[그로스 해킹-⑥] 그로스해킹으로 서비스 이탈률 확인하기 (AARRR-4편)

양승화 님의 '그로스 해킹'을 읽고 정리한 글입니다.

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✅ 전 편 보기
2021.07.01 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-①] 그로스 해킹이란 무엇일까?

2021.07.05 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-②] 그로스 해킹을 위한 필수 전제조건

2021.07.12 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-③] 그로스 해킹의 핵심지표 (AARRR-1편)

2021.07.22 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-④] 그로스 해킹으로 고객 유치하기 (AARRR-2편)

2021.08.13 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-⑤] 서비스의 핵심 가치 경험하게 하기 (AARRR-3편)

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리텐션 (Retention)

"리텐션이 좋지 않은 서비스라고 하더라도 고객 유치나 활성화 지표가 나쁘지 않다면, 어느 정도까지는 성장곡선을 그릴 수 있다. 정확히 이야기하자면 성장하는 것처럼 착각할 수 있다."

-양승화 저. 그로스 해킹(2021) -

 

유지율이라고도 불리는 리텐션은, 서비스의 성공을 예측할 수 있는 가장 기본적이면서 중요한 지표다. 재밌는 점은, 리텐션이 좋지 않은 서비스라고 하더라도, 어느 정도까지는 성장 곡선을 그릴 수 있다. 하지만 그러한 서비스들은 한순간 지표가 나빠지곤 한다.

리텐션은 잘하고 있을 때 일수록 세심하게 측정하고 관리해야 하는 지표다. 리텐션에 문제가 있음을 깨달았을 때에는 이미 늦어버린 경우가 잦기 때문에 더 신경 써야 한다. 리텐션을 개선하기는 어렵지만, 일정 수준 개선하면 효과가 크다.

 

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① 리텐션을 측정하는 방법

리텐션 단계에서는 활성화 과정을 통해 경험한 핵심 가치를 꾸준히 경험하게 해야한다. 또, 리텐션의 수준을 측정할 수 있는 지표를 정의하고 관리해야 한다. 일반적으로 리텐션은 서비스에 진입하는 것이 유의미한 행동이라고 생각하기 때문에, 접속이나 로그인을 기준으로 리텐션을 측정한다. 

리텐션 측정에는 크게 세가지 방법이 널리 활용된다.

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1️⃣ 클래식 리텐션 (Classic Retention)
2️⃣ 범위 리텐션 (Range Retention)
3️⃣ 롤링 리텐션 (Rolling Retention)

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1️⃣ 클래식 리텐션 (Classic Retention)

 

클래식 리텐션 (Classic Retention) = Day N에 서비스를 이용한 사람 / Day 0에 처음 서비스를 이용한 사람

 

클래식 리텐션은 가장 일반적인 유지율 계산 법이다. 만약, 접속일을 기준으로 클래식 리텐션을 측정한다면, 시간의 흐름에 따라 날짜 별로 몇 명이 접속했는지를 확인하면 된다. 그래서 6일째에 들어오지 않았더라도, 7일 차에 들어왔다면, Day7 리텐션에 포함이 된다. 이때 꾸준히 반복적으로 들어왔는지의 여부는 고려하지 않는다. 그렇기에 데이터에 노이즈가 생길 수 있는데, 이때 노이즈를 줄이기 위해서는 기준일을 여러 개 둔 후 각 값의 평균을 계산해서 리텐션을 구하는 방법을 사용할 수도 있다.

 

 

일반적으로 클래식 리텐션은 매일매일 접속해서 사용하는 서비스에서 활용하는 지표다. 예를 들어, 전화/메신저/SNS같은 서비스가 여기에 포함된다.

 

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2️⃣ 범위 리텐션 (Range Retention)

 

범위 리텐션 (Range Retention) = Range N에 서비스를 이용한 사람 / Range 0에 처음 서비스를 이용한 사람

 

범위 리텐션은 특정 기간 범위 내에 접속했는지 여부를 바탕으로 리텐션을 계산하는 형태다. 기간 내 접속한 횟수는 고려하지 않고, 1번 이상 접속한 기록이 있으면 접속한 것으로 인정한다. Range 기간이 길어질수록 리텐션이 과대추정 (Over-estimate)될 수 있다는 문제가 있으므로 적절한 기간을 성정해야 한다.

