혹시, 의미없이 전체 고객을 대상으로 리텐션율을 보고 계시지는 않으신가요?
의미있는 리텐션 비율은 몇 가지 항목을 감안하여 정의해 볼 수 있습니다. 여러분의 서비스에 가장 적합한 방식을 확인해보세요.
리텐션율은 서비스의 성공 여부를 판단하는 가장 중요한 지표 중 하나입니다.
리텐션율이 높다는 것은 고객들이 서비스에 만족한다는 것을 의미하며, 고객들은 지속적으로 매출에 기여하게 될 것입니다. 하지만 리텐션율이 낮다는 것은 구멍 뚫린 항아리로 표현될 수 있습니다. 신규고객 유입을 목적으로 다양한 마케팅 활동을 진행하더라도 그렇게 유입된 고객들은 지속적으로 빠져나가게 될 것이며, 결국 마케팅에 투입된 비용만 소모하게 될 것입니다.
리텐션율을 높이지 않는다면 더 많은 고객이 찾는 큰 서비스로 성장할 가능성은 거의 없습니다.
리텐션율은 지정한 기간 동안 제품 또는 서비스를 지속적으로 사용하는 고객의 비율로 정의됩니다. 물론, 각 서비스마다 적합한 리텐션율을 정의하는 방법은 다릅니다.
각 서비스에 적합한 리텐션을 정의하기 위해서는 운영하는 서비스의 두 가지 사항을 검토해야 합니다.
여기서 말하는 이벤트는 고객이 서비스를 지속적으로 이용하는지 여부를 판단하기 위한 "행동"을 의미합니다. 따라서, 이 이벤트는 고객과 서비스를 운영하는 기업 양쪽 모두에게 이익이 되는 가치를 주는 것이어야 하며, 기업에게는 매출을 일으키는 동작이면서, 고객에게는 그들이 원하던 것을 얻을 수 있는 활동과 관련되어야 합니다.
예를 들어, Airbnb에서 생각하는 중요 이벤트는 "예약하기"가 될 수 있고, Netflix는 "구독하기", Candy Crush와 같은 게임에서는 "게임하기"가 그들의 중요 이벤트가 될 것입니다.
사용주기는, 고객들이 위에서 정의한 중요 이벤트를 수행하는 빈도를 의미합니다. 고객이 중요 이벤트를 수행한 후 다시 중요 이벤트를 수행하는데 까지 걸리는 적절한 기간을 생각해보세요.
Airbnb는 사람들이 1년에 1~2회 휴가 갈 것을 기대할 것이며, Netflix의 구독은 매월 갱신될 것을 기대하며, Candy Crush는 고객들이 매일 게임을 할 것을 기대할 것입니다.
위에서 확인한 두 가지를 조합하여, Airbnb를 사용하는 고객은 최초 예약 후 18개월 이내에 두 번째 "예약"을 할 경우를 유지로 간주될 것이며, Netflix를 사용하는 고객은 매월 "구독"할 때 유지 되었다고 볼 수 있습니다. Candy Crush의 플레이어는 "게임한" 날을 유지로 볼 수 있습니다.
일반적으로 리텐션율 공식은 시작일(Day1)에 방문한 고객의 수 대비 이후 기간에 방문한 고객의 수를 비교하여 표시하게 됩니다. 이러한 계산방법은 "고객(Active User)"을 어떻게 정의할 것인지와 "기간"의 범위를 정의하는 방식에 따라 달라집니다. 운영하는 서비스에 어떤 방식이 적합할지 이 두가지 항목을 모두 고려해야 합니다.
1. "구매력 있는 고객 리텐션율"은 유료 가입자(또는 구매 고객)의 몇 %가 유지되고 있는지를 측정합니다. 이 세그먼트에 초점을 맞추는 것은 구매력있는 고객의 요구를 우선시하고 그들의 유지가 수익에 직접적인 영향을 주는 것을 의미합니다.
