Stickiness. 리텐션과 비슷한 것 같지만 다른 지표. 고착도

Stickiness 고착도

특정 기간 내에 서비스를 재방문하는 사용자의 비율을 확인하는 지표.

 

월간 활성 사용자가 서비스를 사용하는 평균 일수를 측정.

 

활성 사용자가 얼마나 열정적인지를 측정한다.

 

즉, 사용자가 우리 서비스를 얼마나 자주 사용하는지 충성도 또는 의존도를 판단하는 지표이다.

 

Stickness(%) =  ( DAU / MAU ) × 100

 

 

 

앱 고착도가 높다는 것은 사용자가 매일 꾸준히 앱을 재방문한다는 의미이며,

 

이는 사용자 리텐션의 긍정적인 신호로 볼 수 있다.

 

반대로, 앱 고착도가 낮다는 것은 사용자가 앱을 설치한 후 몇 주, 몇 달 등 기간이 지난 후에도
앱을 다시 찾도록 새로운 사용자 리텐션 전략을 구성해야 할 것이다.

 

 

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2021년 메타가 발표한 페이스북의 DAU/MAU를 보면,

 

DAU = 1,929 (millions)

 

MAU = 2,912 (millions)

 

Stickiness = ( 1,929 / 2,912 ) × 100 = 66%

 

즉, 페이스북 사용자 3명 중 2명은 거의 매일 사용하고 있다는 사실을 볼 수 있다.

 

 

 

고착도는 일반적으로 다음과 같이 평가된다.

 

고착도 10% = 평균.

고착도 20% = 잘하는 것.

고착도 20% 이상 = 훌륭한 것.

 

 

기대되는 고착도 비율은 제품의 종류마다 다르다.

 

 

출처 - ADJUST

 

 

'ADJUST'에 따르면 핀테크(27%), 소셜(24%), 건강 및 피트니스(22%)로 모바일 앱의 고착률을 볼 수 있다.

 

 

 

 

Stickiness고착도와 Retention리텐션의 차이

 

일반적으로 Stickiness가 높은 앱은 Retention도 강한 편이지만,

서로 독립적인 지표이다.

 

또한, 둘 다 사용자 충성도를 나타내는 지표이다.

 

하지만, 의미와 측정 방식에 차이가 있다.

 

 

Stickiness는 사용자가 얼마나 자주 앱을 사용하는 지를 볼 수 있다.

즉, 사용자가 앱에 얼마나 '고착'되어 있는지를 나타낸다.

DAU/MAU 비율로 측정한다.

 

 

Retention은 사용자가 지속적으로 앱을 사용하는 정도로 볼 수 있고,

사용자가 앱을 계속해서 '유지'하고 있는지를 나타낸다.

일정기간(1일, 7일, 30일 등)동안 앱을 사용하는 사용자의 비율을 측정한다.

 

 

또한, Medium에 따르면 Stickiness는 자발적 서비스 이용을 나타내고

 

Retention은 자발적 서비스 이용 및 푸시 알림, 이메일 등 외부요인도 포함된다.

 

 

 

 

 

출처 - Medium

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A : 하루에 SNS 5시간 이용, SNS가 없으면 삶이 무료함, 콘텐츠를 열정적으로 게시.
B : 일주일에 3번 SNS 이용, SNS 친구 적음, 좋아요만 누름.
C : 일주일에 1번 SNS 이용, 눈팅만 함.

 

 

A, B, C는 모두 DAU에 포함된다. 

 

DAU만 본다면 동일하게 보일 것이다.

 

하지만, 자세히 보면 사용자의 차이점이 분명히 보인다. 

 

그렇기 때문에, 사용자의 충성도를 보기위해서 고착도가 필요할 것이다.

 

 

 

 

Stickiness 높이는 방법

메시지나 이메일, 푸시 알림으로 행사를 홍보하여 떠난 사용자를 다시 불러들이고,

 

새로운 사용자도 불러들이는데 도움이 될 것이라고 생각한다.

 

하지만, 이런 알림의 경우 뜨내기 사용자들이 많이 들어와서 행사 경품만 챙겨 다시 이탈할 수 있다.

 

이런 상황이 발생한다면, MAU는 증가하겠지만 DAU는 증가하지 않는 경향을 볼 수 있다. (Stickiness 감소)

 

 

그렇다면, 어떻게 증가 시킬 수 있을까?

 

1) 사용자를 이해해야 한다. 

특히, 정기적인 사용자 또는 고가치 사용자가 어떤 점을 긍정적/부정적이게 보는지 파악해야 한다.

 

2) 앱 사용을 습관화하게 만들어야 한다.

게임화 요소를 도입하거나 개인 간 경쟁 시스템을 만드는 것도 도움이 될 수 있다.

 

3) 활성 사용자의 네트워크 효과의 상관관계 추적도 도움이 된다.

한 명의 인플루언서가 100명의 일반 사용자보다 큰 효과를 만들 수도 있다.

 

 

 

 

Stickiness와 관계가 적은 프로덕트

Airbnb나 Booking과 같은 여행 관련 서비스

평균적으로 사용자들이 1년에 2번 정도 휴가철을 이용할 때 사용한다.

이런 여행 서비스라면, Stickiness가 높게 나올 수 없을 것이다.

 

 

Uber와 같은 차량 이용 서비스

사용자들은 매일 택시나 우버를 이용하지 않는다.

특별한 외출이나, 출장, 가끔 출퇴근을 위해 이용할 것이기 때문에, Stickiness가 높게 나올 수 없다.

 

 

이커머스

생필품을 파는 서비스라면, Stickiness가 높게 나올 수도 있겠지만, 옷 브랜드 쇼핑에 경우 매일 구매하는 사람은 없을 것이다.