리텐션(2): 리텐션을 정의하고 측정하기

728x90

회원 가입 후 특정 시간 동안 얼마나 많은 사용자가 활성화되어 남아있는가? 이것이 리텐션의 핵심 질문이다. 리텐션은 액티베이션, 인게이지먼트, 복귀를 모두 합친 것의 산출물이다. 우리는 리텐션을 먼저 정의해야한다. 아래 과정에 따라 리텐션 전략을 세울 예정이다.

Use Case Map 그리기: 정성적인 관점으로 타겟 고객이 자연스럽게 사용하는 행동을 이해한다.
측정과 분석: 정량적인 관점으로 리텐션 지표를 정의하고 분석한다.
인게이지먼트 전략: 트리거, 액션, 보상의 습관 루프를 형성한다.
활성화 전략: 준비된 모먼트, 아하 모먼트, 습관 형성 모먼트 등 핵심이 되는 순간들을 제품 안에서 구축한다.
복귀 전략: 이탈 고객들을 다시 복귀시킬 전략을 세운다.

만약 이 순서의 반대로 진행하게 된다면 잘못된 리텐션 지표를 세우게 된다. 잘못된 빈도를 설정하게 되고, 잘못된 핵심 활동을 정하게 되고, 잘못된 고객을 최적화하게 된다. 우리는 output으로써의 리텐션을 정의하고 분석해야하며, input은 이에 맞춰 조정되야한다.

1. Nature(Internal) Components vs. Nurture(External) Components

무엇이 우리의 핵심 가치 제품에 대한 타겟 고객의 사용 행동이고 패턴일까? 모든 제품에는 자연스러운 사용 패턴에 따른 내제된 행동들이 있다. 우리가 배양해낼 요소를 창조하기 위해 이를 이해하는 것이 중요하다. 자연스러운 요소와 만들어진 요소는 긴밀하게 일치해야한다. 그렇지 않으면 고객에게 스팸처럼 느껴지고 삭제될 것이다. 반면 너무 적은 빈도로 다가간다면 우리 제품이 잊혀질 것이다. 이는 골디락스(Goldilocks) 문제와도 같다. 우리는 고객들이 우리 제품에 대해 최상의 반응을 하기를 바란다. 잊혀져서도 안되고 스팸처럼 느껴져서도 안되는 습관을 구축해야한다. 우리는 Nature와 Nurture 요소를 일치시키기 위해 먼저 정의해야 우리의 리텐션 지표를 우리 제품과 마케팅 전략에 일치시킬 수 있다.

2. Use Case Map 정의하기

문제, 페르소나, 이유, 대안, 빈도로 정의할 수 있다.

고객들이 겪고 있는 문제는 무엇인가? 핀터레스트를 예로 들어보면, 고객의 문제는 "나는 내가 관심있는 것들을 보고 싶다"로 정의할 수 있을 것이다.
이 문제를 가지고 있는 페르소나는 누구인가? 핀터레스트는 2530 여성, 밀레니얼, 전문직일 가능성이 높다. B2B 제품으로 치환하여 채널톡 같은 제품이라면, "고객과 실시간으로 소통하기가 어렵고, 팀원들과 그 이력을 공유하는 것이 복잡하다"는 문제를 가지고 있을 것이며 타겟 고객의 페르소나는 "SMB CS 담당자"일 것이다.
우리 제품으로 이 문제를 해결하고자 하는 핵심 동기가 무엇인가? 핀터레스트에서는 "편하게 내가 원하는 이미지를 많이 찾을 수 있다"일 것이며 채널톡이라면 "고객과 실시간으로 소통할 수 있고 이를 팀원들과 바로 공유할 수 있다"일 것이다.
이 문제를 해결하기 위한 대안은 무엇인가? 핀터레스트라면 구글 검색이나 디지털 매거진, 인스타그램 등이 대안일 것이며 채널톡이라면 인터컴(Intercom)과 같은 유사 서비스일 것이다. 하지만 모든 경쟁자가 채널톡처럼 특정 경쟁사/서비스는 아니다. 고객들은 대안으로 '친구에게 물어보기', '디지털이 아니라 그냥 오프라인으로 고객 상대하기' 같은 완전히 다른 대안을 찾을 수도 있다.
이 문제를 어느 정도의 빈도로 겪는가? 핀터레스트, 채널톡, 인스타그램과 같은 서비스는 매일일 것이며, 구독 서비스라면 월간, 에어비앤비와 같은 숙박 서비스라면 월간 그 이상일 수 있다.

