백엔드
새로 출시한 이 기능은 DAU 얼마짜리 기능일까? (Carrying Capacity 적용이 어려울때)
두줄요약
신규 기능의 DAU를 빠르게 추정하기 위해 Carrying Capacity의 한계를 짚고, D1 리텐션과 서비스별 리텐션 커브를 결합한 보정식을 제안했습니다. 안정화된 지표와 기존 유저 보정을 더해 실무에서 더 가까운 예측값을 얻는 방법을 설명했습니다.
문제 상황
- 신규 기능의 성장 잠재력을 빠르게 가늠하기 어려운 상황
- 기존 Carrying Capacity 공식이 실제 서비스 DAU를 과소 추정하는 문제
- 신규 유저 수와 리텐션만으로도 의사결정에 쓸 수 있는 간단한 추정식 필요
원인 분석
- Carrying Capacity의 일정한 churn 가정과 실제 리텐션 커브의 불일치
- 활성 유저 정의가 서비스마다 다르고, 일별 churn도 일정하지 않은 점
- 신규 기능 초기에는 오픈 효과와 배포율 영향으로 지표 변동성이 큰 점
해결 방법
- 신규 유저 수와 D1 리텐션, 그리고 서비스별 리텐션 커브 계수를 결합한 추정식 사용
- Day 1~28 리텐션 데이터를 scipy curve_fit으로 피팅해 b 값을 산출
- 1년 누적합을 반영한 계수로 신규 기능 DAU를 근사
적용해볼 점
- 지표가 안정화된 시점의 값을 사용해 정확도 개선
- 오래된 기능은 기존 유저 계수까지 포함해 보정
- 신규 유저 수와 D1 리텐션을 활용해 짧은 주기로 반복 분석