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리텐션 정의
- 리텐션은 서비스의 성공을 예측할 수 있는 가장 기본적이면서 중요한 지표
- 리텐션은 잘하고 있을 때일수록 더 세심하게 측정하고 관리해야 한다 (개선하더라도 효과가 한참 뒤에나 나타나는 지표)
- 리텐션은 AARRR 중에서도 특히나 개선이 어려운 영역으로 꼽힌다, 하지만 개선한 만큼 장기적으로 엄청나게 큰 효과를 볼 수 있는 지표이다
- 기준
- 일반적 기준: 일반적으로 '접속'을 기준으로 측정한다, 하지만 꼭 '접속'으로 한정할 필요는 없다.
- 다른 기준
- 상품 페이지 5개 이상 방문, 구매하기 클릭, 구매 완료, 재구매, 친구 초대, 메시지 주고받기, 콘텐츠 시청
리텐션 측정 지표
1. 코호트 리텐션 = 특정 코호트 유저들이 시간이 경과함에 따라 유지되는 비율
= 시간이 경과함에 따라 리텐션율이 어떻게 변화하는지 대응하기 위함
2. 리텐션 커브 = 코호트 리텐션을 시각적으로 표현한 것
= 직관적으로 리텐션율을 파악하기 좋음
- 하나의 코호트 안에서 기간에 따른 유지율을 봤을 때 추이가 어떠한가?
- 유지율이 안정화되는 지점이 있는가?
- 대략 어느 정도 기간이 지나야 안정화된다고 볼 수 있는가?
- 서로 다른 코호트의 동일한 기간 유지율을 비교하면 어떤가?
- 기간에 따른 코호트 규모는 어떻게 달라지는가?
3. Day N 리텐션
- 정의 : 특정일에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산하는 방식 = Day N 리텐션
- 계산법: Day N에 서비스를 이용한 사람 / Day 0에 처음 서비스를 이용한 사람
- 특징 : 꾸준히 반복적으로 접속했는지 여부를 판단 X
- 단점: 특정일의 노이즈에 민감하고 일 단위의 데이터를 모두 확보하고 있어야 계산할 수 있다
- 적합한 서비스: 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스 (= SNS, 메신저, 전화)
4. Bracket Retention (Bounded Retention)
= 어떤 기간 내에 유지된 사용자 비율
Day N 리텐션 | Bracket 리텐션 |
7일차에 접속한 유저 | 1일 ~ 7일 사이에 접속한 유저 |
- 정의: 특정 기간에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산하는 방식
- 계산법: Range N에 서비스를 이용한 사람 / Range 0에 서비스를 이용한 사람
- 적합한 서비스: 굳이 매일 접속하지 않더라도 일정한 간격으로 꾸준히 사용하는 서비스 (= 가계부, 음식 배달 서비스)
- 장점: 측정일에 따른 노이즈가 크지 않다
- 단점
- 기준이 되는 기간이 길어질수록 리텐션이 과대 추정되는 문제
- 의미있는 결과를 보기 위해서는 어느 정도 기간이 축적되어야 한다. 트렌드를 확인하는데 비교적 오랜 시간이 필요하다.
5. 인게이지먼트 (DAU / MAU)
- 파악: 매일 동일한 사용자가 반복적으로 들어오는지, 새로운 사용자가 들어오는지 가늠
- 적합한 서비스: 클래식 리텐션에 적합한 서비스
- 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스 (= SNS, 메신저, 전화)
리텐션 개선하는 방법
- 초기에 리텐션이 떨어지는 속도 늦추기
- 초기에 떨어지는 속도를 늦추는 것은 활성화 프로세스의 영향을 많이 받는다
- 처음으로 들어와서 가입하는 동선, 서비스 핵심 기능을 사용하는 프로세스 등을 단계별로 쪼개서 살펴보는 것이 좋다 = NUX(Nex User Experience)
- 리텐션이 안정화된 이후에는 기울기를 평평하게 유지해서 오래 유지되게 하기
- CRM 마케팅, 주기적으로 진행하는 프로모션, 리마케팅
- 후발주자로 시작하는 서비스들은 경쟁 서비스의 사용자들을 데려오기 위해 그동안 축적해놓은 가치를 손실없이 이전하는 기능 제공
- Notion 가져오기 기능: Evernote 내용 가져오기
- FLO: 플레이리스트 화면 캡처해서 업로드하면 OCR 기능을 활용해서 동일한 플레이리스트로 만들어줌
참고한 아티클
사용자 ‘리텐션’을 측정하는 5가지 지표 | 요즘IT
이번 글에서는 프로덕트를 보는 다섯 가지 렌즈 중 리텐션(Retention) 관련 지표들을 소개합니다. 리텐션 관련 개념들은 처음 접할 때는 조금 어려울 수 있는데요. 차근차근 내용을 따라오실 수 있
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[독서 기록📚] 그로스해킹 (3)- AARRR_Activation(아하모먼트, 크리티컬 패스, 코호트 전환율), Retention
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