지표

GA4 New Users와 Returning Users 차이

업데이트 2026-09-143 분 분량

짧은 답

신규 사용자는 선택한 기간 안에 첫 실행(first_open)을 기록한 사람이고, 재방문 사용자는 그 전에 세션이 한 번이라도 있었던 사람입니다. 둘 다 조회 기간 안에서 세어지므로 기간을 바꾸면 비율도 달라지고, 어느 쪽도 이번 달 신규 사용자가 돌아올지는 따로 알려주지 않습니다.

이 구분이 곧 성장과 유지의 차이입니다. 활성 사용자 수는 멀쩡해 보이는데 실제로는 무너지고 있는 앱이 있습니다. 그 사람들이 거의 다 신규이고, 거의 아무도 돌아오지 않는 경우입니다.

각각의 의미

GA4는 조회 기간 안에 first_open, 즉 설치 후 첫 실행을 기록한 사람을 신규 사용자로 셉니다. 재방문 사용자는 이전에 세션이 한 번이라도 있었던 사람이며, 그 세션에 참여가 있었는지는 따지지 않습니다. 활성 사용자는 세 번째이자 더 엄격한 기준으로, 실제로 참여한 사람만 포함합니다.

활성 사용자 500명인 한 주

신규 사용자: 400
재방문 사용자: 100

읽는 법: 유입은 강하고 유지는 약함.
사람들을 데려오는 데 쓴 것 대부분이 다시 빠져나갔습니다.

같은 500명이 반대로 나뉘어 신규 100, 재방문 400이라면 완전히 다른 제품을 설명합니다. 대표 숫자는 똑같은데도 말이죠.

둘을 더해도 딱 맞지 않는 이유

신규 더하기 재방문이 활성 사용자와 정확히 같기를 기대하게 됩니다. 대체로 비슷하지만, 몇 가지가 그 사이를 벌립니다.

신규 사용자는 참여 여부와 관계없이 first_open을 기준으로 세지만 활성 사용자는 참여가 있어야 합니다. 그래서 조용한 날에는 신규 사용자가 활성 사용자보다 많게 나올 수도 있습니다
처음인지 여부는 사용자를 식별하는 방식에 묶여 있고, 그 식별은 사라질 수 있습니다 — 재설치하거나 새 기기를 쓰면 새로운 사람처럼 보입니다
개인정보 보호 기준으로 작은 수치가 가려질 수 있어, 세부 항목의 합이 전체와 맞지 않을 수 있습니다

참고: 소수점까지 맞아야 하는 두 조각이 아니라, 각각 정보를 주는 두 개의 지표로 보세요. 정확히 합이 맞기를 요구한다면 데이터가 갖고 있지 않은 정밀도를 요구하는 셈입니다.

재설치 문제

이건 언젠가 누구나 겪습니다. 앱을 지웠다가 다시 깔거나 새 휴대폰으로 옮긴 사람은 기존 고객인데도 신규 사용자로 기록될 수 있습니다. 그래서 신규 사용자 수에는 사실 나에게 전혀 새롭지 않은 사람들이 일부 섞여 있습니다.

주의: 신규 사용자를 "우리를 처음 들어본 사람 수"로 읽지 마세요. 그것은 처음 관측된 식별자의 수이고, 관련은 있지만 다른 것입니다.

비율을 읽는 법

형태	대체로 의미하는 것
신규 많고 재방문 적음	유입은 되는데 제품이 사람을 붙들지 못함
신규 적고 재방문 많음	충성 사용자층은 있으나 성장이 멈춤
둘 다 상승	유지가 따라오는 건강한 성장
신규 급등, 재방문 그대로	캠페인이나 기능이 반짝했지만 남은 것은 없음

사람들이 정말 돌아오는지 확인하기

재방문 사용자는 한 가지 질문에만 답합니다. 이전에 앱을 쓴 적 있는 누군가가 이 기간에 나타났는가. 이번 달에 데려온 사람들이 남을지는 알려주지 못합니다. 오래된 단골이 숫자를 받쳐 주는 동안 새 코호트는 모두 떠나고 있을 수 있기 때문입니다. 다음 네 가지로 그 빈틈을 채우세요.

기간 대신 코호트 따라가기
같은 주에 시작한 사람들의 D1, D7, D30을 보세요. 집단이 0일차에 고정되므로, 오르내림은 우연히 활동한 사람이 아니라 바로 그 사람들에 대한 이야기입니다.
DAU/MAU를 일수로 바꿔 보기
평균 일간 활성 사용자를 월간 활성 사용자로 나누고 30을 곱하면, 월간 사용자가 한 달에 대략 며칠 나타나는지가 됩니다. 두 숫자는 늘어나는데 이 값이 줄어든다면 새로 온 사람들이 앱을 덜 자주 쓴다는 뜻입니다.
재방문을 핵심 행동으로 정의하기
GA4 동질 집단 탐색 분석에서 재방문 기준을 아무 활동이 아니라 운동 완료, 파일 내보내기 같은 핵심 이벤트로 설정하세요. 알림을 닫으려고 앱을 연 것은 돌아온 것이 아닙니다.
식별자 초기화 가능성 배제하기
재설치와 새 휴대폰은 돌아온 사람을 신규로 바꿔 놓습니다. 로그인하는 앱이라면 User-ID를 설정해 GA4가 설치가 달라져도 같은 사람으로 인식하게 하고, 스토어 재다운로드와 신규 사용자를 비교해 영향의 크기를 가늠하세요.

예시: 재방문 사용자는 건강한데 코호트는 새는 경우

이번 주: 활성 사용자 1,200명, 그중 재방문 300명 (25%)

5주 전에 시작한 코호트: 신규 사용자 900명
  D7  = 11%   (99명)
  D30 =  4%   (36명)

재방문 사용자 수는 오래된 단골이 받쳐 주고 있습니다.
새 코호트는 남지 않고 있습니다.

주의: 푸시나 이메일 캠페인 직후 재방문 사용자가 튀었다면 그것은 습관이 아니라 캠페인의 도달 범위를 잰 것입니다. 같은 사람들이 그다음 주에도 다시 오는지 확인하세요.

Appnaly에서는 어떻게 보이나요

Appnaly는 신규 사용자를 단독 숫자가 아니라 완료된 기간들과 나란히 보여줍니다. 활성 사용자 총합이 옆에 없으면 신규 사용자 수만으로는 알 수 있는 게 거의 없기 때문입니다. 신규 400명은 나머지 숫자가 어떻게 생겼느냐에 따라 훌륭한 성과일 수도, 경고 신호일 수도 있습니다.

이 구분에서 한 걸음 더 나아가고 싶다면 리텐션을 보세요. 한 기간을 설명하는 대신 특정 집단을 시간에 따라 따라가는 지표입니다. D1, D7, D30을 읽는 법은 리텐션 글에서, 필요할 때만 여는 앱은 Utility 앱 리텐션 글에서 다룹니다.