MAU라고도 불리는 월간 활성 유저는 유저 참여를 조사하는 데 사용되는 KPI이며, 비즈니스는 MAU를 추적하여 전반적인 성장 및 성과를 확인해야 합니다.
높은 활성 사용자 수가 오랫동안 유지된다는 것은 고객 참여가 견고하다는 것을 의미합니다. 반대로 적은 MAU 수는 비즈니스가 침체되거나 유저가 이탈하고 있다는 증거입니다.
MAU를 측정함으로써 향후 마케팅 전략을 더 효과적으로 수립하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 이상 활동하지 않는 대규모의 유저를 대상으로 이메일 마케팅 또는 푸시 알림 재활성화 전략을 사용할 수 있습니다.
MAU를 추적하면 비즈니스의 상태와 월별 성과를 자세히 파악할 수 있습니다.
유저로부터 높은 수익을 창출하는 것은 중요하며, 이를 위해서는 유저가 프로덕트(앱)을 실제로 사용하고 있어야 합니다. 따라서 프로덕트의 핵심 기능과 상호 작용하는 유저를 측정하는 것이 좋습니다.
MAU는 30일 이내에 앱에서 일종의 행동을 취한 특정 유저 수를 나타냅니다. 행동을 판단하는 기준은 비즈니스 및 앱 유형에 따라 다를 수 있지만 일반적으로 로그인을 하거나, 새 게시물을 클릭하거나, 특정 이벤트를 완료할 경우 활성 사용자로 집계됩니다.
보통 MAU를 계산할 때는 30일 동안 앱에서 특정 행동을 취한 유저를 로그인 횟수나 행동의 다양성에 관계없이 한 번만 집계합니다.
MAU와 더불어 일일 활성 사용자(DAU)도 확인해야 할 수 있습니다. DAU 지표를 추적하면 월별 데이터보다 세분화된 일일 데이터를 확인할 수 있습니다.
비즈니스 관점에서 활성 사용자 수를 파악하는 것은 중요합니다. 활성 사용자 수를 통해 앱의 유용성과 사람들의 사용 빈도를 측정할 수 있기 때문입니다. 또한 활성 사용자 수는 마케팅 캠페인의 효과를 판단할 때에도 사용되어 주요 비즈니스 목표를 달성하고 핵심 지표를 계산하는 데 도움이 됩니다.
MAU 데이터는 다음과 같이 활성 사용자에 기반하는 기타 주요 지표를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 MAU는 반복적으로 상호 작용하는 유저 수를 확인할 수 있어 팀이나 기업이 미래에 진행할 리텐션 캠페인 및 전략 설립에 활용할 수 있습니다.
반대로 MAU 데이터를 통해 이탈하는 유저 수도 파악이 가능하며, 두 가지 요소 모두 수익 성장 및 잠재력에 중요한 영향을 끼칠 수 있습니다.
MAU를 조사할 때는 해당 수치가 매우 정확하거나 심층적이지 않을 수 있으므로 이를 그대로 받아들이면 안 됩니다. MAU가 과대평가될 시 주요 지표를 정확히 측정하지 못하게 되는 문제가 발생합니다.
일부 기업들은 유저가 앱에 로그인했는지에 기반하여 활성 사용자를 집계하는데, 이럴 경우 그 이상으로 앱을 사용하는 유저를 고려하지 못하게 됩니다. 즉, MAU가 유저의 실제 참여도를 측정하는 데 가장 좋은 방법은 아닐 수 있다는 의미입니다. (참고: 모든 기업이 활성 사용자를 분류하는 데 위와 같은 기준을 활용하는 것은 아닙니다. 예를 들어, X 기업은 활성 사용자가 로그인한 후에 특정 행동을 취해야 MAU로 분류할 수 있습니다.)
유저의 품질도 측정하기 어렵습니다. 유저의 유입 배경에 따라 앱의 주요 기능을 사용하지 않는 유저가 있을 수 있어 MAU가 과대평가될 가능성이 존재하기 때문입니다.
MAU가 유저 품질을 파악하는 데 핵심적인 역할을 하지는 않지만 유저 수의 급증, 증가 또는 감소를 모니터링하기에는 매우 효과적인 방법입니다. 예를 들어, 앱이 Apple App Store의 추천 섹션에 소개된 경우 설치가 증가하여 월간 활성 사용자도 늘어날 수 있습니다.
꾸준히 MAU를 추적하면 유저의 참여도와 유저가 앱에서 가장 흥미를 느끼거나 유용하다고 생각하는 부분뿐만 아니라, 새로운 마케팅 전략 또는 새로 출시된 제품이나 기능을 어떻게 받아들이는지도 파악할 수 있습니다.
MAU를 활용하여 유저가 이탈하는 방식을 측정 또는 예측한 후 전략에 반영함으로써 월간 참여를 전반적으로 개선할 수 있습니다.
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