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MAU (Monthly active users)

MAU (월간 활성 유저)

MAU는 30일 동안 앱을 사용하는 순 유저 수를 의미합니다. DAU(일일 활성 유저)와 달리 MAU는 한 달에 유저의 앱 사용 횟수가 몇 번 안되는 여행 앱이나 금융 앱(예: 은행 앱)에서 주로 사용됩니다.

MAU란 무엇일까요?

MAU는 특정 30일 동안 앱 또는 웹사이트에서 활동하는 순 유저 수를 식별하는 데 일반적으로 사용하는 측정 지표입니다. 보통 유저 ID, 유저 이름 또는 이메일과 같은 고유 식별자를 통해 MAU를 측정합니다. 

앱 카테고리 별, 또는 조직의 목표에 따라 앱 활성 유저를 다르게 정의할 수 있습니다. 유저가 귀하의 앱을 어떤 패턴으로 사용하는지 데이터를 통해 잘 파악하려면 DAU와 연관 지어 MAU를 분석해야 합니다. 

MAU를 결정하는 세 가지 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • 유저 로그인, 특정 행동, 특정 횟수의 액션과 같은 인앱 활동을 30일 동안 수행해야 MAU를 계산할 수 있습니다. 순 유저는 로그인 횟수에 관계없이 한 번만 집계됩니다.
  • 행동 – 유저가 MAU로 집계되기 위한 조건입니다. MAU에 집계된 유저는 특정 행동을 수행해야 합니다. 기업에 따라 MAU 유저의 정의는 다르지만 대부분 앱 열기, 로그인 같은 행동을 한 유저를 측정합니다.
  • 기간 – 지난달 혹은 특정 이벤트 발생 시점까지의 30일을 기준으로 MAU를 측정합니다.

MAU 계산 방법

MAU 계산 방법

MAU 계산은 매우 간단해 보이지만, 활성 유저를 어떻게 정의하느냐에 따라 복잡해질 수 있습니다. 

MAU 계산법은 다음과 같습니다.

  1. 활성 유저에 대한 기준을 정하세요. 간단한 로그인 활동은 측정하기 쉽지만 해당 유저가 실제로 앱을 사용했는지에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 따라서 인앱 활동을 한 유저를 활성 유저로 설정하는 게 좋습니다. 활성 유저에 대한 정의가 구체적이지 않을수록 MAU 증가나 감소에 있어 데이터가 의미하는 것이 명확하지 않습니다.
  1. 측정하고자 하는 앱 사용 활동 빈도를 정의합니다. (예: 인앱 구매를 3회 이상한 유저)
  2. 데이터 분석 툴로 데이터를 수집하고 특정 일자, 그리고 특정 달에 내가 정한 활성 유저 기준을 충족시키는 고유한 유저의 수를 집계합니다. 여기에서 고유한 유저만 측정한다는 점을 잊지 마세요.

왜 MAU를 측정해야 할까요?

MAU를 측정해야 하는 이유

비즈니스를 성장시키려면 유저의 앱 참여 활동을 측정할 수 있어야 합니다. MAU가 높으면 일반적으로 상당 기간 앱 참여도와 잔존율이 높음을 의미합니다.

MAU를 측정하면 마케팅 성과와 고객 경험을 평가하는데 도움이 되며, MAU는 앱 운영의 전반적인 상태를 나타내는 중요 지표 중 하나입니다.

MAU를 다른 유저 참여도 측정 지표와 결합하여 다음을 측정할 수 있습니다.

  • 앱 인게이지먼트
  • 특정 마케팅 캠페인의 성공률 (유저 유입)
  • 잔존율
  • 이탈률
  • 성장률 – 현재 및 잠재 성장률
  • 수익 성장률 – 현재 및 잠재 수익 성장률

MAU는 LTV(Lifetime Value)및 CPA(Cost per Action)와 같은 다른 측정 지표를 계산할 때 기준이 될 수도 있습니다. 무엇보다도 MAU는 시장에서 인식되고 있는 앱의 가치를 알려줄 수 있습니다. 

“알려줄 수 있다”라고 한 까닭은 앱의 가치를 측정하기 위해서는 앱 설치, ARPU(유저당 평균 매출), 리텐션, 이탈율, 구매 빈도 등 고려해야할 중요한 요소들이 많기 때문입니다.

DAU/MAU 비율

DAU/MAU 비율을 통해서 24시간 동안 앱을 사용하는 월간 활성 유저의 상대적인 양을 측정할 수 있습니다. 

