모바일인덱스 INSIGHT데이터 용어 가이드
주요 데이터가 무엇을 의미하고어떻게 활용되는지 확인해보세요.주요 데이터가 무엇을 의미하고 어떻게 활용되는지 확인해보세요.
앱 분석 데이터
내 앱과 경쟁앱의 성장·순위·사용량을 확인할 수 있습니다.
사용자 수
app_usage선택한 기간(일/주/월) 동안 앱을 한 번 이상 실행한 실제 사용자 수(DAU·WAU·MAU 추이)로, 서비스의 전체적인 덩치와 시장 내 사용자 기반 크기를 파악할 때 봅니다.
신규 설치
app_usage선택한 기간(일/주/월) 동안 앱을 새롭게 다운로드하여 설치한 건수(재설치 포함)로, 최근 진행한 마케팅이나 신규 유입 프로모션의 효과를 측정할 때 봅니다.
사용자 수 급상승 순위
usage_rise_rank일, 주, 월 단위로 이전 기간 대비 사용자 수가 가장 크게 늘어난 앱 순위입니다. 성별·연령별 필터를 적용해 시장에서 새로 떠오르는 잠재적 경쟁 앱을 발굴할 때 봅니다.
사용시간 급상승 순위
usage_rise_rank일, 주, 월 단위로 이전 기간 대비 총 사용시간이 가장 크게 늘어난 앱 순위입니다. 성별·연령별로 유저의 몰입도와 체류 시간이 급격히 늘어난 핫한 앱을 파악할 때 봅니다.
총 사용시간
app_usage선택한 기간(일/주/월) 동안 모든 사용자가 앱에 머문 총 시간의 합으로, 서비스 전체가 유저의 시간을 얼마나 점유하고 있는지 파악할 때 봅니다.
1인당 평균 사용시간
app_usage총 사용시간을 전체 사용자 수로 나눈 유저 1인당 평균 이용 시간(일/주/월)으로, 유저 한 명 한 명이 앱에 얼마나 깊게 몰입하고 있는지 파악할 때 봅니다.
1인당 평균 사용일 수
MCP 미지원월간 기준 사용자가 한 달 동안 평균 며칠이나 앱을 열었는지 보여주며, 매일 방문하는 습관형 앱인지 가끔만 열어보는 목적형 앱인지 구분할 때 봅니다.
활성 기기 수
app_usage선택한 기간 동안 실제로 앱이 실행된 기기의 총 대수로, 앱을 즉시 실행할 준비가 되어 있는 유효 기기 기반을 확인할 때 봅니다.
사용자 분석 데이터
내 앱과 경쟁 앱 사용자의 특성과 행동 패턴을 확인할 수 있습니다.
성별·연령 구성
app_demographic일, 주, 월 단위로 남녀 및 10대~60대 분포 비율을 제공하여, 앱을 실제 주로 이용하는 핵심 유저층을 확인하고 경쟁 앱의 인구통계 구성과 비교할 때 봅니다.
지역 분석
app_region월간 기준 전국 17개 시·도 단위로 사용자의 활동지역 또는 거주지역 분포를 보여주며, 지역별 오프라인 마케팅이나 타깃 거점을 선정할 때 봅니다.
페르소나 분석
app_persona사용자들의 앱 이용 행동 패턴을 바탕으로 정의된 대표 유저 유형(음악/OTT 구독, 투자 관심 등)의 월간 비중을 보여주며, 유저의 실제 성향과 관심사를 직관적으로 파악할 때 봅니다.
관심 업종 분석
app_interest우리 앱 사용자들이 함께 자주 이용하는 다른 업종들의 월간 Top 순위를 보여주며, 유저의 주요 관심 분야를 파악해 제휴 마케팅이나 서비스 확장 기회를 찾을 때 봅니다.
라이프스테이지 분석
mkt_life_stageOnly MCP육아(임산부·유아·초등 부모) 및 사회진입(대학생·사회초년생·직장인) 등 생애주기 단계별 유저 비율(중복 허용)을 분석하여, 타깃 맞춤형 상품이나 콘텐츠를 기획할 때 봅니다. *26년 3월 이후 월간 데이터만 조회 가능
자산등급별 분석
mkt_profileOnly MCP사용자의 결혼 여부(기혼/미혼)와 모바일 행동 데이터 기반 추정 자산(1분위 하위 ~ 5분위 상위) 구성을 보여주며, 특정 경제 수준 타깃형 상품의 적합성을 검증할 때 봅니다. *26년 3월 이후 월간 데이터만 조회 가능
시·군·구 단위 지역 분석
mkt_region_cityOnly MCP거주지 기준 상위 15개 시·도 및 각 시·도 내 상위 10개 시·군·구 단위로 유저 지역 분포를 분석하여, 세밀한 상권 분석이나 지자체별 맞춤 프로모션을 세울 때 봅니다. *26년 3월 이후 데이터만 조회 가능
관여도별 분포
MCP 미지원이용 강도에 따라 사용자를 헤비(충성), 미들, 라이트 3개 그룹으로 나눈 비율로, 앱에 대한 열성 팬 비중이 충분한지 점검할 때 봅니다.
