유저가 프로덕트에서 했으면 하는 핵심 행동이 뭔가요?
앰플리튜드 리텐션 마스터하기 플레이북 요약 (1)
마케팅, 그로스 해킹, 프로덕트와 관련해서 요즘 가장 강조하는 한 단어를 꼽으라면 바로 '리텐션'이다. 그만큼 중요한 개념인데, 막상 리텐션에 관한 좋은 자료는 생각보다 찾아보기가 어렵다. 혼자 구글링을 통해 리텐션을 공부하던 중, AB180에서 번역한 앰플리튜드의 리텐션 마스터하기 플레이북을 알게 됐고, 이를 요약해 가면서 리텐션을 공부했다.
앰플리튜드의 리텐션 마스터하기 플레이북은 시중에 나온 리텐션 관련 자료 중 가장 좋은 자료라고 할 수 있다. 내용이 정말 자세하고, 이해하기 쉽게 되어있다. 또한 단순 구글링으로는 알기 힘든 내용들까지 알 수 있다. 또 개념 이해를 도울 수 있는 예시도 잘 되어 있다. 이걸 읽기 전까지는 리텐션의 종류가 한 가지인 줄 알았는데, 세 가지의 리텐션이 있다는 걸 알게 됐다. 분량은 정말 많은데, 한번 정독하면 다른 사람들보다 몇 배는 리텐션에 관해서 앞서 나갈 수 있다.
참고로 이 플레이북의 번역본은 AB180에서 메일을 입력하면 PDF 파일로 제공하는 형식이었다. 아마 리드 수집 목적이 아닐까 싶다. 지금도 AB180에서 받아볼 수 있는지는 모르겠다.
1. 유저 리텐션이 중요한 이유
1.1 유저 리텐션의 중요성
• 평균적으로 80% 유저는 앱 다운 3일 후부터 해당 앱을 쓰지 않음.
• 즉, 앱 첫 사용으로부터 3일 후에 남는 유저 수는 약 20% 정도.
1.2 N-day 리텐션
• N-day 리텐션 측정 시 0일 차는 신규 유저가 처음으로 앱을 사용한 날.
• 0일 차에 처음으로 앱을 사용한 유저 중, N일 후 재방문 한 유저의 비율이 N-day 리텐션.
1.3 리텐션 커브
• 특정 기간 내 일일 활성 유저의 평균 비율을 보여주는 실선 그래프. 참고: 최초 사용으로 부터 1일이 지난 후 37%만 돌아왔다면, 이는 평균보다 2배 높은 수치.
• 1/ 리텐션 커브 자체를 위로 올려야 함. 즉, 고객들의 최초 사용 일자에 핵심 가치를 경험할 수 있도록 해야 함.
• 2/ 리텐션 커브를 평평하게 만들기. 제품 경험이 좋으면 리텐션 커브가 평평해짐. 즉 예약까지의 과정 및 시술이 마음에 든다면 평평해짐.
2. 핵심 이벤트, 제품 사용주기 정의
• 리텐션 작업에 앞서서, 현재 유저들이 제품을 어떻게 쓰는지 명확히 파악해야 함. 적합한 지표 트래킹 주기를 체크하는데도 도움이 됨.
2.1 핵심 이벤트
• 조직 입장에서 유저가 했으면 하는 액션. 핵심 이벤트 기준의 리텐션을 통해 진짜 유저 활성화, 잔존을 파악할 수 있음.
• 보통 제품이 제공하는 핵심 가치 1개당 핵심 이벤트 1개를 정의하는 것이 좋음.
• 양면 마켓플레이스의 경우 구매자, 판매자 나눠서 정의하는 경우도 있음.
2.2 To-Do: 핵심 이벤트를 찾는 질문
• 1/ 유저가 제품을 수행할 때마다 했으면 하는 액션은 무엇?
