안녕하세요! 데이터 기반 마케팅 솔루션 & 컨설팅 컴퍼니 AB180입니다. 이번에는 리텐션 시리즈로 돌아왔습니다 😀

AB180 블로그를 찾아오신 분이라면 리텐션(Retention) 혹은 잔존율이라는 말을 많이 들어보셨을 텐데요. 그럼에도 불구하고 리텐션이 정확히 어떤 의미인지, 그리고 리텐션을 어떻게 해석해야 하는지 어려움을 겪는 분들이 많습니다. 이번 포스트를 통해 리텐션의 정의와 해석 방법을 확실하게 이해해 보세요!

리텐션이란?

‘리텐션'은 제품의 첫번째 사용 시점 이후, 일정 기간이 지난 시점에 제품을 재사용하는 사용자의 비율을 의미합니다. 또한, 다시 행동을 개시한다는 측면에서 ‘재방문율' 또는 ‘잔존율' 이라고도 불리고 있습니다. 이 포스트에서는 총 세 가지 단계에 걸쳐 리텐션의 개념을 이해해보도록 하겠습니다!

Step 1 : 리텐션 정의하기

리텐션이라는 개념을 접했을 때, 저는 이러한 의문이 들었습니다.

‘사용자가 잔존하는 건 알겠는데, 잔존 여부를 판가름하는 구체적인 사용자 행동, 그리고 시점은 뭘까?’

즉, 저는 리텐션을 측정하기 위한 ‘기준'이 도대체 무엇인지 궁금했던 것인데요. 리텐션을 측정하기 위해서는 반드시 재방문의 기준이 될 특정 행동(이벤트)과 시점 정보가 필요합니다. 재방문을 했다면 처음 방문한 날짜와 재방문한 날짜가 존재하고, 프로덕트 내에서 활동했다는 증거로서 사용자의 행동 데이터가 기록될 테니까요!

리텐션 분석에 사용되는 데이터

리텐션은 특정 시점에 행동을 개시한 이후 제품을 재사용하는 사용자들의 비율입니다. 이 비율을 계산하려면 방문 시점 (첫 방문 및 재방문), 그리고 사용자 행동 (방문 시점의 구체적 행동) 이 두 가지 유형의 정보가 필요합니다.

방문 시점 데이터

‘재방문'이라는 단어는 기본적으로 이전에 방문한 적이 있고, 특정 시점에 다시 방문했다는 것을 내포합니다. 따라서, 리텐션을 측정하려면 첫번째 방문 시점과 재방문 시점에 대한 값이 필요합니다. 

  • 첫 방문 시점 : Day 0
  • 재방문 시점 : Day 2, Day 7, Day 30 등
사용자 행동 데이터 (프로덕트 내 이벤트)

앞서 말씀드린 것처럼, 단순히 사용자가 프로덕트를 다시 ‘방문'했다는 정보만이 아니라,  재방문해서 ‘어떤 행동을 했는지'에 대한 데이터가 있어야 더 정밀한 리텐션 분석이 가능합니다.

한편, 우리는 ‘재방문 이벤트’ 라는 단어를 통해 자연스럽게 ‘첫 방문 이벤트’가 존재함을 인지할 수 있는데요. 따라서 아래 두 가지 이벤트가 사전에 설정되어 있어야 첫 방문 사용자 모수와 재방문 사용자 수를 측정할 수 있습니다.

  • 첫 방문 이벤트 : 사용자가 프로덕트에서 처음으로 개시한 행동
  • 재방문 이벤트 : 리텐션 측정시 재방문으로 정의할 사용자 행동

지금까지 다룬 내용을 종합해서 리텐션을 정의해보면 다음과 같습니다.

“Day 0에 방문해 첫 방문 이벤트를 1 번 이상 실시한 사용자 중, Day 1 이후 재방문 이벤트를 수행한 사용자의 비율"

Step 2 : 리텐션 테이블 해석하기

앞서 우리는 리텐션이라는 개념을 명확하게 정의해봤습니다. 지금부터는 이 리텐션 데이터가 어떻게 기록 및 분석되는지 살펴보겠습니다! 리텐션 관련 정보를 검색하다 보면 시간 흐름에 따른 사용자 코호트별 잔존율을 보여주는 데이터 테이블을 쉽게 접할 수 있는데요. 바로 리텐션을 분석할 때 항상 등장하는 코호트 분석표테이블(아래 그림)입니다.

Source : clevertap
리텐션 측정 대상 = 일간 방문 사용자

가장 왼쪽 열 2개에 위치한 데이터는 사용자 분류 기준을 방문한 날짜로 정한 후, 일자별로 그 수를 센 것입니다. 예를 들어, 3번째 행에 위치한 ‘Jan 26’ 코호트는 1월 26일에 방문한 사용자들로서 총 1,358명으로 기록되어 있습니다. 이 테이블에서 우리는 각 코호트의 리텐션을 Day0부터 Day10까지 분석하게 되는 것이죠.

