어떤 리텐션을 볼까? 리텐션 종류 알아보기

안녕하세요, 킹래빗입니다.

오늘은 리텐션 개념과 함께 어떤 리텐션 종류가 있는지 정리해보려고 합니다.

리텐션 Retention?

리텐션은 사용자들이 서비스를 얼마나 꾸준히 이용하고 있는지를 보여주는 지표입니다.

즉 처음 접속한 유저가 서비스에 가입하고 여러 기능을 사용해봤다고 해도,

어떤 시점에선가 여러가지 이유로 서비스를 더이상 사용하지 않을 수 있죠.

스포츠 팀이나 브랜드를 오랫동안 응원해주는 팬들이 있어야 팀/브랜드가 성장할 수 있듯이 서비스를 꾸준히 사용해주는 유저들이 있어야 서비스가 성장할 수 있을 겁니다.

또 누군가 꾸준히 사용하는 서비스일 때 비로소 그 서비스가 유의미한 기능을 제공하고 있다고 볼 수 있고요!

리텐션은 AARRR 퍼널의 중간단계로, 서비스의 핵심가치를 이해한 유저들이 서비스를 꾸준히 사용하게 만들어야 하는 단계입니다. (이미지 출처: https://verycreatives.com/blog/aarrr-pirate-metrics)

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리텐션은 이런 이유에서 서비스의 성공을 판가름하는 데 가장 중요한 지표로 꼽히기도 한다고 해요.

따라서 리텐션 지표를 개선하는 것이 모든 팀에게 있어 중요한 과제라고 할 수 있습니다.

리텐션은 또 여러가지 종류가 있는데, 서비스의 특징에 따라서 적절한 리텐션 지표를 설정하는 것이 중요합니다.

그럼 이어서 리텐션에 어떤 종류가 있는지 알아볼게요.

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클래식 리텐션 classic retention

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​ 클래식 리텐션은 유저들이 처음 서비스를 이용한 때를 기준으로 몇 일이 지난 시점에 얼마나 많은 사람들이 접속했는지를 계산하는 지표입니다.

​ 클래식 리텐션은 매일 날짜를 기준으로 측정되기 때문에 Day-N 리텐션이라고 불리기도 하는데요,

​ 예를 들어 2022년 1월 22일에 처음 가입한 유저가 100명이 있다고 했을 때, 이들 중 7일이 지난 1월 29일에 60명이 접속을 했다면 Day 7 리텐션은 60%가 됩니다.

​ 만약 어떤 캠페인을 진행했다면 캠페인이 진행되고 난 뒤 Day N 리텐션을 계산해 캠페인의 성과를 분석할 수 있겠죠.

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장점

• 간단하게 계산할 수 있다

단점

• 평소 접속을 안한 유저들에 특정 일에 많이 접속했거나, 평소 많이 이용한 유저들이 특정 날짜에 별로 접속하지 않았다면 과대 또는 과소 측정될 수 있다.
• 이러한 데일리 노이즈를 줄이기 위해 며칠 간의 리텐션 수치의 평균을 내는 방법도 있습니다

어떤 서비스에 적합할까

• Daily로 사용할만한 서비스 : ex) 메신저, 모바일 게임

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범위 리텐션 Range Retention

​ 범위 리텐션에서는 매일이 아니라 일정한 기간 단위로 리텐션을 계산하는데요,

​ 그 기간 동안 한 번 이상 서비스를 이용한 유저의 수를 계산해 코호트 초기 가입자 대비 비율을 구합니다.

​ 예를 들어 첫 주에 가입한 인원이 100명인데, 다음 주에 1번 이상 사용한 인원이 55명이면 그 주의 범위 리텐션은 55%가 됩니다.

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장점

• Daily 노이즈를 방지할 수 있다
• 설명하기 쉽다

단점

• 유저의 접속이 기간 내 어느 시점에 많이 일어났는지 또는 적게 일어났는지 판단하기 어렵다
• 기간 단위로 계산하기 때문에 일정한 추이를 보기 위해서는 시간을 두고 기다려야 한다.

어떤 서비스에 적합할까

• 매일은 아니지만 주기적으로 사용할만한 서비스 : ex) 결제 서비스, 배달 서비스
• 해당 비즈니스 모델과 유저 행동을 기반으로 했을 때 가장 가능성이 높은 기간 단위를 설정하고, 장기적인 추세를 판단하는 데 활용하면 좋은 지표.

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롤링/리턴 리텐션 Rolling/Return Retention

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​ 마지막으로 롤링/리턴 리텐션을 살펴볼게요.

​ 롤링 리텐션은 유저와의 장기적인 관계를 확인하는 데 유용한 지표입니다.

​ 롤링 리텐션은 코호트 내에서 특정 시점 이후에 다시 접속한 유저의 비율을 계산합니다.

​ 예를 들어 처음에 100명이 가입했는데, 20일 이후에 (그 사이에 사용했든 안했든) 다시 접속한 유저가 30명이라면 Day 20 리텐션은 30%가 됩니다.

​ 이 때 유저가 몇 번 접속했는지는 중요하지 않습니다. 1번 이상 접속한 건 모두 같은 접속으로 칩니다.

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장점

• 계산이 간편하다
• 하나의 지표로 설명이 간단하다

단점

• 아직 재방문을 하지 않은 유저가 미래에 다시 접속하는 경우 각 Day N 리텐션 값이 변할 수 있다.
• 꾸준히 사용하는 유저와 간헐적으로 사용하는 유저가 같은 수치로 설명된다.

어떤 서비스에 적합할까

• 간헐적으로 사용할만한 서비스 : ex) 쇼핑 서비스, 여행 서비스
• 다른 지표를 보조하는 지표로 활용하는 것이 바람직하다. 수치 자체보다는 전체적인 추이를 살펴볼 것.

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참고문헌

​ <그로스 해킹="">, 양승화 지음. 위키북스. 2021년 01월.

​ braze.com/resources/articles/calculate-retention-rate.

​ amplitude.com/blog/n-day-retention-for-mobile-games.