• 2/ 조직 입장에서 어떤 메트릭이 가장 중요? 어떤 메트릭을 끌어올리고 싶은지? 이와 연관된 유저 활동은?
• 3/ 제품을 통해 다수의 핵심 가치를 제공하고 있는가? 그 가치는 무엇이고 각각에 대한 성공 메트릭은 무엇인지?
2.3 제품 사용 주기
• 유저들에게 기대하는 단위기간별 (일, 주, 월) 제품 사용 빈도수.
• 리텐션 곡선은 해당 날짜에 활성화된 유저의 비율을 알려줄 뿐, 제품의 건강함을 제대로 보여주지 못함.
• 유저들이 제품에 자연스럽게 돌아오는 주기에 맞춰서 리텐션 측정 기간을 설정하고 이를 통해 제품의 건강함을 체크해야 함.
• 유저 리텐션을 정확히 측정하기 위해서는 유저들이 얼마나 자주 제품을 찾을 것인지 기대치 설정 필요.
2.4 To-Do: 제품 사용 주기를 찾는 프레임워크
• 1/ 특정 기간 내 적어도 두 번 이상 핵심 이벤트를 반복적으로 수행한 유저 찾기. amplitude 추천은 60일.
◦ 사용 주기가 1달을 넘기는 제품은 드묾. 따라서 60~90일 설정을 추천.
◦ 이 기간을 60일로 설정할 경우, 유저가 적어도 60일 안에 2번의 핵심 이벤트 수행할 것이라는 걸 기대하는 것.
• 2/ 1에서 파악한 유저들이 첫 번째 핵심 이벤트 수행 후 얼마 있다가 두 번째로 핵심 이벤트를 수행하는지 파악하기.
• 3/ 각 주기별로 핵심 이벤트를 재수행한 유저 비율을 누적함수 분포 그래프로 그리기.
• 4/ amplitude 추천으로 60일 내 핵심 이벤트를 재 수행한 유저들의 80%가 해당하는 주기를 분포함수의 변곡점으로 보고, 이 지점을 제품의 사용주기로 정의.
3. 리텐션 라이프사이클 프레임워크
3.1 리텐션을 측정하는 3가지 방법
N-Day Retention
• 최초 사용일로부터 N일 후에 재방문한 액티브 유저의 비율을 측정하는 방식.
• 리텐션 메트릭에 대한 논의는 통상적으로 N-Day 리텐션을 기준으로 이뤄짐.
• N-Day 리텐션은 게임 앱이나 소셜 앱, 습관적으로 사용하거나 반복적 행동을 유도하는 제품에 적합.
• 유저가 제품을 최초로 사용한 날을 Day 0으로 설정함.
• 유저들이 매주, 매달 정기적으로 재방문하는 경우 N-Week 리텐션, N-Month 리텐션이 더 적합.
◦ ex) 7일 차 N-day 리텐션 = 첫 사용 이후 정확히 7일 차에 재방문한 유저의 비율.
Unbounded Retention
• Unbounded 리텐션은 특정일을 포함해 그 이후에 한 번이라도 재방문을 한 유저의 비율을 나타냄.
• Unbounded 리텐션은 이탈률의 반대 개념으로도 생각 가능.
• Unbounded 리텐션의 반대 수치를 측정해 0일 차에 최초 유입된 유저들 중 얼마나 많은 유저들이 재방문하지 않는지 정확하게 파악 가능.
• 유저가 정기적으로 반복해서 방문하는 제품이나 서비스가 아닐 경우 이 유형이 N-Day 리텐션보다 적합함.
◦ ex) 7일 차 Unbounded 리텐션 = 첫 사용 후 7일 차 혹은 그 이후에 재방문한 유저 비율.
Bracket Retention
• 설정한 특정 기간을 기반으로 재방문을 측정.
• 일/주/월 단위 혹은 다양한 기간을 커스텀하게 설정 가능.