경쟁앱과 충성도 비교
competitor_loyalty월간 기준 경쟁앱들의 월평균 사용시간 및 사용일수를 성별·연령별로 나란히 비교하여, '유저의 시간을 얻는 싸움'에서 이기고 있는지 파악할 때 봅니다.
성별·연령별 충성도 비교
competitor_loyalty성별 및 연령대별로 우리 앱과 경쟁앱의 충성도 차이를 비교하여, 특정 연령이나 성별 그룹에서 유독 경쟁사에 밀리고 있지 않은지 약점을 찾을 때 봅니다.
사용률
MCP 미지원앱이 깔린 기기 중 실제로 그 기간에 앱을 열어본 비율(사용자 수 ÷ 활성 기기 수)로, 앱을 깔아만 두고 방치하는 유저 비중을 점검할 때 봅니다.
고착도
MCP 미지원한 달 이용자 중 하루에도 잊지 않고 들어오는 사람의 비율(DAU ÷ MAU)로, 유저가 매일 자연스럽게 켜보는 습관화가 잘 이루어졌는지 알 수 있습니다.
신규 설치 건 재방문율
competitor_retention주간 기준으로 특정 주에 앱을 새로 설치한 유저가 이후 Week 1부터 Week 8까지 다시 들어오는 비율로, 초기 신규 유저의 지속 머무름을 평가할 때 봅니다.
신규 설치 건 삭제율
competitor_install_delete일별 추이 기준으로 앱을 새로 깔았던 유저가 Day 1부터 Day 30까지 삭제한 비율을 보여주며, 가입 직후나 첫 실행 단계(온보딩)에 이탈 요소가 없는지 점검할 때 봅니다.
이탈 고객 분석
app_break최근 1개월 또는 3개월 동안 우리 앱을 쓰지 않은 이탈 사용자 수를 보여주며, 이들이 업종 내 어떤 타 경쟁 앱으로 옮겨갔는지, 혹은 업종 자체를 이용하지 않게 되었는지 파악할 때 봅니다.
이탈률 비교
app_break최근 1개월 또는 3개월 동안 앱을 이용하지 않은 이탈 사용자의 비율을 경쟁 앱과 나란히 비교하여, 우리 앱의 고객 이탈 수준이 위험한 정도인지 판단할 때 봅니다.
경쟁앱으로 이탈
MCP 미지원우리 앱을 떠난 이탈자가 같은 업종 내 어떤 경쟁 앱으로 옮겨갔는지 추적하여, 우리 고객을 가장 많이 앗아가는 위협적인 경쟁사를 파악할 때 봅니다. 단, 다른 업종 앱으로의 이탈은 추적되지 않습니다.
이탈자 라이프사이클 비교
MCP 미지원이탈한 사용자들이 앱을 처음 가입하고 떠나기까지 평균 얼마나 걸렸는지 보여주며, 유저의 수명 주기에 맞춘 이탈 방어 프로모션을 계획할 때 봅니다.
유입·유지율
MCP 미지원이번 달 새로 들어온 신규 유입자 비율과 지난달에 이어 계속 쓰는 유지 유저 비율로, 서비스 성장의 원천이 신규 유입인지 기존 유저 잔류인지 파악할 때 봅니다.
경쟁앱에서 유입
MCP 미지원지난달에는 경쟁 앱을 썼지만 이번 달에는 우리 앱을 사용하기 시작한 유저 수입니다. 지난달 우리 앱을 쓰지 않던 경쟁사의 고객을 끌어온 성과를 파악할 때 봅니다.
동시 사용 앱 순위
usage_overlap_rank우리 앱 사용자가 동시에 사용하는 다른 앱과 중복 사용자 수·비율을 순위로 보여주며, 유저들이 어떤 앱들과 함께 쓰는지 파악할 때 봅니다.
경쟁앱 동시 사용자 분석
MCP 미지원우리 앱과 특정 경쟁 앱을 동시에 쓰는 중복 사용자 수와 이들의 1인당 평균 사용시간 및 사용일수를 보여주며, 교차 유저의 실질 이용 수준을 파악할 때 봅니다.