Use Case Map은 딱 1개가 아니다. 페르소나에 따라, 문제 상황에 따라 여러가지가 될 수 있다. 에어비앤비처럼 게스트와 호스트가 있는 경우 각각 시나리오가 나올 것이다.

Use Case	게스트	호스트
문제	합리적인 가격의 안전한 숙박 시설에 가고 싶다. 모텔/호텔 같은 정형화된 숙소는 싫다.	추가 수입을 얻고 싶다
페르소나	예산을 중시하는 20-40대 고객, Local 경험을 원하는 밀레니얼	여유 공간을 가지고 있거나 세컨하우스가 있는 사람
이유/동기	호텔보다 저렴하다/호스트가 특별하다	적은 노력으로 추가 수입을 얻을 수 있다
대안	모텔/호텔/게스트하우스 등	카우치서핑, 다른 부수입
빈도	연간	주간

여러 개의 시나리오가 완성됐다면 이제,

리텐션과 Use Case를 맞춰본다. 에어비앤비의 경우 게스트와 호스트는 전혀 다른 리텐션 지표를 가지고 있다. 게스트는 연간이고 호스트는 주간이다. 슬랙도 그렇다. 팀 채널의 관리자는 Weekly로 들어가서 확인할 가능성이 높다. 하지만 그 채널에 속해있는 일반 팀원이라면 매일 매일 들어가서 메시징을 할 것이다.
지배적인 Use Case에 집중하여 단순화한다. 핀터레스트를 예로 들어보자. 그냥 매일 심심해서 들어가는 고객이 있을 것이고, 직업이 디자이너여서 특정 프로젝트를 할 때 핀터레스트에 잠깐 들어가서 와구와구 레퍼런스 보고 이탈하는 고객도 있을 것이다. 이 때 우리는 더 지배적인 상황인 '일반 고객'에 집중해볼 수 있다.
여러 빈도를 중첩하여 사용한다. 당연히 매일, 매주 사용하는 서비스라면 덜 잊혀질 것이다. 하지만 부동산 서비스라면 매일 사용할리가 없다. 그러면 자연스럽게 제품 상기도가 낮아질 수 밖에 없다. 이럴 때 Use Case를 추가해볼 수 있다. 미국에 Zillow라는 직방 같은 부동산 서비스가 있다. 이들은 매년도 아니고 집 구할 때 5~7년 주기로 서비스를 방문할 수도 있다. 그래서 주간 리텐션을 만들기 위해 Zillow Zestimate Score라는 서비스를 만들어 내 집값이 어떻게 변화하는지 보여주기도 하고, 부동산 시장에 대한 정보를 전달하는 콘텐츠를 만들기도 한다.

3. 리텐션 지표에서 저지르는 흔한 실수

보통 회사에서는 누구는 DAU를 보자고 하고, 누구는 WAU와 공유 수를 합쳐서 보자고 하고, 누구는 또 다른 지표를 보자고 한다. 이럴 때 지표부터 고민하는 게 아니라 앞선 Use Case Map를 먼저 작성하고 이를 측정해야한다. 적합한 리텐션 지표를 정해야 KPI, 그로스를 제대로 측정하고 고객에게 가치를 전달할 수 있다.