• 유저와 그들의 예상 사용 패턴을 이해할 수 있다면, 다양한 기간을 정의하고 Bracket 리텐션 기법을 사용할 수 있음.
◦ ex) 첫 방문 일자 (=1st bracket)를 Day 0, 2nd bracket 구간을 Day 1~7, 3rd bracket을 day 8~14로 설정.
어떤 리텐션 분석 방법을 사용할까
• 제품의 사용 패턴과 비즈니스 목표에 따라 가장 적절한 분석 방법 선택 필요.
• 유저들에게 기대되는 제품 재방문 주기에 따라 리텐션 분석 방법 달리해야 함.
• 올바른 리텐션 메트릭이라면, 무엇을 개선해야 하는지, 현재 비즈니스의 건강 상태를 정확히 살펴볼 수 있어야 함.
유저가 "액티브" 하다는 것
• 실제 유저가 액티브 또는 리텐션 되는지를 파악하기 위해, 유저가 수행하기를 바라는 행동이 핵심 이벤트.
• 유저가 앱을 재방문해서 핵심 이벤트를 수행하는지 여부를 기준으로 리텐션 측정하는 게 좋음.
• 그래야 얼마나 많은 유저들이 실제로 제품을 통해 가치를 얻고 있는지 정확히 파악 가능.
3.2 리텐션 라이프사이클 프레임워크
• 리텐션 곡선의 근본적 문제점은, 수많은 종류의 액티브 유저들을 하나의 곡선으로 묶어버림.
• 의미 있고, 장기적인 리텐션 개선을 이루기 위해서는 액티브 유저들이 서로 다른 단계에 있다는 점을 알아야 함.
• 그리고 리텐션 라이프사이클 프레임워크는 사용자가 이 목표를 달성할 수 있도록 지원.
리텐션 라이프사이클 프레임워크
• 목적은 액티브 유저를 신규 유저, 현재 유저, 복귀 유저로 나누고, 이들을 보다 활발하게 인게이지 시키는 현재 유저로 만드는 것.
유저 구분
• 신규 유저(New User): 제품 사용의 첫 번째 주기에 속한 유저.
• 현재 유저(Current User): 직전 주기 및 현재 주기 모두 제품을 사용하는 유저.
• 휴면 유저(Dormant User): 현재 주기에서는 비활성화지만, 이전 주기에서 제품을 사용한 적이 있는 유저.
• 복귀 유저(Resurrected User): 이전 주기에 휴먼 유저였으나 현재 주기에는 제품을 사용하는 유저.
신규 유저 리텐션
• Why important: 신규 유저 경험이 제품의 첫인상.
• How to improve: 어떤 활동 또는 기능이 신규 유저를 재방문하도록 만드는지 파악 필요.
현재 유저 리텐션
• Why important: 현재 액티브 유저의 경험을 이해하고 개선하는 건 장기적 성장을 위한 핵심 요소.
• How to improve: 특정 그룹의 유저들이 하거나 하지 않는 행동이 무엇인지 파악 필요.
복귀 유저 리텐션
• Why important: 더 많은 액티브 유저를 확보할 수 있는 잠재적 가능성.
• How to improve: 유저들이 재방문하는 이유 분석 필요. 더 많은 휴면 유저들이 재방문하고 있다면, 그 이유를 파악해야 함.
3.3 라이프사이클 코호트 생성하기
• 제품 사용 주기는 리텐션 라이프사이클 프레임워크의 모든 단계에 걸쳐 리텐션을 정확히 측정하는 데 중요한 부분.
• 제품 사용 주기를 기반으로, 신규 유저 / 현재 유저 / 복귀 유저 / 휴면 유저 나누는 기간 정의 가능.
• 액티브 유저 기반을 신규 유저, 현재 유저, 복귀 유저로 나눠보면 제품이 실제로 성장하고 있는지 알 수 있음.
• 액티브 유저 중 현재 유저가 많아야, 건전한 상태로 평가 가능.
