[그로스 해킹]을 읽고 - AARRR-Retention

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AARRR-Retention 리텐션

1)리텐션의 기본 개념
서비스의 성공을 예측할 수 있는 가장 기본적이면서도 중요한 지표
리텐션은 개선하더라도, 그 효과가 한참 뒤에나 나타나는 지표
리텐션은 잘하고 있을때 일수록 더 세심하게 측정하고 관리해야 하는 지표
=>AARRR중에 특히 개선이 어려운 영역

2)리텐션을 측정하는 세가지 방법

• 클래식 리텐션
  특정일에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산 하는 방식
  처음 발생한 날짜를 기준으로,시간이 지남에 따라 몇 명이 반복했는지 집계
  특정일에 접속했는지 여부 고려 O,반복적으로 들어왔는지 고려X
  장점: 쉽고 간단
단점: 노이즈에 민감,일단위의 로그데이터 모두 확보해야 계산 가능
활용: 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용

• 범위 리텐션
  특정 기간에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산
  개별 날짜가 아닌 특정 기간을 기준으로 하는 차이가 있다<->클래식 리텐션
  기간 내 접속한 횟수 고려X,1번 이상의 접속 기록은 해당 기간에 접속한것
  장점: 설명하기 쉽고 직관적,클래식 리텐션 대비 노이즈가 크지 않음
단점:기간이 길어질수록 리텐션이 과대 추정될 수 있다
의미있는 결과를 위해서는 오랜 시간이 필요함
활용: 사용주기가 클래식 리텐션 대비 길고,주기적인 서비스에서 활용

• 롤링 리텐션
  더이상 해당 이벤트가 발생하지 않는 비율 계산
  특정 일 기준으로 떠나버린 유저를 집계
  최초 로그인 시점과,마지막 로그인 시점에 대한 데이터만 있으면 계산
  장점: 계산에 필요한 데이터가 간단하고, 계산이 쉽고 간편
단점: 단 한번이라도 로그인하면, 그 이전까지의 모든 기간을 활동 기간으로 인정하므로,유지율이 과대추정되는 경향=>이상치의 영향을 크게 받음
,리텐션 수치가 계속 변한다.
활용: 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용

※ 약식으로 보는 리텐션 지표 => 인게이지먼트
DAU를 MAU로 나눠서 인게이지먼트 지표를 구한다.
인게이지먼트: 매일 동일한 사용자가 반복적으로 들어오는지 ,
새로운 사용자가 들어오는지 빠르게 가늠할 수 있다.

3)리텐션 분석하기

• 코호트에 따른 차이 살펴보기
  리텐션 분석 시, 코홀트의 기본은 날짜다.
  => 날짜 기준의 리텐션 추이를 보면 ,시간의 흐름에 따라 추이를 확인
  =>유입 채널별 리텐션 비교하여, 어떤 채널이 전환 비율이 높은지 확인

• 리텐션 차트
  코호트에 따라 리텐션이 어떻게 움직이는지 시각화해서 확인 가능
  리텐션 차트는 코홀트,볼륨,기간,유지율 4가지 요소로 이루어짐

• 코호트: 동일 기간 가입 또는 동일 기간 결제로 잡는 경우가 많다
  볼륨: 각 코호트의 크기를 기록 => 해당 코호트에 속한 유저 수
  기간 : 유지율을 구분하기 위해서 날짜 기준을 기록
리텐션: 각 코호트별로 집계된 기간별 리텐션을 기록

4)리텐션 개선하기

• 초기에 리텐션이 떨어지는 속도를 늦추기
  가입하는동선,서비스 핵심 기능을 사용하는 프로세스 등을 단계별로 쪼개보기
  => 활성화 단계에서 이탈이 많은 경로가 어디인지를 살펴보면
  초기 유지율이 떨어지는 것을 보완하는데 도움됨

• 리텐션이 안정화된 이후에는 기울기를 평평하게 유지해서 오래 유지되게 하기 사용자와의 관계를 잘 유지하는 것이 중요하다
  =>정기적인 커뮤니케이션 플랜,CRM,주기적 프로모션등이 도움됨