[Review] 리텐션 Retention

 

SQL 실전반 강의에서 다루는 리텐션에 대한 공부 내용 정리했다.

 

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그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크로 AARRR을 많이 사용함.

 

AARRR

사용자 획득 → 신규 사용자가 서비스를 사용하기 시작 (사용자 활성화) → 지속적으로 서비스를 사용 (사용자 유지) → 구매 → 다른 사용자에게 추천 → 새로운 사용자 획득이라는 이제는 당연해 보이는 유저의 서비스 이용 사이클을 체계화한 프레임워크

 

Retention

리텐션은 기존 사용자들이 서비스를 만족스럽게 사용하고 있는지, 지속적으로 사용하는지 보는 것

 

★ 리텐션이 중요한 이유

새로운 사용자를 받는 것보다 기존 사용자들이 서비스를 만족스럽게 사용하고 있는지, 지속적으로 사용하는지 보는 것이 중요하기 때문

사용자가 서비스를 1회성이 아닌 지속해서 사용하는지, 핵심가치를 꾸준히 경험하는지 측정해야 함. 측정 방법에 공식이 있는 것은 아님

 

리텐션 공식

1) Classic Retention

2) Rolling Retention

3) Range Retention

 

1) Classic Retention

클래식 리텐션은 사용자가 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용하기 적절한 지표

카카오톡 같은 메신저 앱이나, 트위터 같은 SNS 서비스가 여기에 해당

 

2) Rolling Retention

사용 주기가 긴 서비스들의 경우 롤링 리텐션(Rolling Retention)이라는 계산법을 많이 사용

여행 서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 등 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용하게 활용

롤링 리텐션은 이탈에 초점을 맞추기 때문에 언바운드 리텐션(Unbounded Retention)이라고 부르기도 함

 

3) Range Retention

클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념

클래식 리텐션에서 분석을 특정 일/주/월 단위로 한정짓는 반면 범위 리텐션 구간을 유연하게 나누는 것

 

 

클래식 리텐션, 롤링 리텐션, 범위 리텐션 계산하는 방법에 따라 리텐션 값은 다르게 변함

정답은 없으며 서비스에 맞는 리텐션 방식을 선택해서 사용해야 함

 

 

DAU, WAU, MAU

해당 기간 동안 활동한 사용자 수를 의미하는 지표로 각각 Daily Active User, Weekly Active User, Monthly Active User를 의미

일간, 주간, 월간 활성 사용자 수

 

- DAU(Daily Active User): 일간 활성 사용자 수

- WAU(Weekly Active User): 주간 활성 사용자 수

- MAU(Monthly Active User): 월간 활성 사용자 수

 

리텐션 차트, 리텐션 커브로 리텐션 변화를 시각적으로 파악할 수 있음

 

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리텐션에 대해 알아 보았고,

 

서비스 사용자 패턴 분석을 수행한 경험은 없으나 앞으로 서비스 사용자 패턴 분석을 수행하게 된다면,

 

리텐션 분석을 통해 사용자 고착도를 높일 수 있는 방법에 대해 고민하면 될 것 같음