Pulse (앰플리튜드 기능)
• 특정한 일/주/월에 이탈한 유저 대비 액티브 유저의 비율을 보여줌.
• Pulse ratio = (신규 유저 수 + 복귀 유저 수) / (휴면 유저 수).
• Pulse ratio > 1: 잃는 유저보다 획득하는 유저가 많음. 진정한 성장 중.
• Pulse ratio < 1: 획득하는 유저보다 잃는 유저가 많음. 진정한 성장 못하는 중.
4. 제품 분석 Toolkit
4.1 행동 페르소나
행동 페르소나 이해
• 행동 페르소나는 제품을 사용하는 독특한 방식을 보여줌. 행동 페르소나는 일반적 페르소나와 다름. 일반적 페르소나는 인구통계학적 정보 위주.
• 행동 페르소나가 중요한 이유는 유저를 잘 이해할 수 있는 기반은 행동에 있기 때문.
• 액티브 유저들이 제품 내에서 어떤 행동을 하는지 이해함으로써, 유저들이 제품을 사용하며 얻는 가치에 대한 이해도를 높일 수 있음.
• 모든 유저들이 제품에서 동일한 효용을 기대하지 않음. 따라서 어떠한 유형의 유저를 최대한 활용할 것인지, 그리고 이들이 어떻게 제품을 이용하는지를 염두에 두고 의사결정을 해야 함.
행동 페르소나가 중요한 이유
• 1/ 유저들에게 최선의 경험을 제공하는 제품을 만들 수 있음.
• 2/ 리텐션에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 제품의 개선점을 찾을 수 있음.
• 각 페르소나별 리텐션이 큰 차이를 보일 수 있기 때문에, 모든 유저를 뭉뚱그려 리텐션을 파악하면 실패 가능성이 높음.
유저 구분 방식: 파워 / 핵심 / 수동
• 파워 유저: 매우 높은 빈도로 제품을 활용하거나, 대부분의 유저가 사용하지 않는 ‘파워' 기능을 사용하는 유저들.
• 핵심 유저: “예상되는 방식"으로 주기적으로 앱을 사용하는 유저들.
• 수동 유저: 설계 시 의도한 바에 행동하지는 않으나, 주기적으로 앱 내에서 활동하는 유저들.
4.2 행동 페르소나 탐색 방법
정량적 방법
• 1/ 유저 및 이벤트 속성에 따라 세그먼트 구분.
• 2/ 특정 핵심 이벤트를 사용하는 빈도를 기준으로 유저를 세부적으로 분류.
• 3/ 유사한 행동을 기반으로 유저들을 자동으로 그룹핑해주는 클러스터링 알고리즘 적용.
◦ 배달앱의 경우 “30일 중 N일 이상 주문”의 기준으로 나눌 수 있음.
4.3 페르소나 리텐션 분석
리텐션 탐구하기
• 기본 프로세스: 라이프사이클 코호트 생성 > 행동 페르소나 식별 > 개별 코호트에 대한 리텐션 베이스라인 측정.
• 1/ 어떤 페르소나가 다른 페르소나에 비해 리텐션이 높은가?
• 2/ 더 높은 LTV를 가진 페르소나는 무엇인가?
• 3/ 어떠한 액션이 이들 메트릭에 기여하는가?
• 4/ 어떻게 더 많은 유저들이 가치가 높은 페르소나에 속하도록 만들 수 있나?
행동 페르소나의 리텐션 커브 분석하기
• 행동 페르소나별 리텐션 커브를 분석하는 것은 더 많은 유저를 “파워"페르소나로 전환시키기 위해 어떤 페르소나에 초점을 맞춰야 하는지를 결정하는 데 도움이 됨.
◦ 1/ 핵심 페르소나 또는 파워 페르소나의 리텐션 수치가 다른 페르소나와 얼마나 차이가 나나요?
◦ 2/ 전체 유저 리텐션과의 차이가 얼마나 나나요?