자연스러운 빈도와 일치시키지 않는다: 너무 자주 보내서 스팸처럼 느껴지게 하고, 너무 적게 보내서 잊혀지게 만든다.
여러 액션을 합쳐버린다: 핀터레스트의 그로스 리드였던 Casey Winters는 예전에 그들이 이미지를 핀하는 것과 클릭하는 것을 하나의 지표로 보았다고 한다. 이를 WARCs(Weekly Active Re-pinners and clickers)라 불렀다. 이로 인해 팀은 더 쉬운 지표를 향하게 됐고 잘못된 방향으로 나아가게 했다. 당연히 클릭 수를 늘리는 게 더 쉬웠고 팀원들은 클릭커블한 제목을 뽑고 콘텐츠를 강조하는 것에 집중하여 '핀하는 액션'을 버리게 됐다.
오직 수익을 위해 최적화한다: 수익은 '사용'의 산출물이다. 너무 당연하게도 먼저 고객들이 사용을 하고, 가치를 느껴야, 수익이 나온다.

4. 리텐션 지표 정의

리텐션 지표를 정의하기 위해서는 Frequency, Core Behavior, Who를 알아야한다.

Use Case	핀터레스트 고객
문제 = Core Behavior	내가 심심할 때 관심 있는 것들을 보고 싶다.
페르소나 = Who	밀레니얼 여성
이유/동기 = Core Behavior	내 관심사와 관련된 이미지를 탐색할 수 있다.
대안	인스타그램, 구글 검색, 잡지, 친구 등
빈도 = Frequency, Who	Weekly

고객이 겪는 문제의 자연스러운 빈도는 어느 정도인가? 앞서 Use Case Map을 통해 정성적으로 가설을 세워 파악했다면 이번엔 정량적으로 파악해본다. 이는 특정 기간 동안의 활성화 고객을 도수분포도로 파악할 수 있다.
- ❶ Use Case를 고른다: 우리는 가입한지 한달이 넘었고, 한달 이내에 핵심 행동을 수행한 고객들을 관찰한다. 이들은 성공적으로 활성화된 고객이어야한다.
- ❷ 사용 빈도 도수분포도를 그린다: 데일리로 사용하는 서비스라면 이 도수분포도에서 2/3 이상 활성화된 고객이 있어야한다. 매주 사용하는 서비스라면 3~7일 이상 활성화된 고객이 있어야 하고, 매월 사용하는 서비스라면 1~2일 이상이어야한다.
- ❸ 분포에 대해 분석한다. 분포표를 통해 우리의 정성적인 가설을 검증할 수 있다. 만약 핀터레스트라면, 우리는 매주 사용할 것이라 생각했는데 실제로 분포표에서는 매월로 나타날 수 있다. 그렇게 되면 우리의 가설이 틀렸다고 판단하거나, 매주 방문할 동기를 만들어주어야한다.
우리가 고객에게 가치를 전달했다는 것을 의미하는 핵심 행동이 무엇인가? 핀터레스트에서는 피드를 보는 것, 핀하거나, 핀된 것을 또 핀하거나, 피드에서 콘텐츠를 클릭하는 것들이 행동 가설에 포함된다. 우리는 이 행동들을 통해 고객의 문제가 실제로 해결되는지, 우리가 실제로 그들의 관심사를 찾는데 도움을 주고 지루함을 해결해주는지, 제품이 진짜 가치를 전달하고 있는지를 판단할 수 있다.
- ❶ 성공적으로 핵심 행동을 수행한 고객군을 형성한다: 앞서 피드 보기, 핀하기, 클릭하기를 주요 가설로 잡았다. 그러면 우리는 성공적으로 매주 피드를 본 그룹, 최소 한 번 이상 핀을 본 그룹, 최소 한 번 이상 클릭해본 그룹 등을 발라내본다.
- ❷ 행동 가설에 따른 리텐션 코호트 차트를 그린다
- ❸ 이를 비교해보면서 분석한다: 차트를 그렸는데 리텐션이 Pinning > Clicking > Viewing 순으로 높았다고 하면 "핀하는 것"이 장기적으로 가장 건강한 리텐션을 만들어내는 핵심 행동이라 볼 수 있다.
이 지표에 포함되는 고객이 누구인가? 이를 보기 위해선 페르소나와 핵심 행동, 그리고 빈도를 보아야한다. 핀터레스트에서는 매주 관심사를 탐색하는 활성화된 re-pinner일 것이다. 이는 활성화의 정의가 이뤄진 것이므로 단순히 WAU를 보는 것보다 훨씬 명확하다.