리텐션 계산 방법 = Day N 사용자 수 / Day 0 사용자 수 (%)

파란색 음영 처리된 셀들은 Day 0부터 Day 10까지 위 식에 의해 계산된 리텐션값을 보여줍니다.

리텐션 데이터의 조건 정의하기

위 테이블의 구성 요소들을 알아보았으니, 보다 깊은 이해를 위해 리텐션 데이터의 조건들을 임의로 정의하여 데이터들을 구체적으로 살펴보겠습니다..

  • 첫 방문 시점(Day 0) : ‘Jan 25’ (1월 25일에 유입된 사용자 코호트 1,098명)
  • 재방문 시점 : Day 7
  • 첫 방문 이벤트 및 재방문 이벤트 : 메인 페이지 조회 (분석 편의를 위해 동일한 이벤트로 설정)

위 데이터들을 바탕으로 계산된 리텐션은 ‘1월 25일에 처음 유입되어 메인 페이지를 조회한 사용자 중에서, 1월 25일로부터 +7일째 되는 날 재방문하여 메인 페이지를 조회한 사람들의 비율’입니다. 

Source : clevertap

위 테이블에서 Day 7에 해당하는 셀을 보시면, 14.5%의 사용자가 다시 방문한 것을 확인할 수 있습니다. 1,098명 * 14.5% = 159.21명 정도가 재방문해서 메인 페이지를 다시 조회했다고 해석할 수 있겠네요.

지금까지 가상의 리텐션 데이터를 정의하고, 해당 리텐션 데이터 테이블을 간단하게 해석해 보았습니다. 마지막 단계에서는 실제 서비스의 리텐션 데이터를 살펴보도록 하겠습니다.

Step 3 : 실제 서비스의 리텐션 살펴보기

산업별 리텐션

글로벌 시장 조사 기관인 Statista에 의하면, 산업별 통상적인 Day 1, Day 7, Day 30 리텐션값은 아래와 같습니다.

Source : Statista

산업군 통합 리텐션은 평균적으로 Day 1 23.68%, Day 7 8.85%, Day 30 3.95%을 기록했네요. 일반적으로 매일 접속하는 콘텐츠 소비형 서비스나 커뮤니케이션 서비스, 그리고 게임 분야가 가장 높은 리텐션을 보여주고 있습니다.

  • 리텐션 최상위 산업군 : Communication (Day30 : 7.90%)
  • 리텐션 최하위 산업군 : Education (Day30 : 1.9%)

다음으로는, 가장 높은 리텐션을 기록한 ‘커뮤니케이션’ 산업 중 최근 큰 주목을 받고 있는 앱 ‘틱톡(TikTok)'의 리텐션과 사용자 행동을 살펴보겠습니다.

틱톡의 리텐션 알아보기

Source : GlobalWebIndex

주요 사용자 행동으로 리텐션 측정하기

GlobalWebIndex에 의하면 틱톡 사용자들은 위와 같은 행동들을 주로 수행하고 있는데요. 틱톡 사용자들이 앱에서 가장 많이 하는 행동 1위는 ‘타인이 업로드한 영상 보기’이고, 2위는 ‘타인의 영상에 좋아요 표시하기' 입니다. 이 행동들을 기준으로 삼아 틱톡의 Day 7 리텐션을 측정한다면, ‘타인이 업로드한 영상을 본 사람'을 모수로 설정하고, 이들 중 그로부터 7일 이후 ‘타인의 영상에 좋아요를 표시한 사람'의 비율을 계산하게 됩니다. 

소셜 앱 서비스 평균보다 2.5배 높은 틱톡의 리텐션

Source : Apptopia

앱 애널리틱스 서비스인 Apptopia의 보도자료에 의하면, 2018년에는 틱톡의 Day 1 리텐션은 27%, Day 7 리텐션이 약 10% 정도였다고 합니다. 소셜 앱들의 평균 Day 7 리텐션(4%)과 비교해 틱톡은 약 2.5배 높은 리텐션을 보여주고 있습니다. 또한 2020년에는 Day 7 리텐션이 26% 수준까지 급상승하며 최근 가장 많은 관심을 받고 있는 소셜 앱 서비스로 등극했습니다. 

Conclusion

이번 포스트에서는 총 세 단계에 걸쳐 리텐션의 가장 기초적인 내용을 다루어 보았습니다! 모든 데이터 분석의 기본은 가장 먼저 분석의 대상을 명확하게 정의하는 것인데요. 측정 기준이 되는 데이터 요소들을 명확히 정의할 때 유의미한 인사이트를 도출할 수 있고 향후 의사결정시 혼란이 발생하는 것을 예방할 수 있습니다. 하나의 지표를 각자 다른 기준을 적용해 자의적으로 해석한다면, 팀 내에서 원활한 논의가 이루어지기 어렵기 때문입니다.

이번 포스트를 통해 리텐션의 의미와 해석 방법을 명확하게 이해하셨기를 바라며, 리텐션 시리즈 다음 포스트에서는 리텐션을 측정하는 세 가지 방법을 다루도록 하겠습니다.

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