• 위 두 가지 질문을 바탕으로 리텐션 차이를 수량화 함으로써 어떤 페르소나에 집중해서 리텐션 전략을 수립할지 알 수 있음.
유저 속성 탐색하기
• 탐색하고자 하는 유저 속성을 정의했다면 리텐션 커브를 속성별로 구분하여 주요한 차이를 찾아낼 수 있음.
유저 액션별 영향력 측정을 위해 행동 코호트 분석 활용
• 제품 내 특정 유저 행동이 리텐션에 어떤 영향을 주는지 알고 싶다면 행동 코호트 활용 필요.
• 행동 코호트는 정의된 기간 중 특정 액션을 수행, 수행하지 않은 유저를 가리킴.
• 행동 코호트를 정의하기 위한 필요 요소로는 기간과 행동이 있음.
행동 코호트
• 코호트는 몇 가지 공통된 특성을 공유하는 유저 그룹.
• 유입 코호트: 제품 가입 시기별로 유저를 그룹핑. 이들 코호트의 리텐션을 측정해 고객들이 얼마나 오래 제품을 쓰는지 확인할 수 있음.
• 행동 코호트: 주어진 기간 내 제품에서 수행하는 행동에 따라 유저를 구분. 유저가 수행 가능한 명확한 액션들 모두가 구분 기준이 될 수 있음. 각 코호트가 해당 액션을 수행한 뒤 얼마나 오랜 기간 활성화 되어 있는지를 측정할 수 있음.
• 성장하는 기업들은 유저들의 서로 다른 액션 및 특성이 리텐션에 어떤 영향을 주는지 이해하기 위해 행동 코호트를 활용함.
• 행동 코호트를 통해, 리텐션에 중요한 액션들에 관한 가설을 세우고 이를 테스트할 수 있음.
• 다만 리텐션 그래프는 인과 관계가 아닌 상관관계임.
핵심 경로 퍼널을 통한 전환율
• 핵심 경로 퍼널은 핵심 이벤트를 완료하기까지 예상되는 일련의 유저 액션.
• 어디서 고객들이 가장 많이 이탈하는지 파악하고, 어디를 개선할 수 있을지 알 수 있음.
• 경로 분석을 통해 진행할 수 있는 내용들.
◦ 리텐션 유저와 이탈 유저의 경로 비교.
◦ 퍼널에서 이탈한 유저들의 행동 관찰.
◦ 회원가입, 구매처럼 제품 내 중요 이벤트로 향하는 주요 경로 정의.
밀착도 측정하기
• 밀착도(Stickiness): 유저들이 해당 제품을 사용하는 빈도를 의미. 밀착도는 일정 기간 중 며칠이나 유저가 활동하거나 특정 이벤트를 수행했는지 측정.
• 리텐션과 밀착도의 차이: 리텐션은 시간이 지남에 따라 재방문하는 유저들의 비율을 측정. 밀착도는 사용 빈도를 측정. 즉 밀착도는 어떤 기간 동안 유저들이 제품을 얼마나 많이 사용했는지를 보여줌.
• 밀착도 메트릭을 비교하기 위해 측정해야 하는 항목.
◦ 일반적인 제품 사용: 1주 혹은 1개월 중 며칠이나 유저가 해당 앱을 실행하고 활동했나?
◦ 핵심 이벤트: 1주 혹은 1개월 중 며칠이나 유저가 핵심 이벤트를 수행했는가?
세션 메트릭
• 유저가 해당 제품 내에서 보내는 시간의 길이가 반드시 그 비즈니스에 대한 인게이지먼트를 보여주는 좋은 지표는 아님. 서비스에 적합할 때에만 세션 메트릭을 활용해야 함.
5. 현재 유저 리텐션
5.1 현재 유저 리텐션의 중요성
• 현재 유저 리텐션이 중요한 이유는 바로 지금 액티브 상태이며 지속적으로 제품을 사용하는 유저들이기 때문. 비즈니스가 장기적으로 성장하기 위해서는 액티브 유저들의 경험을 이해하고 개선하는 일이 중요.
