2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES

토스는 플랫폼 관점에서 유저의 서비스 이용 패턴을 파악하기 위해 **TUES(Toss User Engagement Segment)**를 활용하고 있다. 기존의 개별 서비스 단위 분석에서 벗어나, 유저가 어떤 서비스를 선호하고 얼마나 깊게 사용하는지를 기준으로 유저를 그룹화한다.

TUES V1은 앱 오픈 시 각 서비스 이용 확률을 기반으로 K-Means Clustering 알고리즘을 적용해 유저를 분류했다. 이를 통해 단순 방문 유저를 고관여 유저로 전환하기 위한 전략적 기준을 마련했다.

TUES V2는 기존의 한계를 보완하여 다음과 같은 변화를 도입했다.

• 측정 방식 변경: 이용 확률 대신 '서비스별 이용 횟수'를 사용하여 이용의 깊이를 반영함
• Soft Clustering 적용: NMF(Non-negative Matrix Factorization) 알고리즘을 통해 유저가 여러 세그먼트에 속할 수 있는 복합성을 구현함
• 계층적 구조: '서비스별 관여도 → 앱 전체 관여도 → 주 이용 서비스'로 이어지는 3단계 구조를 통해 더 상세한 분석과 Next Action 수립을 가능하게 함

이러한 세그먼테이션은 리텐션 제고, 크로스 액티베이션, 제품 성장 전략 수립, 타겟 마케팅 효율화 등 전사적 의사결정에 핵심적인 도구로 활용된다.