0. 유저 행동 기반 리텐션 분석 Framework
유저 행동 기반 리텐션 분석 프로세스는 크게 ‘신규 유저 리텐션(New user retention)’ / ‘제품의 핵심 가치를 느끼고 다시 제품을 사용하려고 복귀하는 핵심 이벤트 리텐션(Critical event retention)’ 으로 나뉜다.
리텐션 지표 특징
1. Critical event retention
1.
핵심 이벤트, 제품 사용 주기 설정
2.
서비스에 적합한 리텐션 분석 방법 적용
3.
유저 행동 패턴 분석
4.
리텐션 개선 결과 모니터링 Cycle 구축
1-1. 핵심 이벤트, 제품 사용 주기 설정
핵심 이벤트는 매출과 직결되는 이벤트로 서비스 당 한 개의 핵심 이벤트가 존재한다. 유저가 제품을 사용할 때마다 수행했으면 하는 액션이다.
제품 사용 주기는 유저가 핵심 이벤트를 수행하기 위해 서비스에 돌아오는 주기 혹은 기대하는 주기를 의미한다.
ex) 커머스 플랫폼
한 달에 최소 한번 구매를 한다고 가정, 최소 2회 이상 구매하기 위해서는 60일 정도가 필요.
→ 특정 기간(최소 60일) 내 두 번 이상 핵심 이벤트를 반복적으로 수행한 유저 코호트 파악
→ window 를 7일, 14일, 30일 등 각 기간별로 조정하면서, 기간 내 핵심 이벤트를 두 번 수행한 유저의 비율을 체크. 약 80% 가 해당 이벤트를 두번째로 수행한 시점이 14일이면 14일이 제품의 사용 주기가 된다.
1-2. 서비스에 적합한 리텐션 분석 방법 적용
리텐션 측정 지표들
1. 코호트 리텐션
2. 리텐션 커브
3. Day N 리텐션
4. Bracket 리텐션(Bounded 리텐션)
5. Unbounded 리텐션(On and After 리텐션)
코호트 리텐션
리텐션 커브
Day N 리텐션
Bracket(Bounded) 리텐션
Unbounded(Rolling, On and After) 리텐션
2. 복귀한 유저의 리텐션 분석
이때, 제품(또는 서비스)의 사용주기도 고려해준다.
일반적인 1일 주기로 확인하는 것보다 제품 사용 주기(ex. 14일)로 N 을 설정해 bracket 리텐션으로 확인한다.
2-1.유저 행동 패턴 분석
세 가지 방식으로 나눠 분석할 수 있다
1) 핵심 유저 코호트 분석
의도된 , 혹은 예상된 방식으로 서비스를 주기적으로 사용하는 유저
2) 파워 유저 코호트 분석
높은 빈도로 핵심 이벤트를 수행하는 유저
3) 이탈 유저 코호트 분석
이들의 행동패턴을 비교하고 핵심 이벤트까지 도달하기 위한 세부 단계 상의 이탈 원인을 파악하고 가설을 수립하여 유저들의 행동 패턴 변화를 유도한다.
3. 리텐션 개선 결과 모니터링 Cycle 구축
핵심 이벤트를 수행한 유저를 New(핵심 이벤트를 최초로 수행한 신규 유저) / Current(지난 인터벌, 그 다음 인터벌에서도 구매하고 있는 지속되는 유저) / Resurrected(지난 인터벌에서는 이탈했으나 그 다음 인터벌에서는 복귀한 유저) 상태로 분리해서 분석할 필요가 있다.
•
New, Resurrected 유저의 리텐션을 개선하고
•
Current 유저 층을 증가시켜야 함
이후, 해당 유저들을 대상으로 다시 코호트 분석을 진행
•
New, Resurrected 유저는 어떤 활동, 기능을 통해 다시 재방문하는지 파악
•
Current 유저의 경우, 하거나 하지 않는 행동이 무엇인지 파악
이후, Pulse ratio 로 리텐션 결과를 분석
Pulse ratio
•
Pulse ratio 값이 1보다 클 경우, 잃는 유저보다 획득한 유저가 많은 것이고, 진정한 성장을 이루고 있다고 볼 수 있음. 반면, 1보다 작을 경우, 획득한 유저보다 잃는 유저가 많은 상황.
또는 개선 액션을 경험하거나 그러지 못한 유저의 리텐션을 그래프로 비교하는 작업이 필요할 수 도 있다.
4. 유입 관련 리텐션
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핵심 서비스를 이용한(행동한) 사용자들의 일별 리텐션은 몇 %일까?
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핵심 행동을 수행한 후, 2주가 지난 후에도 평균적으로 몇 명의 사용자가 활성 상태인가?
•
2주를 기준으로, 어느 구간에서 리텐션이 가장 많이 떨어지는가?