2. "전체 고객 리텐션율"은 고객의 구매 여부와는 상관없이 전체 고객의 리텐션율을 측정합니다. 이러한 종류의 리텐션에 초점을 맞추는 것은 모든 사용자를 만족시키고 인게이지먼트를 유지하는 법을 배우는 데 도움이 되지만 이익 향상에는 도움이 되지 않을 수 있습니다. 구독 모델이 아닌 광고에 의존하는 경우에는 "전체 고객 리텐션율"이 적절한 지표가 될 수 있습니다.
3. "코호트 리텐션율"을 측정하여 유사한 패턴을 보이는 고객 세그먼트 또는 그룹에 따라 유지율을 추적할 수도 있습니다. 이것에 의해, 특정한 고객 세그먼트(segment)의 동작과 그 고객군의 만족도에 초점을 맞출 수 있습니다.
리텐션율의 시간 기준은 크게 3가지 방식이 있습니다.
1. "N-day 리텐션율"은 특정 날짜를 기준으로 얼마나 많은 고객이 남아있는지를 보여줍니다. 예를 들어 고객이 가입을 완료한 후 5일째나 30일째 등 특정일에 유지된 고객의 수를 나타냅니다. 모바일 게임과 같이 사용자가 매일 서비스를 사용하기를 기대하는 경우, N-day 리텐션율로 보는 것이 적합합니다.
2. "Unbounded 리텐션율"은 지정한 날짜 이후로 몇 명의 고객이 돌아왔는지를 나타냅니다. 이 리텐션율은 사용자가 서비스를 매일 사용하지 않는 경우에 적합합니다. 이 수치는 이탈율의 역수가 됩니다.
3. "Bracketed 리텐션율"은, N-day과 같이 매일 계산되는 것이 아닌, 1일차, 3일차, 7일차, 14일차, 31일째 등, 운영하는 서비스의 특성에 맞는 커스텀한 기간에 따라 고객의 리텐션율을 측정합니다.
서비스를 운영하는 기업은 리텐션율을 사용해 4가지를 이해하고자 노력합니다.
- 고객의 신뢰도, 고객 만족도, 사용자가 제품으로부터 얻을 수 있는 가치, 그리고 비즈니스를 유지하기 위한 지속 가능한 기반이 있는지 여부입니다.
일일 명상 앱인 Calm은 리텐션율을 개선하는 방법을 찾고 있었고, Amplitude를 이용하여 어떤 행동이 유지율 상승과 관련되어 있는지 조사를 수행했습니다. 이들은 소수의 고객들이 명상 리마인더 옵션을 설정하고 있음을 발견하였고 이 그룹이 매우 높은 리텐션율을 가지고 있는 것을 확인 하였습니다. Calm은 신규 고객 중 일부를 대상으로 실험을 하여 고객이 유입된 후 바로 명상 리마인더를 설정하도록 유도하는 것이 리텐션율 향상으로 이어지는가를 확인했습니다. 그 결과, N-day 리텐션율이 3배로 향상 되었으며, 이를 바탕으로 Calm은 업데이트된 리마인더 기능을 전체 고객들에게 제공 하였습니다.
리텐션율은 고객의 반응을 확인하여 제품의 개선점을 찾기 위한 하나의 주요 시작점이라 할 수 있습니다. Amplitude 에서 제공하는 다양한 옵션을 통해 서비스에 적합한 리텐션을 찾아 적용해보세요. 좀더 자세한 사항은 The Amplitude Guide to Customer Retention를 참고하셔도 좋습니다.
Amplitude를 통해 Adobe 고객의 행동을 볼 수 있는 방법 (0) | 2020.12.02 |
---|---|
Amplitude는 Google Analytics와 어떤 점이 다른가? (0) | 2020.11.25 |
퍼널(Funnel) 분석과 사용 사례 (0) | 2020.11.17 |
Predictive Cohort 기능을 소개합니다. (0) | 2020.11.13 |
고객 행동기반 코호팅 가이드 (0) | 2020.10.27 |
댓글 영역