리텐션을 방해하는 요인을 제거해야 진짜 성공할 수 있다

앰플리튜드 리텐션 마스터하기 플레이북 요약 (2)

앰플리튜드 리텐션 마스터하기 플레이북을 읽고, 앞선 글에서 도움을 정말 많이 받았다고, 좋은 자료라고 했다. 실제로 리텐션 관련 지식만 늘은 것이 아니라, 본 플레이북에서 나온 개념을 이용해서 실제로 프로덕트를 통해 들어오는 로그 데이터를 분석했다.

이를 통해서 전에 세우지 못했던 새로운 가설을 세운 뒤 개선안을 도출해서 실제로 제품을 업데이트까지 했었다. 기대한 만큼의 극적인 효과가 나오지는 않았지만, 뭔가를 새롭게 배워서 일에 적용하고 Lesson Learn을 얻는 그 과정에서 많이 성장했다는 느낌을 받았다. 또 이 플레이북을 보고 프로덕트를 개선할 때는 사수도, 상사도 없는 1인 마케터이자 PM이었는데, 혼자서도 충분히 잘 성장할 수 있는 자신감을 얻기도 했고.

프로덕트와 관련 있는 직무를 하고 있다면 꼭 이 플레이북을 읽어봤으면 한다. 개발자든, PM이든, 마케터든, 디자이너든 모두 프로덕트와 관련이 있는 직무를 하는 것이니까, 사실은 모두가 읽어봤으면 한다. 그리고 리텐션을 위해서 어떻게 각자의 위치와 직무에서 노력을 할 수 있는지 고민한다면 리텐션이 높은 프로덕트를 만들 수 있을 것이다. 리텐션이 없는 프로덕트는 살아남을 수 없다. 살아남는 프로덕트를 만들고 싶다면 반드시 리텐션을 이해해야 한다.

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6. 신규 유저 리텐션

6.1 신규 유저 리텐션의 중요성

• 66%의 신규 유저들은 앱 설치 후 1주 이내에 해당 앱을 재방문하지 않음.

• 신규 유저: 해당 제품을 처음 사용하는 사람들(본 플레이북에서는 신규 유저란 측정하는 일정 기간 동안 해당 앱을 처음 사용하는 사람들).

• 리텐션 커브를 개선하는 2가지 방법.

◦ 커브를 위로 이동시킨다.

◦ 커브를 평평하게 만든다.

• 신규 유저 리텐션을 개선하면, 유저 경험 초기에 발생하는 리텐션 하락 폭이 감소해서 리텐션 커브가 위로 이동.

• 신규 유저 리텐션 분석은 신규 유저들이 어떻게 제품에 온보딩하고 가치를 발견하는지 이해하는 데 중요.

• 성공적인 신규 유저 리텐션을 위해 유저의 첫 세션에서 제품의 모든 기능을 소개할 필요는 없음.

• 즉, 초기 경험에서는 유저가 재방문해서 다음 세션을 경험할 수 있도록 유도하는 데 중점.

• 신규 유저에게 장기 리텐션을 걱정하는 것은 시기상조.

• 신규 유저 리텐션의 목표는 신규 유저들을 제품에 성공적으로 온보딩시켜 다음 세션을 만드는 것.

• 신규 유저를 제대로 이해하면 아래 내용을 파악할 수 있음.

◦ 신규 유저를 잔존시키거나 떠나가게 만드는 행동 혹은 요인들.

◦ 신규 유저들을 효과적으로 온보딩 시키는 방법.

◦ 초기 경험에서 신규 유저들에게 빠르게 가치를 보여줄 수 있는 방법들.

6.2 신규 유저 진단하기

유저 속성 탐색 및 리텐션 커브 세분화하기

• 핵심 유저 속성을 쪼개 분석해서, 트렌드 파악하고 면밀하게 탐색해야 할 유저 그룹 정의 가능.

• 주요 유저 속성별로 리텐션 커브를 구분해서 차이점을 파악해야 함.

