DAU, WAU, MAU, Stickiness

Active User(활성 사용자)

특정'기간' 동안 앱을 사용한 사용자의 수를 의미한다. 관련 지표로 DAU, WAU, MAU가 있다.

DAU(Daily Active User): 일간 활성 사용자 수
WAU(Weekly Active User): 주간 활성 사용자 수
MAU(Monthly Active User): 월간 활성 사용자 수

각각 지난 24시간, 7일, 30일 동안의 활성 사용자 수를 의미하며 각 유저별로 기간내 중복을 제외한 1회 실행만을 파악하여 계산한다.

예시

다음을 날짜별 유저 접속여부를 그린 표라 하자.

유저	Day 0	Day 1	Day 2	Day 3	Day 4	Day 5	Day 6	Day 7
A	O			O			O
B		O			O			O
C			O			O

위의 경우 Day0 ~ 7까지 매일 한명씩만 접속을 하기 때문에 각 날짜별 $DAU = 1$이다.
일주일간 A,B,C 유저 3명이 접속했으므로 $WAU = 3$이다. 마찬가지로 한달치의 표가 준어진다면 MAU도 계산이 가능하다.

이 예제의 경우 유저들이 중복해서 접속을 하기때문에 $\sum DAU > WAU$가 된다.
만약 1주일간 7명의 유저가 있고 중복없이 번갈아가며 접속했을 경우에는 $\sum DAU = WAU$가 될 것이다.

따라서 $\sum DAU \ge WAU$임을 알 수 있다.

위의 표에서 A,B,C가 모든날에 접속했다고 가정하면 DAU의 합은 21으로 WAU와의 차이는 매우 커지게 된다.

Stickiness

위의 예제에서 기존 유저의 재접속이 없을 수록 DAU의 합산은 작아진다. 즉 WAU에 근접하게 된다. 그렇기 때문에, DAU와 WAU를 함께보면 유저의 접속 패턴을 파악하는 것이 가능하다. 그리고 이를 지표화 한 것이 바로 Stickiness(사용자 고착도, 의존성)이다.

Stickiness의 정의는 다음과 같다.

$Stickiness = \frac{DAU}{MAU} \ or\ \frac{DAU}{WAU}$

위 표 예시에서 계산해보면 모든 날짜에서 Stickiness는 $\frac{1}{3}$이다.

한편, $DAU \le WAU$이다. 만약 $WAU = k$라면 $DAU \le k$이다. ($DAU > k$가 되버리는 순간 $WAU > k$가 되어버린다.) 그러므로

$Stickiness \le 1$
이를 해석하면 각 유저가 자주 접속할 수록 Stickiness는 1에 가까워진다는 의미이다. 만약 특정일에 모든 유저가 접속을 했다면 Stickiness는 1이 될 것이다.

만약 월별로 MAU는 증가하는데 Stickiness는 낮은 상황이라면 신규 유입대비 기존 유저의 사용률이 저하된다고 판단할 수도 있겠다.

참고자료

https://www.datarian.io/blog/stickiness
https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=1296
https://support.google.com/analytics/answer/10999789?hl=ko