Retention, 앱 성공의 핵심 열쇠. 사용자 리텐션

Retention

한 번 사용해 본 사람이 계속 이용하는가?

 

사용자들이 서비스를 얼마나 꾸준히 이용하고 있는지를 보여주는 지표.

 

한 번 왔던 고객이 다시 돌아오지 않는다면, 매번 새로운 고객을 데려와야 하는 상황이 생긴다.

이는 지속적인 운영에 어려움을 겪게 될 것이다.

 

기존 고객의 재구매를 유도하는 것이 신규 고객에게 구매를 유도하는 것보다 최대 25배 가량 더 비용이 적게 든다.
- Harvard Business Review -

 

 

글로벌 컨설팅 Bain & Company 연구 결과에 따르면, "리텐션율이 5% 증가하면 기업의 전체 수익이 25~95% 증가한다고 한다.

 

이미 거래 경험이 있는 기존 고객이 신규 고객보다 67% 더 많이 소비하며, 기업의 연수익 80%는 20%의 고객으로부터 발생한다는 복수의 연구 결과도 존재한다.

 

 

 

 

"어떤 고객이 무슨 이유로 다시 돌아올까?"를 파악하여 적은 비용으로 충성 고객을 유지하는 것이 리텐션의 목적이라고 생각한다.

 

 

1) 우리 서비스를 지속적으로 이용하며 익숙해졌다면, '새로운 서비스' 대신 '자사 서비스'에서 계속 소비를 이어갈 확률이 높다.

 

2) 새로운 고객보다 단골 고객이 자사 제품을 구매할 확률이 높다.

 

3) 신규 사용자 유치할 때에 비해 광고 비용이 적게 든다.

 

 

높은 리텐션율은 사용자들이 현재 서비스에 만족하고 있다는 것을 의미한다.

이는 곧 장기적인 성장으로 이어질 수 있다고 볼 수 있다.

 

 

반면, 리텐션율이 낮다면 사용자들이 서비스에 대한 흥미와 몰입도가 떨어진다고 볼 수 있다.

 

 

고객들은 인내심을 가지고 너그럽게 기다려주지 않는다.

시장에는 자사 서비스 외에도 수많은 대안이 있기 때문이다.

 

 

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대부분 모바일 앱이 첫 3일 내 70%이상의 DAU를 잃고, 첫 인스톨 후 30일 이내 90%의 DAU를 잃는 모습을 볼 수 있다.

 

또한, 첫 일주일 리텐션이 높은 앱들이 높은 리텐션을 유지하는 경향이 보인다.

 

→ 즉, 사용자 여정의 초기에 재방문율 유도하는 것이 사용자 활성화 유지율을 높이는 데 도움이 된다.
→ 앱 인스톨 후 초기에 Retention을 잡아야 한다.

 

 

 

Retention의 종류

1. N-Day Retention

클래식 리텐션이라고도 불리며, 고객이 처음 A 행동을 한 날짜를 기준으로, 몇일차에 다시 A를 수행했느냐를 계산하는 방법.

즉, 고객이 딱 N일째 되는 날에 서비스를 이용한 사람의 비율은 본다.

 

페이스북, 인스타그램, 유튜브, 습관 앱 등 매일 접속하는 서비스에 어울리는 방법.

 

N-Day Retention = Day N에 다시 A 행동을 수행한 사람 / 기준 날짜인 Day 0에 A 행동을 수행한 사람

 

 

 

• Day 1에 대한 N-Day 리텐션율 = [짱구] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 1/4 = 0.25
• Day 2에 대한 N-Day 리텐션율 = [철수, 유리] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 2/4 = 0.5
• Day 3에 대한 N-Day 리텐션율 = [철수, 맹구] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 2/4 = 0.5
• Day 4에 대한 N-Day 리텐션율 = [짱구, 철수, 유리, 맹구] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 4/4 = 1

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기준일로부터 며칠 뒤 돌아왔는지 여부만 판별한다.

