🔥 실무 꿀팁 전통 및 현대 퍼널 모델

일간-주간 고착도

DAU/WAU Ratio

💡 3줄 핵심 꿀팁 요약

DAU/WAU Ratio(일간-주간 고착도)는 주간 활성 유저(WAU)가 일주일 동안 평균적으로 앱에 접속하는 빈도를 나타내는 지표입니다. 공식은 (DAU / WAU)로 계산하며, 이 비율이 높을수록 유저가 매일 반복해서 사용하는 습관성 제품(Sticky Product)임을 뜻합니다.

📖 개념 정의 및 실무 적용

실무에서 MAU는 유저의 이탈 여부를 가리기 힘든 거시적인 지표인 반면, WAU와 DAU를 결합한 고착도(Stickiness)는 유저가 주간 단위에서 얼마나 일상적으로 제품에 녹아들었는지를 진단하는 핵심 척도입니다. 이 지표를 추적함으로써 단순한 가입자 증가에 속지 않고, 제품이 실제 리텐션을 유도하는 반복 사용성을 갖추고 있는지 정확히 파악할 수 있습니다.

SQL SNIPPET

SELECT event_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau, (SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM analytics_table WHERE event_date >= DATE_SUB(parse_date('%Y%m%d', event_date), INTERVAL 6 DAY) AND event_date <= parse_date('%Y%m%d', event_date)) AS wau, SAFE_DIVIDE(COUNT(DISTINCT user_id), (SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM analytics_table WHERE event_date >= DATE_SUB(parse_date('%Y%m%d', event_date), INTERVAL 6 DAY) AND event_date <= parse_date('%Y%m%d', event_date))) AS dau_wau_ratio FROM analytics_table GROUP BY event_date ORDER BY event_date DESC;

⚡ 5분 만에 적용하는 실행 스텝

STEP 1

분석 대상 이벤트(예: app_open, screen_view 등 핵심 활성 정의 이벤트)를 정의합니다.

STEP 2

특정 일자의 DAU(Unique Users)와 해당일 포함 직전 7일간의 WAU(Unique Users)를 집계합니다.

STEP 3

DAU를 WAU로 나누어 일자별 고착도 비율(0~1 사이 값)을 산출합니다.

STEP 4

제품 업데이트나 마케팅 캠페인 전후의 고착도 변화 추이를 대시보드로 시각화하여 모니터링합니다.

🚀 실무자만 아는 한 끗 차이 Pro Tip

B2C 소셜/미디어 앱의 경우 DAU/WAU 비율이 최소 0.2~0.3(주 2~3회 방문) 이상은 유지되어야 건강한 그로스 엔진이 작동하고 있다고 볼 수 있습니다. 주말과 평일의 패턴 차이가 크기 때문에, 단순 일일 수치보다는 7일 이동 평균(Moving Average)을 적용하여 트렌드를 파악하는 것이 정확합니다.

⚠️ 흔히 하는 실수 & 주의사항 (삽질 방지)

DAU와 WAU를 단순 산술 평균하여 나누거나, WAU를 계산할 때 7일간의 롤링 윈도우(Rolling Window)가 아닌 고정 캘린더 주간으로 계산해 집계 왜곡을 일으키는 실수가 흔합니다. 반드시 롤링 7일 기준의 유니크 유저를 WAU로 정의해야 정확한 고착도를 측정할 수 있습니다.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

DAU/WAU Ratio와 Retention Rate(재방문율)는 어떻게 다른가요?

리텐션은 특정 코호트(예: 가입일)가 시간이 흘러도 살아남는 비율을 뜻하는 반면, 고착도는 특정 시점(주간)에 활동한 전체 유저 중 하루에 평균적으로 얼마나 접속하는지의 '빈도'를 측정합니다.

고착도 수치가 낮게 나오면 어떤 마케팅 조치를 취해야 하나요?

단순 푸시 알림 남발보다는 유저가 제품을 자주 찾아야 하는 명확한 트리거(가치 제안)가 부족한지 점검해야 합니다. 핵심 기능(Aha Moment)까지 도달하는 온보딩 프로세스를 개선하고 리인게이지먼트 캠페인을 설계하세요.

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