetnya ikut bergerak.

Contoh konkretnya: retensi minggu ke-4 turun di Oktober, omzet baru kelihatan turun di Desember.

Kalau kamu cuma pantau omzet, kamu selalu telat 2 bulan.

Metrik akuisisi: dari mana user datang?

Sepuluh istilah yang paling sering muncul waktu bahas pertumbuhan jumlah user.

Istilah	Arti singkat	Rumus
CAC (Customer Acquisition Cost)	Biaya dapetin satu pelanggan baru	Total biaya marketing dan sales dibagi jumlah pelanggan baru
Blended CAC	CAC gabungan semua channel, termasuk yang organik	Total biaya dibagi semua pelanggan baru
Paid CAC	CAC khusus dari channel berbayar	Biaya iklan dibagi pelanggan dari iklan
Impression	Berapa kali iklan atau konten tampil	Hitungan langsung dari platform
CTR (Click Through Rate)	Persen yang klik dari yang lihat	Klik dibagi impression
Conversion Rate	Persen yang lanjut ke aksi berikutnya	Jumlah aksi dibagi jumlah pengunjung
Signup Rate	Persen pengunjung yang daftar	Pendaftar dibagi pengunjung
Channel Mix	Komposisi sumber user	User per channel dibagi total user
Viral Coefficient (K-factor)	Berapa user baru yang dibawa satu user lama	Undangan per user dikali tingkat penerimaan
Organic Share	Porsi user yang datang tanpa dibayar	User organik dibagi total user baru

Satu jebakan yang sering kejadian: nyampur blended CAC sama paid CAC waktu presentasi. Angkanya bisa beda dua kali lipat, dan keputusan budget jadi salah.

Metrik aktivasi: kapan user ngerasain nilainya?

Ini bagian yang paling sering dilewat tim baru. Padahal user yang daftar tapi gak pernah nyampe momen berguna itu sama aja kayak gak daftar.

• Aha Moment. Momen pertama user ngerasa produknya berguna. Contoh di aplikasi kasir UMKM: transaksi pertama berhasil dicatat.
• Activation Rate. Persen pendaftar yang nyampe aha moment dalam periode tertentu. Rumusnya user aktif dibagi user daftar.
• Time to Value (TTV). Berapa lama dari daftar sampai aha moment. Makin pendek makin bagus.
• Onboarding Completion. Persen user yang nyelesaiin semua langkah pengenalan awal.
• Feature Adoption. Persen user aktif yang pakai satu fitur tertentu.
• Drop-off Point. Langkah di mana user paling banyak berhenti. Biasanya ketahuan dari funnel chart.
• Setup Friction. Jumlah langkah wajib sebelum user bisa pakai produk. Angka kasar, tapi gampang dipantau.

Buat ngukur ini kamu butuh event tracking yang rapi. Kalau datanya berantakan, mulai dari beresin data quality dulu sebelum mikirin dashboard.

Metrik retensi: siapa yang balik lagi?

Sembilan istilah di kelompok ini. Retensi angka paling jujur soal kualitas produk.

• DAU / WAU / MAU. Jumlah user aktif harian, mingguan, bulanan. Definisi "aktif" harus kamu tetapin sendiri dan tulis di dokumentasi.
• Stickiness. DAU dibagi MAU. Angka 0,2 berarti rata-rata user buka aplikasi 6 hari dalam sebulan.
• Retention Rate Dn / Wn. Persen user yang masih aktif di hari atau minggu ke-n setelah daftar.
• Churn Rate. Kebalikan retensi. Persen user yang berhenti dalam satu periode.
• Revenue Churn. Persen pendapatan yang hilang gara-gara pelanggan berhenti. Beda dari user churn.
• Net Revenue Retention (NRR). Pendapatan dari pelanggan lama periode ini dibagi periode lalu, termasuk upgrade. Di atas 100 persen artinya pelanggan lama makin banyak belanja.
• Resurrection. User yang balik setelah lama gak aktif.
• Retention Curve. Grafik retensi dari waktu ke waktu. Yang sehat mendatar setelah beberapa minggu, bukan terus turun ke nol.
• Cohort. Kelompok user yang punya waktu mulai sama. Konsep lengkapnya ada di cohort analysis.

Analisis retensi hampir selalu dibaca per cohort, bukan agregat. Kalau digabung, cohort baru yang gede bakal nutupin cohort lama yang bocor.

Metrik monetisasi: berapa uang yang masuk?

Sembilan istilah terakhir, semuanya soal rupiah.

Istilah	Arti singkat
ARPU	Rata-rata pendapatan per user aktif
ARPPU	Rata-rata pendapatan per user yang bayar aja
MRR / ARR	Pendapatan berulang per bulan atau per tahun
LTV	Total pendapatan dari satu pelanggan sepanjang dia bertahan
LTV:CAC	Perbandingan nilai pelanggan sama biaya dapetinnya
CAC Payback	Berapa bulan sampai biaya akuisisi balik modal
Gross Margin	Persen sisa pendapatan setelah biaya langsung
AOV	Rata-rata nilai satu transaksi
Take Rate	Persen dari nilai transaksi yang jadi pendapatan platform

LTV punya banyak versi rumus. Yang paling simpel: ARPU dikali rata-rata umur pelanggan dalam bulan, dikali gross margin.

Contoh kasus: baca metrik aplikasi kasir toko_berkah

Aku pakai data 12 bulan dari aplikasi kasir yang dipakai jaringan toko_berkah. Angka-angka ini yang muncul waktu dihitung ulang.

