헤맨 만큼 내 땅
데이터 드리븐 기획(3) 본문
데이터 분석 기본 공통 용어
✅ 기본 지표들 – "얼마나 많이, 얼마나 자주"
용어뜻쉽게 말하면
| PV (Page View) | 페이지 조회 수 | 누가 몇 번 봤는지. 새로고침하면 또 카운트됨. |
| UV (Unique Visitor) | 순 방문자 수 | 사람 수. 한 사람이 10번 와도 1명. |
| DAU | 일간 활성 사용자 | 하루에 얼마나 많은 사람이 ‘진짜로’ 활동했는지. |
| WAU | 주간 활성 사용자 | 일주일에 얼마나 활동했는지. |
| MAU | 월간 활성 사용자 | 한 달 기준으로 ‘돌아온’ 사람들 숫자. |
예를 들어, PV는 뷰 수니까 인기 정도고, UV는 실제 몇 명이 왔는지, DAU/WAU/MAU는 얼마나 '꾸준히' 오는지 보는 거야.
1. PV (Page View, 페이지뷰)
- 사용자가 웹사이트 또는 앱 내에서 특정 페이지를 조회한 횟수
- 동일한 사용자가 같은 페이지를 여러 번 새로고침해도 PV는 증가
- PV는 방문자 수와 관계없이 페이지가 얼마나 많이 조회되었는지를 나타내는 지표
2. UV (Unique Visitor, 순 방문자)
- 특정 기간 동안 웹사이트나 앱을 방문한 중복되지 않은 개별 사용자 수
- 같은 사람이 여러 번 방문해도 하루 동안은 1명의 UV로 계산됨
3. DAU (Daily Active Users, 일간 활성 사용자)
- 하루 동안 특정 서비스에 방문하거나 특정 액션을 수행한 사용자 수
4. WAU (Weekly Active Users, 주간 활성 사용자)
- 일주일 동안 특정 서비스에서 활동한 사용자 수
- DAU의 주간 버전으로, 주 단위 사용자 충성도를 측정하는 데 사용됨
5. MAU (Monthly Active Users, 월간 활성 사용자)
- 한 달 동안 특정 서비스에서 활동한 사용자 수
- 서비스의 장기적인 성장성과 사용자 유지율을 측정하는 데 중요
여기서 잠깐!
아래는 스파르타 코딩클럽 웹사이트에 접속한 유저 기록입니다. 위에서 배운 개념들을 적용해 보세요.
이름1월 30일1월 31일2월 1일2월 2일2월 3일
| 김내일 | ✅ | ✅ | |||
| 나배움 | ✅ | ✅ | |||
| 도캠프 | ✅ | ✅ | ✅ | ||
| 라피엠 | ✅ | ✅ | ✅ | ||
| 박코스 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
- 1월 30일 UV
- 1월 30일 ~ 2월 3일 DAU
- 1월 MAU
- 2월 MAU
6. Retention Rate (리텐션율, 유지율)
✅ 유지 or 이탈 – "왔다가 다시 왔는가, 아니면 나갔는가"
용어뜻쉽게 말하면
| Retention Rate (리텐션율) | 돌아온 비율 | 하루 지나고 또 온 사람 몇 명이냐 (예: Day 1 Retention). |
| 이탈률 (Churn Rate) | 떠난 비율 | 다시 안 온 사람들 비율. 이게 높으면 문제야. |
-특정 기간 동안 기존 사용자가 다시 서비스에 방문하는 비율
-Day 1 Retention은 신규 가입자가 다음 날 다시 방문하는 비율을 의미
예시
- 유저 A, B, C, D, E, F, G가 서비스를 가입
- 각 유저의 방문 상황
- 1일째 방문한 유저: A, B → (2 / 7) × 100 = 28.6%
- 2일째 방문한 유저: C, D, E, F, G → (5 / 7) × 100 = 71.4%