◦ 플랫폼

◦ 장소

◦ 어트리뷰션 소스

6.3 신규 유저의 행동 페르소나 탐색하기

• 행동 페르소나는 사람들이 해당 제품을 사용하는 서로 다른 방식을 보여줌.

• 신규 유저 페르소나를 탐구해서 아래 측면을 이해할 수 있음.

◦ 유저들이 해당 제품을 사용해 보는 이유.

◦ 신규 유저의 출신 지역(유입 등).

◦ 긍정적이든 부정적이든, 향후 리텐션에 영향을 미칠 수 있는 패턴이나 행동 파악.

◦ 각 페르소나에 대한 유저 리텐션을 측정해서 리텐션이 높은 유저 클러스터와 낮은 유저 클러스터 비교 가능.

◦ 전자가 보여주는 행동이 높은 리텐션과 상관관계가 있다는 가설을 세우고, 추가 실험을 통해 이를 확인하는 작업을 진행할 수 있음.  

6.4 온보딩 퍼널 이해

• 만약 최초 사용자 경험이 개방적이고 유연하다면, 유저들이 해당 제품에서 가치를 발견하기 위해 거쳐야 할 핵심 이벤트를 생각해봐야 함.

• 온보딩 튜토리얼이 리텐션에 미치는 영향과 관련해 아래 사항 검토하면 좋음(SaaS 경우).

◦ 유저들이 온보딩 플로우를 완료했을 때 얻는 부가가치는 무엇인가? 그리고 이 유저들이 전에 사용하던 특정한 기능이 있는가?

◦ 온보딩 플로우를 건너뛴 유저들에게도 해당 가치를 제공할 수 있는 방법이 있나?

◦ 74%의 유저들이 온보딩 플로우를 포기한 원인은 무엇인가? 핵심적 정보를 제공하며, 동시에 플로우 완료율을 높일 수 있는 방법은 무엇인가?

• 온보딩 플로우를 완료하지 않은 유저들의 대부분이 앱 개발사가 기대하는 바대로 앱을 사용하고 있다면, 그 이유는 앱의 사용 방법이 구조화된 온보딩 튜토리얼 없이 앱 탐색만으로도 잘 이해될 만큼 충분히 직관적이기 때문.

• 이때는 아래 사항들을 고려하고 미치는 영향을 파악해 봐야 함.

◦ 온보딩 플로우를 간소화해서 완료율 높이기.

◦ 온보딩 플로우를 제거하고, 유저들이 곧바로 앱에 들어가 서비스 곳곳에서 툴 팁을 통해 기능을 이해하고, 바로 행동할 수 있도록 만들기.    

6.5 신규 유저 리텐션 단계: 온보딩 및 가치 발견

• 제품마다 기대되는 사용 패턴이 다르기 때문에, 임의로 설정한 ‘N일차' 리텐션을 벤치마킹 해서 리텐션을 살펴보는 건 문제가 있음.

• 유저가 제품을 사용하면, 온보딩 > 가치 발견 > 습관 형성의 세 단계를 거침. 각 단계에서 다음 단계로 이행하지 않는 유저들은 휴면 유저로 분류.

◦ 온보딩: 유저들이 가능한 빨리 제품의 핵심 가치를 경험할 수 있도록 만드는 것이 중요.

◦ 가치 발견: 온보딩 이후, 이 시간 동안 유저들이 제품의 핵심 가치를 가능한 많이 경험할 수 있도록 해야 함. 이를 통해 제품이 그들에게 어떻게 도움이 되고 무엇을 개선시켜 줄 수 있는지를 잘 이해할 수 있게 만들어 줘야 함.

◦ 습관 형성: 지속적으로 재방문할 수 있도록 확실한 습관 형성이 필요.  

온보딩 및 가치 발견 단계에서의 타임프레임 정의  

• 어떤 제품이든, 온보딩 단계는 유저가 앱을 처음으로 오픈한 날 시작.

6.7 온보딩 성공 요인 정의하기

• Step 1: 제품 사용 주기 내 신규 유저에 대한 베이스 코호트(Base Cohort) 생성.

