#4. 그로스 해킹 : AARRR - 리텐션(Retention)

 

리텐션(Retention)

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리텐션(Retention)의 기본 개념

유지율이라고 부르기도 한다.

활성화 과정을 통해 경험한 핵심 가치를 꾸준히 경험하게 하고, 그 수준을 측정할 수 있는 지표를 정의하고 관리하는 단계이다.

리텐션은 서비스의 성공을 예측할 수 있는 가장 기본적이고 중요한 지표이다.

리텐션은 개선을 하더라도 효과가 한참 뒤에 나타나는 지표.

 

리텐션은 대표적으로 잘 하고 있을 때 일수록 더 세심하게 측정하고 관리해야하는 지표이다.

리텐션이 잘 관리되지 않는 서비스는 지표가 한 순간에 나빠지기도 한다.

또한 문제를 깨달은 시점에 뭔가 바꾸기에는 너무 늦은 경우가 대부분이다.

 

리텐션은 일반적으로 접속을 기준으로 측정하지만, 리텐션의 기준이 되는 행동을 접속으로 한정할 필요는 없다.

일반적으로 접속이나 로그인을 기준으로 리텐션을 측정하는 이유는 사용자가 서비스에 진입하는 것이 유의미한 행동이며, 이러한 행동이 반복되는지 살펴보는 것이 중요하기 때문이다.

접속이 아니더라도 다음과 같은 주요 이벤트는 시간의 흐름에 따라 반복 여부를 살펴보는 것이 의미가 있다.

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즉, 사용자가 서비스를 이용함에 있어서 유의미한 행동을 리텐션의 기준으로 삼는 것이 중요하다.

 

 

리텐션은 AARRR 중에서도 특히나 개선이 어렵다.

단편적인 기능이나 단계를 개선하는 것이 아닌, 사용자 경험 전반에 걸친 세심한 분석과 개선이 필요하다.

또한 리텐션의 변화는 오랜 기간에 걸쳐 서서히 나타나기 때문에 결과를 확인하는 데는 오랜 시간이 필요하다.

하지만 리텐션을 개선할 수 있다면 장기적으로 큰 효과를 볼 수 있다.

 

 

리텐션을 측정하는 세 가지 방법

리텐션을 측정하는 것에 정해진 방법은 없다. 일반적으로는 다음 세 가지를 이용한다.

 

클래식 리텐션(Classic Retention)

 

특정일에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산하는 방법.

Day N 리텐션이라고도 한다.

 

클래식 리텐션 = Day N에 서비스를 이용한 사람 / Day 0에 처음 서비스를 이용한 사람

출처 : 그로스 해킹 그림 3-35 클래식 리텐션

 

Day 0에 10명의 사용자가 처음 접속했다고 할 때,

• Day 7 리텐션은 6/10 = 60%
• Day 14 리텐션은 4/10 = 40%
• Day 28 리텐션은 2/10 = 20%

쉽고 간단히 계산할 수 있다는 장점이 있지만, 특정일의 노이즈에 민감하고 일 단위의 데이터를 모두 확보해야 계산할 수 있다는 단점이 있다.

 

평소에 잘 접속하다가 리텐션을 측정하는 특정일에 미접속하는 경우 리텐션 집계에 포함되지 않는다거나, 반대로 거의 접속하지 않다가 우연히 특정일에 접속했는데 리텐션 집계에 포함되는 사례가 발생할 수 있다.

따라서 클래식 리텐션은 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용하기 적합하다.

 

 

 

범위 리텐션(Range Retention)

 

특정 기간(예를 들면 7일이나 1개월)에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산

 

범위 리텐션 = Range N에 서비스를 이용한 사람 / Range 0에 처음 서비스를 이용한 사람

출처 : 그로스 해킹 그림 3-36 범위 리텐션

 

 

1주일을 기준으로 한 범위 리텐션을 계산한다고 가정했을 때,

 

Range 0에 10명이 접속했을 경우

• Range 1 리텐션은 8/10 = 80%
• Range 2 리텐션은 6/10 = 60%
• Range 3 리텐션은 4/10 = 40%

범위 리텐션은 클래식 리텐션 대비 측정일에 따른 노이즈(Day-to-Day Noise)가 크지 않다는 장점이 있다. 즉, 일정 기간 동안의 접속 여부를 고려하기 때문에 우연히 하루 정도 접속하지 않아도 리텐션에 영향을 주지 않는다.

