toss·2026년 6월 16일·4분 읽기큐레이션 요약

2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES

토스의 TUES(Toss User Engagement Segment)는 유저의 서비스 이용 패턴을 기반으로 전체 MAU를 서로 겹치지 않게 분류하는 플랫폼 관점의 세그먼트다. V1은 앱 오픈 시 서비스 이용 확률과 K-Means를 활용했지만, 이용 깊이와 복합적인 서비스 사용 패턴을 충분히 반영하지 못했다. V2는 이용 횟수, Soft Clustering, 서비스별 관여도를 도입해 유저의 현재 상태와 다음 성장 액션을 더 정교하게 파악할 수 있도록 개선됐다. ### 플랫폼 관점의 유저 세그먼테이션이 필요한 이유 - 서비스별로 “A 서비스를 이용한 유저”, “B 서비스를 이용한 유저”를 따로 분류하면 한 유저가 여러 그룹에 중복 포함된다. - 플랫폼 전체 유저를 분석하려면 서로 겹치지 않으면서 전체를 포괄하는 MECE한 분류 체계가 필요하다. - TUES는 유저가 어떤 서비스를 주로 이용하고, 토스 앱을 어떤 목적과 패턴으로 사용하는지 파악하기 위한 도구다. ### TUES V1: 서비스 이용률 기반 분류 - 유저가 앱을 열 때마다 각 서비스를 이용할 확률을 계산했다. - 예: 한 달간 앱을 60회 열고 토스페이를 20회 이용하면 이용률은 33%다. - 서비스별 이용률 분포가 비슷한 유저를 K-Means Clustering으로 묶었다. - 머신러닝 결과를 그대로 사용하지 않고, 주요 서비스와 특징을 분석해 비즈니스와 제품 관점에서 이해하기 쉬운 세그먼트로 재구성했다. - 주요 세그먼트는 다음과 같다. - **고관여**: 여러 서비스를 높은 수준으로 이용하는 유저 - **서비스 지향군**: 토스뱅크, 토스증권, 조회, 혜택, 송금 등 특정 서비스를 주로 이용하는 유저 - **단순 방문**: 앱은 방문하지만 서비스를 거의 이용하지 않는 유저 ### TUES의 주요 활용 - **세그먼트 전환 전략 수립** - 세그먼트별 Retention 차이를 바탕으로 이탈을 줄이고 다음 단계로 이동시키는 전략을 세운다. - 단순 방문 유저를 서비스 지향 유저로, 서비스 지향 유저를 고관여 유저로 전환하는 흐름을 분석한다. - **제품 Growth 전략** - 각 제품의 주요 사용자가 어떤 TUES 세그먼트에 속하는지 파악해 성장 전략을 설계한다. - **유저 행동 분석** - 세그먼트가 언제, 어떤 계기로 바뀌는지 분석할 수 있다. - 이탈 유저, 부활 유저, 서비스 간 이동 패턴도 플랫폼 관점에서 확인할 수 있다. - **탑라인 지표 분석** - 전사 MAU가 변했을 때 어떤 세그먼트가 증감했는지 확인해 변화의 원인이 된 서비스를 추적한다. - 유저 단위로 MAU 증감 원인을 MECE하게 분석할 수 있다. - **타겟 마케팅** - 서비스별 상황에 적합한 세그먼트를 선정해 푸시 등 마케팅에 활용한다. - 토스의 마케팅 도구 TUBA에도 기본 세그먼트로 제공돼 마케터가 쉽게 사용할 수 있다. ### TUES V1의 한계 - **이용 깊이를 반영하지 못함** - 앱 오픈당 서비스를 한 번 이용한 유저와 여러 번 이용한 유저가 동일하게 취급됐다. - **다른 서비스의 관여도를 파악하기 어려움** - 같은 조회서비스 지향 유저라도 혜택서비스를 함께 이용하는 정도가 다르지만 이를 표현하지 못했다. - **한 유저를 하나의 세그먼트로만 분류** - Hard Clustering 방식이라 여러 서비스를 동시에 사용하는 유저의 복합성을 담기 어려웠다. - **신규 핵심 서비스 반영 부족** - 토스쇼핑, 앱인토스, 토스페이 등 새 서비스가 기존 분류에서 ETC로 처리됐다. ### TUES V2의 개선 방식 - **이용률에서 이용 횟수 기반으로 변경** - 서비스별 이용 횟수를 앱 오픈 횟수당 Feature로 사용해 서비스 이용의 깊이를 반영했다. - **Soft Clustering 도입** - 유저를 하나의 세그먼트에 고정하지 않고 여러 세그먼트에 대한 소속 정도를 계산한다. - 여러 서비스를 함께 사용하는 유저의 복합적인 이용 패턴을 표현할 수 있다. - **세 단계 세그먼트 구조 적용** - 서비스별 관여도 - 전체 앱 관여도 - 주 이용 서비스 - 이 구조를 통해 유저가 특정 세그먼트에 속한 이유를 더 상세히 설명하고, 다음 행동(Next Action)을 구체적으로 설계할 수 있게 됐다. ### V2로 가능해진 분석 - 예를 들어 “준고관여·혜택서비스 지향 유저가 고관여로 이동하려면 어떤 서비스 관여도를 먼저 높여야 하는가?”를 분석할 수 있다. - 서비스별 관여도가 Cross Activation 전략의 출발점이 된다. - 각 서비스 조직(Silo)은 자신의 서비스 관여도를 높이는 활동이 전사 세그먼트와 성과에 미친 영향을 정량적으로 추적할 수 있다. - 서비스 이용자와 미이용자의 관여도 수준을 비교해 제품 Growth 전략의 우선순위를 정할 수 있다. ### 향후 발전 방향 - 서비스 유사도 등을 활용해 세그먼트 전환 전략을 빠르게 도출하는 분석 프레임워크 구축 - 유저 프로파일과 서비스 이용 패턴을 결합한 전략적 유저 맵 개발 - MTVi 등 다른 분석 프레임워크와 결합해 세그먼트별 서비스 가치를 정량화 TUES의 핵심은 단순한 유저 분류가 아니라, “현재 어떤 유저인지”와 “어떤 액션을 통해 다음 단계로 이동시킬지”를 연결하는 데 있다. 플랫폼 서비스에서는 서비스별 지표만 따로 보기보다, 전체 관여도와 서비스 간 이용 패턴을 함께 분석하는 세그먼트 체계를 구축하는 것이 효과적이다.

