[AARRR] Retention - Classic Retention

Classic Retention (N-Day Retention)

첫 방문 후 특정 일자(N일 후)에 재방문한 유저 비율을 나타낸다.

그중에서도 게임, 앱이나 쇼셜앱, 혹은 습관적으로 사용하거나 반복적 행동을 유도하는 제품에 적합하다.

 

1. AARRR 해적 지표

 

AARRR은 기업이 사업의 성장을 평가하기 위해 추적해야 할 5가지 사용자 행동 메트릭의 이니셜을 딴 약자이다.

1. Acquisition (사용자 획득) : 다양한 수단을 통해 서비스를 알림
   ✔️ 광고 CTR(Click Through Rate) : 광고를 본 사람들이 얼마나 클릭했는지
   ✔️ CPC(Cost Per Click) : 클릭 한건당 얼마 지출
   ✔️ CPM(Cost Per 1000 Impression) : 천번을 보여주는데 얼마의 비용을 지출하는지
   
   
2. Activation (사용자 활성화) : 일회성 방문자를 활동 사용자로 전환
   ✔️ 회원 가입 수
   ✔️ 가입 Funnel 단계 별 전환율(Conversion Rate) : 가입버튼을 눌러서 가입완료까지 한 비율
   
   
3. Retention (사용자 유지) : 재방문하고 자주 사용하도록 한다.
   ✔️ Classic Retention (N-Day Retention) : 첫 방문 후 특정 일자(N일 후)에 재방문한 유저 비율
   ✔️  Rolling Retention : 특정 날짜를 포함하여 그 이후에 한번이라도 재방문한 유저의 비율
   ✔️  Stickiness(고착도) : 해당 기간 동안 활동한 사용자 수
   
   
4. Revenue (수익, 매출) : 매출로 이어지게 한다.
   ✔️  PU(Paying User) Rate : 전체 사용자중에 결제를 한 사용자 비율
   ✔️  ARPU (Average Revenue Per User) : 모든 사용자 1명당 결제한 금액
   = 매출 / 중복을 제외한 활동 사용자 수
   ✔️  ARPPU (Average Revenue Per Paying User) : 결제 유저(유로 사용자) 1명당 결제한 금액
   = 매출 / 중복을 제외한 결제 유저(유료 사용자) 수
   
   ARPU = ARPPU * (전체 사용자 대비 유료 사용자의 비율)
   
   ex) 전체 사용자 수 1000명중 20명이 유료 사용자이다. 한 달 매출액은 2,000달러.
   따라서 ARPU는 2달러(=2000/1000)이고, ARPPU는 100달러(2000/20)이다.
   
   ✔️ Average Check : 구매 1회당 평균 금액
   = Revenue / Transaction
   
   
5. Referral (추천, 전파) : 다른 사람에게 서비스를 소개, 추천한다. (가장 어려운 단계)
   ✔️ 바이럴 계수(기존 고객 한명 당 데리고 온 새로운 고객의 수)
        : 바이럴 계수가 1이 넘으면 Acquisition 단계를 하지 않아도 서비스가 계속 성장한다고 봄
   ✔️ 바이럴 주기 : 기존 고객 1명이 새로운 고객을 데려오는데 걸리는 시간

 

아래로 내려갈수록 좁아지는 모양인데, Acquisition(사용자 획득) 단계 유저가 가장 많고, 아래로 내려갈수록 적어지기때문이다.

 

2. AARRR지표의 목표

• 기업이 비즈니스의 건전성에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 지표에만 집중할 수 있도록 한다.
• 올바른 데이터를 사용하여 제품 관리 및 마케팅 노력의 성공을 가늠할 수 있도록 하고, 효과가 없는 마케팅 계획을 개선하는 데 도움이 된다.
• 사용자들이 서비스를 지속적으로 사용하는지, 핵심가치를 꾸준히 경험하는지를 측정한다.
  • 지속적으로 사용하는지 측정하는 방법은 보통 ‘방문’정도로 측정을 하지만, 다양한 로그가 사용된다. ex) 결제완료
  • ex) 사용중인 Planit 앱은 캘린더 형식의 일정관리 앱인데, 일정 등록, 완료가 가능하다. Planit 앱 데이터 분석을 하자면 단순한 ‘방문’로그보단, ‘일정 등록’ 혹은 ‘일정 완료’ 로그를 이용한 리텐션 측정이 더 효율적일 것이다.

 

3. Classic Retention 계산

간단하고 가장 많이 사용되는 방법이다.

 

A~E 사용자가 페이지를 처음 방문한 날부터의 로그이다.
(혹은 앱을 다운로드받은 날, 회원가입한 날, 앱에서 처음으로 음악을 재생한 날 등 특정한 액션을 취한 날일수도 있다.)

사용자	First Use - Day 0	Day 1	Day 2	Day 3	Day 4
A	O	O	O	O	O
B	O	O		O
C	O		O	O
D	O				O
E	O

 

사용자	Day 0	Day 1	Day 2	Day 3	Day 4
방문 유저수	5	2	2	3	2
리텐션	100%	40%	40%	60%	40%

 

4. Classic Retention 의 한계

• 사용자 C는 Day1에는 방문하지 않고, Day 2에는 방문했다. 어떤 관점인지에 따라 Day1도 Retention이 유지되고 있지만 위의 예제처럼 매일 사용하는 케이스가 아닌, 사용 주기가 길때 클래식 리텐션으로 계산하게 된다면 실제보다 리텐션율이 낮게 측정될 수 있다.
• 또는, 사용자 B는 Day 2에는 방문하지 않았지만 Day 0 부터 3까지 쭉 방문했기때문에 Retention이 유지되고 있다고 판단해도 괜찮을것같아 보인다.

💡 따라서 클래식 리텐션은 사용자가 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 활용하기 적절한 지표이다. SNS와 같이 사용 주기가 긴 서비스의 경우 이탈에 초점을 맞춘 롤링 리텐션(Rolling Retention) 또는 언바운디드 리텐션(Unbounded Retention) 이라고 부르는 기법을 자주 사용한다.