[Product Metric] 리텐션 (Retention) 측정 방법 3가지

Retention ('유지율')이란 무엇인가?

Pirate Metric (AARRR)중 가장 개선하기 어렵고, 또 가장 중요한 지표로 제품-시장 적합성 (Product Market Fit)을 예측할 수 있는 가장 기본적이면서도 중요한 지표이다. 유입 (Acquisition)이나 활성화 (Activation)가 되더라도 리텐션 관리가 되지 않으면 서비스의 장기적인 성장을 보장할 수 없다. 
 
PM은 고객이 활성화 과정을 통해 경험한 핵심 가치를 꾸준히 경험하게 하고, 그 수준을 측정할 수 있는 지표를 정의하고 관리해야 한다. 여기서 주의할점은 구독제의 '재구독' 개념과 제품 지표로서의 Retention을 구분할 필요가 있다는 것이다. Netflix를 대표적인 사례로 들자면, Netflix의 재구독률은 분기당 75%라고 한다. 이와 달리 Netflix의 North Star Metric (북극성 지표 NSM)은 "월간 사용자당 평균 총 시청 시간"인데, 이는 Netflix에서 핵심 가치로 정의하는 '영상 시청' 이라는 행위를 사용자가 월간 몇 번 반복했는지를 측정하는 것이다. 
 
리텐션은 다른 지표에 비해 진정한 개선 효과를 보기까지 오래 걸린다. 푸시, 이메일, SMS 등 마케팅 채널을 꾸준히 활용하면 일시적인 리텐션 지표는 무조건 올라간다. 하지만 사용자 입장에서는 장기적인 피로가 누적되어 이탈이나 앱 삭제와 같은 마음아픈 상황이 발생할 수 있다. 
 

클래식 리텐션 (Classic Retention)

클래식 리텐션은 가장 일반적인 유지율 계산 방법이다. 특정일에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산하는 방식이기 때문에 'Day N' 리텐션이라고도 한다. 특정일에 접속했는지 여부는 고려하지만 그때까지 꾸준하게 반복적으로 들어왔는지 여부는 고려하지 않는다.
 
따라서 클래식 리텐션은 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에서 활용하기 적절한 지표이다. 짧은 주기로 반복적으로 사용하는 것이 보편적인 전화, 메신저, SNS 같은 서비스가 여기 해당한다. 
 

Classic Retention = (Day N에 서비스를 이용한 사람) / (Day 0에 처음 서비스를 이용한 사람)
 

범위 리텐션 (Range Retention)

범위 리텐션은 특정 기간에 이벤트를 발생시킨 유저의 비율을 계산하는 방식으로 리텐션을 측정한다. 개별 날짜가 아니라 특정 기간 (예를 들면 7일이나 1개월)을 기준으로 한다는 차이가 있다. 

 
Range Retention = (Range N에 서비스를 이용한 사람) / (Range 0에 처음 서비스를 이용한 사람)
 

주의할 점은 기준이 되는 기간이 길어질수록 리텐션이 과대 추정 (Over-estimated) 될 수 있다는 문제가 있고, 의미 있는 결과를 보기 위해서는 어느 정도 기간이 축적돼야 하기 때문에 리텐션 트렌드를 확인하는데 비교적 오랜 시간이 필요하다는 단점이 있다. 사용주기가 길고 주기적인 서비스에서 많이 활용한다. 굳이 매일 접속하지 않더라도 일정 간격으로 꾸준히 사용하는 가계부나 음식배달 서비스 등이 범위 리텐션을 활용하기에 적합하다. 
 

롤링 리텐션 (Rolling Retention) 

롤링 리텐션은 돌아온 사용자가 아닌 이탈한 사용자에 초점을 맞추어 리텐션을 계산한다. 롤링 리텐션은 '마지막 로그인 날짜'를 활용해 리텐션을 계산하는 것과 같다고 생각하는 것이다. 최초 로그인 시점과 마지막 로그인 시점에 데이터만 있으면 계산할 수 있어서 계산에 필요한 데이터가 간단하고 계산 자체도 쉽고 간편하다. 
 

Rolling Retention = (After N day에 서비스를 이용한 유저) / (Day 0에 처음 서비스를 이용한 유저)
 

하지만 단 한번이라도 로그인한 경우 그 이전까지의 모든 기간을 활동한 기간으로 인정한다는 특성 때문에 유지율이 과대 추정되는 경향이 강하게 나타나므로, 이상치의 영향을 매우 크게 받는다. 예를 들어, 1년 만에 우연히 한번 접속한 사용자가 있다고 가정할 때, 롤링 리텐션 기준으로 계산하면 이 사용자는 지난 1년간 꾸준히 접속해서 활동했던 사용자와 동일한 그룹으로 계산된다. 
 
일반적으로 롤링 리텐션은 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용하게 활용된다. 예를 들어 의류 쇼핑 서비스, 여행 서비스, 미용 의료 예약 서비스 등이 이에 해당할 것이다. 
 
 
만약 내가 사용자 수가 적은 MVP 제품을 론칭하는 Product Manager 라면 Rolling Retention 으로 시작해 Classic Retention, 그 다음 Range Retention을 측정하며 정확도를 높일 것 같다. 
 

 

출처: <그로스 해킹> 양승화 저.