리텐션이란?

그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크론 AARRR을 많이 사용함

 

AARRR이란?

신규 사용자 서비스 사용 시작 (사용자 활성화)

-> 지속적으로 서비스 사용 (사용자 유지)

-> 구매

-> 다른 사용자에게 추천

-> 새로운 사용자 획득

 

유저의 서비스 이용 사이클을 체계화한 프레임워크

 

이미지 출처 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1071/

 

리텐션이 중요한 이유

당연하게도 사용자 유지가 되지 않는 서비스인데 광고를 늘려 획득과 활성화를 늘렸다 생각해보자

새로 들어온 사용자들은 몇 번 서비스를 이용해보고 매력이 없어 이탈할 것이다.

 

이미지 출처: https://blog.ab180.co/posts/retention-series-1

 

우리 서비스를 1회성이 아니라 지속적으로 사용하는지, 핵심 가치를 꾸준히 경험하는지를 측정한다.

 

 

지속적 사용은 어떻게 측정할까?

 

일반적으론 "방문"을 기준으로 측정한다

'사용자가 서비스를 지속적으로 사용하는지 보려고 한다' 라는 목표 아래 다양한 로그가 리텐션을 정의한다

 

1. 특정 페이지 방문

2. 특정 페이지 N번 방문

3. 결제 버튼 클릭 또는 결제 완료

4. 특정 기능 사용

5. 기타

 

클래식 리텐션 계산하기

 

방문을 기준으로 리텐션을 계산해보면

 

2025년 12월 1일에 5명이 서비스를 이용했다 가정하자

 

사용자	12-01 (Day 0)	12-02 (Day 1)	12-03 (Day 2)	12-04 (Day 3)	12-05 (Day 4)
A	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문	ㅤ	방문	ㅤ
C	방문	ㅤ	방문	방문	ㅤ
D	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ
E	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ

 

 

12월 1일에 가입한 사용자들의 접속을 요약해 보면 아래 표와 같다. 12월 2일에 방문한 유저는 5명 중 2명으로 40%이고 이 비율을 리텐션이다

 

ㅤ	12-01 (Day 0)	12-02 (Day 1)	12-03 (Day 2)	12-04 (Day 3)	12-05 (Day 4)	12-06 (Day 5)
방문유저수	5	2	2	3	1	2
리텐션 %	100%	40%	40%	60%	20%	40%

 

하지만 클래식 리텐션의 한계가 보인다.

'사용자 B를 Day 2 계산에서 빼도 되는걸까? Day 3 에도 접속을 하고 있는데, 이 정도면 Day 2 시점에는 서비스를 이용하는 것이아닌가?:"

 

사실 이건 서비스의 관점에 따라 다르다.

매일매일 사용하는 것이 아니라 사용 주기가 길 경우 클래식 리텐션으로 사용자 유지 여부를 판단했을 때 실제보다 훨씬 과소 계산하게 된다.

 

그래서 클래식 리텐션은 사용자가 매일 접속하는 SNS 서비스에 적합하다.

반대로 사용주기가 긴 서비스들의 경우는 아래의 롤링 리텐션을 많이 사용한다.

 

 

롤링 리텐션 계산하기

 

롤링 리텐션은 기준을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율을 나타낸다.

'마지막 방문일 이전은 방문한 것으로 간주한다.' 로 생각해도 된다

 

 

 

사용자	12-01 (Day 0)	12-02 (Day 1)	12-03 (Day 2)	12-04 (Day 3)	12-05 (Day 4)	12-06 (Day 5)
A	방문	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문	(방문으로 간주)	방문	ㅤ	ㅤ
C	방문	(방문으로 간주)	방문	방문	ㅤ	ㅤ
D	방문	(방문으로 간주)	(방문으로 간주)	(방문으로 간주)	(방문으로 간주)	방문
E	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ

 

그러면 롤링 리텐션을 아래와 같이 계산할 수 있습니다.

 

ㅤ	12-01 (Day 0)	12-02 (Day 1)	12-03 (Day 2)	12-04 (Day 3)	12-05 (Day 4)	12-06 (Day 5)
이탈하지 않은 유저 수	5	4	4	4	2	2
롤링 리텐션 %	100%	80%	80%	80%	40%	40%

 

이미지 출처 : https://attachments.datarian.io/production-066f0595-f2c9-4805-a184-a5e6fab1f138-FA0604dOopj-eIyzl9IN3u_Hz6UUdgG8XcenvD6k4vU.jpeg?spaceId=d3a6155a-29fd-4398-a837-fa7ff01c7a4a

 

롤링 리텐션은 여행 서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 등 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 활용된다.

매일 이용하는 것이 중요하기보다는 '사용자가 니즈를 가진 시점' 에 방문해야하는 서비스

 

 

3. 범위 리텐션 계산하기

 

클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념이다.

 

사용자	12-01 (Day 0)	12-02 (Day 1)	12-03 (Day 2)	12-04 (Day 3)	12-05 (Day 4)	12-06 (Day 5)	12-07 (Day 6)
A	방문	방문	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문	ㅤ	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ
C	방문	ㅤ	방문	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ
D	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ	방문	ㅤ
E	방문	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ	ㅤ	방문

 

아래의 기준으로 데이터를 묶으면

• Day 0: 12월 1일 (최초 접속일 또는 서비스 가입일)

• Day 1~3: 12월 2일부터 4일까지

• Day 4~6: 12월 5일부터 7일까지

 

12-01 (Day 0)	12-02 ~ 12-04 (Day 1~3)	12-05 ~ 12-07 (Day 4~6)
기간 내 방문유저수	5	3	3
범위 리텐션 %	100%	60%	60%

 

Day 1 ~ 3 구간 동안에는 사용자 A,B,C가 방문했고

Day 4 ~ 6 구간에는 사용자 A,D,E 가 방문했다

 

Day 1 ~ 3 구간 더 많은 방문이 발생했지만 결국에 구간 리텐션은 60%로 계산된다.

 

이렇게 기간에 묶어서 계산하기 때문에 노이즈가 강하다. 우연히 하루정도 접속을 안해도 리텐션에는 영향을 주지 않기 때문이다.

주로 서비스 사용주기가 길거나 주기적인 서비스에서 많이 사용한다.