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user-segmentation머신러닝data-analyticssoft-clustering+4

line·2025년 12월 5일원문

동적 사용자 분할을 활용한 새로운 A/B 테스트 시스템을 소개합니다 (새 탭에서 열림)

동적 유저 세분화(Dynamic User Segmentation) 기술을 도입한 새로운 A/B 테스트 시스템은 사용자 ID 기반의 단순 무작위 배분을 넘어 특정 속성과 행동 패턴을 가진 정교한 사용자 그룹을 대상으로 실험을 수행할 수 있게 합니다. 이 시스템은 타겟팅 엔진과 테스트 할당 로직을 분리하여 데이터 기반의 의사결정 범위를 개인화된 영역까지 확장하며, 서비스 품질 향상과 리소스 최적화라는 두 가지 목표를 동시에 달성합니다. 결과적으로 개발자와 마케터는 복잡한 사용자 시나리오에 대해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 실험 데이터를 얻을 수 있습니다. ### 기존 A/B 테스트 방식과 고도화의 필요성 * **무작위 배분의 특징**: 일반적인 시스템은 사용자 ID를 해싱하여 실험군과 대조군으로 무작위 할당하며, 구현이 쉽고 선택 편향(Selection Bias)을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다. * **타겟팅의 한계**: 전체 사용자를 대상으로 하는 일반적인 테스트에는 적합하지만, '오사카에 거주하는 iOS 사용자'처럼 특정 조건을 충족하는 집단만을 대상으로 하는 정교한 실험에는 한계가 있습니다. * **고도화된 시스템의 목적**: 사용자 세그먼트를 동적으로 정의함으로써, 서비스의 특정 기능이 특정 사용자 층에게 미치는 영향을 정밀하게 측정하기 위해 도입되었습니다. ### 유저 세분화를 위한 타겟팅 시스템 아키텍처 * **데이터 파이프라인**: HDFS에 저장된 사용자 정보(UserInfo), 모바일 정보(MobileInfo), 앱 활동(AppActivity) 등의 빅데이터를 Spark를 이용해 분석하고 처리합니다. * **세그먼트 연산**: Spark의 RDD 기능을 활용하여 합집합(Union), 교집합(Intersect), 차집합(Subtract) 등의 연산을 수행하며, 이를 통해 복잡한 사용자 조건을 유연하게 조합할 수 있습니다. * **데이터 저장 및 조회**: 처리된 결과는 `{user_id}-{segment_id}` 형태의 키-값 쌍으로 Redis에 저장되어, 실시간 요청 시 매우 낮은 지연 시간으로 해당 사용자의 세그먼트 포함 여부를 확인합니다. ### 효율적인 실험 관리와 할당 프로세스 * **설정 관리(Central Dogma)**: 실험의 설정값은 오픈 소스 설정 저장소인 Central Dogma를 통해 관리되며, 이를 통해 코드 수정 없이 실시간으로 실험 설정을 변경하고 동기화할 수 있습니다. * **할당 로직(Test Group Assigner)**: 클라이언트의 요청이 들어오면 할당기는 Central Dogma에서 실험 정보를 가져오고, Redis를 조회하여 사용자가 타겟 세그먼트에 속하는지 확인한 후 최종 실험군을 결정합니다. * **로그 및 분석**: 할당된 그룹 정보는 로그 스토어에 기록되어 사후 분석 및 대시보드 시각화의 기초 자료로 활용됩니다. ### 주요 활용 사례 및 향후 계획 * **콘텐츠 및 위치 추천**: 특정 사용자 세그먼트에 대해 서로 다른 머신러닝(ML) 모델의 성능을 비교하여 최적의 추천 알고리즘을 선정합니다. * **마케팅 및 온보딩**: 구매 빈도가 낮은 '라이트 유저'에게만 할인 쿠폰 효과를 테스트하거나, '신규 가입자'에게만 온보딩 화면의 효과를 측정하여 불필요한 비용을 줄이고 효율을 높입니다. * **플랫폼 확장성**: 향후에는 LY Corporation 내의 다양한 서비스로 플랫폼을 확장하고, 실험 생성부터 결과 분석까지 한 곳에서 관리할 수 있는 통합 어드민 시스템을 구축할 계획입니다. 이 시스템은 실험 대상자를 정교하게 선별해야 하는 복잡한 서비스 환경에서 데이터의 신뢰도를 높이는 데 매우 효과적입니다. 특히 마케팅 비용 최적화나 신규 기능의 타겟 검증이 필요한 팀이라면, 단순 무작위 할당 방식보다는 유저 세그먼트 기반의 동적 타겟팅 시스템을 구축하거나 활용하는 것을 권장합니다.

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