3. Retention : Activation 과정에서 A HA Moment를 꾸준히 경험하도록 하는것
일반적으로 재방문을 기반으로 측정
- 접속을 기준으로 꼭 해야하는지에 대해서는 고민해볼필요 있음
개선효과
- 비용대비 효과가 큼
Retention 측정 방법
Classic Retention(= Day-N Re~)
- Day N에 서비스를 사용했는지에 대한 여부만 지표로함
- N 일이 지나고 재방문을 했는가에 대한 Retention
- (+) 계산과 설명이 쉬움
- 짧은 주기로 반복적 사용이 중요한 서비스에 적합
- (-) Noise에 취약
- Noise를 줄이기 위해서, N의 값을 여러개로 두고, DayN Retention의 평균값을 활용
Range Retention
- 특정 기간에 재방문한 user의 비율
- (+) 설명하기 쉬움. Day-to-Day Noise에 자유로움
- 가계부 어플리케이션처럼 특정 간격으로 주기적 사용을 하는 부분에 활용 가능
- (-) Range가 길어질수록 over-estimate됨
Rolling Retention(이탈에 초점을 맞춤)
남은 user를 기준으로 계산
'''N day뒤 서비스 사용 기록 있는 사람의 수 / 0일에 처음 서비스를 사용한 사람의 수
'''(+) 계산이 쉬움(첫사용, 마지막 사용 날만 있으면 됨)
(-) 이상치,Noise에 굉장히 취약
- 서비스 사용이 많지 않을 때 활용
(ex. 여행어플)
- 서비스 사용이 많지 않을 때 활용
약식
- Engagement=(DAU/MAU)
- 얼마나 Engage되었는지의 지표로 사용
- 하지만, DAU/MAU측정이 서비스별로 차이가있음.
- Engagement=(DAU/MAU)
Retention Chart

21분까지..- Cohort별로 retention이 어떻게 변해가는지 확인하는 차트
- ex. 일별(cohort)로 기간이 지날수록 어떤 retention을 보이는지 확인
- 단순 표 뿐만아니라 차트로 표현하는것도 좋은 방법
- Activation * Retention * Revenue로 엮어서 생각
- Cohort별로 retention이 어떻게 변해가는지 확인하는 차트
Retention의 기준
- 접속(log-in)이 유일한 기준인지?
- 클릭이나 여러 대체 지수를 활용
- 접속(log-in)이 유일한 기준인지?
Retention 개선
- 시점을 기준으로 접근
- 초기 user retention 제어
- Activation 프로세스 점검
- 새로운 UX 개선
- 유지
- 고객과의 정기적 커뮤니케이션 플랜
- 휴면 고객 복귀 이벤트 등의 액션
- 초기 user retention 제어
- 유의점
- 지표에 매몰되지 말아야함
- 푸시/이메일/SMS자주 보내기 -> 일시적 Retention의 향상은 있겠지만 피로관리의 사이드이펙트가 존재
- 유저 커뮤니케이션 채널의 일원화
- Key Feature 기준 모니터링
- 접속이라는 단순한 기준이 아닌 핵심기능 사용 이력, 결제, 방문횟수 등 핵심기준을 기준으로 모니터링
- 당장의 User의 복귀를 바랄것이 아니라, 장기적 관점에서 들어올 이유를 만드는 방법도 고려
- 축적된 가치
- 축적 데이터가 많은 경우 당연히 리텐션이 높음
- 파이가 작은입장이면 축적 가치를 이동할 수 있도록
- 습관
- 유저가 app을 습관적으로 들어올 수 있도록 고민
- etc
- 장기적 Retention의 중요성
- 하지만 현 status를 측정하고, 새로운 실험과 효과확인이 어려움
- 기간에 따라 유동적으로 변해감
- 시기에 따라 코호트 분석을 해야함
- 외부요인(ex. 경쟁사 출현 등)
- 카테고리별 권장되는 retention의 수준이 다름
- 여행, 쇼핑, 가계부 등등 카테고리별로 차이가 있음
- 피로관리가 중요함
- AARRR에서 Activation과 함께 가장 우선적으로 개선해야하는 지수
- 장기적 Retention의 중요성
- 지표에 매몰되지 말아야함
- 시점을 기준으로 접근
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