 

 

범위 리텐션은 의미 있는 결과를 위해서는 기간이 축적되어야 해서 트렌드 확인까지 오랜 시간 필요하다는 단점이 있다. 그래서 클래식 리텐션에 비해 사용주기가 길고, 주기적으로 사용해야 하는 서비스에서 많이 활용된다. 그 예로 가계부나, 음식 배달 서비스 등이 있다.

 

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3️⃣ 롤링 리텐션 (Rolling Retention)

 

롤링 리텐션 (Rolling Retention)= After N day에 서비스를 이용한 유저 / Day 0에 처음 서비스를 이용한 유저

 

롤링 리텐션은 더 이상 해당 이벤트가 발생하지 않는 비율은 얼마인가를 살펴봄으로써 리텐션을 계산하는 방식이다. 즉, 특정일을 기준으로 남아있는 유저를 세는 것이 아니라, 떠나버린 유저를 집계하여 리텐션을 계산하는 것이다. 그래서 롤링 리텐션은 최초 로그인 시점과 마지막 로그인 시점만 알면 계산할 수 있다.

하지만 아래 그림의[user2]처럼 오랜 시간 사용하지 않던 사용자가 단 한 번이라도 로그인하는 경우, 그 이전까지 로그인하지 않은 기간을 활동한 것으로 인정한다는 특성 때문에 과대 추정되기도 한다. 그래서 롤링 리텐션을 활용할 때에는 절대적인 수치보다 지표의 움직임 추이에 집중해 활용하는 것이 좋다.

 

 

일반적으로, 롤링 리텐션은 사용빈도가 낮거나 특정 시즌에만 사용하는 서비스에서 유용하게 활용된다. 의류쇼핑 서비스나 여행 서비스 등이 이에 포함된다.

 

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사용자들이 꾸준히 들어와서 주기적으로 사용하는 서비스는 인게이지먼트 (Engagement)를 활용해 간단한 계산을 통해 리텐션 수준을 가늠하기도 한다.

인게이지먼트 (Engagement) = DAU/MAU

 

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② 리텐션 분석하기

 

리텐션 역시 코호트에 따라 차이를 확인하고 원인이 되는 요소를 규명하는 것이 중요하다. 코호트의 기본은 날짜와 유입 채널이다.

가입 월별 리텐션, 혹은 첫 구매 월별 리텐션과 같이 날자와 기간을 기준으로 한 리텐션의 추이를 살펴보면 리텐션이 시간 흐름에 따라 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지 판단 가능하다. 혹은, 어떤 채널을 통해 들어온 사용자들이 오랜 기간 남아서 활동하면서 충성 고객으로 전환되는지를 비교할 수 도 있다.

 

리텐션 차트

리텐션 차트를 통해서는 리텐션이 어떻게 움직이는지를 시각화해서 확인할 수 있다. 리텐션 차트에는 코호트, 볼륨 (코호트의 크기), 기준 기간, 리텐션이 포함된다. 

출처: 그로스 해킹/양승화

 

이를 통해 유용한 인사이트를 얻기 위해선, (1) 기간에 따른 유지율의 추이와 안정화되는 지점이 있는지를 살펴보면 좋다. 또, (2) 서로 다른 코호트의 동일한 기간의 유지율을 살펴보아도 좋다. 기간에 따라 나눈 (3) 코호트의 규모는 어떻게 변하고 있는지 살펴보자.

 

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③ 리텐션 개선하기

 

• 초기에 리텐션이 떨어지는 속도를 늦추기
  → 서비스 핵심 기능, 프로세스 등을 단계별로 쪼개서 살펴보기
  → 이탈이 많은 경로가 어디인지 살펴보기

 

• 리텐션이 안정화된 이후에는 기울기를 평평하게 유지해서 오래 유지되게 하기
  → 안정화 단계 : 사용자와의 관계 유지 / CRM 마케팅 활동 등..
  → 축적되는 가치를 지속적으로 전달하기 위한 노력하기 (ex-노션 에버노트 등 내용 가져오기 기능, 플로 멜론, 지니 플레이리스트 화면 가져오기)
  
  

 

 

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리텐션은 단기적인 이벤트보다는 장기적으로 꾸준히 진행하는 활동을 통해 점진적으로 개선되는 지표다. 리텐션을 잘 관리하면 복리 효과로 돌아오지만, 반대로 리텐션이 안 좋은 상태로 장기간 누적되면 그에 따른 마이너스 효과로 복리로 누적된다는 점을 기억하자.

-양승화 저. 그로스 해킹(2021) -