인터넷 서비스나 앱을 운영할 때, 얼마나 많은 사용자가 실제로 서비스를 이용하는지 아는 것은 매우 중요합니다. 이를 판단하는 핵심 도구가 바로 활성 유저 지표인데요. 이 글에서는 DAU, WAU, MAU 등 대표적인 활성 유저 지표와 그 측정 방법을 실제 숫자 예시를 들어 자세하게 설명해 보겠습니다.
1. 활성 유저 지표란?
활성 유저 지표는 단순히 회원 가입자 수나 다운로드 수가 아니라, 실제로 서비스를 사용한 사용자의 수를 의미합니다. 예를 들어, 한 달에 10,000명이 가입했더라도 매일 500명 정도만 접속한다면 실제 서비스의 ‘활성도’는 낮다고 할 수 있습니다.
2. 주요 활성 유저 지표의 종류와 숫자 예시
- DAU (Daily Active Users, 일일 활성 사용자):
하루 동안 한 번이라도 서비스를 이용한 고유 사용자 수입니다. 예를 들어, 만약 월요일에 250명의 사용자가 앱에 접속하고, 화요일에 300명이 접속했다면 월요일의 DAU는 250명, 화요일은 300명으로 기록됩니다.
예시: 하루 평균 DAU가 300명, 특정 이벤트 당일에는 500명까지 상승하는 모습을 볼 수 있습니다. - WAU (Weekly Active Users, 주간 활성 사용자):
일주일 동안 최소 한 번 이상 서비스를 이용한 고유 사용자 수를 의미합니다. 예를 들어, 한 주에 매일 300명의 사용자가 접속하더라도, 중복을 제거하면 주간 활성 사용자는 1000명 정도가 될 수 있습니다.
예시: 일주일 동안 DAU가 각각 250, 300, 320, 280, 310, 290, 330명 기록되면, 중복을 제외한 WAU는 약 1200명~1300명 정도로 산출될 수 있습니다. - MAU (Monthly Active Users, 월간 활성 사용자):
한 달 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수입니다. 예를 들어, 한 달 동안 매일 300명의 사용자가 접속하더라도 중복을 제거하면 3000명 정도의 MAU가 될 수 있습니다.
예시: 월간 데이터로 보면, 30일 동안의 DAU 합계가 9,000명이라 하더라도 실제 MAU는 중복된 사용자를 제거해 3,000명에서 4,000명 사이일 수 있습니다. - Stickiness (사용자 유지도):
보통 DAU를 MAU로 나눈 비율로 계산합니다. 이 지표는 사용자가 얼마나 자주 돌아오는지를 보여줍니다. 예를 들어, DAU가 평균 300명이고 MAU가 3000명이라면 Stickiness는 10%입니다.
숫자 예시: 이벤트 기간에 DAU가 600명, MAU가 4000명이라면 Stickiness는 15%가 되어, 사용자의 재방문율이 평소보다 높음을 나타냅니다.
3. 활성 유저 지표의 측정 방법
- 데이터 수집:
사용자가 웹사이트나 앱에 접속할 때마다 발생하는 로그 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 사용자가 1분 간격으로 페이지를 넘길 때마다 “로그인 시간, 클릭 수, 체류 시간” 등의 정보를 기록합니다.
예시: 하루에 100,000건의 로그가 발생할 수 있으며, 이 중 300건이 고유 사용자 접속 기록이라면 이를 바탕으로 DAU를 산출합니다. - 고유 사용자 식별:
쿠키, 사용자 계정 또는 디바이스 ID를 활용하여 같은 사용자가 여러 번 접속하더라도 한 명으로 계산합니다.
예시: 동일한 사용자가 아침 1회, 오후 2회, 저녁 1회 접속하면 총 4회 기록되지만 고유 사용자는 1명으로 계산됩니다. - 시간 단위 별 집계:
수집된 데이터를 일간, 주간, 월간 단위로 구분하여 각각 DAU, WAU, MAU를 산출합니다.
예시: 한 주 동안 DAU가 각각 280, 310, 300, 320, 290, 330, 310명일 때, WAU는 단순 합계가 아니라 중복 사용자를 제거해 1200명 내외가 됩니다. - 데이터 분석 및 시각화:
최종적으로 수집된 데이터를 그래프나 차트로 시각화해, 특정 시간대의 접속자 분포나 평균 체류 시간을 분석합니다.
예시: 시간대별 접속 데이터를 분석해, 오전 9시부터 11시 사이에 40%의 사용자가 집중, 오후 6시에는 20%만 접속하는 패턴을 확인할 수 있습니다.
4. 왜 활성 유저 지표가 중요한가요?
활성 유저 지표는 단순한 숫자 이상의 의미를 지닙니다.
- 서비스 개선:
사용자의 접속 시간과 빈도를 분석하면, 어떤 기능이나 콘텐츠가 인기가 있는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기능 사용 시 DAU가 50% 상승하는 패턴을 발견하면 그 기능을 강화할 수 있습니다. - 비즈니스 전략 수립:
투자자나 경영진에게 DAU, WAU, MAU와 같은 데이터를 제시하면, 서비스의 성장 가능성과 안정성을 어필할 수 있습니다.
예시: “지난 3개월간 MAU가 20% 상승했고, Stickiness가 10%에서 15%로 개선되었습니다.”라는 구체적 수치가 신뢰도를 높입니다. - 사용자 경험 향상:
데이터를 통해 사용자의 행동 패턴을 분석하면, 사용자 맞춤형 개선 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 주로 9시~11시에 몰린다면 그 시간대에 이벤트를 진행하는 등의 전략을 세울 수 있습니다.
결론적으로, 인터넷 활성 유저 지표는 서비스 운영의 핵심 데이터를 제공합니다. 실제 숫자 예시를 통해 구체적인 패턴과 효과를 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 서비스 개선과 사용자 경험 향상, 비즈니스 전략 수립에 큰 도움을 받을 수 있습니다. 지속적인 데이터 분석을 통해 여러분의 서비스가 더욱 성장하기를 바랍니다.