사용자 활성화 표준화: 당근의 공유 데이터 레이어 구축기

DAU, WAU, MAU와 같은 활성 사용자(Active User) 지표는 현상을 보여줄 뿐, 변화의 원인을 설명하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 사용자의 상태와 상태 간의 변화를 분석하는 사용자 활성화(User Activation) 프레임워크가 필요하다.

사용자 활성화는 사용자를 활동 상태(Activity State)(New, Retained, Reactivated, Inactive 등)로 분류하고, 이들이 시간에 따라 어떻게 이동하는지 나타내는 **상태 전이(State Transition)**를 분석한다. 이를 통해 단순한 수치 변화를 넘어 사용자의 유입, 유지, 이탈 경로를 구체적으로 파악할 수 있다.

기존에는 각 팀이 개별적으로 활성화 지표를 계산하여 데이터의 일관성이 부족하고 운영상 신뢰도가 낮다는 문제가 있었다. 당근은 이를 해결하기 위해 조직 차원의 통일된 기준을 적용한 **활성화 레이어(Activation Layer)**를 구축하기로 결정했다.

이 레이어는 사용자별 활동 상태, 상태 전이, 연속성, 복귀 간격, 비활성 기간 등의 정보를 제공하여 데이터의 재사용성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 한다.