Retention D+30을 주요 지표로 설정한 이유
리텐션 지표는 목적지가 아니라, 여정이다
프로덕트 매니저로서 가장 중요한 질문 중 하나는
"우리 제품이 사용자들에게 지속적인 가치를 제공하고 있는가?"이다.
이 질문에 답하기 위한 가장 강력한 지표가 바로 '프로덕트 리텐션'이다.
이번 글에서는 다양한 서비스에서 리텐션을 관리하며 얻은 인사이트를 공유하고자 한다.
리텐션: 제품의 생명력을 보여주는 지표
리텐션이란 단순히 '사용자가 얼마나 오래 머무는가'를 넘어 '제품이 얼마나 지속적으로 가치를 전달하는가'를 보여주는 핵심 지표다. 신규 사용자 유치는 화려하지만, 진정한 제품의 성공은 그들이 계속 돌아오느냐에 달려 있기 때문이다.
효과적인 리텐션 측정 방법론
1. 코호트 분석: 시간의 렌즈로 사용자 행동 이해
코호트 분석은 특정 시점에 유입된 사용자 그룹의 행동을 시간에 따라 추적하는 방법이다.
이는 마치 다양한 사용자 세대의 행동 변화를 관찰하는 것과 같다.
[코호트 분석표 예시]
유입 주차 | 사용자 수 | D+1 | D+7 | D+14 | D+30 | D+60 | D+90
2023 W1 | 1,200 | 65% | 42% | 38% | 32% | 28% | 25%
2023 W2 | 1,450 | 68% | 45% | 40% | 33% | 30% | 27%
이렇게 분석하면 특정 시점의 마케팅 캠페인이나 제품 변경이 리텐션에 미치는 영향을 명확히 파악한다.
2. N-Day vs Rolling vs Unbounded 리텐션
각 측정 방식은 서로 다른 관점을 제공합니다:
N-Day 리텐션: 정확히 N일 후에 돌아온 사용자 비율 (가장 엄격한 기준)
Rolling 리텐션: N일 이후 언제든 돌아온 사용자 비율 (더 관대한 기준)
Unbounded 리텐션: 특정 기간 내 돌아온 사용자 비율 (사용 주기를 고려한 기준)
예를 들어, 일상적으로 사용하는 소셜 앱과 월간 청구서 관리 앱은 엄격함의 기준이 다를 수밖에 없다.
3. '활성 사용자'의 정의: 단순 방문을 넘어서
의미 있는 리텐션 측정의 핵심은 '활성 사용자'를 어떻게 정의하느냐에 있다.
단순 로그인보다는 제품의 핵심 가치와 연결된 행동을 봐야 한다.
예를 들어 현재 조직에서는 유저의 단순 방문이 아닌 '3D 모델 다운로드' 또는 '스크랩' 액션을 수행한 사용자를 활성 사용자로 정의한다.
제품 특성에 맞는 리텐션 주기 설정
모든 제품에 동일한 리텐션 기준을 적용하는 것은 위험하다.
일반적으로 제품의 예상 사용주기에 리텐션 주기를 맞춘다.
일간 앱(소셜 미디어): D+1, D+3, D+7
주간 앱(프로젝트 관리): D+7, D+14
월간 앱(구독 서비스): D+30, D+60
계절적 제품(여행 앱): 분기별, 연간 측정
현재 내가 만들고 있는 다운로드 에셋 플랫폼은 D+30이 적절한 주기로 보인다.
첫째, 사용자 행동을 고려한 결정이다.
콘텐츠 플랫폼이나 이커머스의 경우, 1개월은 사용자가 제품의 핵심 가치를 충분히 경험하고 습관화할 수 있는 의미 있는 시간 프레임이라고 판단했다. 특히 3D 에셋 플랫폼에서는 첫 구매 후 실제 창작 과정에 활용하고, 그 경험을 바탕으로 재방문까지 이어지는 사이클이 약 3-4주가 소요됨을 데이터로 확인했다.
둘째, 비즈니스 성과와의 연관성이다.
우리 서비스에서 D+30 retention은 장기적인 LTV와 높은 상관관계를 보인다.
데이터 분석 결과, 30일 이상 활성 상태를 유지한 사용자는 그 이후 6개월 동안 일정한 구매 패턴을 보이는 경향이 강했다. 따라서 D+30을 기점으로 retention을 측정하면 비즈니스 성과를 예측하는 데 효과적이다.
셋째, 제품 개선 사이클과의 조화다.
우리 팀은 2주 스프린트로 운영되며, 주요 기능 개선이 매월 이루어진다.
D+30 retention을 측정함으로써 특정 기능 개선이 사용자 유지에 미치는 영향을 명확히 판단할 수 있었고, 이는 다음 개발 우선순위를 결정하는 데 중요한 지표로 활용할 수 있다.
제품의 특성과 사용자 행동 패턴, 그리고 비즈니스 목표를 종합적으로 고려했을 때 D+30이 가장 균형 잡힌 지표라고 판단했고, 실제로 이 지표를 기반으로 몇 가지 주요 기능 개선을 진행한 결과, 장기 사용자 비율이 10% 증가하는 성과를 보였다.
마지막으로 리텐션 측정 과정에서 알아야 할 부분
1. '아하 모먼트(Aha Moment)'는 최대한 앞당겨야 한다. 일례로 에이콘에서는 회원가입 직후 사용자의 관심 장르를 묻고, 고객의 검색결과에 기반하여 '함께 본 상품' 추천 계좌를 제공했을 때 D+30 리텐션이 10% 증가했다.
2. 사용 습관을 형성해야 한다. 제품 사용이 사용자의 일상 루틴에 자연스럽게 녹아들도록 하는 것이 중요하다. 알림, 이메일 다이제스트, 주간 리포트 등을 활용해 사용 습관을 형성할 수 있다.
3. 이탈 시점(Drop-off Points) 공략이 필요하다. 리텐션 곡선에서 급격한 하락이 발생하는 지점을 식별하고, 해당 시점에 맞춘 인터벤션을 설계해야 한다. 예를 들어, 가입 후 7일 차에 이탈률이 높다면, 6일 차에 특별한 가치를 제공하는 전략을 구사해 볼 수 있다.
그리고...
리텐션은 중요한 지표이긴 하지만, 목적지가 아니라 여정일 뿐이다.
사용자의 필요와 행동은 계속 변화하니 리텐션 지표도 진화해야 한다. 사용자의 삶은 지금 이 순간에도 변화하고 있다.
끝.