경쟁앱 동시 사용률 분석
MCP 미지원기준 앱 사용자 중 특정 경쟁 앱을 함께 쓰는 사용자 비율(교차 사용자 수 ÷ 기준 앱 사용자 수)을 보여주며, 우리 유저가 특정 경쟁 앱에 얼마나 노출되어 있는지 위협도를 측정할 때 봅니다.
업종 내 동시 사용 앱 개수
app_concurrent월간 기준 사용자들이 같은 카테고리 내에서 평균 몇 개의 앱을 설치해 이용하는지 보여주며, 우리 앱이 대체 불가능한 단독 앱인지 여러 앱 중 하나인지 파악할 때 봅니다.
시장 분석 데이터
업종 전체의 사용량 흐름과 순위를 확인할 수 있습니다.
업종 내 점유율 추이
app_biz_rate일, 주, 월 단위로 대분류/소분류 내에서 사용자 수 및 사용시간 기준 앱 점유율 추이를 보여주며, 시장 전체에서 우리 앱이 위치한 서열과 영향력 변화를 파악할 때 봅니다.
업종별 사용량 순위
usage_rank일·주·월 단위로 업종 내 사용자 수·신규 설치·사용시간 기준 Top 순위를 성별/연령별로 조회하여, 우리 분야에서 가장 잘나가는 선두 플레이어가 누구인지 파악할 때 봅니다.
업종 사용량 트렌드
usage_trend_traffic특정 앱 또는 업종(소분류·대분류) 단위로 일·주·월 트래픽 트렌드를 조회하여, 우리 앱의 성장이 시장 파이가 커진 덕분인지 자사 경쟁력 덕분인지 구분할 때 봅니다.
업종 사용자 구성
MCP 미지원업종 전체의 연령·성별 비중과 우리 앱의 비중을 비교하여, 업종 대세 유저층 대비 우리 앱이 놓치고 있는 미개척 타깃층을 찾을 때 봅니다.
업종 연령별 사용시간 구성
MCP 미지원업종 전체 사용자의 연령별 총 사용시간 비중을 우리 앱과 비교하여, 시장에서 실제 시간을 가장 많이 쓰는 핵심 연령대를 파악할 때 봅니다.
업종 순위 변동 트렌드
app_ranking_history일, 주, 월 단위로 사용자 수 및 사용시간 기준 앱의 업종 내 순위 변동 히스토리를 추적하여, 시장 내 경쟁 구도가 지각변동을 일으키고 있는지 흐름을 읽을 때 봅니다.
업종별 상위 앱 비교
market_snapshot업종의 MAU·성장률·TOP 앱 등 핵심 지표를 한 번에 요약해 보여줍니다. 여러 데이터를 하나씩 찾아보는 대신, 시장 전체 현황을 빠르게 파악할 때 봅니다.
업종별 OS 비교
MCP 미지원업종 전체의 Android 및 iOS 사용자 비율을 우리 앱과 비교하여, 아이폰(iOS)과 안드로이드 중 어느 쪽 앱 개발·개선에 집중할지 판단할 때 봅니다.
사용자 순위
chart_top_usage일·주·월 단위로 업종 구분 없이 전체 앱 사용자 수 기준 Top 순위와 전주 대비 변화를 제공하여, 국민 앱 수준의 대형 플레이어들과 우리 앱의 격차를 가늠할 때 봅니다.
마켓별 일간 순위
chart_market_rank마켓별(구글/애플) 대한민국 일간 순위(무료/유료/매출)를 보여주며, 앱 마켓 노출도와 신규 유입에 영향을 주는 스토어 내 경쟁력을 점검할 때 봅니다.
마켓별 실시간 순위
chart_market_realtime_rank국가별 스토어 실시간 순위(최신 기준 3일 전 데이터)를 제공하여, TV 광고, 프로모션, 대형 업데이트 직후 유입 반응이 즉각적으로 나오는지 측정할 때 봅니다.
글로벌 일간 순위
chart_market_global_rank글로벌 20개국의 마켓별 일간 순위(무료/유료/매출)를 제공하여, 해외 진출 국가에서 우리 앱이 제대로 자리 잡고 있는지 성과를 확인할 때 봅니다.
매출 순위
chart_top_revenue일, 주, 월 통합 구글 플레이 인앱 결제 추정 매출 기준 Top 순위를 제공하여, 업종 내 돈을 가장 잘 버는 앱과 수익화 모델의 경쟁력을 파악할 때 봅니다.
