리텐션의 모든 것(All about Retention): 리텐션 분석과 실행
'이번 달 리텐션', '그때 유입된 고객들 리텐션' 같은 방식으로 구하고 계신가요? 서로 다른 계산 방식이 필요해요.
Nov 01, 2022
리텐션과 관련하여 우리는 두 가지 질문에 흔히 맞닥뜨려요. “이번 달 리텐션은 얼마나 될까?”, “그때 유입된 고객들의 리텐션은 어떨까?”. 두 가지 질문은 똑같은 리텐션에 관한 질문이지만 서로 다른 계산 방식으로 답해야 해요.
“이번 달 리텐션은 얼마나 될까?”
이번 달 리텐션이 어느 정도인지, 월별로 우리 서비스의 리텐션이 어떻게 변하고 있는지 알기 위해서는 서비스 시작부터 지금까지의 전체 데이터로 리텐션을 측정해요. 첫 구매 시점을 정확하게 알아야 리텐션도 정확하게 계산되기 때문이에요. 이때 단순하게 ‘이번 달 구매자 중 지난 달에도 구매한 고객'으로 리텐션을 정의하면 잘못된 결론을 도출하게 됩니다. 두 달 동안 사용할 수 있는 샴푸를 주로 판매하면서 ‘이번 달 구매자 중 지난 달에도 구매한 고객'을 리텐션으로 정의한다면 아직 우리 상품을 잘 사용하고 있고 구매주기가 돌아오면 충분히 구매할 수 있는 사람을 이탈한 것으로 판단하게 돼요. 따라서 리텐션의 수치를 월별로 확인하더라도 리텐션의 기준은 서비스마다 고객의 사용주기에 맞게 측정할 수 있어야 해요.
그러기 위해서 먼저 각 서비스에 적합한 사용주기를 파악해요. 가령 한 달에 한 번 구매하는 식료품 서비스의 경우 평균 사용주기는 30일 전후가 될 거예요. 반면 90일 동안 복용할 수 있는 건강기능식품을 판매하는 커머스 서비스의 사용주기는 90일 전후가 될 거예요. 전자는 ‘지난 달에 구매한 사람 중 이번 달에도 구매한 사람의 비율'이 Retention rate가 되지만, 후자는 ‘3달 전에 구매한 사람 중 이번 달에도 구매한 사람의 비율'이 Retention rate가 되어야 합니다. 이를 리텐틱스의 Retention 차트로 비교해 볼게요.
![그림 1: Monthly - Monthly 차트](https://inblog.ai/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.notion.so%2Fimage%2Fhttps%253A%252F%252Fwww.retentics.com%252F_next%252Fstatic%252Fimage%252Fsrc%252FAssets%252Fimages%252FBlog_Insights2_2.cc90a2a86f315c0a7977f996ffed9d0f.png%3Ftable%3Dblock%26id%3D369a3508-94b3-469c-bec6-8dfd927283fa%26cache%3Dv2&w=3840&q=75)
![그림 2: Monthly - Quarterly 차트](https://inblog.ai/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.notion.so%2Fimage%2Fhttps%253A%252F%252Fwww.retentics.com%252F_next%252Fstatic%252Fimage%252Fsrc%252FAssets%252Fimages%252FBlog_Insights2_3.cb8a13a4d034f6597f9ebb4b2cde57ab.png%3Ftable%3Dblock%26id%3D8a835429-78bf-4567-80fb-55c351205232%26cache%3Dv2&w=3840&q=75)
리텐틱스의 클라이언트 중 식료품 구독 서비스를 제공하는 곳이 있어요. 구독 상품의 구매 주기가 30일이기 때문에 해당 클라이언트는 리텐션을 Monthly - Monthly 차트로 확인하고 있어요.