• 현재 유저 리텐션을 개선하는 건 비즈니스를 지속가능하게 만드는 일에 있어서 핵심.
• 유저들이 제품에 인게이지하고, 반복적으로 제품을 사용하게 만드는 이유를 파악하고, 이를 활용해서 더 많은 유저들을 ‘현재 유저'로 만들 수 있음.
• 리텐션 곡선이 특정 지점 이후 평평해질 경우, 전략을 사용해 볼 수 있는 일정 수준의 유저 기반이 확보된 것.
• 현재 유저 리텐션 분석의 목표는, 리텐션 곡선의 베이스라인을 위로 올리는 것.
• 리텐션 곡선이 계속 0을 향해 수렴한다는 건 PMF를 찾지 못했다는 것.
• 제품을 습관적으로 이용하는 유저 찾기 = 현재 유저 찾기.
◦ 확인(Identify): 제품을 습관적으로 이용하는 유저 찾기.
◦ 명시(Codify): 이러한 유저들의 공통점 이해하기.
◦ 개선(Modify): 이해를 바탕으로 유저 플로우 조정하기.
• 습관 테스트를 수행하기 위해 필요한 습관적 유저 수(=현재 유저)는 전체 유저의 5%.
• 이 수가 5%가 안 된다면, 제품의 비전과 핵심가치에 대한 고민이 다시 필요함.
5.2 현재 유저 진단하기
방법
• 유저 코호트 생성 -> 현재 유저의 베이스라인 리텐션 표시(N-day or Unbounded 사용).
• 유저 속성을 파악하고 리텐션 곡선을 세분화하기.
현재 유저의 행동 페르소나 탐색 목적
• 현재 유저의 행동 페르소나를 찾는 목적.
◦ 제품 사용을 통해 유저들이 얻는 가치 이해하기.
◦ 주목할 만한 활용 사례 발굴.
◦ 긍정, 부정 상관없이 향후 리텐션에 영향을 미칠 수 있는 패턴이나 행동 파악하기.
핵심 이벤트 밀착도(Stickiness)
• 핵심 이벤트에 대한 밀착도 중요.
• 핵심 이벤트에 대한 밀착도는 다른 일반적인 유저 행동 이벤트의 밀착도보다 더 큰 의미를 가짐.
5.3 습관 형성 요인 파악하기
• 신규 유저가 제품을 최초로 사용하고 재방문을 거쳐 현재 유저가 되기까지의 단계.
◦ 온보딩
◦ 가치 발견
◦ 습관 형성
• 유저가 습관 형성 단계를 완료했다면, 신규 유저에서 현재 유저로 성공적으로 전환됐다고 볼 수 있음.
• 현재 유저 리텐션 연구를 통해 습관 형성을 촉진하는 요소들을 이해할 수 있음. ex) 페이스북은 가입 후 최초 10일 이내에 7명 이상의 친구를 추가한 유저가 리텐션 확률이 높아진다는 것을 발견.
• 무엇이 신규 유저를 현재 유저가 되게끔 만드는지 이해하기 위해서는, 전환을 발생시키는 유저 행동이 무엇인지 깊이 파고들어야 함.
• 유저가 다음 단계로 전환되도록 하는 행동 요인은, 아하 모먼트와 사실상 동일.
• 먼저 습관 형성으로 이어지는 유저와 그렇지 않은 유저를 구분 짓는 특정한 활동을 찾아야 함.
• 그리고 특정한 활동을 찾고 습관 형성 요인 후보군을 찾을 수 있는 기준.
• 이 행동을 완수하는 대부분의 유저는 습관을 형성하고 현재 유저가 됨.
• 이 액션을 완수하지 않는 대부분의 유저는 현재 유저가 되기 전에 이탈.
