우리 서비스만의 리텐션 올리는 공식을 만들려면

유저 액션 데이터와 서비스 재사용률의 상관관계를 인과관계로 바꾸려면

작년 6월, 토스팀의 영상을 보고 팀에서 PO세션을 진행했다. 내용 중에 이런 예시가 있었다. “사용자들이 A기능을 3번 이상 체험하면 재사용률이 80%가 된다.” 이 예시를 보며 어떻게 저러한 정의를 도출할 수 있을까 하는 궁금증이 생겼다.

조금 더 풀어보자면, 회사는 수집한 유저 데이터로 유저 액션과 서비스 재사용률의 상관성을 파악할 수 있다. 하지만 상관성으로 인과의 성격을 드러내는 정의를 나타낼 수 없다. 그래서 상관관계와 인과관계를 나무위키에서 정독한 후에 아래의 결론을 내렸다. 

상관관계가 인과관계가 되려면 수많은 실험을 거쳐야 한다. 실험은 두 가지 경우가 있다.

1. 결과가 다른 유저들의 각 액션들을 수집했을 때, 차이점을 수집해서 인과관계의 잠재 변수로 선택

2. 결과가 같은 유저들의 각 액션들을 수집했을 때, 공통점을 수집해서 인과관계의 잠재 변수로 선택