✅ 행동 분석 – "봤냐, 눌렀냐, 샀냐"
용어뜻쉽게 말하면
| CTR | 클릭률 | 광고 봤는데 눌렀냐? (클릭 ÷ 노출) |
| Conversion Rate | 전환율 | 눌러서 뭔가 했냐? (구매, 가입 등) |
| DCU | 하루에 클릭한 사람 수 | 클릭한 사람 '수' |
| DCC | 하루에 클릭한 ‘총’ 횟수 | 몇 번 눌렀는지 ‘총 합’ |
7. 이탈률
- 특정 기간 동안 서비스를 이탈한 사용자 비율
8. CTR (Click-Through Rate, 클릭률)
- 광고나 특정 콘텐츠를 본 사용자 중 실제로 클릭한 비율
- 계산식: (클릭 수 / 노출 수) × 100
9. Conversion Rate (전환율)
- 특정 목표(구매, 회원가입, 다운로드 등)를 완료한 사용자 비율
- 계산식: (전환 수 / 방문자 수) × 100
10. DCU (Daily Click Users, 일간 클릭 사용자)
- 하루 동안 특정 서비스에서 클릭을 한 사용자 수
11. DCC (Daily Click Count, 일간 클릭 횟수)
- 특정 사용자가 하루 동안 클릭한 총 횟수
- DCU가 "클릭한 사용자 수"라면, DCC는 "클릭한 총 횟수"
✅ 시간 관련 – "얼마나 오래 있었냐"
용어뜻쉽게 말하면
| 세션 | 한 번 방문 단위 | 시작~끝까지 하나의 방문으로 보는 단위. 시간 지나면 끊김. |
| 체류 시간 | 머무른 시간 | 페이지 안에 얼마나 오래 있었는지. |
12. 세션(Session)
- 사용자가 사이트를 방문하여 활동하는 하나의 단위
- 일정 시간 동안 사용자의 활동이 없으면 세션 종료
13. 체류 시간
- 사용자가 웹사이트에서 머문 시간
✅ 광고/비용 – "얼마 썼고 얼마나 벌었냐"
용어뜻쉽게 말하면
| Impression (노출) | 보이긴 했냐 | 클릭 안 해도 그냥 스쳐도 카운트. |
| CPA | 가입·구매 1건당 광고비 | 뭔가 '행동'할 때까지 든 비용 |
| CPC | 클릭 1번당 광고비 | 클릭할 때마다 돈 나감. |
| CPM | 노출 1,000번당 광고비 | 그냥 보여주기만 했는데 드는 돈 |
| CPI | 설치 1건당 비용 | 앱 설치 유도할 때 쓰는 단가 |
| ARPU | 사용자 1명당 평균 수익 | 한 명당 얼마 벌었는지. |
| ROI | 투자 대비 수익률 | 얼마 벌었냐 vs. 얼마나 썼냐 (%로 계산) |
14. Impression (임프레션, 노출 수)
- 사용자의 화면에 광고 또는 콘텐츠가 노출된 총 횟수
- 클릭 여부와 관계없이 단순히 화면에 표시된 것만으로도 카운트됨
15. CPA (Cost Per Action)
- 사용자가 특정 행동(가입, 구매 등)을 하는 데 들어간 비용
- 계산식: 광고비 ÷ 전환(액션) 수
16. CPC (Cost Per Click)
- 광고 클릭 1회당 비용
- 계산식: 총 광고비 ÷ 총 클릭 수
17. CPM (Cost Per Mille)
- 광고가 1,000회 노출될 때의 비용
18. CPI (Cost Per Install)
- 설치당 비용
- 계산식: 총 광고비 ÷ 앱 설치 수
19. ARPU (Average Revenue Per User)
- 개별 광고주당 평균 광고 금액
20. ROI (Return On Investment)
- 투자 대비 수익
- 계산식: [(총 수익 - 총 투자 비용) ÷ 총 투자 비용] × 100