[TIL] DAU, WAU, MAU 시각화

목차
1. 개요
2. DAU, WAU, MAU
3. 하나의 그래프에서 DAU/WAU/MAU를 한번에 보면?

1. 개요

최근 업무에서 MAU 시각화를 진행하다가 x축에 일자별로 부끄럽게도 MAU를 그리고 있던 나를 보며 다시 한번 개념을 다잡는 글이 되겠다. 시각화 하면서도 MAU는 30일 기준 지표인데 어떻게 일자별로 보는거지?하면서 헷갈려한 나,, 정말 반성한다.

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2. DAU, WAU, MAU

DAU, WAU, MAU의 정의는 아래와 같다.

✅ DAU(Daily Active User) : 일간 활성 사용자 수
✅WAU(Weekly Active User) : 주간 활성 사용자 수
✅ MAU(Monthly Active User) : 월간 활성 사용자 수

여기서 중요한 것은 지표를 제공하는 분석 플랫폼마다 '활성'을 정의하는 기준이 다르고, 분석 데이터의 성격에 따라 '활성' 정의가 달라질 수 있다는 점이다.

 

• GA4의 활성사용자
  • 1초 이상 방문한 사용자(복잡한 몇가지 기준을 종합하면 이 내용이 되는 것 같다.(참고링크))
• 페이스북의 활성사용자
  • 로그인 사용자 기반. 즉, 로그인하지 않고 페이스북이나 인스타그램 게시물을 본다면 페이스북의 활성 사용자로 집계되지 않음

GA4에서 제공하는 본인 티스토리의 사용자 활동 추이. DAU가 처참하다.

 GA4의 사용자 활동 그래프를 보고 x축의 날짜 단위가 '일'이라 MAU 단독 그래프도 바로 '일' 단위로 그려버린 나자신 하하

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3. 하나의 그래프에서 DAU/WAU/MAU를 한번에 보면?

그럼 왜 GA4에서는 DAU/WAU/MAU를 하나의 그래프에 그렸을까?
이는 시간 경과에 따른 사용자 활동의 변화를 직관적으로 파악할 수 있도록 하기 위함이다. 

• X축을 일단위로 설명하면, DAU 기반으로 WAU와 MAU가 누적되면서 어떻게 증가하거나 유지되는지 명확히 보이도록 설계된다.
  • 예 : DAU가 증가하면 WAU와 MAU도 점차 증가하게 되는 패턴을 보임
• DAU/WAU/MAU를 동일한 그래프에 그리면 MAU의 누적 효과에 대해 이해할 수 있다.
  • DAU는 적지만, WAU와 MAU는 점차 증가하는 경우  이는 단기적 활동보다 사용자 유지율이 긍정적으로 기록되고 있음을 의미.
  • DAU는 정체되었지만, MAU는 상승 : 한달 동안 서비스를 이용하는 사용자 수는 늘어나고 있지만, 일일 사용자 수는 유지되고 있음을 나타내고 이러한 경우 활성 사용자 참여도를 높이는 전략이 필요하다.

이러한 장점도 있지만,  MAU처럼 길게 누적된 데이터와 DAU처럼 즉각적인 데이터를 비교할 때는 혼란스러움을 줄 수도 있다. 따라서 명확하게 해석하기 위해서는 각각 다른 시각화로 분리하는 것도 유용하다.

즉, MAU를 꼭 '월'단위로만 보지말고 DAU, MAU와 함께 보면서 각 지표 간의 관계를 생각하고 그 관계가 어떤 내용을 시사하고 있는지 해석해 전반적인 사용자 트렌드를 파악하는 것이 중요하다.

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👉참고링크

https://datarian.io/blog/stickiness

리텐션 (4) DAU, WAU, MAU 그리고 Stickiness

https://datarian.io/blog/how-to-analyze-daus

알라미에서 DAU를 분석하는 방법

https://datarian.io/blog/active-users-with-ga4-bigquery

기획자와 마케터를 위한 활성 사용자 총정리

https://studiomx.co.kr/6605/ga4-%ED%99%9C%EC%84%B1%EC%82%AC%EC%9A%A9%EC%9E%90active-user%EC%99%80-%EC%B0%B8%EC%97%AC%EC%84%B8%EC%85%98engaged-session%EC%9D%98-%EC%9D%B4%ED%95%B4/

[GA4] 활성사용자(Active User)와 참여세션(Engaged Session)의 이해