• Step 2: 베이스 코호트 유저 중 가치 발견 단계까지 잔존한 유저에 대한 잔존 유저 코호트 (Retained Cohort) 생성.

• Step 3: 베이스 코호트 유저 중 가치 발견 단계까지 잔존하지 않은 유저에 대한 휴면 유저 코호트 (Dormant Cohort) 생성.

• Step 4: 잔존 유저 코호트와 휴면 유저 코호트를 비교해, 잔존 유저 코호트에서는 나타나지만 휴면 유저 코호트에는 나타나지 않는 행동 찾기.

• Step 5: 유저가 잔존하도록 유도하는 요인으로 판단되는 행동들에 대한 가설 수립했다면, 해당 행동을 수행하는 유저와 수행하지 않는 유저들 간의 리텐션 차이 측정.

6.8 가치 발견 성공 요인 정의하기

적용하기: 더 많은 유저들이 온보딩 및 가치 발견 단계를 경험하게 만들기

• 제품에 맞는 온보딩 및 가치 발견 요인들을 발견했다면, 유저들이 잔존할 가능성을 높이기 위해 신규 유저들로 하여금 어떤 주요 단계를 거치게 만들지 파악 가능.

• 온보딩 및 가치 발견 단계에서 모두 유사하게 발견되는 요인은, 한 번의 시기에 집중해서 통합적으로 접근하는 게 보다 합리적일 수 있음.

• 현실에 적용하려면 많은 유저들이 주요 단계를 거칠 수 있도록 만드는 방안을 생각해야 함.

TIP: 리텐션 방해 요인 기억하기

• 리텐션을 개선시킬 수 있는 행동을 유저들이 수행하게 만드는 것도 중요하지만, 리텐션에 부정적인 영향을 미치는 요인들을 고려하는 것도 매우 중요.

• ‘리텐션 방해 요인'을 개선해 진짜 큰 성공을 거둘 수 있음.  

TIP: 제품 품질을 최우선으로 개선하기

• 앱을 통해 높은 가치를 제공할 수 있어도, 실제 성능이 낮다면 소용이 없음.

• 리텐션 전략 실행 전 먼저 엔지니어링 리소스를 투자해 성능 문제를 해결해야 함.  

TIP: 분석 데이터(amplitude)를 통해 방해 요인을 찾아내는 방법

• 유저 애널리틱스에 로깅된 데이터가 있다면, 버그나 비정상 종료 이벤트를 찾기.

• 리텐션과 낮은 상관관계를 가진 이벤트를 찾기.

• 트렌드를 발견하기 위해 서로 다른 유저 속성별로 휴면 유저들 세분화 필요.

• 리텐션이 낮은 유저 그룹을 찾아내고, 이들이 공통적으로 수행하는 이벤트나 속성을 알아내기.

6.9 Take Action: 신규 유저 리텐션 분석의 핵심 요소

• 신규 유저의 중요한 유저 속성 및 행동 페르소나 파악.

• 온보딩 퍼널 진단.

• 신규 유저들이 온보딩 단계 및 가치 발견 단계를 완료할 수 있도록 만드는 행동 요인 파악.

• 리텐션 방해 요인 파악.

핵심 질문

• 신규 유저는 누구인가요? 그리고 이들의 행동 페르소나 또는 주요 유저 속성은 무엇인가요? 주목해야 할 특정한 페르소나가 존재하나요?

• 왜 특정 행동 페르소나의 유저가 다른 행동 페르소나에 비해 더 잘 잔존하나요? 리텐션에 긍정적(혹은 부정적)인 영향을 주는 특정한 행동이 존재하나요?

• 첫 번째 온보딩 경험이 이후 리텐션에 어떠한 영향을 미치나요? 개선될 수 있는 단계들이 존재하나요? 튜토리얼 또는 구조화된 온보딩 플로우가 제품에 유익한가요?

• 신규 유저 리텐션의 온보딩 및 가치 발견 단계를 성공적으로 완료하도록 촉진하는 핵심 행동 요인들은 무엇인가요? 유저들이 이 같은 주요 과정들을 거칠 수 있도록 하는 방법을 찾기 위해 어떤 테스트를 진행할 수 있나요?

