" 모바일 앱 분석을 위한 지표 "
KeyWord
1. DAU와 MAU 2. Stickiness 3. Retention Rate 4. CPA (Cost per Acquisition) 5. Average daily sessions per DAU 6. LTV (Life Time Value) |
7. ARPU와 ARPPU 8. ROI 9. App Load Time 10. User Satisfaction 11. Goal Achievement 12. Marketing Acquisition |
1. DAU 와 MAU
DAU (Daily Active Users)
하루 동안 방문한 사용자 수
전체 세션 수는 무시하고 사용자 수를 계산한다.
하루에 1~ 여러번 방문한 1명의 유저 = 활성 유저 1
MAU (Monthly Active Users)
한달 간 방문한 사용자 수
전체 세션 수는 무시하고 사용자 수를 계산한다.
한달에 1~ 여러번 방문한 1명의 유저 = 활성 유저 1
최근 30일 간의 데이터나 이전 달 데이터를 집계.
2. Stickiness
Stickiness = ( DAU / MAU ) × 100
'사용자들이 서비스로 얼마나 많이 돌아오는가?' 를 측정하는 지표
3. Retention Rate
Retention rate = { ( 특정 기간이 끝날 때 사용자 수 - 특정 기간 동안 신규 사용자 수) / (특정 기간 시작할 때 사용자 수 ) } × 100
리텐션 비율은 특정 기간 동안 사용자가 얼마나 서비스를 이탈하지 않고 남아있는지 측정하는 지표
리텐션은 서비스 성장방법론 AAARR 중 네번째 단계로
새로운 사용자를 모으기 위해(Acquisition 단계) 마케팅에 비용을 많이 투자했는데
리텐션 비율이 낮아진다면, 마케팅 효율이 떨어지는 것으로 손해를 볼 수 있다.
밑 빠진 독에 물붓기 같은 상황 😯
참고) 리텐션 비율과 반대되는 개념 → 고객 이탈률(Churn rate)
4. CPA
CPA (Cost per acquisition) = 마케팅 총 비용 / 마케팅을 통해 유입된 고객 수
사용자 1명을 데려오는데 드는 비용
보통 낮을수록 좋은 값이다.
만약 CPA 값이 LTV*보다 커진다면, 고객을 데려올 때마다 손해로 볼 수 있다.
* LTV = Life Time Value (고객 생애 가치)
5. Average daily sessions per DAU
DAU 당 평균 세션 수 = ( 일별 총 세션 수 / 일별 활성 사용자 수 )
하루 동안 얼마나 자주 서비스에 방문하는지 측정하는 지표
모든 서비스 분야에서 동일하게 판단하기는 어렵다.
예) 소셜 미디어와 같은 경우, 높을 수록 좋다.
여행이나 쇼핑 같은 경우튼 소셜 미디어에 비해 지표값이 낮을 수 있다.
사용자가 원하는 결과를 얻지 못해 반복적으로 방문하게 되는 경우도 있을 수 있으므로,
고객 만족도를 측정할 수 있는 다른 지표와 함께 확인하는 것이 좋다.
6. LTV
LTV (Life Time Value) = ( 평균 구매 금액 × 구매 빈도 × 고객 서비스 수명 )
고객 생애 가치 : 1명의 사용자가 서비스를 이용하는 동안 기업에 가져다주는 이익의 총합
1명의 사용자가 서비스를 이용하는 동안 기업에 가져다주는 이익의 총 합
만약, LTV < CPA 라면, 사용자 1명을 유치할 때마다 서비스가 손해를 보는 상황일 수 있다.
7. ARPU 와 ARPPU
ARPU (Average revenue per user)
사용자 1명당 수익 (= 가입한 유저당 발생한 매출)
ARPPU (Average revenue per paying user)
유료 사용자 1명 당 한 달에 결제하는 평균 금액을 산정한 수치
유료 사용자와 무료 사용자가 모두 존재하는 서비스라면 ARPPU를 통해 유료 사용자의 가치를 정확하게 파악할 수 있다.
ARPPU는 총 매출을 결제한 유저 수로 나누기 때문에 ARPU보다 수치가 클 수 밖에 없다.
