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미래를 예측하는 데이터분석가
[SQL 데이터리안] 리텐션에 대한 모든 것 본문
리텐션 Classic Retention (1)
- AARRR : 유저의 서비스 이용 사이클을 의미
1. A : Acquisition (사용자 획득)
2. A : Activation (사용자 활성화)
3. R : Retention (사용자 유지)
4. R : Revenue (매출)
5. R : Referral (전파)
=> 처음에는 유저가 많다가 점점 줄어드는 구조를 가지기 때문에 깔떄기 모양
- 사용자를 유입해도 지속적으로 유지시키는 것이 더 중요 !!
지속적 사용은 어떻게 측정?
- 특정 페이지 방문
- 특정 페이지 N번 방문
- 결제 버튼 클릭 또는 결제 완료
- 특정 기능 사용 ...
=> 특정 기능 개발했을 때 유저가 기능을 반복적으로 사용하는가 : 기능 리텐션을 측정하기도 함
클래식 리텐션 계산하기
유저가 방문한 비율을 날짜 별로 비율을 계산
그렇다면 클래식 리텐션의 한계는 ?
=> 하루 건너 띄어 유저가 방문한다면 그것은 서비스 유지하고 있다고 봐도 무방해 클래식 리텐션으로 계산하기엔 한계가 존재함 ! 즉, 사용 주기가 길 경우 클래식 리텐션으로 사용자 유지 여부 판단하기 어려움
https://datarian.io/blog/classic-retention
리텐션 (1) Classic Retention
AARRR 프레임워크에서 가장 중요한 Retention, 사용자 유지와 관련한 지표 계산에 대해서 알아봅시다.
datarian.io
리텐션 Rolling Retention (2)
롤링 리텐션 계산하기
- 마지막 방문일 이전은 방문한 것으로 간주한다
=> 기준일 이후에 방문기록이 존재하면 이탈하지 않은 사용자로 계산
클래식 리텐션 vs 롤링 리텐션
- 롤링 리텐션은 여행, 쇼핑몰, 부동산과 같은 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용
- 상황에 맞는 리텐션 기법을 사용해야 유저를 유지시키고 분석 가능함
- 롤링 리텐션의 큰 특징 중 하나는?
- 날짜가 매일 추가되면서 롤링 리텐션 값이 달라져 지표가 어떻게 움직이는지 트렌드 보는 것이 중요 !!
https://datarian.io/blog/rolling-retention
리텐션 (2) Rolling Retention
롤링 리텐션은 '사용자가 이탈하지 않고 남아있는가?'에 초점을 맞추기 때문에 Unbounded Retention 이라고도 부릅니다.
datarian.io
리텐션 Range Retention (3)
- 클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념
(구간을 유연하게 나눠 범위를 지정함)
=> 기간을 묶어서 계산하면 노이즈가 강함
=> 우연히 몇 일 접속하지 않아도 리텐션값엔 영향을 주지 않기 때문
https://datarian.io/blog/range-retention
리텐션 (3) Range Retention
범위 리텐션(Range Retention)은 클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념입니다.
datarian.io
리텐션 DAU, WAU, MAU 그리고 Stickiness (4)
- Stickiness는 DAU를 MAU 또는 WAU로 나누어 계산
DAU, WAU, MAU 란?
- DAU(Daily Active User) : 일간 활성 사용자 수
- WAU(Weekly Active User) : 주간 활성 사용자 수
- MAU(Monthly Active User) : 월간 활성 사용자 수
=> 같은 방문자가 매일 방문해도 WAU를 계산할 때 1명을 계산
=> BUT DAU 계산 때는 동일한 방문자 접속도 다 세기 때문에 더 값이 클 수 있음
=> 만약 DAU합산한 값이 WAU와 비슷하다면 새로운 방문자가 계속 유입되는 것으로 봄
Stickiness 계산하는 법
- DAU/ MAU 또는 DAU/ WAU
ex) 1월 28일에 DAU 1명, WAU 7명이면 Stickiness는 14%
=> 주간 방문한 순 사용자 중 14%만이 1월 28일에 방문함
ex) 1월 28일 DAU 7명, WAU 7명이면 Stickiness는 100% 의미함
https://datarian.io/blog/stickiness
리텐션 (4) DAU, WAU, MAU 그리고 Stickiness
유저들이 더 자주 접속하는 것이 중요한 비즈니스에서는 Stickiness 지표를 중요하게 봅니다.
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리텐션 차트, 리텐션 커브 (5)
Q. 같은 데이터로 어떻게 인사이트를 늘릴 수 있나요?
A. 데이터를 5개로 쪼개어 집단 안의 특징을 보고 다른 집단과 비교하세요 (코호트 분석)
+ 리텐션 차트와 커브를 통해서 사용자의 주기적인 유입, 이탈 흐름을 분석해 마케팅 분석에 활용해 피드백을 적용하는데 중요한 역할을 하는 것을 알게 되었다.
- 초기에 이탈하는 유저 줄이기 (NUX : New User Expeirence)
- 유저와 장기적인 관계 유지하기
+ 회사 서비스에 따른 리텐션 분석을 하는 것이 바람직하며 회사 서비스의 리텐션의 추후 변화도 계속 분석하고, 어떤 부분을 개선하면 좋을지 계속 액션을 취하는 것이 중요하다는 것을 알게 되었다.
https://datarian.io/blog/retention-analysis
리텐션 (5) 리텐션 차트, 리텐션 커브
"데이터가 지금 한 덩어린가요? 다섯 개로 쪼개보세요”
datarian.io
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