리텐션 분석 활용
리텐션 분석을 하시려면 SDK 연동 및 이벤트 수집이 선행되어야 합니다.
사용하시는 개발언어의 SDK 문서를 참고해서 이벤트 수집 작업을 진행해주세요.
리텐션 분석 활용 팁
리텐션은 단순 방문 기준으로 분석하는 것이 일반적이지만, 가입/구독/구매와 같이 제품의 주요한 사용자 행동 데이터(이벤트)를 기준으로도 분석할 수 있습니다. 보고자 하는 제품의 주요 퍼널별로 리텐션을 점검하면, 퍼널 분석과는 또 다른 인사이트를 발견할 수 있습니다.
본 문서에서는 리텐션 분석 활용을 다루고 있습니다. 리텐션 분석에 대해 더 자세히 알고싶다면 👉 리텐션 분석
핵클 데이터 분석에 대해 더 자세히 알고싶다면 👉 데이터 분석 소개
1. 유입 관련
최근 7일간 서비스를 재방문한 사용자들의 일별 리텐션은 몇 %일까?
Any Event 를 선택하시면 핵클에서 집계하는 모든 이벤트들이 집계되는 이벤트 이므로 ‘방문’ 을 측정하기에 적합합니다.
- 시작 이벤트 : Any Event
- 목표 이벤트 : Any Event
- 기간 : 일별, 최근 7일
- 기간을 설정하여 기본적인 D+3 리텐션, D+7 리텐션을 볼 수 있고, 특정 기간의 이벤트를 볼 수도 있습니다. 혹은 서비스 방문 주기가 긴 서비스의 경우, 주별/월별 리텐션을 볼 수도 있습니다.
![데이터 설정](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F25c76a49-8482-41ec-9ee7-18d09c889de6%2FUntitled.png?table=block&id=e00e613c-7197-45ca-a9ff-944f58e52173&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f&width=1250&userId=&cache=v2)
데이터 설정
![데이터 조회](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2Fc4dab797-04ea-401b-a42c-bb53414c876a%2FUntitled.png?table=block&id=8f7588de-a25f-4a4f-9133-7f3f5e1fede5&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f&width=1250&userId=&cache=v2)
데이터 조회
리텐션은 [시작 이벤트] 를 Day 0, Week 0 시점에 발생시킨 유저들을 기준으로 다음 Day, Week 에 발생시킨 여부를 보여줍니다. 아래 표를 참고하여 해석할 수 있습니다.
![리텐션 보는 방법](https://low-cart-12b.notion.site/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F7d102e92-c49a-4731-887d-57ae19c081af%2FUntitled.png?table=block&id=719e6b3b-7924-46d2-bc49-29f79c3efe9f&spaceId=516bc997-49ba-4a88-a95c-2b7b83137a2f&width=1250&userId=&cache=v2)
리텐션 보는 방법
2. 사용성 관련
회원가입 이후 일별 리텐션은 어떻게 볼 수 있을까?
특정 행동을 한 이후 리텐션을 보고 싶을 경우 [시작 이벤트] 를 설정하여 원하는 데이터를 볼 수 있습니다.
데이터 설정
- 시작 이벤트 : signup (회원가입)
- 지표 이벤트 : any event
데이터 확인
아래와 같이 집계된 기간별 리텐션을 확인 할 수 있습니다.
사용자 수 (볼륨)을 기준으로 유니크 유저(unique count)와 리텐션(%)를 확인 할 수 있는데, 리텐션이 높을수록 각 테이블의 음영은 진해집니다.
유저가 특정 행동(찜하기, 메세지 보내기, 팔로우 하기 등)을 얼마나 자주할까?
서비스 특성에 따라 좋아요, 메세지 보내기, 팔로우하기, 검색하기 등 중요하게 보는 크리티컬 이벤트를 선택하여 발생 빈도를 볼 수 있습니다.
데이터 설정
- 시작 이벤트 : Any Event
- 목표 이벤트 : ex. favorite (즐겨찾기), click_follow (팔로우), complete_subscribe (구독완료) 등
- 서비스 특성에 따라 중요하게 보는 유저 특성을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 멤버쉽 등급 별로 보거나 특정 지역 별로 볼 수 있습니다. ex. 사용자 그룹 > country = America
3. 구매/결제 관련
전체 유저와 결제 유저의 일별 방문 리텐션은 어떻게 다를까?
다른 특징을 가진 유저 세그먼트의 리텐션을 보기 위해서는 ‘사용자 그룹’ 을 추가하여 지표를 분석할 수 있습니다.
분석 항목
- 시작 이벤트 : Any Event
- 지표 이벤트 : Any Event
사용자 그룹
- 1 모든 사용자
- 2 구매 완료한 사용자 그룹
- 이벤트 : 구매 완료를 확인할 수 있는 이벤트 선택 (ex. complete_purchase)
- 기간 : 최근 N 일 설정
- 횟수 : N 회 이상 설정
데이터 확인
- 같은 재방문 리텐션이지만 전체 유저와 결제 유저의 리텐텐 지표(%) 두 그룹간의 차이를 한 눈에 확인할 수 있습니다.
최근 30일간 서비스를 방문한 사용자의 주별 재구매 리텐션 데이터는 몇 %일까?
지표 이벤트 설정에 따라 특정 이벤트의 발생 빈도를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 구매 이벤트를 선택하면 구매 빈도를 확인할 수 있습니다.
지표 설정
- 시작 이벤트 : Any Event
- 지표 이벤트 : 구매 완료 이벤트 (order_complete)
- 기간 : 주별, 최근 30일
사용자 그룹
- 1 전체 유저
- 2 결제 유저
최근 30일 기준으로 1번이라도 결제를 한 유저
데이터 확인
아래와 같이 전체 유저, 결제 이력이 있는 유저가 얼마나 자주 구매하는 지 구매 빈도를 볼 수 있습니다.
조회할 기간과 주기는 서비스 특성에 따라 변경하여 조회할 수 있습니다.
특정 경로를 경유했거나, 특정 캠페인을 타고 들어온 유저가 실제로 결제했는 지 어떻게 볼 수 있을까요?
이 경우에는 시작 이벤트에서 집계하고 싶은 경로 혹은 UTM 을 설정하면 해당 이벤트를 일으킨 유저를 기준으로 집계 됩니다.
데이터 설정
- 시작 이벤트
- 이벤트 : Any Event (모든 이벤트 발생)
- 속성 : UTM users or 특정 이벤트
- utm source, utm campaign 등 마케팅으로 유입된 유저만 따로 선택할 수 있습니다.
- 목표 이벤트 : 구매 완료 이벤트
데이터 확인
- 마케팅으로 유입된 유저 N명 중에 실제로 결제완료가 일어난 유저의 수와 빈도를 아래와 같이 확인할 수 있습니다.
프로모션 기간을 반영하고 싶다면 특정 날짜를 선택할 수 있고, 구매 빈도가 긴 서비스라면 주별/월별로 보시길 추천드립니다.
Updated 3 months ago