MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
이 게시물은 MAU 성장 레버를 데이터로 규명한 과정과 결과를 정리한 글입니다.
분석 개요
- 4단계 접근(연관도·코호트·퍼널·SHAP)
연관도 분석
- MAU-매출 회귀로 통계적 유의성 확인, MAU 변동은 매출 기여가 낮은 세그먼트 주도
코호트 분석
- MAU 구성은 New/Retained/Returned, Retained 비중과 변동이 MAU 증감의 핵심
퍼널 분석
- 체류 깊이, 특히 초입의 임계 시간 도달이 활성 전환율 개선의 최대 기회
SHAP 및 검증
- SHAP은 인과 도구 아님, 다중공선성·동시성·셀렉션 바이어스 점검과 PSM 등 추가 검증 필요
