TL;DR
Metrik produk dan growth dikelompokkan jadi empat: akuisisi (dari mana user datang), aktivasi (kapan user ngerasain nilainya), retensi (siapa yang balik lagi), dan monetisasi (berapa uang yang masuk). Istilah kayak DAU, churn rate, LTV, dan CAC payback semuanya jatuh ke salah satu kelompok itu. Rumusnya sederhana, yang bikin ribet biasanya beda definisi antar tim.
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.
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.
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.
Ini bagian yang paling sering dilewat tim baru. Padahal user yang daftar tapi gak pernah nyampe momen berguna itu sama aja kayak gak daftar.
Buat ngukur ini kamu butuh event tracking yang rapi. Kalau datanya berantakan, mulai dari beresin data quality dulu sebelum mikirin dashboard.
Sembilan istilah di kelompok ini. Retensi angka paling jujur soal kualitas produk.
Analisis retensi hampir selalu dibaca per cohort, bukan agregat. Kalau digabung, cohort baru yang gede bakal nutupin cohort lama yang bocor.
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.
Aku pakai data 12 bulan dari aplikasi kasir yang dipakai jaringan toko_berkah. Angka-angka ini yang muncul waktu dihitung ulang.
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.
Definisi metrik yang dipakai luas bisa kamu cek juga di dokumentasi Google Analytics, terutama buat istilah akuisisi dan konversi.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Dashboard penjualan yang rapi bisa kamu bikin cuma pakai Google Sheets, tanpa Looker Studio, tanpa add-on, tanpa bayar apa pun. Ini urutan 6 langkahnya, lengkap dengan rumusnya.
Dashboard buat mantau angka yang berubah tiap hari. Laporan buat jawab satu pertanyaan sekali dan tuntas. Salah pilih, kerjaanmu kebuang.
Delapan KPI keuangan yang beneran dibuka CFO tiap bulan, rumusnya, dan cara nyusunnya jadi satu dashboard yang kebaca dalam 90 detik.