리텐션

* 본 게시글과 이미지는 모두 데이터리안 블로그에서 참조하였습니다.

 

1. 리텐션이란?

 

그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크인 AARRR 퍼널 중 3번째 단계로, 사용자들이 유입 및 활성화 후 얼마나 서비스를 만족스럽게 꾸준히 경험하고 있는지를 알아보는 것이다.

 

꾸준히 경험하고 있다는 것은 방문을 기준으로 판단하는 것이 보편적이다. 하지만, 서비스의 성격에 따라서 결제, 특정 기능 사용 등 판단 기준이 달라질 수 있다.

 

2. 리텐션이 중요한 이유

 

리텐션 단계는 AARRR 퍼널 중 가장 먼저 개선해야하는 단계로 알려져 있다. 사용자 유입, 활성화를 늘려도 다시 서비스를 이용하지 않고 이탈한다면 밑빠진 독에 물을 붓는 것과 다름없기 때문이다. 또한 신규 유입을 늘리는 것보다 기존 고객들을 유지하는 것이 비용적으로 더 효율적이다.

 

3. 리텐션을 구하는 방법 (편의상 리텐션의 기준을 방문으로 잡음)

 

	클래식 리텐션	롤링 리텐션	범위 리텐션
기준	첫 방문 후에 특정 일/주/월에  재방문한 유저 비율	사용자 이탈에 초점, 특정날짜를포함하여 그 이후에 재방문한 유저들의 비율	특정 기간을 기반으로 재방문을 측정
장점	서비스 사용 주기가 짧은 경우 적합	서비스 사용 주기가 긴 서비스에서 사용하기 적합	서비스 사용 주기가 길고 주기적인 서비스에 적합
단점	서비스 사용 주기가 긴 경우에는 잔존 여부를 판단하기 어렵다	기준 시점에 따라서 리텐션 지표가 변화할 수 있어, 보고용으로는 적합하지 않을 수 있음	기간이 늘어날수록 리텐션이 과장되어 나타남

 

1. 클래식 리텐션(N-day retention)

 

N-day라는 말에서도 알 수 있듯이, 클래식 리텐션은 첫 방문 후에 특정 일/주/월 (이하 일)에 재방문한 유저 비율을 측정한다. 서비스를 처음 사용한 날을 Day 0으로 설정하여 해당 일자 이후 n일차별로 재방문한 비율을 계산한다.

 

 

클래식 리텐션은 고객들의 서비스 사용 주기가 짧은 경우에 적합하다. 예를 들어, 게임 서비스 같은 경우, 매일 방문하여 게임을 즐기는 사람들의 수가 사용자 유지를 판단하는데 중요한 지표가 될 수 있다.

 

하지만, 서비스 사용 주기가 긴 경우에는 이탈 여부를 판단하기 어렵다. 예를 들어, 1,2,4일차에 방문한 고객이 있을때, 3일차 리텐션 계산에서 서비스를 지속적으로 이용하지 않았다고 판단하기 애매한 부분이 있다. 따라서 이런 경우에는 클래식 리텐션이 아닌 롤링 리텐션이 적합하다.

 

2. 롤링 리텐션 (Unbounded Retention)

 

롤링 리텐션은 사용자 이탈에 초점을 맞추고 있어 Unbounded Retention이라고 불린다. 특정 일의 방문여부만을 판단했던 클래식 리텐션과는 다르게, 특정 날짜를 포함하여 그 이후에 재방문한 유저를 모두 고려한다. 즉, 기준일 이후에 방문 기록이 있다면, 기준일에 방문하지 않았더라도 이탈하지 않은 사용자로 리텐션을 계산한다는 의미이다.

 

롤링 리텐션은 서비스 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 사용하기 적합한 지표이다. 사용자가 필요할때 방문하여 사용하는 서비스(여행, 쇼핑몰, 부동산 등)와 같이 매일 이용하는 것이 중요하지 않은 서비스에 적합하다. 이런 서비스에서 클래식 리텐션을 활용한다면, 매일 접속 여부를 확인하면서 과하게 앱 푸시를 보내거나, 할인을 하는 등 비효율적인 마케팅을 할 수 있다.

 

다만, 기준 시점에 따라서 리텐션 지표가 변화할 수 있어, 보고용으로는 적합하지 않을 수도 있다.

계산에 이탈로 간주했던 고객이 7일에 돌아온다면, 7일 리텐션 계산에서는 사용 유지로 판단하게 되기 때문이다. 따라서, 절대적인 수치보다는 트렌드를 보는 정도로 활용하는 것이 적합하다.

 

3. 범위 리텐션 (Bracket Retention)

 

범위 리텐션은 클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념으로, 특정 일/주/월에 한정짓지 않고 특정 기간을 기반으로 재방문을 측정한다.

 

기간 별로 리텐션을 계산하기 때문에 사용주기가 길고 주기적인 서비스에 적합하다.

 

하지만, 기간이 늘어날수록 리텐션이 과장되어 나타날 수 있으므로 기준 산정에 신중을 기하여야 한다. 

 

4. 유의사항

 

 

리텐션을 어떤 방법론을 사용하여 계산하여야 하는지는 정답이 없다. 하지만 자사의 서비스의 성격에 맞게 리텐션을 계산하여야 하며, 타사와 비교할 경우에 다른 기준으로 계산된 리텐션과 비교해서는 안된다. 또한, 현상을 파악하는 것이 중요하므로 지나치게 방법론에 집착할 필요는 없다.

 

 

| 본 내용은 데이터리안 'SQL 데이터 분석 캠프 실전반' 을 수강하며 작성한 내용입니다.

 

참조 

https://datarian.io/blog/classic-retention

https://datarian.io/blog/rolling-retention

https://datarian.io/blog/range-retention

https://blog.ab180.co/posts/retention-series-3-1