고착도 (Stickiness)

고착도 (Stickiness)

- 특정 기간 내에 서비스를 재방문하는 사용자의 비율을 확인하는 지표 

  (사용자가 서비스에 얼마나 stick한지?)

- Engagement(참여) 지표라고도 한다. 

 

- 주간 또는 월간 활성 사용자 수 대비 일간 활성 사용자 수의 비율

-  DAU / MAU 또는 DAU / WAU로 계산할 수 있다.

   (DAU - Daily Active User, 일간 활성 사용자)

   (MAU - Monthly Active User, 월간 활성 사용자)

   (WAU - Weekly Active User, 주간 활성 사용자)

 

만약에 아래와 같은 예시에서

	월	화	수	목	금	토	일	총합
방문한 유저	a	b	c	d	e	f	g
DAU	1	1	1	1	1	1	1	7
WAU	(a, b, c, d, e, f, g) 7

매일 새로운 사용자가 일주일간 방문을 한다면 DAU의 합산은 7로 WAU와 같아진다.

(WAU: 일주일간 방문한(활성) 사용자 수)

이 경우는 재방문이 단 한 차례도 이루어지지 않았음을 알 수 있다.

 

하지만

	월	화	수	목	금	토	일	총합
방문한 유저	a	a, b	a, b, c	a, b, c, d	a, b, c, d, e	a, b, c, d, e, f	a, b, c, d, e, f, g
DAU	1	2	3	4	5	6	7	28
WAU	(a, b, c, d, e, f, g) 7

동일하게 일주일간 방문한 사용자가 7명이더라도 

재방문이 이루어진 경우 DAU(28)는 WAU(7) 보다 훨씬 큰 값을 가지게 된다.

 

금요일의 고착도를 계산해 보자.

첫 번째의 경우 DAU/WAU는 1/7로, 약 14%이다. 

반면에 두 번째 경우는 5/7로, 70% 정도가 된다. 

 

따라서 고착도가 100%에 가까울수록 재방문율이 높다는 것을 알 수 있다. 

 

분석하려는 시기와 기간 그리고 유저의 분류(신규, 기존 등)에 따라서

DAU, WAU, MAU, 고착도의 값이 달라지기 때문에 

분석 목적에 맞는 적절한 판단이 중요하다. 

 

사용자가 더 많이, 더 자주 접속할수록 좋은 서비스에서 이 고착도(stickiness)가 중요한 지표로 활용된다. 

해당 서비스의 예시로는 SNS 광고 비즈니스나 생필품과 같이 구매 빈도가 높고 대중적인 온라인 쇼핑 분야가 있다.

 

참고

https://datarian.io/blog/stickiness

리텐션 (4) DAU, WAU, MAU 그리고 Stickiness