• 리텐션 방해 요인이 존재하나요? 존재한다면, 어떻게 이를 개선할 것인가요?

• 신규 유저 리텐션에 중요한 영향을 미치는 특정 액션, 또는 일련의 액션들 존재 여부를 파악하기 위해 어떤 실험을 수행할 수 있나요?  

시간에 따른 지표 개선 트래킹하기

• 가설을 테스트하고 신규 유저 리텐션을 개선하기 위한 새로운 방안을 시도할 때 유효한 것과 그렇지 않은 것이 무엇인지 확인할 수 있도록 지속적으로 지표를 트래킹 하는 것이 중요.

• 신규 유저 리텐션 분석의 가장 중요한 목표는 신규 유저를 현재 유저로 만드는 것.

• 아래 지표들을 트래킹 해서 시간에 따른 성과를 측정해봐야 함.

◦ 신규 유저 중 현재 유저가 된 비율.

◦ 신규 유저 및 중요 행동 페르소나의 리텐션 추이.

◦ 특히, 신규 유입 > 온보딩 > 가치 발견 > 습관 형성 단계에 따른 Bracket 리텐션 곡선 그리기. 가장 개선의 여지가 큰 곳이 어디인지에 따라 커브상에서 먼저 개선해 볼 특정한 부분에 집중 가능.

◦ 온보딩 퍼널에서의 전환율 추이

7. 복귀 유저 리텐션

7.1 복귀 유저 리텐션의 중요성

• 복귀 유저들은 전반적 리텐션을 개선하고 활성 유저 수를 늘리는 데 기여할 여지가 큼.

• 제품 내 휴면 상태인 모든 유저들은 복귀 유저가 될 가능성이 있음.

• 비활성화된 유저를 재활성화시키는 것은 리텐션 곡선을 평평하게 만들고 활성 유저의 베이스라인을 높여줌.  

복귀 유저

• 비활성화 or 휴면 상태였다가 일정 기간 후 제품에 재방문한 유저들.

• 현재 주기에 활성화된 상태지만 이전 주기에는 비활성화 상태였으며, 이전 과거에 활성화된 적이 있었음.

• 유저가 복귀하는 시점에 좋은 유저 경험 제공 필요.

• 복귀 시 첫 화면에서 중요하게 생각하는 행동을 수행하게 만들어야 함.    

7.2 복귀 유저 진단하기

복귀 유저 진단

• 복귀 유저에 대한 베이스라인 리텐션 그리기 필요.

• 제품 사용 주기 1-2배 길이 기간을 두고 장기적 효과를 살펴보는 게 좋음.

• 복귀 유저 리텐션 곡선을 그린 후 현재 유저 및 신규 유저 리텐션 곡선과 비교해야 함.

• 이를 통해 복귀 유저들이 다른 두 그룹과 어떻게 다르게 행동하고 있는지 알 수 있음.

• 참고로 리텐션을 살펴볼 때는, 단순히 ‘활성화' 상태일 뿐 제품 내에서 가치 있는 활동을 하지 않는 유저가 아닌 핵심 이벤트를 수행하는 유저를 중심에 둬야 함.  

복귀 유저 기회 규모 파악

• 아래 두 가지 계산을 통해 복귀 유저 기회 규모 파악 가능.

◦ 액티브 유저 중 복귀 유저 비율.

◦ 잠재적 복귀 유저 수.

• 액티브 유저 중 복귀 유저의 비율.

◦ 측정 시점 기준 현재 주기 액티브 유저 세분화 해서 계산.

• 잠재적 복귀 유저 수는 얼마나 될까?

◦ 이전 6개월 간 제품을 사용한 적이 있으며, 현재 주기에는 사용한 적이 없는 유저의 숫자를 파악하는 것.

복귀 유저의 행동 페르소나 탐색하기

• 참고. 내부 트리거 vs 외부 트리거.

