DAU와 MAU에 관한 이야기
모바일 마케터라면 아래 질문들을 한 번쯤은 고민해 본 적이 있을 겁니다.
"하루 동안 얼마나 많은 사용자가 우리 앱을 사용할까? 한 달 동안은 어떨까?"
"유저 활동 지표는 어떤 식으로 봐야 하는 거지?"
"다른 앱과 비교했을 때 우리 앱은 얼마나 잘하고 있는 거지?"
이런 질문들에 답해보고 싶다면 DAU나 MAU와 같은 앱 의존도를 말해주는 지표들을 살펴보는 것을 추천합니다.
DAU는 무엇일까?
DAU(Daily Active Users)는 일별 활동 사용자 수를 의미합니다. 즉, 하루 동안 여러분의 앱을 방문한 사용자가 총 몇 명인지 말해주는 지표입니다. 이 지표는 앱 방문이라는 '행동'에 초점을 두는 것이 아니라, 앱을 방문한 '사람'에 초점을 둡니다. 따라서, 한 명의 사용자가 여러 번 앱을 열었다고 하더라도, DAU 계산 시 그 사용자는 1번만 카운팅이 되는 것입니다. DAU 지표는 얼마나 많은 고유의 사용자가 매일 여러분의 앱을 방문하는지 알려줍니다.
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MAU는 무엇일까?
MAU(Monthly Active Users)는 월별 활동 사용자 수를 의미합니다. 즉, 한 달 동안 여러분의 앱을 방문한 사용자가 총 몇 명인지 말해주는 지표입니다. 이 지표도 DAU와 마찬가지로 '사람' 수에 초점을 두는 것이고, MAU 지표는 여러분의 앱이 사용자가 지속적으로 쓸 정도로 매력적인지를 말해줍니다.
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DAU와 MAU를 활용하기 위해서는
DAU와 MAU를 측정하기 위해 제일 먼저 해야 할 일은 '활성 사용자(Active User)'를 정의하는 것입니다. 어떤 행동을 해야 활동적인 사용자로 간주할 것인지 고민해봐야 합니다. 활동 사용자는 앱을 켜는 것처럼 상당히 단순하고 미미한 행동을 할 수도 있는 반면, 구매를 하거나 사진을 올리는 등 노력을 요하는 행동을 할 수도 있습니다.
DAU와 MAU를 측정하는 것은 유저 참여도에 관한 관심이 높아질 때부터 많이 언급되던 지표이지만, 많은 사람들은 두 지표를 조심해서 사용하는 것을 추천합니다. 단순히 DAU와 MAU의 숫자를 본다고 해서 여러분 앱 성장의 모든 면을 정확하게 말해주는 것은 아닙니다. 예를 들어, 유명 연예인이 여러분의 앱을 인스타그램 스토리에서 언급했다고 칩시다. 그날 여러분 앱의 다운로드 수는 치솟을 겁니다. 그 말은 그날의 DAU는 상당히 높을 것이라는 거죠. 하지만, DAU가 놓치는 숫자는 앱을 다운로드한 후 딱 1번 앱을 실행한 후 더 이상 사용하지 않거나 조금 사용하다가 재미를 느끼지 못해 이탈한 유저에 관한 것입니다. 그래서 DAU 하나만 신봉하게 되면 허상 지표로 간주될 수도 있습니다. 따라서, 전환 혹은 매출 혹은 리텐션과 같은 지표들과 함께 비교하는 것을 추천하는 바입니다.
이상적인 DAU/MAU 비율은 무엇일까?
사실 여러분의 앱이 어떤 종류의 앱이냐에 따라 벤치마킹해야 할 목표 DAU/MAU 비율이 달라집니다. (참고. DAU/MAU = Stickiness 라고 부름) 일반적으로는 DAU와 MAU의 숫자에 집착하기보다는 둘의 비율이 시간이 흐름에 따라 어떤 식으로 변화해 나가는지를 살펴봅니다. DAU/MAU 비율이 20% 이상이면 유저들에게 어느 정도 인기를 얻고 있다고 말하고, 페이스북과 같이 50% 이상이면 정말 훌륭한 앱이라고 평가되곤 합니다.
DAU/MAU 비율이 의미하는 바는?
쉽게 말해서 월별 사용자 대비 몇 퍼센트의 사용자가 매일 앱을 사용하는지 말해주는 지표입니다. 계산은 아래와 같이 하면 됩니다. 예를 들어, 6월의 DAU는 3,000명 MAU는 9,000명이었다고 해봅시다. 그러면 3000 나누기 9000을 퍼센트로 나타내면 33%입니다.
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이 비율은 여러분 서비스의 활성도와 매력도를 말해줍니다. 왜냐하면 한 달 동안 여러분이 정해놓은 기준인 활성 행동을 한 모든 유저 수 대비 매일같이 앱에 들어와서 활성 행동을 한 유저의 비율을 살펴보는 것이니까요. DAU/MAU가 낮을수록 유저의 앱 관심도가 떨어진다는 것을 의미하고, 여러분의 지표가 그런 양상을 보이고 있다면 여러분의 서비스가 유저들에게 의미 있는 가치를 부여하고 있는지 확인해 봐야 합니다. 또한, 이 비율을 잘 활용하면 트래픽과 매출을 예상해 볼 수도 있습니다.
참고로 주의해야 할 점은 이 지표는 이탈한 유저가 전혀 고려되지 않았다는 점입니다. 유저가 얼마나 우리 서비스에 남아 있는지, 즉 리텐션에 관해서는 어느 정도 이 지표가 설명해줄 수 있지만 떠나는 유저에 대해서는 말해줄 수 있는 것이 없습니다. 그럴 때 여러분이 시도할 수 있는 분석은 코호트 분석입니다. 코호트 분석까지 하게 된다면 앱의 성장과 잔존율에 대한 풍부한 이해력을 갖출 수 있게 될 것입니다.
원문 : DAU vs. MAU: Everything You Need to Know About App Stickiness Metrics