습관 형성 요인을 찾는 방법
• 1/ 습관 형성 단계에 잔존한 유저의 베이스 코호트(base cohort) 생성.
• 2/ 습관 형성 단계의 바로 다음 주기에 재방문한 유저를 대상으로 잔존 유저 코호트(retained cohort) 생성.
• 3/ 베이스 코호트에 속한 유저 중, 바로 다음 주기에 재방문하지 않은 유저를 대상으로 휴면 유저 코호트(dormant cohort) 생성.
• 4/ 잔존 유저 코호트와 휴면 유저 코호트를 비교해서, 잔존 유저 코호트에서는 나타나지만 휴면 유저 코호트에는 나타나지 않는 행동 찾기.
• 5/ 습관 형성 요인이 될 수 있는 활동들에 대한 가설을 세웠다면, 실제로 그 활동을 하는 유저와 하지 않는 유저 간의 리텐션 차이 측정하기.
• 이를 통해 이 활동이 리텐션 증대와 상관관계가 있는지 확인 가능.
• 인사이트를 실행에 옮기기 위해서는, 어떻게 보다 많은 유저들이 초기에 이 단계를 성공적으로 수행할 수 있게 만들 것인지 생각해야 함.
• 습관 형성 요인들은 온보딩 경험과 구분되는 것임을 명심해야 함. 습관 형성은 이미 유저가 성공적으로 온보딩한 상태에서, 제품 또는 서비스가 제공하는 가치를 발견했을 때 비로소 발생함.
5.4 To-Do: 현재 유저 리텐션 체크하기
핵심 질문
• 습관 형성의 요인으로 정의 내린 핵심 액션은 무엇인가요? 보다 많은 신규 유저가 습관 형성의 장벽을 넘어설 수 있도록 하려면 어떤 방법을 시도할 수 있을까요?
• 여러분의 수동 유저, 핵심 유저, 파워 유저는 누구이고 그들은 서로 어떻게 다른가요? 핵심 유저들을 어떻게 파워 유저로 변하게 만들 수 있을까요?
• 행동 페르소나 분석을 통해, 예상치 못했거나 중요할 거라 생각하지 않았던 활용 사례를 발견했나요? 해당 유저들의 경험을 어떻게 개선 혹은 최적화할 수 있을까요?
• 수익과 같은 비즈니스의 핵심적인 목표를 위해 상대적으로 더 중요한 페르소나가 있나요?
• 보다 많은 유저를 핵심 또는 파워 유저 페르소나로 어떻게 전환시킬 수 있을까요? 리텐션이 높지 않은 유저 그룹을 타겟팅해서, 그들이 파워 유저의 행동 페르소나의 액션을 수행하도록 만들어보세요.
시간에 따른 개선 사항 트래킹
• 현재 유저 리텐션을 개선하는 방법을 찾기 위한 가설을 세우고 테스트를 시작한다면, 실제로 작동하는 가설은 무엇이며 그렇지 않은 가설은 무엇인지 지속적으로 지표를 트래킹 하는 것이 중요.
• 지표 설정 시, 현재 유저 리텐션이 목표하는 바를 고려.
• 신규 유저가 습관을 형성하고 현재 유저가 되도록 유도.
• 현재 유저가 핵심 유저가 되고, 핵심 유저가 파워 유저가 되도록 유도.
성과 측정을 위해 트래킹 할 지표들
• 활성화되어 있는 현재 유저의 수 및 비율.
• 모든 현재 유저 및 각 행동 페르소나별 시간에 따른 리텐션 수치.
• 중요한 행동 페르소나의 규모 및 비율(보다 많은 사람들이 중요 페르소나 그룹이 되고 있나요?).
• 시간에 따른 핵심 이벤트 밀착도(현재 유저의 활성화 정도가 어떻게 변동하는지 파악).
• 시간에 따른 핵심 경로 퍼널 단계별 전환율.