5. 리텐션 코호트 평가하기

리텐션 코호트는 생각보다 단순하다. 시작 시점에서 얼마나 많은 고객이 남아있는지를 보여준다. 아래 이미지는 구글 애널리틱스에서 제공하는 리텐션 코호트 차트이다. 특정 기간마다 Activation된 고객 수를 보여주고(1행), 주차별로 남아있는 고객을 퍼센트로 보여주고 있다.

리텐션을 보는 방식은 여러 가지이다.

절대값: 동일 시점에 가입한 사람들(Starting Group)이 특정 시간이 지났을 때 몇명이 남아있나?
퍼센트: Starting Group 중 남은 사람들이 몇%인가?
상대적인 절대값: Starting Group 중 지배적으로 남아있는 사람이 몇명인가?
상대적인 퍼센트: Starting Group 중 지배적으로 남아있는 사람은 몇%인가? 이 수치를 보면 리텐션에 문제가 있는지 없는지 알 수 있다.
상대적인 평균값: 해당 코호트가 평균적에 비해 얼마나 남아있는가? 이 수치를 보면 평균값에 비해 우리가 얼마나 리텐션이 높은지 낮은지를 판단할 수 있다.

기본적인 리텐션 커브는 퍼센트로 해석한다. 주차별 평균 값을 놓으면 그래프로 경향성을 볼 수 있다. 리텐션 커브의 모양에 따라 유형을 파악할 수 있다.

Trend to 0: 일반적으로는 Bad Case다. 종국엔 고객을 100% 잃는다는 의미이다. 하지만 이게 괜찮은 경우도 있다. 틴더 같은 데이팅 앱의 경우 짝을 만나면 이탈할 것이다. 직방 같은 부동산 앱이라면, 집 계약에 성공해서 이탈할 것이다. 이럴 땐 Use Case를 추가해주어야한다. 예를 들어 핀터레스트 고객 중 디자이너여서 특정 프로젝트를 할 때 핀터레스트를 방문했고, 프로젝트 종료 후 이탈했다면 캐주얼한 브라우징 Use Case로 전환시켜볼 수 있겠다.
Flattish(=OK): 리텐션이 완벽하게 평평하진 않은 상태이다. 0로 가는 속도가 매우 느리기는 할테지만 아주 좋은 상황은 아니다. 이 때 우리는 고객 인게이지먼트를 높이고, 복귀 고객을 최적화하면 Good Case로 나아갈 수 있다.
Flat(=Good): 우리가 지향해야하는 리텐션 커브이다. 완벽하게 평평해졌다면 우리가 유저를 붓는 만큼 항상 같은 비율로 남아있게 될 것이다.
Smile(=Great): 처음에는 낮아지다가 시간이 지나면 점진적으로 리텐션이 증가하는 경우이다. SNS서비스 같은 경우 사용자의 네트워크가 커지면서 네트워크 효과가 커지고, 고객이 느끼는 서비스 가치가 높아질 때 이런 커브가 생길 수 있다.
- 이 커브가 그려질 수 있는 상황을 상상해보면, 런드리고나 쿠팡처럼 '배송'이 주력인 서비스일 때 서비스 지역을 확대하면 리텐션이 좋아질 것이다. 슬랙과 같은 메신저라면 채팅방에 추가되는 팀원들이 늘어날 수록 리텐션이 좋아질 것이다.