• Pendaftar setahun: 2.140 toko
• Activation rate (transaksi pertama dalam 7 hari): 43 persen
• Retensi minggu ke-4: 27 persen
• ARPU bulanan: Rp38.000
• Blended CAC: Rp112.000 per toko
• Rata-rata bertahan: 6,8 bulan

Dari situ, LTV kasar keluar di Rp258.400 per toko. Rasio LTV dibanding CAC 2,3. CAC payback 2,9 bulan.

Yang menarik ada di pecahannya. Toko yang aktivasinya kejadian di hari pertama punya retensi minggu ke-4 sebesar 51 persen. Yang aktivasinya baru di hari ke-5 sampai 7 cuma 14 persen.

Selisih 37 poin dari satu variabel: cepat atau lambatnya transaksi pertama.

Angka itu yang ngubah prioritas. Bukan nambah budget iklan, tapi motong langkah setup dari 9 jadi 4.

Kesalahan umum waktu pakai metrik ini

• Gak nulis definisi "aktif". Buka aplikasi doang dihitung aktif? Atau harus ada transaksi? Dua tim bisa laporan angka beda buat DAU yang sama.
• Baca retensi secara agregat. Selalu pecah per cohort, kalau nggak trennya kelihatan palsu.
• Ngejar rata-rata tanpa lihat sebaran. ARPU Rp38.000 bisa berarti semua bayar Rp38.000, atau 5 persen bayar Rp700.000 dan sisanya nol.
• Ngitung LTV tanpa margin. Pendapatan bukan keuntungan. Kalau margin kamu 30 persen, LTV kotor bikin salah baca.
• Nambahin metrik ke dashboard tanpa nentuin siapa yang bertanggung jawab. Angka yang gak punya pemilik gak akan pernah ditindaklanjuti.

Definisi metrik yang dipakai luas bisa kamu cek juga di dokumentasi Google Analytics, terutama buat istilah akuisisi dan konversi.

Gimana cara nyusun kamus metrik di tim kamu?

Bikin satu spreadsheet dengan lima kolom: nama metrik, definisi satu kalimat, rumus, sumber data, dan pemilik.

Isi cuma metrik yang beneran dipakai buat ambil keputusan. Kalau ada 60 metrik di dashboard tapi cuma 8 yang pernah dibahas di rapat, hapus sisanya.

Update kamus itu tiap kali ada perubahan definisi, dan catat tanggalnya. Angka historis yang dihitung pakai definisi lama harus ditandai, biar gak dibandingin mentah-mentah sama angka baru.

FAQ

Metrik apa yang harus aku pantau duluan kalau baru mulai?

Mulai dari retensi minggu ke-4. Angka itu paling jujur soal apakah produk kamu beneran kepakai. Akuisisi gampang dibeli pakai iklan, tapi retensi gak bisa dipalsuin. Kalau retensi W4 di bawah 10 persen, nambah budget iklan cuma bikin bocornya makin cepat kelihatan.

Bedanya DAU dan MAU apa, dan kapan pakai yang mana?

DAU ngitung user aktif dalam satu hari, MAU dalam 30 hari terakhir. Pakai DAU kalau produk kamu memang dipakai harian, kayak aplikasi chat atau ojek online. Pakai MAU kalau pemakaian normalnya mingguan atau bulanan, kayak aplikasi pajak atau marketplace properti. Salah pilih bikin angkanya kelihatan buruk padahal wajar.

LTV aku kelihatan besar, apa berarti bisnisnya sehat?

Belum tentu. LTV besar cuma berarti sesuatu kalau CAC-nya jauh lebih kecil dan uangnya balik cepat. Rasio LTV dibanding CAC di atas 3 biasanya dianggap sehat, tapi cek juga CAC payback. Kalau balik modalnya 20 bulan sementara kas kamu cuma kuat 8 bulan, angka LTV gak nolongin.

Kenapa angka churn tim finance beda sama tim produk?

Biasanya gara-gara beda basis hitungan. Tim produk ngitung churn per user, tim finance ngitung per rupiah pendapatan. Satu pelanggan besar yang kabur bisa bikin revenue churn 12 persen padahal user churn cuma 1 persen. Dua-duanya bener, cuma jawab pertanyaan yang beda.

North star metric itu wajib punya?

Gak wajib, tapi bantu banget kalau timnya udah lebih dari 10 orang. Fungsinya nyamain arah biar tim gak tarik-tarikan antara nambah user dan naikin transaksi. Pilih satu angka yang naik cuma kalau user beneran dapet manfaat. Contoh yang jelek: jumlah pendaftar. Contoh yang bagus: jumlah transaksi selesai per minggu.

Penutup

Dua hal yang paling nempel dari daftar ini. Pertama, semua istilah tadi cuma variasi dari empat pertanyaan: user datang dari mana, ngerasain nilainya kapan, baliknya berapa persen, dan bayarnya berapa. Kedua, definisi yang gak ditulis bakal jadi sumber ribut di rapat.

Mau langsung praktek ngitungnya? Rumus dasar buat agregasi per kategori ada di COUNTIFS, itu yang paling sering dipakai buat ngitung user aktif per periode.

Lanjut baca: kapan self-service analytics berhasil dan kapan berantakan, biar metrik yang udah kamu definisikan gak ditafsirin beda-beda tiap tim.