Retention 리텐션
- 기존 사용자들이 서비스를 만족스럽게 사용하고 있는지, 지속적으로 사용하는지 보는 것
- 지속적으로 사용하는지, 핵심가치를 꾸준히 경험하는지를 측정
- 지속적 사용의 지표로 쓸 수 있는 것은 서비스 마다 다르다
- 일반적으로 ‘방문’ 을 기준으로 함
Classic Retention
방문 기준
- 일자마자 방문자의 단순 비율을 확인
- 방문자 수 / 전체 유저
한계
- 사용 주기가 길면 계산한 리텐션이 실제보다 작게 측정됨
Rolling Retention
- ‘사용자가 이탈하지 않고 남아 있는가?’ 에 초점
- unbounded Retention 라고도 함
- 기준일을 포함해, 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율
- 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용
- 여행서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 …
한계
- 날짜가 늘어나고 방문하지 않던 유저가 다시 접속하게 되면 이전의 롤링 리텐션 값이 변경됨
- 보고용으로 사용하기에는 애매하다
Range Retention
- Classic Retention을 유연하게 확장한 개념
- 구간을 유연하게 나눈다
- Bracket Retention 라고도 함
- 구간을 묶어서 계산하기 때문에 노이즈에 강하다
- 서비스 사용주기가 길거나 주기적인 서비스에서 많이 사용
Retention 계산 주의
- 같은 지표로 비교하기
- 우리 회사 클래식 리텐션 ≠ 다른 회사 롤링 리텐션
- 서비스에 맞는 계산 방법 사용
- 서비스 특징을 파악해 적절한 리텐션 계산법을 사용하자
- 형식에 얽매이지 않기
- 세 가지 리텐션 계산 방법을 토대로 상황과 목표에 맞게 적절히 응용하기
- 하나만 볼 필요는 없다
- 현상을 파악하는 것이 중요함으로 상황을 파악하기 위해 여러 지표 살펴보기
- 최선의 지표는 찾기 힘들다
DAU, WAU, MAU, Stickiness
()AU
- 일정 기간 동안 활동한 사용자 수를 의미하는 지표
- DAU(Daily Active User): 일간 활성 사용자 수
- WAU(Weekly Active User): 주간 활성 사용자 수
- MAU(Monthly Active User): 월간 활성 사용자 수
DAU(Daily Active User)
- 일간 활성 사용자 수
WAU(Weekly Active User)
- 주간 활성 사용자 수
- 일간 활성 사용자 수의 합일 수도 아닐 수도 있다
- (O) : DAU = WAU
- 매일 새로운 유저가 들어왔다 나간다
- 한 명이 일주일 동안 지속적으로 접근 X
- 매일 새로운 유저가 들어왔다 나간다
- (X) : DAU > WAU
- 유저가 계속 재방문
- (O) : DAU = WAU
MAU(Monthly Active User)
월간 활성 사용자 수
특정 유저 그룹별로 나눠서 분석하기도 함
→ 그룹별 특징 파악 가능
Q. MAU의 ‘월간’ 의 의미가 1~31의 의미인지, 01-11 ~ 02-11의 의미인지?
Stickiness
사용자 고착도 (Engagement 지표)
사용자가 서비스에 딱 붙어있는지를 나타내는 지표
유저가 자주 방문할 수록 100%에 가까워짐.
DAU / WAU
- 주간 순수 사용자 중 특정 일자에 접속한 사람의 비율
DAU / MAU
- 월간 순수 사용자 중 특정 일자에 접속한 사람의 비율
리텐션 차트, 리텐션 커브
코호트 분석 (Cohort)
- 전체 데이터를 쪼개 특정 집단 안의 특징을 보고 다른집단과 비교하는 분석
- ex) 성연령대 분석
- 일반적으로 가입시기 기준으로 유저 그룹을 분할
리텐션 차트 (Retention Chart)
Q. 차트 보는 방법을 모르겠다…
리텐션 커브 (Retention Curve)
리텐션을 높이는 방법
- 초기에 이탈하는 유저 줄이기
- 유저와 장기적인 관계 유지하기
- 유저가 장기적으로 서비스에 방문하는가 → 장기 리텐션 관련
