이 게시물은 토스의 이용서비스 기반 유저 세그먼트 TUES(Toss User Engagement Segment)를 통해 2,800만 MAU를 분석하고 의사결정에 녹이는 방법을 소개함. TUES는 유저의 서비스 이용 패턴을 기준으로 비슷한 유저를 묶어 유저의 주 이용 서비스와 성격을 빠르게 파악하는 도구로 역할함. TUES V1은 앱오픈 시 서비스 이용 확률을 ML(K-Means)로 군집화하고, 결과를 제품·전략 관점에서 해석 가능하도록 각색해 세그먼트를 구성함. TUES는 세그먼트별 Transition 전략, 제품 Growth 전략, 행동 패턴의 플랫폼 관점 이해, 탑라인 지표 증감 사유 분석, 타겟 마케팅 소스(TUBA 연계)로 활용됨. TUES V2는 측정 방식을 앱오픈 1회당 이용률에서 이용 횟수로 바꾸고, Hard에서 Soft Clustering으로 전환했으며, 앱 전체 관여도·주 이용 서비스·서비스별 관여도 3층 구조로 세그먼트를 설계해 복합성과 깊이를 보완함.