Amplitude의 "리텐션(Retention)"

 

Amplitude의 "리텐션(Retention)"

 

리텐션

리텐션(Retention)은 일반적으로 '유지', '보유', '잔존'을 의미하며, 마케팅에서는 획득한 고객이 서비스를 이탈하지 않고 지속적으로 이용하는 비율 또는 정도를 나타내는 핵심 지표.

 

 

Amplitude의 "리텐션 마스터하기" 플레이북은 유저 리텐션을 이해하고 개선하는 데 필요한 전략과 프레임워크를 알려주는 자료야. 이 플레이북은 유저 행동 데이터를 기반으로 리텐션을 분석하고, 제품의 장기적인 성장을 도와주는 방법을 다뤄. 주요 내용은 아래와 같아.

 

1. 유저 리텐션의 중요성

리텐션의 핵심성: 신규 유저를 유입시키는 것만으로는 지속 가능한 성장을 이룰 수 없고, 유저를 유지하는 게 훨씬 중요해.
리텐션의 정의: 시간이 지나도 제품으로 돌아오는 유저의 비율을 측정하는 거야.
리텐션의 영향: 활성 유저 수, 고객 생애 가치(LTV), 페이백 기간 같은 주요 비즈니스 지표에 직접적으로 영향을 미쳐.

 

2. 리텐션 분석의 기초

[핵심 이벤트 정의]

• 유저가 제품에서 꼭 해야 하는 주요 행동(예: Airbnb의 경우 숙소 예약 같은 거).
• 이 핵심 이벤트를 기준으로 리텐션을 측정하면 유저가 제품의 가치를 제대로 경험했는지 알 수 있어.

[제품 사용 주기]

• 유저가 제품을 사용하는 자연스러운 주기를 이해하고, 그에 맞는 리텐션 메트릭(N-Day, Weekly 등)을 설정해야 해.

 

3. 리텐션 라이프사이클 프레임워크

유저 분류: 유저를 신규 유저(New User), 현재 유저(Current User), 복귀 유저(Resurrected User)로 나눠.
목표: 모든 유저를 활발히 인게이지하는 현재 유저로 전환시키는 거야.
Pulse Ratio: 신규 및 복귀 유저 대비 이탈 유저 비율을 통해 제품 성장 상태를 평가할 수 있어.

 

4. 제품 분석 Toolkit

[행동 페르소나]

• 유저의 행동 유형을 분석해서 파워 유저, 핵심 유저, 수동 유저 등으로 나눠.
• 행동 페르소나를 통해 유저 경험을 개선하고, 특정 페르소나로 전환을 유도할 수 있어.

[리텐션 분석 방법]

• 리텐션 커브: 행동 페르소나별 리텐션 차이를 시각화해.
• 행동 코호트: 특정 행동(예: 가입 후 7일 내 친구 추가)이 리텐션에 미치는 영향을 분석해.
• 퍼널 분석: 유저가 핵심 이벤트를 완료하기까지의 전환율을 단계별로 측정해.
• 밀착도(Stickiness): 유저가 제품을 얼마나 자주 사용하는지 확인할 수 있어.

 

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5. (다시 한번 강조) 리텐션이 왜 중요할까?

리텐션은 제품 성장을 위해 꼭 필요한 지표야. 유저가 제품을 계속 사용하는 비율을 말하지.
새로운 유저를 얻는 것보다 기존 유저를 유지하는 게 훨씬 효율적이고, 장기적인 성공에도 필수적이야.

 

6. 리텐션 라이프사이클 프레임워크

유저를 신규 유저, 현재 유저, 복귀 유저로 나눠서 각 단계별로 리텐션을 분석해.

• 신규 유저: 제품을 처음 사용하는 유저야.
• 현재 유저: 꾸준히 제품을 사용하는 유저.
• 복귀 유저: 한동안 안 쓰다가 다시 돌아온 유저.

 

7. 리텐션 분석의 핵심 포인트

핵심 이벤트 정의하기: 유저가 제품에서 가치를 느끼는 주요 행동(예: 결제, 콘텐츠 소비 등)을 정해.
제품 사용 주기 파악하기: 유저가 제품을 사용하는 자연스러운 주기(일간, 주간, 월간 등)를 알아내.

리텐션 측정 방법:

• N-Day 리텐션: 특정 날짜에 재방문한 유저 비율.
• Bracket 리텐션: 정해진 기간 내 재방문한 유저 비율.
• Unbounded 리텐션: 특정 날짜 이후 언제든 재방문한 유저 비율.

 

8. 유저 행동 페르소나 분석

유저 행동 데이터를 바탕으로 행동 페르소나를 정의해서, 유저 그룹별 행동 패턴을 이해해.
예를 들어, "게임 플레이 헤비 유저", "소셜 기능 헤비 유저" 같은 식으로 나눌 수 있어.

 

9. 리텐션을 높이는 전략

 

10. 실험과 개선

테스트 우선순위 정하기: ICE 스코어(영향력, 신뢰도, 난이도)를 기준으로 실험 순서를 정해.
정량적·정성적 데이터 활용하기: 유저 행동 데이터와 인터뷰, 설문조사를 통해 인사이트를 얻어.

 

11. 실행하고 반복하기

1) 리텐션 분석과 개선 과정을 반복적으로 실행해서 꾸준히 성장해.
2) 새로운 상황(신규 기능 출시, 유저 행동 변화 등)이 생기면 다시 분석을 시작해.
3) 리텐션 개선 전략: 유저 행동 데이터를 기반으로 리텐션을 높이는 장기적인 전략을 세워야 해.
4) 데이터 기반 의사결정: 유저 행동 분석을 통해 제품 개선과 성장 기회를 찾아야 해.

 

태그

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위 내용은, Amplitude의 "PRODUCT ANALYTICS PLAYBNOOK" 글에서 발췌한 것임을 밝힙니다.

* ref: Amplitude, amplitude.com

2012년 창립된| Amplitude는 모바일 및 웹 기반 비즈니스들의 유저 행동 이해를 돕는 프로덕트 애널리틱스 솔루션을 만듭니다. Amplitude는 유저 데이터를 활용해 더 좋은 제품을 만들고 싶어하는 많은 기업들의 선택을 받았으며, Battery Ventures와 Benchmark Capital의 투자를 받았습니다.