리텐션을 위한 전략 - AARRR & 아하 모먼트

사이드 프로젝트를 하면서 인하우스의 업무 방식에 대해 배우고 있다.

SQL을 이해하는 역량이 왜 중요한지, 지표를 볼 줄 아는 능력이 왜 중요한지 

몸소 실감하고 있는 요즘이다. 

 

 

리텐션을 위한 전략이 왜 필요할까?

프로덕트의 존재 이유는 '지속적인 유저를 통한 이익'이다.

유저는 프로덕트를 통해 가치를 얻고 이 유저 행동이 반복되면 리텐션이 발생한다.

즉, 리텐션은 지속적인 이 가치를 지속하기 위해 사용을 하는 행동을 의미한다.

이는 프로덕트가 지속적인 가치를 제공하고 있다는 증거이며, 이를 통해 프로덕트는 성공적인 이익을 얻게 된다. 

 

 

리텐션의 기준은 어떻게 잡을까?

리텐션은 프로덕트, 기업의 목적에 따라 상이하다.

또한 이를 측정 하기 위해 주로 믹스 패널, GA 라는 프로그램을 사용하여 데이터를 분석한다.

이러한 리텐션 전략을 위한 법칙은 아래와 같다.

* 리텐션과 비슷한 용어 - 퍼널(Funnel) : 사용자가 유입되어 결제로 이어지는 일련의 과정을 의미하는 용어로 프로덕트의 상태를 판단하는 주요 기준

 

 

리텐션 전략을 위한 법칙 - 1. RFM

- 사용자를 세분화 하여 리텐션을 분석하고 이에 맞는 타겟별 마케팅을 수립하는 방법이다.

- 세분화 기본 조건

• Recency : 최근 접촉 빈도
• Freqeuncy : 구매(접속) 빈도
• Monetary : 금액 양

- 세분화는 어떤 프로덕트와 브랜드 방향성을 기준으로 할 것인가에 따라 기본 조건의 숫자가 달라진다.

 

 

리텐션 전략을 위한 법칙 - 2. AARRR

- AARRR 모델 또는 해적지표 는 사용자 운영 과정에서 자주 활용하는 데이터 분석 모델로, 사용자 증가를 위한 5가지 로드맵(획득, 활성화, 유지, 수익, 소개)으로 구성됨

- AARRR은 사용자 생애 주기(Life Cycle)의 다양한 단계를 고려하여 전략을 수립하고, 각 단계에서의 목표와 지표를 설정하여 프로덕트의 성공 측정 목적으로 활용됨 ( 사용자 유입부터 유지, 수익화, 홍보까지 전체적인 관점을 갖춤)

- 단계

1.  Acquisition (유입): 마케팅, 광고, 소셜 미디어 등을 활용하여 사용자를 확보

• 지인추천, 유튜브 광고, 검색엔진 최적화, 오프라인 행사 광고

2. Activation (활성화): 프로덕트의 핵심 기능을 유저가 실제로 사용하기 시작, 접속 시간이나 기능 활용도가 대표적 지표

• ex_페이스북은 10일 내 7명 이상 친구를 만든 고객을 유의미한 고객으로 인지함 
• ex_특정 수치를 선정하여 활성화 체크 중 n월 타겟 고객층의 활성화율이 크게 하락한 경우, 타겟 이벤트 수립 

3. Retention (유지):  유저의 재방문과 지속적인 사용을 유도하여 장기 고객화, 일일 유지율&월 유지율이 대표적 지표

• 개인화된 경험, 리워드 프로그램, 소셜 연결 등 공급

4. Revenue (수익): 프로덕트 내에서의 구매, 구독, 광고 등을 통해 수익을 생성, 평생 가치 고도화가 대표적 목적

• ex_온라인 게임은 유료 스킨, 장비가 주요 측정 지표

5. Referral (추천): 유저 만족도를 높여 유저를 통해 프로덕트의 홍보와 유입을 동시 이룸

• 순 추천 지수(NPS), 바이럴 지수(VC)

 

 

리텐션 전략을 위한 법칙 - 3. 코호트 분석

- 사용자 그룹을 특정 기간 혹은 행동에 따라 분류하여 그룹별 리텐션을 분석하는 방법

ex_대표적인 코호트 : 같은 시기에 가입한 유저, 특정 행동 여부에 따른 Y/N 구분의 유저 

 

 

리텐션을 이끄는 아하 모먼트

- 기능을 통해 지속적인 프로덕트 사용을 보장하는 유저를 푹 빠지게 만드는 순간

- 그러나 모든 유저가 1가지 기능만을 통해 아하 모먼트를 경험할 수 없음

=> 양질의 UX 제공을 통해 다양한 이용 동기부여 생성 필요.

하지만 초기 스타트업이라면? 한 가지 핵심 목표에 집중하여 1가지 기능 고도화 필요

 

- 대표적인 아하모먼트 확인 지표 1 : {조건}을 통해 활성화된 유저

*  {조건} 은 프로덕트 참여진이 합의하여 정의해야 함 (EX_앱 인입 후 가입한 경우, 주요 기능을 사용한 경우)

 

- 대표적인 아하모먼트 확인 지표 2 : {조건}을 통해 인게이지된 유저

*  {조건} 은 프로덕트 참여진이 합의하여 정의해야 함 (EX_앱을 2분 이상 사용한 경우, 주요 기능을 2회 이상 사용한 경우)

 

 

법칙보다도 중요한 것은 어떤 것을 볼 것인가의 결정

- 리텐션에서 중요한 것은 재방문 시, 긍정적인 숫자의 상승
   그 숫자는 특정 기능을 사용하는 시간, 과금을 태우는 비용이 될 수 도 있으며, 이는 궁극적으로 체류 시간으로 치환됨

- 잠시 유저가 감소하고 그 이후 지속적인 성장을 보이는 '스마일 커브' 처럼 장기적인 바라봄의 시각 필요

출처 :  Should Your Startup Go Freemium?

 

 

처음부터 완벽한 리텐션 수치 측정법은 없다

- 실제 아하 모먼트 혹은 법칙을 준수한 결과가 유의미한 지표가 아닐지라도 그 행위가 쌓이면 유의미성을 가릴 수 있게 됨 

  EX) 페이스북의 10일 내 7명 이상 친구를 만든 고객을 유의미한 고객으로 인지하는 지표는 통계적으로 불완전하였으나

         결국 그 지표를 기반으로 기능을 고도화하고 유의미한 지표를 만들어 냄

 

 

 

 

출처 : 실전 사례를 통한 AARRR 모델 (AARRR 퍼널 분석) 활용법 (finebi.com) , 사용자 ‘리텐션’을 측정하는 5가지 지표 | 요즘IT (wishket.com) , RFM 분석이란 무엇일까요 (datarian.io) , 리텐션 (5) 리텐션 차트, 리텐션 커브 (datarian.io) , ‘아하 모먼트’는 어떻게 측정할까? | 요즘IT (wishket.com)