리텐션 전략이란?

새로운 고객을 유치하는 것보다 기존 고객을 유지하는 것이 중요하다는 말을 들어본 적이 있을 것입니다. 이를 ‘리텐션 마케팅(Retention Marketing)’이라 하며, 리텐션 전략이란 새로운 고객을 유치하는 것보다 기존 고객을 유지해 고객 유지율을 증가시켜 매출을 극대화하려는 것입니다.

오늘은 AAARR 토론클럽에서 AB180 CSM 박소진님이 발제했던 ‘유저 행동 기반 리텐션 전략’에 대해 다뤄보고자 합니다. 이 글을 통해 어떻게 재구매 마케팅, 리텐션 전략을 효과적으로 실행하기 위해 재구매는 어떻게 분석해야 하는지 이해할 수 있습니다.

리텐션을 높이기 위한 모든 개선 사항들은 그 외 바이럴, LTV, 페이백 기간 등 모든 다른 부분 또한 개선시킨다. 리텐션은 말 그대로 모든 성장의 기반이며, 이것이 리텐션이 왕(the King)인 이유다
– Brian Balfour, Co-founder, Reforge & former VP of Growth, Hubspot

Retention is the king

이 말처럼 ‘리텐션’은 마케팅에서 아주 중요한 단계입니다.
마케팅을 할 때 유저 유입이 전부가 아닙니다.
유저 유입에 성공하더라도 유저가 하위 퍼널을 통과하는 도중 이탈을 하고 있다면 불필요한 마케팅 비용을 낭비하게 되는 것이죠. LTV가 높은 충성 고객을 획득하는데 비용은 점점 증가하고 있습니다. 실제 신규 유저를 확보하는데 드는 비용이 기존 고객을 유지하는데 드는 비용 보다 5-25배까지 높게 나타나고 있습니다. (출처: HBR)

리텐션은 활성 유저 수, 인게이지먼트, LTV 등 모든 주요 핵심 지표와 연결되어 있습니다. 5%의 사용자 리텐션 증가가 매출을 최소 25%, 최대 95% 상승으로 이어지는 것으로 확인됩니다. (출처: Bain & Company)

< 2023 주목해야할 키워드: Retention >
특히 2023년에는 두 가지 이슈로 Retention은 더욱 주목해야 할 키워드가 되었습니다.
첫 번째, ‘서드 파티’ 쿠키 제한 및 개인정보보호 정책이 강화되었습니다. 그러면서 ‘제로 파티’,’퍼스트 파티’ 데이터 시대로 진입하게 되었습니다. 서드파티 데이터에서 벗어나, 다른 수단을 통해 관련성 높은 유저 경험을 창출하는데 집중하는 전략이 필요합니다. 또한 고객 데이터 수집 및 체계화, 이를 활용한 크로스 채널 인게이지먼트를 만들어 내는 것이 중요해졌습니다.
두 번째, 소비 심리 위축 및 마케팅 예산 절감입니다. 유저 획득 감소로 인한 매출 방어가 필요해졌습니다. 신규 사용자의 약 86%가 익명 사용자로 남아있는 점을 고려해, 익명 사용자에 초점을 맞추는 방향으로 변화하고 있습니다. 또 유저의 니즈 및 구매 의사를 파악하여 실시간으로 대응할 필요성이 강조되고 있습니다. 92%의 브랜드들이 25-75%의 마케팅 예산을 기존 유저를 리테인 시키는데 사용 중입니다. (출처: Braze 2022 CER Report)

*서드파티 데이터: 데이터를 수집하는 기업과 수집되는 고객의 직접적인 관계없이 수집되는 데이터
*퍼스트파티 데이터: 자사 플랫폼에서 직접 수집하는 데이터
*제로파티 데이터: 고객이 자발적, 적극적으로 제공하는 데이터

그럼 리텐션(Retention) 프레임워크를 살펴보겠습니다.

유저 행동 기반 리텐션 분석 Framework

유저 행동 데이터 기반 리텐션 분석 프로세스는 크게 New user retention(신규 유저 리텐션) / Critical event retention(제품의 핵심 가치를 느끼고 다시 제품을 사용하려고 복귀하는 핵심 이벤트 리텐션) 이렇게 둘로 나뉩니다.

이번 시간엔 Critical event retention 프로세스에 대해 중점적으로 살펴보겠습니다.
1. 핵심 이벤트, 제품 사용 주기 설정
2. 서비스에 적합한 리텐션 분석 방법 적용
3. 유저 행동 패턴 분석
4. 리텐션 개선 결과 모니터링 Cycle 구축, 이렇게 네 가지 순서로 이루어집니다.
각 순서를 커머스를 예시로 좀더 자세히 살펴보겠습니다.

01 핵심 이벤트, 제품 사용 주기 설정

핵심 이벤트(Critical event)는 매출과 직결되는 이벤트로 서비스 당 한 개의 핵심 이벤트가 존재합니다. 유저가 제품을 사용할 때마다 수행했으면 하는 액션입니다.
e.g. 커머스의 경우, 구매 완료 이벤트가 해당됩니다.