◦ 외부 트리거: 푸시 알림, 이메일, 광고 등 유저 및 잠재 유저들의 관심 끌기 위해 사용하는 것.    

◦ 내부 트리거: 고객 마음속에서 일어나는 것. 제품이 생각, 감정, 기존의 습관과 밀접하게 연관되어 있을 때 일어남.

• 유저 습관 형성을 위해서는 처음에 외부 트리거로 유저들의 관심을 끌어 학습시키고, 습관이 되어서 내부 트리거가 되도록 해야 함.  

7.3 복귀 촉진 요인 정의하기

• 측정 가능한 복귀 트리거를 정의해야 함.

• 복귀 유저들을 제품으로 돌아오게 만든 외부 트리거가 무엇인지 정의해야 함.

• 그 후 해당 트리거들이 유저 재활성화에 얼마나 효과가 있는지 측정하고, 개선할 수 있는 방법을 고민해야 함.

• 잠재적 트리거를 정의했다면, 핵심 퍼널 전환율 또는 트리거에 노출된 유저의 장기 리텐션 등의 다운스트림 메트릭을 비교해야 함. 그래야 의도했던 효과가 제대로 발생하는지 측정 가능.

• 푸시 알림과 같은 외부 트리거는 제품에 대해 유저들이 갖고 있는 기존의 감정이나 행동을 재촉진 시킬 때 가장 효과가 좋음.

• 또한 유저가 설정한 선호 항목이나 기존 수행 활동과 같이, 수집된 유저 데이터를 기반으로 푸시 알림을 개인화할 수 있다면 더 좋은 성과를 얻을 수 있음.  

7.4 복귀 유저 행동과 신규&현재 유저 행동 비교하기

• 트리거 및 행동 페르소나에 대한 정의를 마친 후에는, 복귀 유저와 현재 및 신규 유저들을 비교해야 함.  

• 장기 리텐션 및 핵심 퍼널 전환율을 봐야 함.

• 이는 현재 유저들이 다른 유저 그룹과 비교해 얼마나 더 가치 있는지 측정하는 데 도움이 됨.

핵심 이벤트 및 핵심 속성 측정

• 핵심 이벤트는 유저의 실제 제품 사용을 대표할 수 있는 유저 행동. 유저들이 이를 통해 가치를 얻고 있어야 함.

• 복귀 유저를 분석할 때 단순 재방문이 아닌 핵심 이벤트를 얼마나 많이 수행하는지 봐야 함.

• 핵심 이벤트 및 이벤트 속성을 비교해서, 복귀 유저가 현재 유저와 비교해 상이한 행동 패턴을 보이거나 핵심 이벤트를 다른 주기로 수행하지는 않는지 이해할 수 있음.

◦ 리텐션 및 매출 측면에서, 더 많은 휴면 유저를 복귀시키는 데 노력을 쏟는 것이 유의미 한가.

◦ 복귀 유저의 재방문 경험을 개선하는 데 이용할 수 있는 복귀 유저들만의 고유한 행동이 있는가.    

밀착도와 세션 메트릭 비교

• 밀착도와 세션 메트릭을 통해 복귀 유저의 인게이지먼트와 현재 유저의 행동 비교 가능.

• 발견한 차이점을 기반으로 복귀 유저만이 가진 특성에 대한 가설 세우고 전략 수립 가능.

복귀, 신규, 현재 유저의 핵심 이벤트 밀착도 비교    

• 세션 길이가 비즈니스에 중요한 요소라면, 복귀, 신규, 현재 유저의 세션 길이 분포 및 평균 세션 길이 비교.

• 만약 세션 길이가 제품 인게이지먼트를 측정하는 좋은 지표라면, 복귀 유저의 세션 길이 분포를 도표로 만들어 현재 유저의 사용 양상과 비교하기.

• 분포 형태가 유사하다면 복귀 유저가 현재 유저와 비슷하게 행동하고 있다는 뜻이며, 이 복귀 유저들을 장기적으로 현재 유저로 전환시키기 용이한 유저로 볼 수 있음.

