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활성사용자(Active User)의 개념과 기준

활성 사용자 (Active User) 개념은 유효 고객을 정의하는 데 유용합니다. 서비스 관점에서 ‘실제 가치가 있는 고객’은 어떤 행동을 하는 사용자이며, 어느 정도의 비중을 차지하는지 분석할 수 있게 되니까요. 이는 활성 사용자의 리텐션, 생애 가치와 유치 비용 등 다양한 지표에 적용할 수 있는 개념이에요.

활성 사용자(Active User)의 기준

각각의 서비스에 적합한 ‘활성 사용자’에 대한 기준을 만드는 것이 첫 단계입니다. 이를 위해서는 ‘어떤 행동을 한 사용자가 의미 있는 고객인지’를 정의해야 합니다. 서비스의 성장 단계에 따라 기준은 바뀌기도 하죠.

  • 앱 오픈 관점 : 앱을 열거나, 로그인하거나, 첫 랜딩 페이지를 조회하는 등의 가벼운 행동을 기준으로 활성 사용자를 정의할 수 있습니다. 아직 초기 단계의 서비스에서 단계적으로 고객 가치와 리텐션을 개선해 나갈 때 주로 활용하는 기준인데요. 우선 앱을 여는 사용자 수를 늘리고 → n초 이상 체류한 사용자 수를 늘리고 → 주기적으로 서비스를 탐색하게 하는 식으로 단계적인 개선을 시작할 수 있게 하죠.
  • 리텐션 관점 : 사용자 세그먼트 분석을 해서 ‘특정 행동을 한 고객은 서비스에 정착한다’는 특징을 발견한다면 이 행동을 기준 삼을 수 있어요. 예를 들어 OTT 플랫폼이라고 할 때 한 달에 두 편 이상의 콘텐츠를 시청하는 사용자의 리텐션이 그렇지 않은 고객군 대비 5배 높다면, 활성 사용자를 정의하는 행동으로 적용할 수 있습니다.
  • 고객 가치 관점 : 비즈니스 모델에 따라 수익성 관점에서 가치 있는 행동을 기준으로 구분합니다. 예를 들어 배달의 민족은 이용자의 ‘음식 주문’이 수익성을 결정하기 때문에 주문 횟수를 기준으로 활성 사용자를 정의할 수 있겠죠. 반면 밀리의 서재는 ‘구독 여부’가 수익성을 결정하기에 구독자 수를 활성 사용자로 볼 수도 있습니다.

전문가 이로의 노하우

"활성 사용자(Active User)의 정의를 다시 내리고, 전사 KPI의 초점을 수익성 개선에 맞췄습니다.”

저희 회사는 그간 AUC, 즉 유저 유입 당 지불하는 비용을 핵심 지표로 설정하고 있었어요. 더 많은 고객을 확보하고 점유율을 높이는 것에 주안점을 두고 있었죠. 그러나 퍼널 분석 결과, 유입된 고객이 실제 거래까지 이어지는 비율이 현저히 낮다는 점을 발견했어요. 저는 이 문제가 '활성 사용자(Active User)에 대한 기준'에서부터 비롯된다고 생각했어요.

사용자의 가입 자체는 수익을 발생시키지 않고, '거래량'에 따라 수익이 발생하기 때문에 활성 사용자를 '가입 후 한 달 내 거래를 진행한 사람'으로 정의해야 더 실효적인 AUC를 계산할 수 있다고 판단한거죠. 설득을 거쳐 결국 전사적인 공감대를 얻어냈고, '활성 사용자의 비율'을 전사 KPI에 반영한 순간이 기억에 남아요.

노하우를 알려준 전문가

이로

데이터 애널리스트

간단한 소개 :

    손익 개선을 목표로 LTV, 리텐션 등 다양한 데이터를 입체적으로 분석합니다.

    • 전략팀과 PO 경력을 토대로, 회사와 제품의 성장을 위해 필수적인 데이터 분석을 해왔습니다. 특히 C-level이 의사 결정을 위해 어떤 데이터가 필요한지 이해하고있는 것이 강점입니다.
    • 레거시 PG사 인수 직후 첫 데이터 애널리스트로서 15년 이상 꼬여있던 데이터 적재 문제를 해결해, 필요한 데이터를 분석할 수 있는 환경을 세팅했습니다.

주요 경험 :

    사내 데이터 분석 프로세스 자동화; 데이터 추출 요청 90% 감소

    • 고객 유입 채널별 마케팅 효과를 분석하는 고객 LTV 모델을 만들었고, 해당 지표의 중요성에 설득하여 전사적 주요 지표로 적용
    • IR을 위한 데이터 분석 진행; 기존 KPI의 허점을 발견하고 신규 목표 수립에 기여
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