일반적으로 두 지표를 같이 본다.
8. ROI
ROI (Return on Investment) = ( 이익 / 투자액 ) × 100
전체 투자 대비 이익율
측정 방식을 일관적으로 유지한 채 장기적으로 얼마나 개선되는지 확인하는 것이 좋다.
✔ 함께 이해하면 좋은 지표
ROAS
ROAS (Return on Ad spend)
광고액 대비 광고에 의한 매출 비율
9. App load time
앱 로딩 시간
앱을 실행하는데 너무 오랜 시간이 걸린다면 사용자가 이탈 가능성이 높아질 것이다.
✔ 함께 이해하면 좋은 지표
Web Vitals
웹 페이지의 성능 측정 지표
Core Web Vitals 구성 지표는 시간에 따라 변하지만 현재는 다음 세가지 지표를 중심으로 한다.
LCP (Largest Contentful Paint)
화면에서 가장 큰 영역이 렌더링 되는 시간을 계산.
로딩 성능을 평가한다.
FID (First Input Delay)
사용자의 첫 클릭 이후 브라우저가 실제로 이벤트를 처리하는데 걸리는 시간을 측정.
상호작용 성능을 평가한다.
CLS (Cumulative Layout Shift)
컨텐츠가 화면에서 얼마나 움직이는지 수치화하는 지표.
시각적 안정성을 평가한다.
10. User Satisfaction : CSAT 와 NPS
설문을 바탕으로 고객 만족도를 측정할 수 있는데 아래 두가지 방법이 많이 알려져 있다.
CSAT (Customer Satisfaction Score) = (만족한 고객 수 / 전체 응답자 수) × 100
1 ~ 5 점까지 점수를 사용해서 만족도를 측정
사용자가 4 또는 5를 선택했을 경우 → 고객이 만족했다고 가정한다.
Net Promoter Score (NPS) = {(추천 고객 수 - 비추천 고객 수) / 전체 응답자 수 ) × 100
사용자는 0 ~ 10 까지 숫자중 선택한다.
· 8 ~ 10 : 추천 고객
· 0 ~ 6 : 비추천 고객
11. Goal Achieve ment
각 세션에서 목표를 달성한 유저의 비율
예를 들어 회원가입, 구매, 공유 등 고객의 서비스 이용 여정에서 중요한 목표에 도달한 사용자의 비율을 계산한다.
12. Marketing Acquisition
마케팅 채널별 방문자 수 비율, 매출, 방문자 1명당 매출 비율
고객이 어떤 마케팅 채널을 통해 유입되었나?
수익을 많이 발생시키는 고객들은 어떤 채널을 통해 유입되었나?
어떤 채널의 ROI 가 높은지 파악한다면, 마케팅 비용 투자를 집중시킬 수 있다.
13. Behavior flow rate
특정 ( 또는 평균적인) 행동 흐름을 따르는 사용자의 비율
고객의 행동 흐름을 추적하는 것은 쉽지 않지만 가능하다면
서비스가 얼마나 직관적으로 잘 만들어졌는지 평가할 수 있는 좋은 지표이다.
만약 이 값이 낮다면, 가능한 원인이 매우 다양하므로 유저 테스트 등 여러가지 방법을 동원해 확인해 볼 필요가 있다.
퍼널 분석을 통해 고객 여정의 단계별 전환율을 계산해보는 것도 도움이 될 수 있다.
✏ 그로스해킹 책과 데이터 분석 부트캠프, 웨비나 등을 들으면서 조금씩 접했던 이론들을 정리해보았다.
순서대로 정리해보니 머릿속에서도 정리하는데 도움이 된 것 같다.
각 지표가 어떨 때 쓰이는지, 어떻게 봐야 하는지 데이터로 분석해봐야 훨씬 익숙해질 것 같다.
이번 지표를 정리하면서 아래 사이트를 참조하였고 큰 도움이 되었다.
지표에 대한 내용은 앞으로도 더 알게되는 내용이 있으면 이 글에 덧붙여 볼 생각이다.
<참고 사이트 출처>
https://miistillery.me/various-metrics-mobile-service/
https://mixpanel.com/blog/mobile-app-analytics-metrics/
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