문제는 100일 동안 복용할 수 있는 건강기능식품을 주로 판매하는 또 다른 클라이언트에요. 해당 클라이언트가 Monthly - Monthly 차트로 리텐션을 확인했을 때 평균 7%의 리텐션이 측정되었어요. 그러나 Monthly - Quarterly 차트로 확인하면 리텐션은 20%가 됩니다. 이렇게 고객의 구매주기에 적합한 기준으로 리텐션을 정의해야 우리 서비스의 진짜 월별 리텐션을 알 수 있어요.
“그때 유입된 고객들 리텐션 어때요?”
두 번째 질문에 답하기 위해서는 코호트 분석으로 리텐션을 도출해야 해요. 코호트란 특정 기간에 같은 경험을 한 동질 집단을 의미해요. 예를 들면 특정 기간 동안 진행된 신규 가입 이벤트로 들어온 고객을 하나의 코호트로 간주하는 거예요. 리텐틱스에서는 기간, 지역, 채널, 상품등으로 코호트를 설정할 수 있어요.
![그림 3: Cohort 차트](https://inblog.ai/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.notion.so%2Fimage%2Fhttps%253A%252F%252Fwww.retentics.com%252F_next%252Fstatic%252Fimage%252Fsrc%252FAssets%252Fimages%252FBlog_Insights2_4.0a493ad938ae1282af521122e0ba3360.png%3Ftable%3Dblock%26id%3D708c326e-83e8-42ef-b35f-de37fb8461b5%26cache%3Dv2&w=3840&q=75)
월별로 리텐션을 확인하는 것과 달리 코호트 분석으로 리텐션을 확인하면 무엇을 발견할 수 있을까요? 바로 우리도 모르고 있던 충성 고객의 필요 조건을 발견할 수도 있습니다.
식료품 구독 서비스를 제공하는 고객사의 코호트 차트에서 특이한 점이 발견되었어요. 2022년 5월 유입된 고객들(2022년 5월 코호트)의 첫 구매 후 3개월 째 리텐션이 다른 시기에 유입된 고객들의 리텐션보다 평균 5.5%p 높았어요. 3개월 동안 고객 한 명이 누적으로 결제한 금액도 2022년 5월 코호트가 다른 코호트에 비해 45% 더 컸어요. 이런 수치상의 차이를 코호트 차트에서 발견하면 5월에 유입된 고객들과 다른 고객들간의 행동 패턴의 차이를 찾아내는 액션으로 이어집니다.
실제 식료품 구독 서비스를 전개하는 고객사는 5월에 유입된 고객들의 첫 번째 구매 아이템과 두 번째 구매 아이템이 다른 시기에 유입된 고객들과 다르다는 사실을 발견했어요. 5월에 유입된 고객들만 Item Journey가 달랐던 것이죠. 그로스 마케터는 이런 힌트를 놓치지 않고 실험을 설계합니다. 충성 고객으로 이어질 것이라 추정되는 Item Journey를 따르도록 유도하는 그룹과 서비스의 가장 일반적인 Item Journey를 따르는 그룹으로 구분해서 A/B 테스트를 진행해요. 동일 시기에 유입되었으나 Item Journey가 다른 두 그룹의 3개월 뒤 리텐션을 비교하면 충성 고객으로 이어지는 구매 여정을 발견할 수 있습니다.
정리하자면, 리텐션은 2가지 분석 방법으로 봐야해요. 월별 분석으로 서비스의 전체적인 리텐션이 예상 범위 안에 있는지 아니면 예상을 벗어나고 있는지 체크해야 합니다. 그리고 코호트 분석으로 어떤 경험이 이후의 고객 리텐션에 유의미한 차이를 가져오는지 확인해야 합니다. 두 가지 모두 리텐틱스를 활용하면 개발자 없이 하루만에 확인할 수 있어요. 지금 리텐틱스의 Growth 팀에 우리 서비스의 정확한 리텐션을 문의해 보세요.
글: 김준성
Share article
Subscribe to our newsletter