MAU는 Monthly Active User의 줄임말로 한 달 동안 제품 또는 서비스를 ‘활성화’한 유저의 수를 의미합니다. 한 사람이 한 달에 여러번 방문하거나 Active 했더라도 사용자 1명으로 측정하기에, 제품 또는 서비스의 영향력을 판단할 수 있는 지표로 널리 쓰입니다. MAU의 변화, 증가률을 통해 제품/서비스의 성장을 표현하기도 합니다.
앞서 언급한 것처럼 MAU는 한 달동안 제품 또는 서비스를 ‘활성화’한 유저를 의미하는데요, 여기서 ‘활성화’의 기준은 다양한 방식으로 정의할 수 있습니다. 일반적으로 널리 쓰이는 개념으로는 한 달 동안 제품 또는 서비스(APP, Product 등)에 방문한 것을 기준으로 합니다. 하지만 유저들의 방문 자체가 수익화되는 것은 아니기에, 기업 내부에서는 MAU에서 ‘Active'(활성화) 기준을 단순 방문이 아닌, 구매 또는 서비스 예약과 같은 특정한 액션을 기준으로 하는 경우도 더러 있습니다. 현업에서 이 글을 읽고 계신 분 중 혹시 Active의 기준을 늘 ‘방문’으로 추적해왔다면, 비즈니스 성장과 직결하는 액션을 Active로 정의해서 MAU를 살펴보시는 것을 권장합니다.
Active를 방문이 아닌 나름의 정의대로 살펴보셨나요? 나름대로의 활성화 기준을 정의했더라도 단순히 MAU의 상승과 하락을 주시하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이왕 살펴보는 것 MAU를 쪼개서도 살펴보시기 바랍니다.
MAU를 쪼개보는 것은 이전에 여러 콘텐츠를 통해서도 언급한 바 있는데요. MAU를 왜 쪼개보라고 하는 걸까요? 예를 들어, 독자분이 PO(Porduct Owner)이거나 서비스를 운영하고 있는데 ‘전월 대비 MAU가 올랐다’라거나 ‘전월 대비 MAU가 떨어졌다’라는 걸 알게 되었다면, 무슨 생각이 드시나요? 단순히 올랐다고 좋아하고, 떨어졌다고 낙심하는게 아니라, 바로 “왜 올랐지?” 또는 “왜 떨어졌지?”, “뭐 때문에 오른/내려간 거지?” 생각부터 들 것입니다.
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MAU를 상승하게 만든 프로모션도 있을테고, MAU를 하락하게 만든 외부 이슈나 제품 내 장애요소도 있을 것입니다. 그에 앞서 MAU가 상승하거나 하락했다면 MAU를 구성하는 어떤 속성의 사용자가 상승/하락했는지 살펴봐야합니다. MAU는 아래와 같이 3가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 유저는 아래 3가지 유형 중 1개의 유형에만 속하며, 절대 중복되지 않습니다. 즉, NAU + EAU + RAU의 합은 MAU와 같습니다.
Active의 기준을 정의 한 후, 3가지 유형으로 MAU를 쪼개어 월별 MAU 추세를 모니터링해보시기 바랍니다. 아래와 같은 시각화/대시보드 서비스를 이용하면, 보다 편리하게 모니터링할 수 있습니다.
MAU를 쪼개어 모니터링하면 ‘이번 달 MAU가 올랐다. 잘했군 잘했어’로 끝나는 것이 아니라, ‘왜? 왜 올랐어?’로 이어지게 됩니다. 그러다보면 그 다음은 자연스럽게 이야기가 만들어질 것입니다. 이를테면 아래와 같습니다.
- MAU 상승했네. 왜 올랐는지 볼까? → 아하 신규가입자(NAU)가 많아졌구나 → 신규 가입 혜택 수정한 게 효과적이었던 건가? → 이번에 새로 설정한 신규가입 혜택 온사이트 배너가 효과적이었나? 신규가입 혜택 배너 CTR를 좀 살펴볼까? → …
- MAU 상승했네. 왜 올랐는지 볼까? → RAU가 높아진 것을 보니 웰컴백 캠페인이 효과가 있었나? → 웰컴백 캠페인 지난 분기에 했던 거랑 메세지는 크게 다르지 않은 것 같은데.. 흠.. → RAU들이 이번 달 첫 방문한 랜딩이 어딘지 좀 살펴봐야겠다 → …
MAU를 통해 잘 됐으면 뭐 때문에 잘 된 것인지, 어떤 것을 더 잘하면 될지, 안 됐으면 무엇 때문에 안 된 것인지, 어떤 것을 보완하면 될지. 자칫 막막하기만한 여정을 자연스럽게 시작해 나갈 수 있을 것입니다. 추가적으로 데이터 기반의 제품/서비스, 비즈니스 성장 그 과정에서, 마케팅 데이터 전문 기업과 함께라면 제품 및 서비스를 모니터링 할 수 있도록 다양한 마케팅 솔루션을 제공 받을 수 있습니다. 또한, GA4, Google BigQuery, Analytics 등 다양한 데이터 소스에서의 데이터 엔지니어링 서비스와 컨설팅도 함께 받아 보세요.
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