앰플리튜드

🏃💨이탈률(Bounce Rate), 낮을수록 좋을까?🤔

Team MAXONOMY ・ 2023.09.21

대부분의 마케팅 지표는 그 의미가 명확합니다.

예를 들어, '블로그의 방문자 수'라는 지표는 낮은 것보다 높은 것이 좋습니다. 반대로 '주간 뉴스 레터 구독 취소자 수'는 낮을수록 좋습니다. 이렇게 대부분의 마케팅 지표는 '높을수록 좋다' 혹은 '낮을수록 좋다'라는 명확한 평가 기준이 있습니다.

그렇지만 이탈률(Bounce Rate)에는 그런 명확한 평가 기준이 없습니다. 본 포스팅에서는 이탈률을 어떻게 계산하는지, 어떻게 측정하는지, 높은 이탈률이 좋은 경우는 언제인지에 대해 다루도록 하겠습니다.

✅ 키 포인트 ✅

페이지 이탈이란, 방문자가 어떤 페이지에 접속한 후, '같은 사이트의 다른 페이지'를 탐색하지않고 떠나는 행위를 말합니다.
이탈률은 페이지 유형 및 산업에 따라 다릅니다.
이탈률에 대한 보편적인 기준은 없으며, 페이지의 맥락이 이탈률의 가장 중요한 분석 기준입니다.

이탈률(Bounce Rate)이란? 🤔

웹 사이트의 이탈률은 한 페이지에 접속한 후 떠나는 방문자의 비율입니다. 즉, 방문자가 한 페이지를 보고 같은 사이트의 다른 페이지를 탐색하는 대신, 뒤로 가기를 누르거나, 탭을 닫거나, 외부 링크로 옮기는 등 페이지를 떠나는 행위를 말합니다.

이탈률은 웹 사이트의 전반적인 사용자 경험을 평가하는 중요한 지표입니다. 웹 사이트의 로딩이 느리거나, 디자인이 직관적이지 않는 등의 문제가 있다면, 해당 사이트의 이탈률은 높게 나타날 것입니다. 콘텐츠 역시 이탈률을 결정짓는 중요한 요소입니다. 가치 있는 콘텐츠를 제공하여 방문 목적을 충족시킨다면, 방문자를 페이지에 머물게 할 수 있을 것입니다. 하지만 이탈률이 높다고 꼭 나쁜 것만은 아닙니다. 방문자의 의문점을 효과적으로 해소해주는 콘텐츠를 제공했을 경우, 방문자가 굳이 해당 사이트의 다른 페이지까지 탐색하지 않아도 되니, 이탈률이 높게 나타날 것입니다. 이런 이유로 인한 높은 이탈률은 해당 사이트에 대한 신뢰도가 높다는 증거로 볼 수도 있습니다.

반면, 이커머스 사이트의 상품 페이지 이탈률이 높다면, 문제가 있다고 볼 수 있겠죠.

이탈률 계산법 🧮

이탈률은 특정 기간 동안의 한 페이지 세션 수(Single-page Sessions)를 전체 세션 수(Total Sessions)로 나누어 간단히 확인할 수 있습니다.

이탈률(Bounce Rate) = 한 페이지 세션 수(Single-page Sessions) / 전체 세션 수(Total Sessions)

예를 들어, 클라우드 소프트웨어 업계의 트렌드를 다루는 기술 블로그를 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다. 지난 달에 해당 웹 사이트에서 100,000개의 전체 세션이 발생하였고 그 중 특정 한 페이지 세션은 10,000개가 발생하였습니다. 이 경우 이탈률은 10%로 계산할 수 있습니다.

Amplitude와 같은 디지털 분석 도구를 사용한다면, 이탈률을 자동으로 측정할 수 있습니다.

이탈률 VS 종료율 🤼

몇몇 사람들은 이탈률과 종료율을 구분하지 않고 사용하기도 합니다. 하지만 이 두개는 서로 다른 지표입니다. 이탈률은 한 페이지만 보고 이탈하는 방문자 수를 측정하는 반면, 종료율은 방문자가 사이트의 적어도 하나의 다른 페이지를 탐색하다가 해당 페이지를 만났을 때 떠나는 정도를 측정합니다.

