리텐션 분석

본 글은 데이터리안 블로그의 리텐션 관련된 자료를 읽고 정리한 내용입니다.

 

1. 리텐션

• 그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크 AARRR에서 처음 나오는 R이 바로 리텐션

A: Acquisition (사용자 획득)
A: Activation (사용자 활성화)
R: Retention (사용자 유지)
R: Revenue (매출)
R: Referral (전파)

• 사용자가 우리 서비스에 다시 돌아오는 비율 또는 지속적으로 사용하는 정도를 나타내는 지표
• 단순 방문자 수/신규 유저만큼 중요하며, 서비스 만족도와 장기 성장성을 가늠하는 핵심 지표

 

2. 클래식 리텐션

• 특정 기준일 이후 n일차에 얼마나 많은 사용자(%)가 재방문했는지를 계산하는 방식
• 단순하면서 가장 많이 쓰이는 리텐션 측정법

• 장점
  1) 계산이 단순하고 명확
  2) 매일 접속이 중요한 서비스(SNS, 메신저)에 적합
• 단점
  1) 사용 주기가 긴 서비스(여행 앱, 부동산)에서는 부적합

 

3. 롤링 리텐션

• 사용자가 이탈하지 않고 여전히 서비스에 남아 있는가에 초점을 둔 리텐션 지표
• 기준일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율 → 마지막 방문일 이전은 방문한 것으로 간주

 

• 장점
  1) 사용 주기가 긴 서비스(여행, 부동산, 쇼핑)에서 유용
  2) 짧은 재방문일을 요구하지 않으므로 사용자 행동을 넓게 반영
  3) 단기 방문 여부보다 사용 지속 여부를 파악하는 데 적절
• 단점
  1) 계산이 과대 추정될 수 있음

 

4. 범위 리텐션

• 클래식 리텐션을 구간 단위로 확장한 리텐션 지표
• 클래식 리텐션은 특정 일/주/월 단위로 한정짓는 느낌이라면 범위 리텐션은 구간을 유연하게 나눈다는 점만 다름

• 장점
  1) 노이즈에 강함: 하루만 안 써도 리텐션이 떨어지는 클래식 방식과 달리 구간 내 한 번만 방문해도 유지로 봄
  2) 서비스 사용 주기(여행, 부동산, 쇼핑)가 긴 경우 유리: 하루 방문 없다고 리텐션이 급락하는 걸 완화
• 단점
  1) 구간 설정에 유의해야 함

 

5. Stickiness(사용자 고착도)

• 사용자가 서비스에 얼마나 자주 방문하고 '딱 붙어있는지' 나타내는 지표
• 사용자 고착도는 활성 사용자 비율로 계산
  [구성 요소]
  1) DAU(Daily Active Users): 일간 활성 사용자 수 → 하루 동안 활동한 고유 활성 사용자 수
  ex) 1월 1일 동안 로그인/행동한 사용자 A, B, C가 있다면 → DAU(1월 1일) = 3명
  2) WAU(Weekly Active Users): 주간 활성 사용자 수 → 최근 7일 동안 활동한 고유 활성 사용자 수
  ex) 1월 7일 기준으로 1월 1~7일 중에 활동한 사용자들의 고유 수
  3) MAU(Monthly Active Users): 월간 활성 사용자 → 최근 30일 동안 활동한 고유 활성 사용자 수
  ex) 1월 31일 기준으로 1월 1~31일 동한 활동한 사용자들의 고유 수

• 높은 값일수록 사용자가 자주 다시 방문하고 있다는 의미

Stickiness(DAU/WAU) = 1/7 ≈ 14%
# 주간 사용자 중 14%만이 날짜에 활동했다는 뜻

Stickiness(DAU/WAU) = 7/7 = 100%
# 주간 사용자 모두 매일 서비스 활동했다는 뜻

 

 

 

 

 

클래식 리텐션 Classic Retention

 

롤링 리텐션 Rolling(Unbounded) Retention

 

범위 리텐션 Range(Bracket) Retention

 

DAU, WAU, MAU 그리고 Stickiness 알아보기

 

리텐션 분석하기: 리텐션 차트와 리텐션 커브