👪 DAU/MAU는 유용하지만 당신에게는 적합하지 않을 수 있다. DAU/MAU (Stickeness 지표) 는 사람들이 얼마나 서비스를 자주 쓰는지 알려주는 지표인데, 페이스북에 처음 사용한

👪 DAU/MAU는 유용하지만 당신에게는 적합하지 않을 수 있다. DAU/MAU (Stickeness 지표) 는 사람들이 얼마나 서비스를 자주 쓰는지 알려주는 지표인데, 페이스북에 처음 사용한 이후로 널리 퍼졌다. DAU/MAU는 페이스북처럼 매일 사용하는 소셜/메신저 서비스에서 유용한 지표이지만 우버, 링크드인, 에어비앤비처럼 한달에 또는 일년에 한 두번 쓰는 서비스에서 적용하기에는 한계가 있다. 이런 서비스들에서는 DAU/MAU가 낮게 나오는데 푸쉬 같이 인위적인 방법으로는 늘리기 어렵다. Dau가 아닌 분모인 mau(일반사용자)가 늘기 때문이다. 태생적으로 DAU/MAU가 매우 높지 않은 서비스라면, 하드코어 사용자, 네트워크 효과, 수익 창출을 늘리고 측정하자. 하드코어 사용자들을 정의하고 그들이 얼마나 늘고 있는지, 어떻게 행동하는지를 파악하자. 사용 빈도가 무엇과 상관 관계가 있는지 파악하자. 아마도 네트워크의 크기나 생산 또는 저장한 콘텐츠의 양일 것이다. 그리고 해당 변수를 증가시키면 해당 코호트에서 dau/mau가 증가할 것이다.