복귀, 현재, 신규 유저 매출 비교

• 신규 유저보다 휴면 유저 복귀에 사용하는 비용이 훨씬 적음.  

• 복귀 유저와 신규 유저의 잠재적 수익을 비교함으로써 ROI를 산출하고, 이에 따라 리소스를 어떻게 사용할 것인지 결정 가능. * 아래 두 메트릭 비교해 봐야 함.

◦ ARPU

◦ ARPPU

7.5 Take Action

• 복귀 유저 리텐션 분석의 목표는 어떻게 휴면 유저를 복귀 또는 재활성화시킬 것인지, 그리고 복귀 유저를 현재 유저로 어떻게 전환시킬 것인지 알아보는 것.

• 또한 복귀 유저의 잠재적 가치를 이해하고, 더 많은 유저를 복귀시키는 데 얼마나 노력을 기울여야 할지 파악하는 것.

• 아래의 질문들을 기반으로 가설을 세워야 함.

◦ 현재 액티브 유저의 몇 퍼센트가 복귀 유저입니까? 복귀 유저 수가 늘어남에 따라 액티브 유저는 잠재적으로 얼마나 증가합니까?

◦ 복귀 유저가 재활성화되고 현재 유저로 전환될 확률을 높이기 위해 복귀 유저 경험을 어떻게 최적화할 수 있을까요?

◦ 더 많은 유저를 복귀시킴으로써 리텐션 및 다른 핵심 메트릭 수치를 전반적으로 증가시킬 수 있는 기회가 있습니까?

◦ 휴면 유저를 복귀시키기 위해 시도해 볼 수 있는 효과적인 트리거에는 무엇이 있습니까?

시간에 따른 지표 개선 트래킹하기

• 메트릭을 구성할 때 복귀 유저 리텐션의 목표를 기억해야 함.

◦ 휴면 유저가 복귀 유저가 되도록 트리거하기.

◦ 복귀 유저를 현재 유저로 전환시키기.

• 진행 상황 측정을 위해 시간에 따라 다음 메트릭을 추적해야 함.

◦ 액티브 유저 중 복귀 유저의 비율.

◦ 복귀 유저의 장기 리텐션: 몇 퍼센트의 복귀 유저가 현재 유저가 되는지 파악하기 위함. 단기적인 효과만을 위한 전략은 지양해야 함.

◦ 리인게이지먼트 캠페인의 효과: 오픈율, 클릭률, 캠페인 별 리텐션 및 핵심 퍼널 전환율 등 세부적인 메트릭을 지속적으로 트래킹 해야 함.

◦ 핵심 이벤트의 밀착도.

◦ 시간에 따른 핵심 퍼널별 전환율.

7.6 WorkSheet: 복귀 유저 리텐션

• 복귀 유저는 현재 주기에 활성화되어 있으나, 직전 주기에는 비활성화 상태였으며, 그보다 이전 주기에 활성화된 적이 있는 사람.

• 복귀 유저 리텐션 분석을 통해 다음 내용을 알아볼 수 있음.

◦ 1) 휴면 유저를 어떻게 복귀 또는 재활성화시킬 것인가?

◦ 2) 이들을 어떻게 현재 유저로 만들 수 있는가?    

복귀 유저 진단 체크리스트

• 복귀 유저 리텐션과 현재 및 신규 유저 리텐션 비교해야 함.

• 이를 통해 복귀 유저 그룹이 다른 두 그룹과 비교해 현재 어떤 성과를 내고 있으며, 복귀 유저에 대해 어느 정도의 노력을 투입해야 할지 알 수 있음.

8. WHAT TO DO NEXT  

8.1 요약: 리텐션 라이프사이클 프레임워크

핵심 이벤트 정의

• 액티브 유저는 제품의 핵심 가치를 얻는 방식으로 제품에 인게이지하고, 이를 통해 제품의 성장 목표를 달성하는 데 기여할 수 있어야 함.

• 리텐션 분석 시작 전, 핵심 이벤트를 먼저 정의하는 것이 가장 중요.