한 가지 더, 제품 사용주기에 대해 알 필요가 있는데요,
제품 사용 주기는 유저가 핵심 이벤트를 수행하기 위해 서비스에 돌아오는 주기 혹은 기대하는 주기를 말합니다. 일반적으로 커머스 유저들이 한 달에 최소 한 번의 구매를 한다고 가정했을 때, 유저가 최소 2회 이상 구매하려면 60일 정도가 필요하겠죠. 그래서 특정 기간 (최소 60일) 내 두 번 이상 핵심 이벤트를 반복적으로 수행한 유저 코호트를 파악합니다. Window를 7일, 14일, 30일 등 각 기간별로 조정하면서, 기간 내 핵심 이벤트를 두 번 수행한 유저의 비율을 체크합니다. 약 80%가 해당 이벤트를 두번째로 수행한 시점이 14일이라면, 이 14일이 제품의 사용 주기가 됩니다. 아래 앰플리튜드 예시표를 함께 참고해 주세요

02 서비스에 적합한 리텐션 분석 방법 적용

리텐션 분석 방법에는 여러가지가 있습니다.

● N-day: 습관적으로 사용하거나 반복적인 행동을 유도하는 서비스에 적합, 특정 일자에 재 방문한 유저 비율
● Bracket: N-day 리텐션을 유연하게 확장시킨 개념으로, 지정된 리텐션 인터벌에 재 방문한 유저 비율
● Unbounded: 정기적으로 반복해서 사용하는 서비스이 아닌 경우 사용, 특정 날짜를 포함 그 이후에 재 방문한 유저 비율

N-day 리텐션, Bracket 리텐션은 소비자가 주기적으로 방문하는 서비스에서 사용하기 적합하며, Unbounded 리텐션은 자주 사용하지 않는 제품에 맞는 측정 도구입니다.

앞서 정의했던 핵심 이벤트를 수행한 후, 제품의 핵심가치를 느끼고 핵심 이벤트를 다시 수행하러 복귀한 유저의 리텐션을 분석합니다. 이 때 설정한 제품 사용 주기도 함께 분석에 고려해야 합니다. 보통 N-day 리텐션을 많이 사용하는데, 1일 주기로 리텐션을 확인하는 것보다 앞서 예시를 통해 확인한 제품 사용 주기 14일로 설정해 Bracket 리텐션으로 확인합니다.

좌측 – N-day 리텐션 분석, 우측 – Bracket 리텐션 분석

유저가 앱을 재방문하여 핵심 이벤트를 수행하는지 여부를 기준으로 리텐션을 측정하고, 얼마나 많은 유저들이 실제로 제품을 통해 가치를 얻고 있는지 정확한 파악이 가능합니다.

03 유저 행동 패턴 분석다

유저 행동 패턴은 세 가지 방식으로 나누어 분석할 수 있습니다.
1) 핵심 유저 코호트 분석: 의도된 혹은 예상된 방식으로 서비스를 주기적으로 사용하는 유저
2) 파워 유저 코호트 분석: 높은 빈도로 핵심 이벤트를 수행하는 유저
3) 이탈 유저 코호트 분석

핵심유저, 파워유저 vs. 이탈된 유저들의 행동패턴을 비교하고 핵심 이벤트까지 도달하기 위한 세부 단계 상의 이탈 원인을 파악하고 가설을 수립하여 유저들의 행동 패턴 변화를 유도합니다.

04 리텐션 개선 결과 모니터링 Cycle 구축

그렇다면 리텐션 결과 분석 어떻게 하면 잘 할 수 있을까요?
보통 구매 발생 등의 이벤트 트래킹을 하는데, 진짜 유저를 지속적으로 유지하면서 성장하고 있는지를 볼 수 있어야 합니다. 그러기 위해 핵심 이벤트를 수행한 유저를 New(구매 이벤트를 최초로 수행한 신규 유저) / Current(지난 인터벌, 그 다음 인터벌에서도 구매하고 있는 지속되는 유저) / Resurrected(지난 인터벌에서는 이탈했으나 그 다음 인터벌에 복귀한 유저) 상태로 분리해서 분석할 필요가 있습니다.

우리는 여기서 New, Resurrected 유저의 리텐션을 개선하고 Current 유저 층을 증가시켜야 합니다. 앰플리튜드에서는 Current 유저 비율을 70% 이상 확보하는 것을 목표로 합니다.

그리고 이 유저들을 토대로 다시 코호트 분석을 시도합니다.
New, Resurrected 유저는 어떤 활동 혹은 기능이 신규 유저를 재 방문하도록 만드는지 파악합니다. Current 유저의 경우 유저들이 하거나 하지 않는 행동인 무엇인지 파악합니다.

그리고 Pulse ratio로 리텐션 결과를 분석해볼 수 있습니다.
*Pulse ratio = (신규 유저 수 + 복귀 유저 수) / (휴면 유저 수)
이 값이 1보다 클 경우 잃는 유저보다 획득한 유저가 더 많은 상황이고, 진정한 성장을 이루고 있다고 볼 수 있습니다. 반면에 1보다 적을 경우 획득한 유저보다 잃는 유저가 많은 상황이므로 진정한 성장이 아닙니다.

또, 개션 액션(서비스 개선 혹은 CRM)을 경험하거나 그러지 못한 유저의 리텐션을 그래프로 비교하는 작업도 필요합니다. 리텐션 커브가 올라갔는지 혹은 평평해졌는지 통해 비교해볼 수 있습니다.

여기까지가 AARRR 토론클럽에서 AB180에서 CSM직무를 하고 있는 박소진님의 <유저 행동 기반 리텐션 전략>발표였습니다 �
* Editor : 톈핑 마케터 김나혜 님

� 주제 : 유저 행동 기반 리텐션 전략
� 토론클럽 : 인사이터 AARRR 토론클럽
� 발제자 : AB180 CSM 박소진님
� 에디터 : 톈핑 마케터 김나혜 님
* 슬라이드 자료는 발제자님이 만든 발제자료에 근거하였습니다.

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유저 행동 기반 리텐션 전략

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