다만, 기준이 되는 기간이 길어질수록 리텐션이 과대 추정될 수 있고, 의미 있는 결과를 보기 위해서는 어느 정도 기간이 필요하다는 단점이 있다.

 

범위 리텐션은 사용 주기가 길고 주기적인 서비스에서 많이 활용하면 좋다.

굳이 매일 접속하지 않아도 일정 간격응로 꾸준히 사용하는 가게부, 배달 서비스 등에 적합하다.

 

 

 

롤링 리텐션(Rolling Retention)

 

떠난 유저를 집계해서 리텐션을 계산한다.

 

클래식과 범위 리텐션은 "최초에 이벤트가 발생한 이후 시간이 지남에 따라 얼마나 반복적으로 해당 이벤트가 발생하는가?"에 초점을 둔다.

롤링 리텐션은 "더 이상 해당 이벤트가 발생하지 않는 비율은 얼마인가"를 살펴보며 리텐션을 계산한다.

 

 

출처 : 그로스 해킹 그림 3-37 롤링 리텐션

 

위 그림에서 N일째 되는 날을 기준으로 사용자들의 접속 기록을 살펴본다고 했을 때,

• 마지막 로그인 날짜가 7일째 되는 날보다 먼저인 사용자는 총2명이므로 7일 롤링 리텐션은 8/10 = 80%
• 14일 롤링 리텐션은 6/10 = 60%

롤링 리텐션은 최초 로그인 시점과 마지막 로그인 시점에 대한 데이터만 있으면 계산이 가능하다.

(클래식이나 범위의 경우 시점에 대한 기록이 필요하다)

 

단 한 번이라도 로그인하는 경우 그 이전까지의 모든 기간을 활동한 기간으로 인정한다는 특성 때문에 유지율이 과대 추정되는 경향이 있다. (이상치의 영향을 크게 받는다)

또한, 리텐션 수치 자체가 크게 변한다. 앞의 예에서 7일 롤링 리텐션은 80%라고 계산했는데 만약 9번 사용자가 1년 후 어느 날 서비스에 접속하게 되면 리텐션은 90%로 바뀌게 된다.

따라서 롤링 리텐션은 절대적인 수치보다 지표의 움직임 추이에 초점을 맞춰 활용하는 것이 좋다.

 

롤링 리텐션은 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 활용하면 좋다.

의류 쇼핑 서비스(매일 옷을 사지는 않으므로), 여행 서비스(매일 항공권을 예약하지는 않으므로) 등 사용자의 리텐션을 측정하고 관리해야 하지만 접속/사용 빈도가 드물게 나타나는 서비스의 유지율을 관리하는 데 적합하다.

 

인게이지먼트(Engagement)

 

DAU를 MAU로 나눠서 인게이지먼트 지표를 구할 수 있다.

DAU(Daily Active User) : 일간 활성 유저

MAU(Monthly Active User) : 월간 활성 유저

Engagement = DAU / MAU

 

인게이지먼트 지표는 매일 동일한 사용자가 반복적으로 들어오는지 혹은 날마다 새로운 사용자가 들어오는지를 빠르게 가늠할 수 있게 해준다.

 

인게이지먼트는 사용자들이 꾸준히 들어와서 주기적으로 사용하는 서비스에서 사용하기에 적합하다. (전화, 메신저, SNS 등 클래식 리텐션에 잘 맞는 서비스가 여기에 해당한다)

 

인게이지먼트는 서비스마다 DAU, MAU를 측정하는 기준이 다르고, App Annie나 Koreanclick등 트래킹 서비스에서 보여주는 수치도 대부분 추정치에 가깝기 때문에 서비스 간의 비교가 쉽지 않다.

리텐션이나 인게이지먼트 지표는 동일 서비스에서의 기간별 추이를 보는 형태로 활용하는 것이 좋다.