• 핵심 이벤트는 제품이 무엇인지, 유저는 어떤 사람들인지, 유저가 제품을 어떻게 사용하는지에 따라 정의됨.

• 핵심 이벤트가 무엇인지 정의했다면, 유저들이 핵심 이벤트를 얼마나 자주 수행할 것으로 기대하는지 파악해야 함.

제품 사용 주기 정의

• 유저들이 얼마나 자주 제품에 유의미하게 인게이지하고 싶어 하는지 이해하는 것은 리텐션 라이프사이클 프레임워크를 활용하기 위한 전제 조건.

리텐션 라이프사이클 프레임 워크

• 액티브 유저는 다음의 유저 그룹으로 구성됨.

◦ 신규 유저: 앱을 처음 접하거나, 처음 사용하는 유저들.

◦ 현재 유저: 앱 서비스를 지속적으로 사용하는 유저들.

◦ 복귀 유저: 앱 서비스를 지속적으로 사용하고 있으며, 일정 기간 비활성화 되었다가 다시 활성화된 유저들.

• 제품 사용 주기를 통해 제품 유저 기반을 신규, 현재, 복귀 유저 그룹으로 나눠 정의할 수 있음.

• 리텐션 라이프사이클 프레임워크의 전반적 목표는 신규 및 복귀 유저가 현재 유저처럼 행동하게 만드는 것.

8.2 Next Steps: 리텐션 진단하기

스스로의 리텐션을 벤치마킹하기

• 제품의 리텐션 기준치를 마련하는 데 벤치마킹 해야 하는 앱 서비스는 딱 하나. 바로 자신의 앱 서비스.

• 앱 리텐션이 점차적으로 개선되는 것이 측정된다면, 제품은 성장하고 있다고 볼 수 있음.

• 따라서 트리거 지점을 파악하고 리텐션 전략을 적용하기 전, 현재, 신규, 복귀 유저의 베이스라인 리텐션을 먼저 확인하는 것이 중요.

• 핵심 이벤트와 제품 사용 주기를 정의한 뒤, 어떤 방식의 리텐션 계산 방법이 가장 자신의 서비스에 적합한지 파악해야 함.

◦ N-day Retention

◦ Unbounded Retention

◦ Bracket Retention

• 신규 유저와 복귀 유저 리텐션 곡선의 형태를 현재 유저와 비교하여 다른 점을 살펴봐야 함. 이를 통해 제품에서 일어나고 있는 일을 상위 관점에서 바라볼 수 있음.

확고한 리텐션 목표 세우기

• 아래 내용을 참고해서 리텐션 플랜을 세우기.

◦ 1) 최종 목표 설정.

◦ 2) 기간 설정(30-90일 사이).

◦ 3) 리텐션과 관련하여 달성하고 싶은 핵심적인 결과 세 가지를 설정. 각 핵심 결과는 지표를 통해 객관적으로 측정 가능해야 함.

◦ 4) 이 핵심 결과를 달성하는 데 도움이 되는 실행 가능한 목표들을 정해보기.

• 세 개의 핵심 결과 설정 시 각 결과의 성공 가능성에 차등을 두는 것이 좋음.

• 첫 핵심 결과 달성 확률은 90%, 두 번째는 50%, 세 번째는 10%.

핵심 메트릭 모니터링의 중요성

• 목표를 설정하고 이를 성취하는 과정을 트래킹 하기 위한 메트릭을 결정했다면, 이 메트릭을 누구든 쉽게 알아볼 수 있도록 시각화해야 함.

• 핵심 메트릭을 설정하고 이를 트래킹 할 때 목표를 달성할 확률이 훨씬 높으며, 메트릭을 실시간으로 트래킹 할 경우 그렇지 않은 경우에 비해 목표를 달성할 확률이 2배 높음.

• 시간에 따라 어떤 메트릭을 트래킹 할 것인가는 설정한 목표에 전적으로 달려 있음.  

리텐션 라이프사이클 분해하기 - 라이프사이클&펄스(Pulse)

• 제품 라이프사이클과 펄스 메트릭을 분해해 구간별로 도표화하고, 유저 단계별 전환이 어떻게 이뤄지는지 비교해야 함.

