DAU/MAU = (일일 활성 사용자 수 / 월 활성 사용자 수) *100

 

 
DAU나 MAU를 비교하고 두 지표의 비율을 계산하면 서비스의 고착도를 더 자세하게 들여다볼 수 있습니다. 이 비율이 높을수록 사용자가 서비스를 더 자주 사용한다는 것을 나타냅니다.

DAU/MAU 지표를 계산하기 전에 DAU 와 MAU 를 먼저 계산해주세요.
 
Notes: 대부분의 앱이나 소프트웨어의 서비스 고착도는 평균 10% 미만입니다. 업종이나 제품에 따라 비율은 다를 수 있으니 참고해 주세요!

 
이번 템플릿에서는 가상 B2B SaaS 스타트업인 Awesome Company의 데이터베이스를 활용하여 데이터보드를 만들어보겠습니다. DAU 와 MAU 템플릿에서 구한 숫자를 활용해서 두 지표의 비율을 계산할 수 있습니다.
 

아웃코드에서는 10분 만에 DAU/MAU와 필요한 설명이 담겨있는 데이터보드를 만들 수 있습니다.
 

샘플 MySQL 데이터베이스

 
Awesome Company의 MySQL 데이터베이스는 이렇게 구성되어 있습니다.
 

DAU/MAU를 계산하기 위해서는 아래의 데이터가 필요합니다.

• log-in date
• user id
   

SQL에서 DAU/MAU를 계산하는 법

DAU를 측정하기 위해서는 login_history 테이블의 user_id와 created_at가 필요합니다.
 
이렇게 만들어진 데이터보드는 팀원들과도 공유할 수 있습니다.
 

WITH Daily AS (
  SELECT DATE_FORMAT(created_at, "%Y-%m-%d") AS DAY,
    DATE_FORMAT(created_at, "%M %Y") AS MONTH,
    COUNT(*) AS DAU
  FROM login_history
  GROUP BY DATE_FORMAT(created_at, "%Y-%m-%d"), DATE_FORMAT(created_at, "%M %Y")
), Monthly as (
  SELECT DATE_FORMAT(created_at, "%M %Y") AS MONTH,
    COUNT(user_id) AS MAU
  FROM login_history
  GROUP BY DATE_FORMAT(created_at, "%M %Y")
)
SELECT
  Daily.DAY, Daily.DAU, Monthly.MAU,
  CONCAT(ROUND(Daily.DAU / Monthly.MAU * 100, 1), '%') as 'DAU/MAU'
FROM Daily JOIN Monthly ON Daily.MONTH = Monthly.MONTH
ORDER BY Daily.DAY desc;

 
더 간편하게 DAU/MAU를 측정할 수 있는 쿼리나 다른 방법을 알고 계시나요? 아래 Reply 버튼을 누르고 아웃코드 커뮤니티와 공유해 주세요!

데이터를 더 활용하고 싶으신가요?

• 서비스 고착도를 찾는 것도 의미 있지만, 비율이 감소 또는 증가하고 있는 이유를 찾아내는 것이 더 중요합니다.
• 데이터를 어떻게 더 효율적으로 활용할 수 있는지, 여기서 템플릿을 확인해 보세요.
   

팀원과 공유하고 워크 플로우 자동화하기

아웃코드의 데이터 페이지를 통해 실시간으로 필요한 데이터와 지표를 확인하고 분석할 수 있습니다.

• 데이터보드와 테이블을 팀원들과 공유해 보세요.
• 아웃코드의 간편한 자동화 기능을 통해 실시간 DAU/MAU를 슬랙이나 이메일로 받아보세요.