리텐션에 대해 알아보기 전에 그로스 해킹의 대표적 분석 프레임워크인 AARRR에 대해서 공부해 보겠습니다.
A-Acquisition (사용자 획득)
A-Activation (사용자 활성화)
R-Retention (사용자 유지)
R-Revenue (매출)
R-Referral (전파)
어떤 유저의 서비스 이용 사이클을 보여주는 체계적 프레임워크입니다.
언뜻 보기에는 사용자 획득이 가장 중요하다고 생각될 수 있지만 리텐션이 가장 먼저 개선해야 할 단계라는 것을 알고 계신가요? 조금 더 생각해보면 알 수 있습니다! 기존 사용자의 유지가 잘 안되는데 신규 사용자의 증가와 활성화만 활발하게 이루어진다면 장기적으로 우리 서비스의 좋은 영향을 미칠 수 없습니다. 그렇기 때문에 고객이 지속적으로 우리 서비스를 이용하는지, 우리의 핵심 가치를 꾸준히 경험하는지 알 수 있는 리텐션에 주목해야 합니다.
리텐션을 계산할 수 있는 방법은 세가지가 있습니다.
이 세 가지 리텐션 계산법에 대한 아티클을 읽고 리텐션을 계산할 때 주의해야 점에 대해서 배웠습니다.
-같은 데이터라도 계산법에 따라 리텐션이 달라질 수 있으므로 유의해야합니다.
-이 때문에 우리 서비스에 맞는 계산 방법을 사용하였는가? 현 상황에 맞게 사용하였는가?를 먼저 생각해야합니다. 서비스에 맞는 사용자 유지율을 계산해야 우리 서비스에 다시 적용할 수 있습니다.
-꼭 하나만 볼 필요는 없습니다. 하지만 너무 깊게 생각할 필요도 없는데요. 저는 이 부분이 가장 어려웠었는데 아티클을 읽고 일단 가장 쉬운 방법으로 계산해보고 현상을 파악해보자 라는 말이 인상 깊었습니다. 리텐션을 계산해 볼 때 이것도 맞는 것 같고,, 저것도 맞는 것 같은데? 라는 생각이 들 때 한번 적용해 보겠습니다.
그럼 리텐션 계산법 세 가지에 대해 간단하게 알아보겠습니다.
일반적으로 많이 사용할 수 있는 '방문'으로 리텐션을 계산할 수 있습니다. 특정 주기(일/주)를 기준으로 계산하며, 사용자가 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용하기에 적합합니다.
롤링 리텐션은 기준일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율을 말합니다. 롤링 리텐션은 여행 서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 등 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용하게 활용됩니다.
범위 리텐션은 롤링 리텐션을 유연하게 확장한 방법입니다. 범위 리텐션은 구간을 롤링 리텐션보다 유연하게 나눕니다.
본 내용은 데이터리안 'SQL 데이터 분석 캠프 실전반'을 수강하며 작성한 내용입니다.