• 이를 통해 휴면 유저 증가 또는 현재 유저 감소와 같은 이슈가 발생했을 때 비즈니스 방향성을 쉽게 수정할 수 있음.

• 새로운 리텐션 전략을 적용했을 때, 유저 베이스의 건강 지표가 전반적으로 개선되고 있는지 트래킹 가능.

8.3 실험 우선순위 선정하기

• 목표를 향해 나아가기 위해서는 제품 성장 아이디어의 우선순위를 정하는 것이 중요.

◦ 1) 브레인스토밍&아이디어 백로그

◦ 2) 우선순위 결정  

8.4 정성적 피드백의 중요성

• 리텐션이 강력한 제품을 만든다는 건, 정량적, 정성적 관점 모두에서 유저의 목소리를 듣는 것.

• 아래 내용을 참고해서 정성적 피드백을 해야 한다.

◦ 유저 인터뷰를 통해 유저가 제품을 이용하는 공통적인 흐름과 순서를 이해하고, 상이한 행동 페르소나를 정의.

◦ 포커스 그룹을 구성하여 새로운 기능이나 서비스를 테스트.

◦ 현재 그리고/또는 휴면 유저에게 피드백 설문 조사 발송.

◦ 핵심 경로 퍼널의 특정 지점에서 이탈한 유저와의 직접적인 대화를 통해 이탈 원인 파악.    

8.5 플레이북 반복 학습

• 아래 경우 전체 혹은 부분적으로 플레이북에서 언급한 분석 프로세스 반복적으로 수행해야 함.

◦ 주요 제품 업데이트 또는 새로운 기능 추가.

◦ 제품이 시즈널리티가 있는 경우.

◦ 기존과 매우 다른 새로운 유저들이 유입.

• 위와 같은 상황이 발생하지 않은 경우, 모든 제품 릴리즈에 맞춰 핵심 메트릭을 모니터링하고 플레이북 분석 프로세스 빈도수는 낮추기를 추천.

• 프로세스 전체를 실행하지 않더라도, 유저들의 최신 행동 양상을 항상 인지하기 위해서는 최소 분기마다 신규, 현재, 복귀 유저의 행동 페르소나를 살펴봐야 함.

9. 부록

9.1 작동 상황 리뷰

• 분석 메트릭 검토 전, 트래킹 및 데이터 수집이 제대로 되고 있는지부터 확인해야 함.

이벤트 분류 체계(Taxonomy) 정리

• 이벤트 분류 체계는 비즈니스 목표를 반영함.  

• 이벤트 분류 체계를 점검하는 데 도움이 되는 질문들.

◦ 트래킹 하고 있는 이벤트가 애널리틱스 목표와 일치합니까?

◦ 트래킹 하고 있는 이벤트가 무엇이며, 왜 해당 이벤트를 트래킹 하고 있는지 모든 구성원이 이해하고 있습니까?

◦ 핵심 경로 퍼널에 대응하는 이벤트를 트래킹 하고 있습니까?

◦ 액티브 유저를 어떻게 정의하고 있습니까?    

9.2 데이터 검증

• 유저의 행동을 분석하기 위해서는 그들의 행동이 애널리틱스 플랫폼에 어떻게 반영되는가를 깊게 이해해야 함.

• 가장 쉬운 방법은 직접 제품의 유저가 되어보는 것.

◦ 온보딩 확인.

◦ 핵심 경로 확인: ‘이상적인' 유저 활동의 경로를 시뮬레이션.

◦ 철저한 에러 테스트.

• 이벤트 분류 체계 및 데이터 품질을 총체적으로 점검해야 세부적인 분석을 수행하기 위한 기반 확보가 가능.

• 신뢰 가능한 데이터를 원한다면, 리소스가 많이 들어도 이 작업을 사전에 제대로 완료해야 함.

• 이벤트 명을 정의할 때는 모두가 이해하기 쉬운 이름을 사용해야 함.