[프로덕트 지표] 2. 지표 설정 프레임워크 : ④ Retention 지표

본 콘텐츠는 '프로덕트(Product) 지표 설정 프레임워크' - 김민우 강사님 강의 수강 후 학습 기록입니다.

아래 유튜브 페이지에서 해당 강의 전체 내용 영상을 제공하고 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=3ICPB0xWmpk

 

유익한 강의 무료로 제공해주신 김민우 강사님께 감사 말씀 드립니다. 🙇‍♀️ 

· 김민우 강사님 소개 : https://www.minwookim.kr/

 

📌 강의 요약

 리텐션을 측정하는 지표 개념들을 소개합니다. 

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  프로덕트를 보는 다섯가지 렌즈 👀  

    1. Acquisition (획득)

    2. Activation (활성화)

    3. Engagement (인게이지먼트)

    4. Retention (리텐션)

    5. Monetization (수익화)

 

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지표 설정 프레임워크 : Retention 지표

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Retention 측정 지표

 

 1.  코호트 리텐션 (Cohort Retention)

 2.  리텐션 커브 (Retention Curve)

 3.  Day N Retention

 4.  Bracket Retention, 혹은 Bounded Retention

 5.  Unbounded Retention, 혹은 On and After Retention

 

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   코호트(Cohort)   

: 동질적인 특성을 공유하는 사람들의 집합

 

· 대표적으로 '같은 시기에 가입한 사용자들'을 가리킨다.

 

예) '1월 1일에 가입한 사용자 코호트'

       '1월에 가입한 사용자 코호트'

 

· 가입 시기 외에도 다양한 기준에 따라 코호트를 구분할 수 있다.

 

예)  인구통계학적 특성(예: 성별, 나이, 지역 등)

        프로덕트에서 특정한 행동 여부(예 : 가입 후 1주일 내 콘텐츠를 조회했는가?)

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 1. 코호트 리텐션 (Cohort Retention)  

특정 코호트 유저들이 시간이 경과함에 따라 유지되는 비율

 

 

 아래는 믹스패널에서 볼 수 있는 리텐션 예시이다.

비디오 콘텐츠 구독 서비스 : 2019.12.30 ~ 2020.03 주별 회원 가입한 사람들이 시간이 경과할수록(주 단위) 비디오를 재생했는지 여부에 따라 리텐션을 측정한 결과이다.

출처 : 프로덕트 지표 설정 프레임워크 5강 강의자료 이미지

 

 

· 2019년 12월 30일 주간에 가입한 사용자 코호트

 Week1 리텐션율 68.99 %

 Week2 리텐션율 36.32 %

 Week 3 리텐션율 51.5 %

 

· 경과 주 단위로 측정한다면 ?

 가입 후 week1(7일)이 경과되었을 때 비디오를 재생한 사용자 비율을 보면

Jan 20, 2020 가입자 코호트가 리텐션율이 24.78% 로 매우 낮다.

해당 주차에 가입한 사용자들의 리텐션이 떨어진 원인을 파악하고 개선할 필요가 있다.

 

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2. 리텐션 커브 (Retention Curve)  

앞에서 설명한 코호트 리텐션 차트를 시각적으로 표현한 것

 

🙄 왜 그리나?

 시간이 경과함에 따라 사용자가 얼마나 남아있는지 (Retained) 직관적으로 볼 수 있다.

리텐션 커브	믹스패널에서 볼 수 있는 리텐션 커브

출처 : 프로덕트 지표 설정 프레임워크 5강 강의자료 이미지

 

📌 첨부
이전 데이터리안에서 읽었던 리텐션 커브에 대해 좀더 이해할 수 있었던 글 '리텐션이 웃다니😊'

https://datarian.io/blog/munice-smile-retention

리텐션이 웃다니

 

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3. Day N Retention

N일 째에 유지(Retained)된 사용자의 비율

 

 

Day N Retention을 쉽게 이해하려면 모바일 게임 리텐션을 예시로 들 수 있다.

출처 : 프로덕트 지표 설정 프레임워크 5강 강의자료 이미지

 

· 1월 1일(Day 0)에 모바일 게임을 처음 플레이하기 시작한 유저가 100명

· 그 100명 중 7일 뒤인 1월 8일(Day 7)에도 게임을 플레이한 유저가 30명

   → 1월 1일 가입자들의 Day 7 리텐션은 30 / 100 = 0.3 → 30%

 

 

· 모바일 게임에서 많이 사용되는 지표

• 특히 사용자들을 초반 며칠 동안 붙잡아 두는게 중요하다.
  '사용자가 플레이를 시작한 뒤 초반 며칠 동안' 붙잡아 두는 것
• 그래서 일 단위 유저들의 '이탈'과 '리텐션'을 측정한다.

 

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4. Bracket Retention

Day N Retention은 '딱 N일 째'에 유지된 사용자의 비율

이에 반해 Bracket Retention은 어떤 기간 내에 유지된 사용자의 비율

 

 

· 1주일 단위로 Bracket을 설정할 수도 있고 1개월 단위로 설정할 수도 있고 주나 월 단위가 아니여도 되고 Custom Bracket이 가능하다.

· 다른 말로 'Bounded Retention'이라고 부르기도 한다.

  이후 나올 4. Unbounded Rention과 대비되는 의미이다.

 

예) Bracket Retention을 일주일 단위로 적용한 지표

출처 : 프로덕트 지표 설정 프레임워크 5강 강의자료 이미지 - 믹스패널 리텐션 이미지

 

· Dec 30, 2019 첫 사용을 시작한 사용자 22,881명

  가입일 기준 7일차까지 86.64% 서비스 이용

  8~14일까지 68.99% 가 서비스 이용

  15~21일까지 36.32% 가 서비스 이용 (급격히 감소)

                                             …

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5. Unbounded Retention ( On and After Retention)

사용자 리텐션을 측정하는 기간이 N일, 혹은 N주 후부터 쭉 ~ 으로 제한이 없어서 Unbounded Retention이라고 한다. (의미를 명확히 하기 위해 On and After Retention 이라고도 한다.)

 

 

· Day N Retention과 Bracket Retention 과 비교해서 특징을 알아보면

 

  ✔ Day N Rention 과 Unbounded Retention 차이

 

Week 1 Bracket Retention (혹은 Bounded Retention)	Unbounded Retention, On and After Week 1
신규 이용을 시작하고 나서 그 다음 1주일 동안 유지된 사용자 비율   예)   1월 1일에 이용하기 시작한 유저들 중    그 다음주인 1월 8일 ~ 14일까지 7일 동안 이용한 유저의 비율	신규 이용을 시작하고 나서 다음 일주일 동안,   혹은 그 이후에 유지된 사용자 비율   예)   1월 1일에 이용하기 시작한 유저들 중,   그 다음주인 1월 8일 ~ 14일까지, 혹은 15, 16, 17   그리고 그 이후 이용한 유저의 비율