사용자 기반을 이해하는 핵심 지표: 사용자 활동 관련 용어 정리

 서비스나 앱의 성공 여부를 평가하는 데 있어 사용자 수는 단연 중요한 기준입니다. 하지만 단순한 사용자 수보다는 이들이 얼마나 자주, 활발하게 사용하고 있는지를 나타내는 지표가 더욱 유용할 수 있습니다. 여기서 등장하는 것이 MAU (Monthly Active Users)와 관련된 지표들입니다. MAU는 한 달 동안 서비스를 얼마나 많은 사용자가 이용했는지 보여주며, 이 외에도 DAU, 유지율 등 다양한 사용자 활동 지표가 함께 활용됩니다. 이번 글에서는 MAU와 관련된 주요 용어들을 하나씩 정리해보겠습니다.

---

1. MAU (Monthly Active Users): 한 달간의 활성 사용자 수

MAU는 월간 활성 사용자 수를 나타내며, 서비스의 인기도와 사용자 기반을 평가하는 데 필수적인 지표입니다. 한 달 동안 최소 한 번이라도 접속한 고유 사용자 수를 계산하며, MAU가 높을수록 그 서비스의 유효한 사용자층이 넓다는 것을 의미합니다. 특히 구독 서비스나 모바일 앱에서는 MAU를 통해 사용자 기반의 성장을 평가합니다.

2. DAU (Daily Active Users): 하루 동안의 활성 사용자 수

DAU는 하루 동안 서비스나 앱을 사용한 고유 사용자 수를 의미합니다. DAU는 사용자의 일상적 이용 패턴을 분석하는 데 유용하며, 자주 사용하는 앱일수록 DAU가 높게 나타납니다. 예를 들어, 소셜 미디어나 메신저 서비스는 DAU가 높은 편이며, DAU가 높다는 것은 사용자의 충성도가 높다는 신호일 수 있습니다.

3. WAU (Weekly Active Users): 주간 활성 사용자 수

WAU는 일주일 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수를 나타내며, DAU와 MAU의 중간 지표 역할을 합니다. WAU는 주 단위로 사용자의 활동 수준을 파악하는 데 유용하며, 예를 들어, 주간 이벤트가 있는 서비스나 쇼핑몰 앱에서는 WAU 지표를 분석하여 사용자 행동 패턴을 파악합니다.

4. Retention Rate (유지율): 사용자의 충성도 측정

Retention Rate는 일정 기간 동안 서비스나 앱을 계속 사용하는 사용자 비율을 나타냅니다. 유지율이 높을수록 사용자가 꾸준히 앱을 사용하고 있다는 의미입니다. 주로 DAU, WAU, MAU 등을 기반으로 계산하며, 특히 신규 사용자나 이벤트 이후 유지율을 분석하여 사용자의 충성도를 평가합니다.

5. Churn Rate (이탈율): 사용자의 서비스 이탈 비율

Churn Rate는 서비스에서 이탈하는 사용자의 비율을 의미합니다. 높은 이탈율은 사용자 만족도가 낮거나, 경쟁 서비스로 유출이 발생할 수 있다는 신호일 수 있습니다. 이탈율을 낮추기 위해서는 지속적인 사용자 피드백 반영과 새로운 기능 추가 등이 필요합니다.

6. Stickiness: 사용자 참여 수준

Stickiness는 사용자의 활발한 참여 수준을 나타내는 지표로, 주로 DAU/MAU 비율로 계산됩니다. 예를 들어, Stickiness가 0.3이면, MAU의 30%가 매일 서비스에 접속하고 있다는 의미입니다. Stickiness가 높을수록 사용자가 자주 방문하고 몰입도가 높다는 뜻이므로, 사용자 유지와 충성도 관리에 중요한 지표입니다.

7. Engagement (참여율): 사용자 참여 정도

Engagement는 사용자가 서비스 내에서 얼마나 많은 시간을 소비하거나 얼마나 자주 특정 행동을 하는지를 나타내는 지표입니다. MAU가 높더라도 Engagement가 낮으면 사용자가 서비스에 관심이 떨어질 수 있음을 의미합니다. 이 지표는 사용자 경험을 향상시키기 위한 콘텐츠 개선 방향을 잡는 데 활용됩니다.

8. LTV (Lifetime Value): 사용자 생애 가치

LTV는 한 사용자가 서비스에 기여할 수 있는 예상 총 가치를 의미합니다. 예를 들어, 사용자가 얼마나 오랫동안 서비스에 머물면서 매출을 발생시키는지 분석하는 지표입니다. MAU와 함께 사용하여 서비스의 수익성을 평가하고, 사용자 유지 전략을 수립하는 데 활용됩니다.

9. ARPU (Average Revenue Per User): 사용자당 평균 매출

ARPU는 사용자 한 명당 평균 매출을 나타내며, 주로 월 단위(MRR)로 계산합니다. 예를 들어, MAU가 높은 상태에서 ARPU가 높다면, 서비스의 수익성이 매우 좋다는 의미입니다. 이 지표는 유료 사용자 전환율과 함께 분석하여 매출 증대 전략 수립에 도움이 됩니다.

10. Conversion Rate (전환율): 무료 사용자에서 유료 사용자로의 전환 비율

Conversion Rate는 특정 행동을 수행한 사용자의 비율로, 예를 들어 무료 사용자가 유료 사용자로 전환되는 비율을 의미합니다. 전환율을 높이기 위해서는 무료 사용자에게 유료 기능의 가치를 전달하는 마케팅 전략이 필요하며, MAU와 함께 분석하여 효과적인 사용자 전환 전략을 수립할 수 있습니다.

11. Cohort Analysis (코호트 분석): 특정 사용자 그룹 행동 분석

Cohort Analysis는 특정 사용자 그룹의 행동 패턴을 분석하는 방법으로, 예를 들어 가입 시점에 따른 사용자 행동 변화를 추적할 수 있습니다. MAU와 DAU를 세분화하여 특정 그룹의 유지율을 분석하는 데 유용합니다. 이를 통해 특정 사용자 그룹에 맞춤형 기능을 제공하거나 개선 방향을 잡을 수 있습니다.

12. Activation Rate (활성화율): 초기 사용자 경험 평가

Activation Rate는 사용자가 서비스나 앱을 처음 설치하고 나서 특정 핵심 행동을 완료한 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 쇼핑몰 앱이라면 첫 구매를 완료한 비율을 의미할 수 있습니다. 높은 활성화율은 사용자 초기 경험이 긍정적이라는 의미이며, MAU 향상에 중요한 역할을 합니다.

13. Onboarding: 사용자 초기 안내 과정

Onboarding은 사용자가 처음 서비스를 사용할 때 제공하는 안내 과정으로, 초기 설정, 기능 설명 등을 포함합니다. 좋은 온보딩 경험은 MAU 향상에 큰 기여를 할 수 있으며, 사용자가 서비스를 지속적으로 이용하도록 유도하는 데 중요한 역할을 합니다.

---

결론

MAU는 단순한 사용자 수 이상의 정보를 제공하는 중요한 지표입니다. DAU, Stickiness, Retention Rate 등의 지표를 함께 분석하면 서비스가 얼마나 많은 사용자에게 가치 있는 경험을 제공하고 있는지를 평가할 수 있습니다. 이 글이 MAU와 사용자 활동 지표에 대한 이해를 돕고, 데이터 기반으로 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 되길 바랍니다.