👀 1. 들어가며
저는 배달 물류 플랫폼 회사에서 분석가로 일하면서, 라이더를 활성화 할 수 있는 다양한 프로모션을 기획하고 테스트 하는 업무를 진행하고 있는데요. 어떻게 활성화 시킬 수 있을까?라는 고민을 하기 전에 누구를 활성화 시키는 것이 우리 서비스에 필요할까? 라는 답을 내려보고 싶다는 생각을 했어요! 이에 대한 아이디어로 데이터 마케팅 관련 독서모임에서 듀오링고의 Daily Active User Model 사례를 추천 받았는데요.
초록색 부엉이가 그려진 로고를 한 번 쯤 보신 적있을거예요! 듀오링고는 AI를 활용해 쉽고 재미있게 외국어를 배울 수 있는 교육 서비스인데요. 듀오링고는 DAU(일일 활성 사용자)를 성장시키기 위한 전략을 수립하기 전에, 모든 학습자를 매일 활동 상태로 분류하고 상태 간 전환율을 모니터링하는 모델을 만든 후 그에 맞춰 전략을 세웠습니다! 이 프레임워크를 통해 DAU를 성장시키기 위해 집중해야 할 전환율을 파악하고, 그에 맞는 전략을 실천하여 지표 성장을 이뤘죠!
이 모델을 우리 회사에 적용해본다면, 현황을 파악하는 데 그치지 않고 어떤 세그먼트의 전환율에 집중해야 할지 전략을 세우는 데 도움이 될 것 같았어요! 그렇게 하면 제가 내리고 싶은 답도 명확히 할 수 있을 것 같구요! 오늘 글에서는 듀오링고는 어떻게 Daily Active User Model을 그렸고, 그로 인해 어떻게 실천했는지에 대해 소개해보려 합니다 🙌 저처럼 고객 활성화 업무를 맡고 계신 분들이 참고하셔서 아이디어를 얻어가시면 좋을 것 같아요!
🎯 2. 듀오링고의 Daily Active User Model
듀오링고는 DAU(일일 활성화)지표를 상승시키는 데 어떤 전환율에 집중해야할지 북극성지표를 찾는 목표가 있었어요. 이를 위해 모든 듀오링고 사용자 매일 활동 상태로 분류하고 상태 간 전환율을 모니터링 했어요. 듀오링고는 아래와 같이 Daily Active User Model를 만들었는데요.
먼저 매일 활동 상태로 user를 7개로 분류했습니다.
- 신규 사용자 (New User) : 오늘 처음 앱을 사용함
- 현재 사용자 (Current User): 지난 6일 내에 앱 사용이 있었고, 오늘도 앱을 사용함
- 재활성화 사용자 (Reactivated User): 7일~29일 내에 앱 사용이 있었고, 오늘 앱을 사용함
- 복귀 사용자 (Resurrected User): 30일 이상 비활성 상태였던 사용자가 오늘 앱을 사용함
- 위험한 주간 활성 사용자 (At-risk WAU): 오늘 비활성 상태이지만, 지난 6일 내에 앱을 사용함
- 위험한 월간 사용자 (At-risk MAU): 오늘과 지난 6일 동안 비활성화 상태지만, 7일~29일 내에 앱을 사용함
- 비활성 사용자 (Dormant users): 30일 이상 비활성 상태
아래 이미지 처럼, 해당되는 각 user의 수를 합하면, DAU, WAU, MAU, Total User를 확인 할 수 있습니다!
차트의 화살표처럼, 각 상태 간에 이동하는 사용자의 %도 모니터링하는데요. 화살표에 사용된 각 지표는 전일자 지표를 가지고 아래와 같이 구할 수 있습니다!
듀오링고는 Daily Active User Model을 만들고, 과거 데이터를 바탕으로 시뮬레이션을 실행했습니다. 시뮬레이션의 목표는 DAU를 증가시킬 수 있는 북극성 지표를 찾는 것이었습니다.
DAU 성장에 영향을 미치는 리텐션 유형을 계산하기 위해 단일 리텐션을 3년 동안 분기별 3%씩 상향하고, 다른 리텐션은 고정해서 시뮬레이션했는데요. 그 결과 CURR(Current Users Retention Rate, 현재 사용자 유지율)이 DAU에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알아 냈습니다.
CURR(Current Users Retention Rate, 현재 사용자 유지율)이라는 북극성 지표를 높인다는 전략을 실행하기 위해 여러가지 방법을 실행했는데요. 가장 대표적인 것은 스트릭(연속 학습 기록)을 활용한 방법이 었습니다!
스트릭은 사용자가 연속적으로 학습을 이어가면 기록되는 시스템으로, 현재 사용자가 지속적으로 학습하고 싶어하는 동기를 제공합니다! 스트릭이 길어질수록 사용자는 이 기록을 유지하려는 동기가 커지고, 이 동기를 통해 현재 사용자는 계속해서 유지되며 이를 통해 DAU가 증가하는 것이죠!
CURR(Current Users Retention Rate, 현재 사용자 유지율)을 핵심 지표로 삼고 이를 상승시키기 위해 4년 간의 노력 끝에, 듀오링고는 CURR을 21% 향상시켰다고 합니다! 이와 함께 다른 전략들을 결합하여, DAU(일일 활성 사용자)는 4.5배 증가했다고 하네요!
🙌 3. 정리하며
듀오링고 사례를 공부하면서, 이번 달에는 우리 회사의 Daily Active User Model을 그려보는 것을 목표로 잡았어요. 이를 통해 모니터링할 수 있는 환경을 만들고, 집중할 부분을 파악하여 그에 맞는 테스트와 프로덕트 개선 과제를 제안해 보려고합니다! 알리미나 세탁특공대에서도 듀오링고의 모델을 참고하여 직접 Daily Active User model 그려본 후 블로그 글로 소개하셨더라고요! 저도 나중에 만든 모델을 공개할 수 있다면 꼭 블로그 글로 소개드리겠습니다! 여러분도 한 번 그려보시면 좋을 것 같아요!
참고자료