출처 : 그로스 해킹 그림 3-38 페이스북 인게이지먼트 지표(출처: Jackdaw Research)

 

 

리텐션 분석하기

단순히 기간별 리텐션 수치를 계산한다고 해서 특별한 인사이트를 얻을 수 있는 것은 아니다.

퍼널 분석과 마찬가지로 리텐션을 분석할 때도 코호트에 따른 차이를 확인하고 그 원인이 되는 요소를 규명하는 것이 중요하다.

 

리텐션은 쪼개서 볼 때 의미있는 지표이다.

일반적으로 리텐션을 분석할 때 활용하는 코호트는 날짜다.

가입 월별 혹은 첫 구매 월별 리텐션과 같이 날짜나 기간을 기준으로 한 리텐션의 추이를 살펴보면 리텐션이 시간의 흐름에 따라 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지 판단할 수 있다.

유입 채널별 리텐션을 비교해서 어떤 채널을 통해 들어온 사용자들이 오랜 기간 남아서 활동하면서 충성 고객 전환 비율이 높은지 확인할 수도 있다.

 

리텐션 차트(Retention Chart)

리텐션 차트를 만들면 코호트에 따라 리텐션이 어떻게 움직이는지를 시각화해서 확인할 수 있다.

출처 : 그림 3-39 리텐션 차트의 구성

 

리텐션 차트는 코호트, 불륨, 기간, 유지율의 4가지 요소로 이뤄진다.

1. 코호트 : 보통 리텐션 차트에서 코호트는 "동일 기간 가입" 또는 "동일 기간 결제"로 잡는 경우가 많다. (ex. 2020년 1월 가입자, 2020년 2월 가입자... 등)
2. 불륨 : 각 코호트의 크기. (ex. 2020년 1월 가입자였다면 해당 코호트에 속한 유저 수를 기록)
3. 기간 : 유지율을 구분해서 보기 위한 날짜 기준. 일별, 주별, 월별 중 적합한 것을 선택한다. 사용자들의 평균 서비스 방문 주기를 고려해서 정하면 된다.
4. 리텐션 : 각 코호트별로 집계된 기간별 리텐션을 기록.

리텐션 차트를 통해 유용한 인사이트를 얻으려면 차트를 통해 다음 질문의 답을 찾아봐야 한다.

• 하나의 코호트 안에서 기간에 따른 유지율을 봤을 때, 그 추이가 어떠한가? 유지율이 급격하게 떨어지지 않고, 안정화되는 지점이 있는가? 대략 어느 정도 기간이 지나야 안정화된다고 볼 수 있는가?
• 서로 다른 코호트의 동일한 기간의 유지율을 비교하면 어떠한가? 2020년 1월 가입자와 2020년 5월 가입자의 60일 리텐션에 차이가 있는가?
• 기간에 따라 나눈 코호트의 규모는 어떻게 달라지고 있는가? 가입자(혹은 접속자)가 꾸준히 증가하는 추세인가, 그렇지 않다면 유지되거나 감소하는 추세인가?

 

리텐션 개선하기

리텐션을 개션하는 방법은 시점에 따라 크게 2가지로 나눠서 생각해 볼 수 있다.

• 초기에 리텐션이 떨어지는 속도 늦추기
• 리텐션이 안정화된 이후에는 기울기를 평평하게 유지하여 오래 유지되게 하기

초기 떨어지는 속도를 늦추는 것은 활성화에 영향을 많이 받는다.

 

활성화 단계에서 이탈이 많은 경로가 어디인지 살펴보면 초기 유지율이 떨어지는 것을 보완하는 데 도움이 된다.

NUX(New User Experience, 신규 사용자 경험)라고 부른다.

 

사용자가 서비스에 처음으로 들어와서 가입하는 동선, 서비스의 핵심 기능을 사용하는 프로세스 등을 단계별로 쪼개서 살펴보는 것이 좋다.

가입할 때 발송되는 이메일이나 SMS 등의 메시지가 잘 설정돼 있는지 검토해 보는 것도 필요하다.

 

리텐션이 안정화되는 단계에서는 사용자와의 관계를 잘 유지하는 것이 중요하다.

 

정기적인 커뮤니케이션 플랜이나 CRM 마케팅 활동, 주기적으로 진행하는 프로모션 등이 도움이 된다.

