[SQL 데이터 분석 캠프 실전반] Week 1 미션

 

본 내용은 데이터리안 'SQL 데이터 분석 캠프 실전반'을 수강하며 작성한 내용입니다.

📌 데이터리안 SQL 데이터 분석 캠프 실전반 week 1 미션

[미션 내용]
리텐션 자료 읽고 인상 깊었던 부분과 이유 작성하기

[자료 출처]
(1) Classic Retention
(2) Rolling Retention
(3) Range Retention
(4) Stickiness
(5) 리텐션 차트, 리텐션 커브

 

 

 

1. 리텐션 자료 요약

 

(1) 클래식 리텐션(Classic Retention)

사용자	12 / 1 (DAY 0)	12 / 2 (DAY 1)	12 / 3 (DAY 2)	12 / 4 (DAY 3)	12 / 5 (DAY 4)
A	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문		방문
C	방문		방문	방문
D	방문
E	방문
방문유저수	5	2	2	3	1
클래식 리텐션	100%	2/5 = 40%	2/5 = 40%	3/5 = 60%	1/5 = 20%

 

사용 주기가 길 경우, 클래식 리텐션으로 사용자 유지 여부를 판단하면 실제보다 훨씬 과소 계산 된다.

따라서 클래식 리텐션은 사용자가 매일 접속해서 사용할 것으로 기대되는 서비스에 적합하다.

 

 

(2) 롤링 리텐션(Rolling Retention)

사용자	12 / 1 (DAY 0)	12 / 2 (DAY 1)	12 / 3 (DAY 2)	12 / 4 (DAY 3)	12 / 5 (DAY 4)
A	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문	(방문)	방문
C	방문	(방문)	방문	방문
D	방문
E	방문
이탈하지 않은 유저수	5	3	3	3	1
롤링 리텐션	100%	3/5 = 60%	3/5 = 60%	3/5 = 60%	1/5 = 20%

 

롤링 리텐션은 기준일 이후에 방문 기록이 있다면, 기준일 당시에는 이탈하지 않은 사용자로 계산한다.

여행 서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 등 사용 빈도가 높지 않은 서비스에 적합하다.

사용자들의 이후 접속에 따라 롤링 리텐션 값은 얼마든지 달라질 수 있기 때문에,

절대적인 수치보다 지표의 트렌드를 보는 것이 중요하다.

 

 

(3) 범위 리텐션(Range Retention)

사용자	12 / 1 (DAY 0)	12 / 2 (DAY 1)	12 / 3 (DAY 2)	12 / 4 (DAY 3)	12 / 5 (DAY 4)
A	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문	(방문)	방문
C	방문	(방문)	방문	방문
D	방문
E	방문

	12 / 1 (DAY 0)	12 / 2 ~ 12 / 3 (DAY 1 ~ DAY 2)	12 / 4 ~ 12 / 5 (DAY 3 ~ DAY 4)
기간 내 방문유저수	5	3	3
범위 리텐션	100%	3/5 = 60%	3/5 = 60%

 

범위 리텐션은 기간을 묶어서 리텐션을 계산하는 방식이다.

하루정도 접속을 안 했더라도 리텐션에 영향을 주지 않기 때문에 노이즈에 강하다.

서비스 사용주기가 길거나 주기적인 서비스에 적합하다.

 

 

(4) Stickiness(사용자 고착도)

• Stickiness = DAU / MAU    or    Stickiness = DAU / WAU
• DAU(Daily Active User) : 일간 활성 사용자수
• WAU(Weekly Active User) : 주간 활성 사용자수
• MAU(Monthly Active User) : 월간 활성 사용자수

유저	1/22	1/23	1/24	1/25	1/26	1/27	1/28
A	접속
B		접속
C			접속
D				접속
E					접속
F						접속
G							접속

DAU는 1, WAU는 7이므로 Stickiness는 약 1/7 = 0.1428574 = 약 14%이다.

유저	1/22	1/23	1/24	1/25	1/26	1/27	1/28
A	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속
B	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속
C	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속
D	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속
E	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속
F	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속
G	접속	접속	접속	접속	접속	접속	접속

DAU는 7, WAU는 7이므로 Stickiness는 약 7/7 = 100%이다.

유저가 더 자주 방문할수록 Stickiness는 100%에 가까워진다.

 

 

(5) 리텐션 차트, 리텐션 커브

리텐션 차트

: 유저를 첫 방문 시기별로 나누어 첫 방문 이후 1주째, 2주째, 3주째에도 방문한 사람이 몇 명인지 확인

리텐션 커브

: 초기에 이탈하는 유저 줄이기  →  가입 동선, 처음 받아보는 이메일, 처음 보는 화면, 처음 경험하는 서비스 핵심 가치

: 장기적인 관계 유지하기  →  우리 서비스의 핵심 가치를 고객들이 계속 경험하게 할 수 있느냐

 

 

 

2. 인상 깊었던 부분

 

우리 서비스에 맞는 계산 방법을 사용해야 한다는 부분이 가장 인상 깊었다.

SNS와 같이 유저가 매일 접속하는 것이 중요한 서비스인지,

여행 플랫폼과 같이 사용 주기가 긴 서비스인지 등

각 서비스의 특징에 따라 사용해야 할 지표와 해석하는 관점이 다르다는 것을 알게 되었다.

리텐션을 확인하는 여러 지표에 대한 특징을 잘 알고,

우리 서비스의 리텐션을 잘 나타내주는 지표를 선택하는 것이 중요한 것 같다. 😁