참고용 데이터분석 지표

 

직면한 문제에 대한 정의도 모호하고 데이터도 명확하지 않은 상태에서

상상의 나래를 펼치려니 어디서부터 시작하고 어떻게 분석해야할지 모르겠다...

 

내가 해결하려는 부분은 비슷한 사례도 뭐라고 검색해야할지 모르고 하는 상황에서

이렇게 저렇게 구글링 하다보니 알게된 개념이 있어서 정리해 보고자 한다.

 

이미 데이터 분석 하시는 분들에게는 너무 기본이고 식상한 내용일 수도있음..ㅎㅎ

 

 

활성 사용자 수 (DAU, WAU, MAU)

DAU (Daily Active Users)

- 1일 기준의 순 활성 사용자 수 (만약 A가 3번 이용했다면 DAU = 1)

 

WAU (Weekly Active Users)

- 1주 기준의 순 활성 사용자 수 (만약 A, B 가 이번주에 2번 3번씩 이용했어도, WAU = 2)

 

MAU (Monthly Active Users)

- 1달 기준의 순 활성 사용자 수 (만약 A, B, C 가 이번달에 10번씩 이용했어도, MAU = 3)

 

(내 생각)

일/주/월 나눠져있지만, 분석 데이터 특성에 따라서 3일/2주/3달 이런식으로도 뽑아보고

분석하려는 데이터의 의미있는 지표를 추출해서 사용하면 좋을 듯하다.

 

Rolling metrics (moving average)

다른말로 이동평균으로 rolling N-day average 같은 형태로 사용한다.

day1	day2	day3	day4	day5	day6	day7	day8
5	7	10	2	8	6	9	11

ex. rolling 5-day average => 5일에 대한 평균 값 추적

  ㄴ day1 ~ day5 : 32 / 5 = 6.4

  ㄴ day2 ~ day6 : 33 / 5 = 6.6

  ㄴ day3 ~ day7 : 35 / 5 = 7

  ㄴ day4 ~ day8 : 36 / 5 = 7.2

 

흐름이나 추이를 살피기 위해서 사용하기 좋을 것이다.

예를들어 매 달 31, 30, 28 일수가 다르기 때문에 이런 경우, MAU를 비교하기보다

rolling 28-day average 사용하는 것이 더 바람직하다고 볼 수 있다고 한다.

 

세부 지표 (reach, activation, engagement, retention, business-specific)

Reach

- 일정 기간동안 유입된 전체 사용자 수 (ex. 최근 3개월 이내 사용한 유저 수)

- 앞으로도 활동할 잠재적 가능성이 있는 사용자의 최대치를 나타낼 수 있다.

 

Activation

- reach 에서 실제로 활동한 사용자 수 (ex. 한달 내에 10번이상 방문)

- 이 부분은 정의를 어떻게 하느냐에 따라 다르다고 합니다.

 

Engagement

- 사용자의 몰입도를 나타내는 지표

- 정의된 핵심 액션을 얼마나 자주 수행했는지 (ex. 한달에 구매 2번 이상)

 

Retention

- 제품에 얼마나 다시 돌아오는지 (ex. 한달만에 같은 제품을 또 구입)

- 습관, 패턴을 파악할 수 있을 것 같습니다.

 

Business-specific

- 비즈니스 모델에 맞는 지표 추가

- 비즈니스 모델 특성에 따라 커스터마이즈된 중요 지표가 있을 수 있기 때문

 

 

전체적으로 데이터를 분석하는데, 위의 개념들을 사용하여,

상황에 맞는 지표를 정의해서 의미를 찾아보면 좋을 것 같다.

 

얇게나마 몇개 블로그를 참고한 지식이라 틀린부분이 있을 수도 있고, 

부족한 부분이 있을 수 있기에 관련하여 댓글 달아주시면 감사하겠습니다.

 

 

[참고한 자료]

1. https://brunch.co.kr/@hijinnyjinny/17

2. https://brunch.co.kr/@lulina724/35#comment