활성화 지표 대시보드를 만들면서 공부가 필요했던 용어들돠 프로젝들을 진행하면서 이를 어떻게 적용해야할지에 대한 고민들을 정리하려고 합니다🤔
📖 참고한 글
유저 활성화 지표
- DAU(Daily Active User): 하루에 얼마나 많은 유저가 이용했는가? 하루동안 유니크한 유저
- WAU(Weekly Active User): 한 주에 얼마나 많은 유저가 이용했는가 한주동안 유니크한 유저
- MAU(Monthly Active User): 한 달에 얼마나 많은 유저가 이용했는가? 한달동안 유니크한 유저
일간 뿐만 아니라 주,월 단위의 활성 사용자를 확인하는 이유는 하루만의 집계로는 서비스의 규모와 현황을 파악하기 어려운 경우도 있기 때문이다.
예를 들어 MAU는 유지되는 상황에서 DAU가 상승하는 케이스?
이는 월별 활성화 유저수는 동일한데 해당 유저들이 활성화 되는 횟수가 늘어났다고 판단할 수 있다. (만약 MAU도 같이 늘어나고 있다면 전체유저들도 늘어 났다는것 = 신규 유저수 증가)
DUA 합산이 WAU,MAU 보다 큰 경우 -> 해당 주동안의 재방문이 꽤 있는 경우
DUA 합산이 WAU,MAU 보다 작은 경우 -> 유저의 재방문 보다는 새로운 유저들이 유입되는 경우
고착도 Stickiness
Stickiness는 DAU와 MAU 또는 DAU와 WAU의 비율로 계산합니다. 월간 혹은 주간 순수 사용자 중 특정 일자에 접속한 사람의 비율을 보는 것! 단순히 DAU 의 비율, MAU의 비율을 보기보다 각 지표를 나눠서 본다면 서비스에 대한 지속적인 참여 engagement를 확인할 수 있다.
Loyalty by APP Category
DAU/MAU 는 절대 만능지표가 아니다. 유저 고착도시 항상 생각해야할 것은 서비스에 따라 지표의 기준수치가 다르다는점 입니다. 예를 들어, 에어비앤비, 직방 같은 경우 사용자들이 1년에 몇 번 정도만 이용하는 대표적인 서비스 이며 DAU/MAU 의 수치를 인스타그램, 카카오톡 같이 자주 사용하는 SNS 서비스의 기준치와 비교하는데에 무리가 있습니다.
이렇게 앱서비스 카테고리별로 리텐션율이 다를 수 밖에없고, 이에 따라 stickiness 또한 카테고리별로 범위값이 존재한다.
그렇다면..?
현재 프로젝트를 진행하고 있는 웹툰의 경우는 어떨까..? 웹툰 전체서비스를 본다면 요일별로 컨텐츠들이 있기 때문에 sns 만큼의 방문수가 나올것 같지만,, 아무래도 활성화 지표를 어떻게 정의 하느냐에 따라 달라질것같다. 단순히 방문 보다는 '쿠키(유료결제)를 사용한 사람'같이 비즈니스적인 지표로 본다면 또 다르다.
하지만 나의 경우, 모든 웹툰을 보는 것이 아닌, 하나의 웹툰(일요일,수요일에 연재되는 지발작가님의 '무직 백수 계백순')을 서비스로 보고 대시보드를 만든 다는점에서 기준이 또 다르다는점
그리고 최대한 구할 수 있는 데이터내에서 활성화 지표를 정해야 했는데, 이를 독자들의 참여도인 '댓글을 남긴 사람' 으로 정했다는 점
한 주에 두번 업로드되는 해당 웹툰을 고려한다면 Stickiness 가 얼만큼 나와야 적당하다고 볼 수 있을까 고민해봐야한다..🤔
또 Stickiness (DAU/MAU or DAU/WAU )의 경우 어떤 사용자가 유지되고 있고 어떤 사용자가 이탈하는지 확인할 수 없다는 단점이 있다. 이 경우 유사한 사용자 그룹을 정의하여 코호트, 리텐션 분석이 필요하다. 누가 충성 사용자인지 파악해보면 좋을것 같다!
