그로스 해킹 : Retention-1
그로스 해킹|데이터 마케팅|데이터 분석
이 글에서는 AARRR 중 Retention 퍼널에 대한 내용을 다룹니다.
1. Retention 기준 설정하기
Retention은 일반적으로 방문-재방문을 기준으로 설정합니다.
하지만, 꼭 방문을 기준으로 설정해야 하는 것은 아닙니다. 오히려 장바구니 담기, 찜하기, 구매 등 서비스의 핵심 Event를 기준으로 설정할 때 적절한 Retention이 될 수도 있습니다.
앞선 그로스 해킹 매거진에서 반복해서 이야기하고 있듯이, 핵심은 우리 서비스에 맞는 기준을 설정하여 트래킹 하는 것입니다.
이전에 Amplitude Retention Chart 글에서 Left Module에 원하는 return event를 선택하여 각 이벤트 사이의 Retention을 측정할 수 있다고 설명했었습니다.
Retention Chart에서 단순히 방문-재방문이 아닌 여러 가지 event 중 원하는 return event를 선택할 수 있게 되어있는 것도 결국 어떤 Event를 기준으로 Retention을 트래킹 하느냐는 서비스마다 다를 수 있기 때문입니다.
* Amplitude Retention Chart에 대한 자세한 설명은 Amplitude : Retention에서 확인할 수 있습니다.
다만, 방문-재방문 외에 다른 Event를 Retention Event로 설정할 때에는 Activation에서 이야기했던 아하모먼트(A-ha Moment) 또는 머스트해브(Must Have)에 해당하는 Event를 선택하는 것이 전체적인 Funnel을 설계하기에 적절할 수 있습니다.
또한, Retention 기준과 함께 개선 목표를 설정해야 합니다. 서비스마다 매일 사용되는 서비스인지, 가끔 한 번씩 사용되는 서비스인지에 따라 Retention 수준이 다르고 어떤 산업이냐에 따라서도 Retention 수준이 다르기 때문에 우리 서비스의 경우 Day N Retention Rate가 몇 %일 때 Retention이 충분히 개선되었다고 할 수 있을지 그 수준을 설정해야 합니다.
2. Retention 측정하기
리텐션의 측정을 단순하게 날짜 순으로 할 수도 있겠지만, 이전 지표 세분화에서 설명했던 것처럼 데이터를 다각도로 세분화하여 확인할 때 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
* 지표 세분화에 대한 자세한 이야기는 그로스 해킹 : 지표 세분화와 인사이트에서 확인할 수 있습니다.
날짜별로 Day N RR을 측정하는 것은 물론이고 연령대, 성별, 가입일, 구매일 또는 그 밖의 속성으로 나누어 다양하게 Cohort별로 Retention을 확인하여야 합니다.
제 경우에는 구매-재구매를 Retention Event로 설정하고, 기간 내 구매 금액이 높은 집단(A)과 구매하지 않은 집단(B)으로 Cohort를 나누어 A 집단의 Conversion Driver가 무엇이었는지 분석하고 이를 B 집단에 적용하여 구매를 유도하는 방식으로 구매-재구매 Retention을 상승시킨 경험이 있습니다.
이처럼 Retention을 Cohort로 나누어 측정하면 개선점에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
3. Retention 개선하기
앞서 측정 부분에서 짧게 소개했듯이 Retention을 측정하였다면 Retention을 더욱 높일 수 있도록 개선을 해야 합니다.
Retention 개선 방법은 서비스와 상황마다 크게 다르지만, Retention 측정을 통해 Retention이 급격히 감소하는 시점을 파악하고 감소하는 시점에 개입하여 개선하는 것이 가장 효과적일 수 있습니다.
- 초기 Retention이 급격히 감소하는 경우
아래 그래프와 같이 초기 Retention이 급격하게 감소하는 경우가 있을 수 있습니다.
초기 Retention이 매우 낮다면 사용자가 아하모먼트(A-ha Moment) 또는 머스트해브(Must Have) 경험하지 못했을 확률이 높습니다.
즉, Activation 되지 않은 사용자가 많을수록 서비스의 초기 Retention Rate는 낮아집니다.
이 경우에는 초기의 Retention을 개선하기 위하여 UI/UX를 개선하는 등의 방식으로 아하모먼트(A-ha Moment) 또는 머스트해브(Must Have)를 경험하도록 해야 합니다.
사실 위 그래프는 Day 1 RR이 40%로 낮은 수준은 아니지만, 예를 들어 방문 후 Day 1 RR이 10%대로 급감하는 경우에는 Day 1에 재방문할 수 있도록 개입할 수 있을 것입니다.
- 장기적으로 유지되다가 어느 시점에 Retention이 급격히 감소하는 경우
반면, 장기적인 Retention은 안정적으로 유지되다가 어느 시점에 급격히 감소하는 경우가 있을 수 있습니다.
이 경우에는 해당 시점에 사용자가 이탈하는 원인이 분명히 있을 것이므로 데이터를 통해 원인을 파악하거나, 데이터만으로 원인 파악이 어렵다면 이탈 사용자 대상 설문조사(양적 자료 수집)나, 사용자 인터뷰(질적 자료 수집) 등을 통하여 이탈 원인을 발견하고 개선해야 합니다.
보통 서비스 개선이라고 하면 제일 먼저 떠오르는 지표가 Retention일 정도로 Retention 퍼널은 그로스 해킹에서 핵심이 되는 퍼널입니다.
AARRR의 모든 Funnel에서 마찬가지이지만 Retention Funnel 역시 다양한 실험을 통해 꼭 개선해야 하며, 특히 초기 Retention은 아하모먼트(A-ha Moment) 또는 머스트해브(Must Have)를 경험하는 Activation과 연결되는 지점이기 때문에 더욱 중요합니다.
