데이터분석 공부를 시작하면서 채용공고문에도, 다른 프로젝트 후기에서도 AARRR/리텐션/ 코호트 등등 용어가 많이 나온다.
관련 업무를 하지 않았기 때문에 이 용어들에 대한 사전지식이 없어서 잘 몰랐는데,
데이터리안 강의를 들으면서 숙제이자 공부를 위해 리텐션 분석에 대한 블로그를 정독하고 내 나름대로 정리해봤다.
어느정도 큰 개념만 정리하는 것이고 자세하게는 이후 데이터분석을 해보면서 추가글을 작성할 예정이다.
본 글을 아래 데이터리안 블로그의 글 내용을 참고하여 작성하였다.
따라서 리텐션에 대해서 더 자세히 알고 싶으면 아래 블로그를 읽어보는 것을 추천한다.
[데이터리안 블로그 링크]
• 클래식 리텐션 Classic Retention
• 롤링 리텐션 Rolling(Unbounded) Retention
• 범위 리텐션 Range(Bracket) Retention
• DAU, WAU, MAU 그리고 Stickiness 알아보기
• 리텐션 분석하기: 리텐션 차트와 리텐션 커브
AARRR 퍼널
AARRR 은 유입 > 활성화 > 재방문 > 수익화 > 추천 단계로 갈 수록 점점 사용자 인원이 줄어드는 것을 이야기 한다.
1,000명의 사용자가 유입이 되었더라고 추천단계에서는 단 1명만 남아있을 수 있다는 것이다.
따라서 그 만큼 AARRR를 단계별로 어떻게 관리하냐가 마케팅에서 중요한 요소이다.
이 중에서 리텐션 즉, 재방문이 가장 중요한 단계라고 한다.
리텐션 분석
간단하게 말하자면, 리텐션 분석은 사용자가 재방문 비율을 분석하는 방법론이라도 한다.
사용자가 꾸준히 사용하는지, 주로 언제 이탈하는지 등을 분석한다.
예전부터 있던 분석 방법이라서 그런지 리텐션 분석은 몇 단계로 진화(?) 및 다양화 되어왔다고 한다.
데이터리안 블로그에서는 리텐션 분석을 클래식 리텐션 / 롤링 리텐션 / 범위 리텐션으로 나누어 설명하였다.
클래식 리텐션
클래식 리텐션은 단순 방문자수를 집계하여 계산한다.
1일차에 5명, 2일차에 2명, 3일차에 3명, 4일차에 1명, 5일차에 2명 이렇게 일별로 집계한다.
클래식 리텐션은 단순 집계이다 보니 어느 사용자가 재방문했는지, 어느 사용자가 이탈했는지를 계산하기 어렵다.
클래식 리텐션은 사용자가 매일 접속하여 사용하는 것을 목표로 하는 서비스에게 맞는 방법이다.
주로 메신저 앱이나, SNS 서비스가 이에 해당한다.
롤링 리텐션
롤링 리텐션은 클래식 리텐션과 다르게 몇 명이 이탈했는지에 초첨을 맞춘 방법이다.
롤링 리텐션은 사용자별 마지막 방문일을 기준으로 이전 방문하지 않았던 날도 방문으로 간주하는 것이다.
그래서 클래식 리텐션과는 다르게 동일한 5명을 기준으로 하였을 때 아래와 같이 계산된다.
1일차에 5명 2일차에 4명, 3일차에 4명, 5일차에 2명 이렇게 숫자가 줄어들지만 재방문 사용자 비율을 알 수 있다.
롤링 리텐션은 매일 사용하는 서비스 보다는 사용자가 니즈를 가진 시점에 접속하는 서비스에게 맞는 방법이다.
직방, 아고다, 아정당 등 특정 목적(이사, 여행 등)을 가지고 이용하는 서비스가 이에 해당한다.
범위 리텐션
범위 리텐션은 클래식 리텐션을 확장한 개념이라고 한다.
클래식 리텐션은 일별로 집계하는 것에 반해,
범위 리텐션은 1일차에 5명, 2~3일차에 3명, 4~5일차에 3명 이렇게 범위를 나눠서 집계하는 방식이다.
주기적이고 일정 간격으로 사용하는 서비스에 맞는 방법이라고 한다.
배달 앱, 가계부, 금융 서비스 등이 이에 해당한다.
단순 리텐션 분석이라고 했을 때 그저 방문자를 집계해서 재사용비율을 분석하는 방법론이라고 생각했는데
서비스/ 목적 별로 다르게 집계하는 방법이 있는지를 알게 되었다.
그렇다면 리텐션 분석 방법을 다르게 집계하면 그에 맞게 다른 전략을 세우는게 중요한 것 같다.
리텐션 분석 방법을 알게 되니 앞으로 어떤 서비스를 사용할 때 어떤 리텐션 분석 방법론을 사용하고 있는지 생각하면서 서비스를 이용하게 될 것 같다.
DAU, WAU, MAU와 Stickiness
▶ Daily Active User(DAU) : 일간 활성 사용자 수
▶ Weekly Active User(WAU) : 주간 활성 사용자 수
▶ Monthly Active User(MAU) : 월간 활성 사용자 수
▶ Stickiness : 사용자 고착화
각 일간, 주간, 월간 활성 사용자 수라고 한다.
서비스 별로 DAU, WAU, MAU 지표를 한 조회하면서 각 지표의 성장정도를 알아보고 변화를 알아 볼 수 있다.
그리고 WAU / MAU 대비 DAU 비율을 사용자 고착도라고 한다.
비즈니스에서 연간 Stickiness 지표를 보면서 어느정도 사용자 고착화율이 성장하였는지를 비교하는 중요한 지표라고 한다.
이렇게 정말 간단하게 리텐션 분석방법과 Stickiness 에 대해서 정리하고 알아보았는데,
하나의 방법에 다양한 분석 방법론이 있고 서비스 별로 중요하게 여기는 지표가 다르기에 목적에 맞게 분석 방법론을 사용한다는 것을 알았다. 그리고 DAU, MAU, WAU 같이 사용자 수 집계와 Stickiness 사용자 고착화라는 용어가 실무에서 어떤 지표를 가지고 성장지표를 확인 하는지 알게 되었다.
데이터분석 공부를 하면서 마케팅 용어가 많이 사용되는 것 같다.
그만큼 데이터 분석이라는 것이 마케팅과 큰 관련이 있는 것 같다.
앞으로의 커리어를 위해서라도 미리 마케팅 용어 또한 많이 공부해야 함을 느꼈다.
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