앱·업종 검색
search_appget_categories_mainget_categories_sub앱 이름이나 패키지명으로 검색하거나 업종 대분류·소분류 코드를 조회하는 보조 기능으로, 분석할 대상 앱이나 업종을 정확히 찾을 때 씁니다.
앱 정보
app_info앱 이름, 아이콘, 업종, 마켓 URL 등 앱의 기본 프로필 정보를 제공하여, 분석 대상 앱이나 신규 경쟁 앱의 기본 현황을 빠르게 파악할 때 봅니다.
스토어 평점·리뷰
app_rateapp_rate_total구글플레이 5점 만점 누적 평점과 일/주/월 단위 평점 변화 추이를 보여주며, 업데이트나 장애 발생 시 유저 만족도 및 민심 변화를 파악할 때 봅니다.
업종 내 순위 이력
app_ranking_history일, 주, 월 단위로 사용자 수 및 사용시간 기준 업종 내 순위가 시간에 따라 어떻게 변했는지 추적하여, 마케팅 캠페인이나 업데이트의 순위 상승 효과를 검증할 때 봅니다.
앱 건강도 종합 진단
app_health_check사용자·시간·이탈·동시사용 등 이미 위에서 다룬 지표들을 한 번에 묶어 앱의 전반적인 상태를 보여줍니다. 앱이 건강한지 종합적으로 점검할 때 봅니다.
경쟁앱 종합 비교
compare_competitors경쟁앱 2~5개의 충성도·리텐션·삭제율을 한 번에 비교합니다. 경쟁 구도를 종합적으로 파악할 때 봅니다.
업종별 심화 분석
industry_analysis게임·이커머스·콘텐츠·핀테크·모빌리티·배달 6개 업종 프레임워크를 자동 적용하여 Top 5 앱을 포함한 시장 현황·트렌드·급상승 앱을 한 번에 분석합니다. 업종 특성에 맞는 깊이 있는 인사이트를 빠르게 얻을 때 봅니다.
자주 묻는 질문
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일간 데이터는 최근 3일 전 데이터까지 제공되며,
월간 데이터는 매월 3일에 전월 데이터가 업데이트됩니다.
데이터 양이 방대해 처리 및 적재까지 최소 3일가량이 소요되기 때문입니다.
데이터별 수집 및 제공 시작 시점은 다음과 같습니다.
[앱 마켓 인덱스]와 [사용량 인덱스] Android OS 데이터는 2019년 1월부터, iOS 데이터는 2020년 5월부터 수집하고 있습니다.
[소비 인덱스] 데이터는 2021년 1월부터 제공됩니다. 단, 일부 [사용량 인덱스] 신규 지표는 2021년 3월부터 제공됩니다.
모바일인덱스 INSIGHT는 정확한 데이터 분석을 위해 DAU(일간 활성 사용자 수)가 500명 미만인 앱은 분석 대상에서 제외합니다.
이에 따라 일부 앱은 검색하거나 데이터를 확인하기 어려울 수 있습니다.
국내 카드 결제를 기준으로 하며, 수수료와 부가세를 포함한 금액입니다.
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고객으로부터 이용성 데이터의 제3자 제공을 동의받고 아이지에이웍스와 계약을 통해 이를 제공하는 3rd Party 파트너 등 다수의 출처로부터 제공받고 있습니다.
수집한 데이터는 모바일인덱스 DMP를 기반으로 자체 AI 알고리즘을 통해 산출합니다.
MI CHART의 [마켓별 글로벌 순위] 메뉴에 한해 해외 데이터를 제공합니다.
그 외 [앱 마켓 인덱스], [사용량 인덱스], [소비 인덱스]는 현재 국내 데이터만 제공합니다.
모바일인덱스 INSIGHT는 특정 앱의 사용률이 OS의 차이보다 인구 통계학적 특성에 더 많은 영향을 받는다고 가정합니다.
이에 따라 iOS 사용자의 인구 통계학적 구성과 동일한 600만 개 규모의 ADID 표본을 자체적으로 만들고, 이를 통해 iOS 사용량을 추정합니다.
자체 검증 결과 평균 93% 이상의 정확도를 기록하였습니다.
국내 카드 결제 추정 데이터로, 국내 개인 및 법인의 신용·체크카드 전체 결제 금액 및 건수의 약 20~23%에 해당하는 표본 값을 기초로 산출합니다.
추정 방식이므로 지표 간 미세한 오차가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 일간 결제 금액의 합과 월간 결제 금액이 정확히 일치하지 않을 수 있습니다.
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