DAU/MAU 비율은 앱 사용자가 평균적으로 하루 24시간 중 귀사의 앱을 얼마나 사용하는지를 보여줍니다. 앱 고착도(app stickiness) 라고도 합니다. 추후 성장률과 잠재적인 매출을 예측할 수 있습니다. 그러나 무엇보다도 DAU/MAU는 사용자가 얼마나 자주 앱을 사용하는지를 측정하여 그 앱의 가치를 측정하는데 도움이 됩니다.

계산 방법은 다음과 같습니다.

DAU/MAU 비율

다음은 이 계산법을 실제로 사용한 예시입니다.

8월 한 달 동안 DAU가 2,000, MAU가 8,000으로 측정됐다고 가정해봅시다. 이 앱의 8월 고착율(stickiness ratio)은 25%입니다. 

한 달 간 앱을 사용하는 사용자 4명 중 1명 꼴로 매일 앱을 사용한다면, 앱이 유용하거나 재미있다는 뜻입니다. 업종에 상관없이 모바일 앱 전반적으로 고착도 평균 20%는 양호한 편이며, 25% 이상은 아주 좋은 편입니다.

MAU의 한계 

MAU는 계산하기 쉬운 편이지만 몇 가지 한계가 있습니다. 크게 다음과 같이 4가지 한계가 있습니다.

1. 업계 표준 부재 

MAU에 대한 업계 표준이 없기 때문에, MAU로만은 자사의 앱이 경쟁사 대비 어떤 수준인지 확인할 수 없습니다. 기업마다 MAU의 정의와 계산법이 달라, MAU로 자사의 현황을 타사와 비교하기는 어렵습니다. MAU 구성 요소에 대한 일관적인 표준이 없기 때문에, MAU 자체를 목표로 삼는 것은 다소 무리입니다.

2. 갓 출시된 앱에 대해서는 신뢰도가 떨어짐

간단히 말씀드리면, 앱 출시 초반에 MAU에 너무 집중하는 것은 좋은 전략이 아닙니다. 앱 출시 초반에는 광고를 대대적으로 하기 때문에 페이드 캠페인, 소셜 미디어를 비롯한 여러 채널을 통해 유입된 MAU의 수치가 극적으로 부풀려질 수 있기 때문에 이 때의 수치를 일반화하기가 어렵습니다. 그러므로 앱 출시 후 몇 달이 지난 뒤 트래픽이 안정화 되었을 때 MAU를 평가하는 것이 좋습니다.

3. 사용 수준 측정이 어려움

앱 로그인이 반드시 앱 참여 활동과 연결되는 것은 아닙니다. 수익화 측면에서 보면, 앱에 참여하는 유저만이 수익을 창출할 수 있습니다. 따라서 MAU만 따로 떼어놓고 보면, 다소 피상적인 수치입니다.

4. 유저 가치 측정 불가

유저 수를 맹신할 수는 없습니다. 유저마다 가치가 다르기 때문입니다. 유입 채널에 따라 유저의 앱 참여 활동이 다른 경향이 있습니다. 어떤 지역 캠페인은 앱 인스톨 수를 급격히 상승시키지만 유입된 유저의 앱 참여도가 낮거나 대거 이탈하기도 합니다.

특정 캠페인의 MAU가 높을지라도 고가치 유저가 아닐 수 있으며, 오히려 높은 MAU가 브랜드 평판, 앱 스토어 점수, 소셜 미디어 리뷰 및 전반적인 고객 만족도 측면에서 피해가 될 수 있습니다.

MAU를 어떻게 높일 수 있을까요?

MAU를 증가시키는 방법

앱 참여도를 높이려면 이메일, 푸시 알림, 인앱 알림 및 리인게이지먼트 캠페인과 같은 여러 채널을 활용해야 합니다. 

MAU 비율을 높이기 위해 이러한 채널을 어떻게 활용해야 할까요? 몇 가지 팁을 소개합니다.  

1. 푸시 알림

푸시 알림은 앱 유저를 유치할 수 있는 가장 효과적인 방법이면서도, 잘못 사용하면 앱을 삭제하게 만드는 주범이 될 수도 있습니다. 

그렇다면 앱 유저에게 푸시 알림을 얼마나 자주 보내야 할까요?

모범 사례와 기준를 제공할 수 있는 자료들이 많이 있지만 스스로에게 묻는 것이 가장 중요합니다. 이 푸시 알림이 실제로 가망 고객에게 유용한 정보를 제공하는가? 

푸시 알림은 양보다 질입니다. 자주 보내는 것보다는 유저에게 연관성 있는 메시지를 보내 유저 경험의 질을 향상시키는 것이 중요합니다.  

MAU 수치를 높이려면, 푸시 알림 성과를 주시하세요. 푸시 알림 성과 데이터를 보면 어떤 게 효과적인지, 특히 효과적이지 않은 메시징은 무엇인지 알 수 있습니다.

