[마케팅] 서비스 기획자를 위한 데이터분석 용어정리

이 글은 양승화 님의 발표자료(서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기) 중 마케팅 관련 용어를 정리한 글 입니다.

 

DAU(Daily Active User)

 - 일간 접속 사용자수

 

WAU(Weekly Active User)

 - 주간 접속 사용자수

 

MAU(Monthly Active User)

 - 월간 접속 사용자수

 

MCU(Maximum Current User)

 - 하루동안 가장 높은 동시 접속자 수

 

PU(Paying User)

 - 결제 사용자 수

 

OMTM(One Metric That Matters)

 - 정말 중요한 단 하나의 지표

 

Retention Rate

 - 재사용율

 

Classic Retention

 - 설치 후 n일에 접속한 사용자수 

 

Rolling Retention

 - 설치 후 n일 이후부터 조회일까지 1회 이상 접속한 사용자수

 - ex) day 7 rolling retention 설치후 7일 이후 몇명이 들어왔는지..

 - 주의 : 앞의 기간의 rolling retention은 뒤의 기간의 rolling retention 보다 높을 수 밖에 없음.

 

PUR(Paying User Rate)

 - 유료 사용자의 비율

 

Viral Coefficient

 - 기존 고객 한명에 대해서 추천 등의 바이럴 확산을 통한 새로운 고객이 얼마나 유입 되었는지에 대한 것

 - 참고

 

NPS(Net Promoter Score)

 - 순수 고객 추천 지수

 - 추천 고객 비율 - 비추천 고객 비율

 

Revenue 

 - 매출 

 

Transactions

 - 매출횟수

 

ARPU(Average Revenue Per User)

 - 1명의 사용자가 지불한 평균금액

 - 일매출 / DAU

 

ARPPU(Average Revenue Per Paying User)

 - 유저들 중 결제 유저들이 결제하는 평균 금액

 

ARPDAU(Average Revenue Per Daily Active User)

 - 일일 매출 / 일일 사용자수

 

ASP(Average Selling Price)

 - 판매된 제품들의 평균판매가

 

Purchase Frequency

 - 평균 구매간격

 

CPC(Cost Per Click)

 - 클릭 1번당 비용

 

CPM(Cost Per Mille)

 - 1000번 노출 당 비용

 

CPA(Cost Per Action)

 - 내가 원하는 사용자의 액션(회원가입, 설치)을 하게 하는데 사용된 비용

 

CAC(Customer Acquisition Cost)

 - 신규 고객 획득 비용

 

LTV(Lifetime Value)

 - 유저 생애 가치

 - 한 명의 유저가 서비스에 진입하여 이탈할 때까지 전체 기간에서 생산해낸 가치

 - 사용자당 기대 수익

 

CLV (Customer Lifetime Value)

 - 유저 생애 가치

 - 한 명의 유저가 서비스에 진입하여 이탈할 때까지 전체 기간에서 생산해낸 가치

 - 사용자당 기대 수익

 

LTR(Lifetime Revenue)

 - revenue = cost + value

 

ROAS(Return on Ads Spending)

 - 광고 대비 매출액

 - 매출액 / 광고비용

 

Stock

 - 시간 개념이 들어가지 않은 '저량'

 - ex) 누적가입자수

 

Flow

 - 시간 개념이 포함된 '유량' 

 - ex) 1월 1일 가입자

 

Vanity Metric

 - 보기에는 좋지만, 자신의 성과를 이해하는데는 도움이 되지 않는 메트릭

 - ex) 페이지 뷰 수

 - 참고

 

Engagement

 - DAU/MAU

 - 사용자가 특정 서비스에 얼마나 engage 되었는지를 가늠할 수 있음

 

Cohort Analysis

 - 유사한 특성을 공유한 집단으로 유저를 잘게 쪼개서 분석

 

A/B test

- 변수 A에 비해 대상이 변수 B에 대해 보이는 응답을 테스트 -> 어떤 것이 더 효과적인지 판단

 

Funnel Analysis

 - 사용자 유입/전환/타겟 해동에 이르는 주요 경로를 파악하고, 각 단계별 전환과 이탈율을 측정

 

참고문헌

1. https://www.slideshare.net/leoyang991/ss-90038927

2. https://brunch.co.kr/@ambler/35 

3. https://brunch.co.kr/@chris-song/1 

4. https://hyunda.tistory.com/16

5. https://www.slideshare.net/minwoo84/funnel-mental-model

6. https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=gamseongtrip5&logNo=221439105740&from=search&redirect=Log&widgetTypeCall=true&directAccess=false

7. https://docs.adjust.com/ko/kpi-glossary/

8. https://www.toary.com/blogPost/story07

9. https://applift.com/ko/blog/why-ltv-matters-2

10. https://www.tableau.com/ko-kr/learn/articles/vanity-metrics