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2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES
두줄요약
토스는 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용 패턴 기반 세그먼트 TUES를 만들고 활용했습니다. 이를 통해 성장 전략, 탑라인 분석, 타겟 마케팅을 더 정교하게 수행했습니다.
핵심 내용
- 토스의 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용서비스 기반 유저 세그먼트 TUES를 설계한 배경
- 기존 서비스 단위 분류의 한계와 플랫폼 관점에서 MECE한 세그먼테이션 필요성
- 유저 이용 패턴을 바탕으로 분석, 전략 수립, 타겟 마케팅, 탑라인 지표 해석에 활용하는 방식
구조와 흐름
- V1: 앱오픈 1회당 서비스 이용 확률을 Feature로 두고 K-Means Clustering으로 유사 유저 군집화
- 결과 해석 단계를 추가해 세그먼트를 제품·전략 관점에서 직관적으로 재구성
- V2: 서비스별 이용 횟수, Soft Clustering, 3층 구조로 복합성과 관여도 반영
적용해볼 점
- 세그먼트별 Retention, Cross Activation, UX 개선, Growth 전략 수립 기준으로 활용
- 탑라인 지표 변동 시 어떤 세그먼트가 영향을 줬는지 추적하는 분석 프레임워크로 활용
- 푸시 등 타겟 마케팅의 기본 소스로 연결