특히, 일정 기간 미사용 후 휴면 고객이 되는 사용자들을 대상으로 적절한 복귀 명분을 만들어주는 리마케팅(Re-Marketing) 등을 꾸준히 진행할 필요가 있다.

 

한 번 떨어진 리텐션을 끌어올리기는 쉽지 않으므로, 애초에 리텐션이 떨어지지 않게 하는 것이 중요하다.

일반적으로 높은 리텐션을 유지하는 방법 중 하나는 서비스를 통해 "축적되는" 가치를 만들고 이를 사용자에게 지속적으로 전달하는 것이다.

그래서 후발주자로 시작하는 서비스의 경우, 경쟁 서비스의 "축적해놓은 가치"를 손실 없이 이전하는 기능을 제공하는 경우가 많다.

 

 

리텐션 정리

리텐션을 개선하기 위해서는 리텐션 지표만 보지 말고 전반적인 사용자 경험을 고려해야한다.

푸시, 이메일, SMS 등 커뮤니케이션 채널을 반복적으로 활용하면 일시적인 리텐션 지표는 무조건 올라간다.

하지만 사용자 입장에서 커뮤니케이션 채널에 대한 피로 관리가 제대로 되지 않으면 장기적으로는 악영향이 누적된다.

특히, 앱 푸시 등의 촉발제를 반복적으로 사용하면 앱 삭제나 회원 탈퇴같은 부작용이 증가한다.

 

서비스 카테고리마다 권장되는 리텐션 수준이 다르다는 점도 유의해야한다.

SNS, 쇼핑, 여행 서비스는 각각 목표하는 리텐션 수준이 달라야 한다.

서비스별로 목표하는 수준을 잘 정의하는 것을 세심하게 고려하지 않으면 리텐션을 높이기 위한 장치들이 이미 잘 활동하고 있는 사용자들을 불편하게 할 수 있다. 한 달에 한 번 꾸준이 들어와서 서비스를 잘 사용하고 있는 고객에게 매일 들어오라고 푸시를 보내면, 서비스를 이탈할 수도 있다.

 

리텐션은 늘 일관되게 유지되지 않는다.

같은 서비스라도 유입되는 사용자 특성에 따라 리텐션 추이가 얼마든지 달라질 수 있고, 경쟁사 출현 등 외부적인 요인이 영향을 미치기도 한다.

기간에 따른 코호트 분석을 꾸준히 해야하는 것도 이러한 이유 때문이다.

 

 

간단 정리

 

클래식 리텐션

클래식 리텐션은 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용하기 적합하다.

 

범위 리텐션

범위 리텐션은 사용 주기가 길고 주기적인 서비스에서 활용하기 적합하다.

 

롤링 리텐션

롤링 리텐션은 사용자의 리텐션을 측정하고 관리해야 하지만 접속/사용 빈도가 드물게 나타나는 서비스의 유지율을 관리하는 데 적합하다.

 

인게이지먼트

인게이지몬트는 사용자들이 꾸준히 들어와서 주기적으로 사용하는 서비스에서 사용하기에 적합하다.

 

리텐션이나 인게이지먼트 지표는 동일 서비스에서의 기간별 추이를 보는 형태로 활용하는 것이 좋다.

 

리텐션 분석

리텐션을 분석할 때도 코호트에 따른 차이를 확인하고 그 원인이 되는 요소를 규명하는 것이 중요하다.

리텐션을 분석할 때 활용하는 코호트의 기본은 날짜다.

 

리텐션 차트

리텐션 차트를 만들면 코호트에 따라 리텐션이 어떻게 움직이는지를 시각화해서 확인할 수 있다.

 

 

리텐션 개선

리텐션 개선의 목표는 주로 다음 두 가지이다.

• 초기에 리텐션의 떨어지는 속도 늦추기
• 기울기를 평평하게 유지해서 오래 유지되게 하기

초기 리텐션은 활성화와 관련이 깊다. 활성화 단계에서의 유저 경험을 개선하는 것이 도움이 된다.

한 번 떨어진 리텐션을 끌어올리기는 쉽지 않으므로, 애초에 리텐션이 떨어지지 않게 하는 것이 중요하다.