 

 

쉽고 간단한 계산의 장점이 있지만,

 

100번 중 99번 들어왔는데도 1번 안 들어온 날 기준으로 집계하며 이탈로 계산된다는 단점이 있다.

 

→ 이를 보안하기 위해, 기준일을 여러 개 두고 기준일 리텐션들의 평균값을 활요하는 방법이 있다.

 

 

 

 

2. Bracket Retention 

범위 리텐션, 바운디드 리텐션이라고도 불리며, 기간을 기준으로 설정한다.

 

N-Day 리텐션은 어느 "날짜"에 유지된 사용자를 뜻한다면,

Bracket 리텐션은 해당 "기간"동안 한 번 이상 서비스를 이용한 유저의 수를 계산한다.

 

가계부, 세차, 식료품 배달 등 일정 간격의 주기가 있는 서비스에 어울리는 방법

 

Bracket Retention = Range N 기간 내에 A 행동을 수행한 사람 / Range 0 기간 내에 A 행동을 수행한 사람

 

 

 

 

• 기간 중 N회 이상 여러 번 접속해도, 1회로 간주한다.
• Range 1 리텐션율 = [짱구, 철수, 맹구] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 3/4 = 0.75

 

 

사용자의 사용 패턴/간격을 주기로, 얼마나 많은 사용자가 들어오는지 확인할 수 있다는 장점이 있지만,

 

Range(범위)가 길어질수록 과다 계산이 될 수 있고 의미 있는 결과를 보기 위해서는 꽤 오랜 시간이 필요하다는 단점이 있다.

 

 

 

 

3. Unbounded Retention 

온 앤 애프터 리텐션이라고도 불리며, 이탈한 유저를 제외하고 언제든지 돌아온 사람을 중심으로 분석한다.

기준일을 포함하여 그 이후에 한 번 이라도 재방문한 유저의 비율을 말한다.

 

차량 구매, 사무실 임대 등 자주 쓰이지 않는 서비스에 어울리는 방법.

 

Unbounded Retention = (Day 0에 A 행동을 수행한 사람 - Day N 이후 이탈한 사용자) / Day 0에 A 행동을 수행한 사람

 

 

 

• Day 2의 Unbounded 리텐션율 = [철수, 유리, 맹구] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 3/4 = 0.75

 

 

만약 클래식 리텐션으로 계산한다면, 이런 차이를 볼 수 있다.

 

• Day 2에 대한 N-Day 리텐션율 = [철수, 유리] / [짱구, 철수, 유리, 맹구] = 2/4 = 0.5 

 

 

계산이 간편하다는 장점이 있지만,

 

재방문하지 않은 유저가 미래에 재방문한다면 값이 변할 수 있다는 단점이 있다.

 

 

 

 

4. Cohort Retention 

Cohort(코호트)는 공통된 특성이나 경험, 행동을 갖는 사용자 집합을 뜻한다.

코호트 리텐션은 특정 코호트 유저들이 시간이 경과함에 따라 유지되는 비율을 뜻한다.

 

 

영어 교육 앱을 예를들면,

결제 후 7일 내 1문제 이상 퀴즈를 푼 코호트의 리텐션이 매우 높음을 볼 수 있다.

 

또한

 

엑스 X(구 트위터)에서는 계정을 30개 이상 팔로우하는 사용자들은 엑스 X를 계속해서 방문한다는 사실을 발견하여,

이후에도 신규 사용자들에게 30개 이상 계정을 팔로우하도록 다양한 실험을 했었다.

 

 

 

고객 행동 패턴을 실제에 가깝게 반영할 수 있다는 장점이 있지만,

 

데이터 수집과 분석이 복잡하며, 부적절한 코호트 설정할 수 있는 단점이 있다.

 

 

 

 

 

마치며,

 

이처럼 다양한 리텐션 분석 방법 중 자신의 서비스의 전략적인 부분을 대입하여, 관련된 분석 방법을 적용하면 좋을 것이다.