2. 인앱 메시지

앱이 제공하는 경험이 유저의 필요와 취향에 잘 맞을수록, 유저들이 계속해서 사용할 가능성이 높습니다. 

실제로 개인 맞춤형 인앱 메시지를 보내는 브랜드는 메시지를 받은 지 28일 후의 유저 잔존율이 61%에서 74%로 나타난다는 연구 결과가 있습니다. 반대로 동일 메시지를 대량 배포하는 브랜드는 28일 후 잔존율이 49%에 지나지 않았습니다.  

일반적으로, 인앱 메시지는 즉각적인 반응을 이끌어내려는 목적은 아니지만, 그럼에도 유저가 받아야 하는 중요한 알림입니다. 인앱 메시지의 예시로는 앱 문제, 결제 실패, 버전 업그레이드 알림이 있습니다. 

유저에게 가장 연관성 있는 메시지를 보내기 위해, 오디언스를 지역, 선호도, 앱 사용 방식이나 앱 사용 내역에 따라 분류하고 분류된 그룹에 맞춰 실시간 업데이트 내용이나 링크를 보내는 것이 좋습니다. 

3. 이메일 / SMS

리텐션은 유저에게 좋은 서비스를 제공하여 유저가 앱을 기억하고 계속 찾는다는 것을 의미합니다.  

유저가 앱을 다운로드 한 후에 앱의 활용성을 온전히 경험하는 데에는 시간이 걸릴 수 있습니다. DAU 비율을 높이려면 온보딩은 지속적인 과정임을 인지하고, 신규 유저에게 이따금씩 이메일을 보내는 것이 좋습니다. 

예를 들어, 한 때 활동적이었으나 이제 그렇지 않은 유저를 대상으로 이메일을 보낼 수 있습니다. “우리는 귀하를 소중히 여기며, 귀하에게 도움이 될만한 업데이트가 있습니다”라는 메시지를 가장 거슬리지 않게 전하기에는 이메일이 적합합니다.

콘텐츠 앱의 경우, 7일 연속으로 앱을 사용하다가 3일 동안 앱을 열지 않은 유저는 인앱 트렌드 기사 링크를 제공하는 이메일을 좋아할 수 있습니다. 

앱 사용을 활발히 하는 유저와 그렇지 않은 유저를 구분하여 각 그룹에 맞게 메시징을 하세요.

4. 딥링킹

할인 쿠폰을 제공하는 마케팅 메일을 예시로 들어보겠습니다. 이 이메일은 수신자(고객, 잠재고객)의 상황에 맞게 내용이 잘 작성되었습니다. 여기까지는 훌륭합니다. 그런데 이메일 내 링크를 누르면 앱의 일반 홈 화면으로 이동합니다. 할인 쿠폰을 기대했던 유저에게 좋은 경험은 아닙니다.

이 이메일에 딥링킹을 넣으면, 유저가 딥링크를 클릭시 앱 시작 화면 대신 할인 쿠폰과 연관된 프로모션 페이지로 이동하게 되며, 마케터는 해당 프로모션 페이지로 유입된 유저가 이메일을 통해서 유입되었음을 알게 됩니다. 

딥링크는 이메일 뿐만 아니라 소셜 미디어, SMS 문자 등 다양한 채널을 통해 마케팅 메시지를 보낼 때 사용될 수 있으며, 어떤 매체가 얼마나 많은 유저를 유입시켰는지 확인할 수 있습니다. 딥링크는 유저에게 쾌적한 앱 사용 경험을, 마케터에게는 매체별 유저 유입 성과 데이터를 제공하는 기술입니다.

또, 사용하기 쉽고 효과도 뛰어난 마케팅 기법입니다.

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핵심 정리

  • 모마일 앱 업계에서는 일반적으로 계정에 로그인하는 유저를 활성 유저라고 합니다. 그러나, 업종과 기업의 관리 지표에 따라서 활성 유저의 정의가 다를 수 있습니다.
  • 시간 경과에 따른 활성 유저 수를 파악하면 캠페인의 효율성과 유저의 앱 사용 경험에 대한 평가를 확인할 수 있습니다. 
  • MAU는 유저의 질보다는 양에 대한 정보를 제공합니다. 보통 월간 활성 유저 중 고가치 유저는 소수이지만 일부 유저는 큰 가치를 창출하지는 않더라도 앱을 자주 사용합니다.  
  • 기업마다 활성 유저의 정의가 다르기 때문에 MAU로 기업 간 성공의 정도를 비교하기는 어렵지만, MAU와 다른 지표들을 조합해 앱 인게이지먼트, 유저 유입, 잔존율, 이탈률 및 성장률에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
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