리텐션(Retention)

읽기자료
- 리텐션 자료 5개
• 리텐션 (1) Classic Retention
• 리텐션 (2) Rolling Retention
• 리텐션 (3) Range Retention
• 리텐션 (4) Stickiness
• 리텐션 (5) 리텐션 차트, 리텐션 커브

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

세 단계 중 가장 먼저 개선해야 할 것 = 리텐션
✔︎ 서비스를 1회성이 아니라 지속적으로 사용하는지, 핵심가치를 꾸준히 경험하는지를 측정

클래식 리텐션(Classic Retention) = N-Day Retention
첫 방문 후 특정 일자에 재방문한 유저 비율

• 사용자가 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용하기 적절한 지표
  - 예시) 카카오톡 같은 메신저 앱이나, 트위터 같은 SNS 서비스
• 사용 주기가 길 경우 클래식 리텐션으로 사용자 유지 여부를 판단했을 때 실제보다 훨씬 과소 계산

롤링 리텐션(Rolling Retention)= Unbounded Retention
기준일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율

• '사용자가 이탈하지 않고 남아있는가?'에 초점
• 여행 서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 등 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용하게 활용

범위 리텐션 Range(Bracket) Retention
클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념, 기간을 묶어서 계산

• 노이즈에 강함 (우연히 하루정도 접속을 안 했다고 하더라도 리텐션에 영향을 주지 않기 때문)
• 주로 서비스 사용주기가 길거나 주기적인 서비스에서 많이 사용

| 📌 참고자료 : 리텐션을 측정하는 세 가지 방법

Stickiness(사용자 고착도)
Stickiness = DAU를 / WAU(또는 MAU)

리텐션을 높이는 방법

1. 초기에 이탈하는 유저 줄이기 : 주로 유저의 가입 동선, 처음 받아보는 이메일, 처음 보는 화면, 처음 경험하는 서비스의 핵심 가치 개선을 통해 이 초기 이탈을 막을 수 있다

2. 유저와 장기적인 관계 유지하기

• 황금지표: 1) 플랫폼에 재방문하느냐 2) 재방문 할때마다 체류 시간이 늘어나는가

참고) 에버노트의 Smile Curve
보통 리텐션 커브는 우하향하는 곡선을 그리는데, 에버노트와 같이 시간이 지날수록 유저에게 서비스의 가치가 높아지는 제품들은 이렇게 스마일 커브 리텐션 곡선을 그리는 수 있다!

정리

• 리텐션은 가장 개선하기 어려운 지표다
• DAU, MAU 등 단순 접속 지표는 돈을 태워 늘릴 수 있지만
• 사용자의 재방문은 돈을 주고 살 수 없다: 푸시, 이메일 발송 등을 통해 일시적으로는 늘릴 수는 있으나, 유저의 피로 관리를 생각하지 않은 캠페인은 장기적인 리텐션에 도움이 되지 않는다
• 그러나, 리텐션이라는 것이 중요하긴 하지만 언제나 최고의 우선 순위를 가지지는 않는다

본 내용은 데이터리안 ‘SQL 데이터 분석 캠프 실전반’을 수강하며 작성한 내용입니다.