예를 들어, 사용자 여정을 추적해보니 특정 페이지를 방문하면 급격하게 사이트를 이탈한다는 사실을 발견한다면, 해당 페이지의 종료율이 높다고 볼 수 있습니다. 이 경우 해당 페이지를 면밀히 살펴보고 페이지의 종료율이 높은 근본 원인을 찾아야할 것입니다.

이탈률 평가 기준은? 🧐

이상적인 이탈률은 얼마일까요? 평균 이탈률은 페이지 유형, 업종 및 기타 요소에 따라 다릅니다. Customedialabs의 조사결과에 따르면 전자 상거래 및 소매 사이트의 평균 이탈률은 20%에서 45% 사이입니다. 반면, 블로그나 위키 페이지는 65%에서 90% 정도의 이탈률을 나타냅니다. B2B 웹 사이트의 경우엔 평균 이탈률이 25%에서 55%사이입니다.

블로그와 위키 페이지는 일반적으로 방문자들이 만족스러운 정보를 찾은 후 떠나는 경우가 많기 때문에 이탈률이 높게 나타납니다. 전자 상거래 사이트는 일반적으로 유사상품보기, 쿠폰 받기, 리뷰 확인하기 등 추가적인 탐색을 취하도록 설계되어있기 때문에 평균 이탈률이 낮게 나타납니다. 이렇게 페이지 유형에 대한 이해를 가지고 접근해야 이탈률을 제대로 평가할 수 있습니다.

산업도 평균 이탈률을 결정짓는 요소입니다. 음식 및 레스토랑 관련 사이트는 모든 산업 중에서 이탈률이 높은 편이지만, 부동산이나 쇼핑 페이지는 이탈률이 낮습니다.

결론적으로, 콘텐츠 및 산업의 맥락을 고려하지 않고 웹 사이트의 이탈률을 평가하는 것은 불가능합니다.

이탈률을 낮추는 법 📉

이탈률을 낮추기 위해선 방문자에게 더 가치 있는 경험을 제공해야합니다. 그 세부적인 방법은 다음과 같습니다.

로딩 속도 높이기

긴 로딩 시간을 좋아하는 방문자 없습니다. Google에 따르면 페이지 로드 시간이 1초에서 3초로 증가한다면, 이탈률은 32% 증가한다고 합니다. 로딩 속도는 구글 서치 콘솔에서 제공하는 모바일 및 웹 페이지 경험 지표에서 확인할 수 있습니다. '제대로 렌더링되지 않은 코드 조각' 등과 같이 느린 로딩 속도의 원인이 될만한 요소를 찾고 개선해야합니다.

방문자 기대 충족

페이지의 콘텐츠가 방문자에게 정말 가치 있는 것인지 확인해보세요. 의미없는 콘텐츠를 접한 방문자가 이탈하는 것은 어쩌면 당연합니다. 방문자의 기대를 충족 시키는 것은 검색 노출, 광고, 이메일 캠페인을 통한 유입 등의 측면에서도 중요합니다.

사용자 경험 (UX) 개선

아무리 로딩 속도가 빠르고 좋은 콘텐츠를 제공한다고 해도 UX가 혼란스럽고 불편하다면 방문자가 이탈할 가능성이 높습니다. 높은 이탈률을 나타내는 페이지가 있다면 해당 페이지의 UX를 점검할 필요가 있습니다.

귀찮은 스팸 팝업 광고가 너무 많은 뉴스 페이지나, 콘텐츠를 읽으려면 이메일 주소를 먼저 제출해야 하는 페이지가 대표적인 예시입니다.

이탈률은 곧 페이지의 가치입니다 🧐

이탈률은 페이지가 방문자에게 정말 가치있는지 판단하는 기준 중 하나입니다. 그렇지만, 이탈률에 일반적인 기준은 없다는 것을 기억하세요. 가치 있는 페이지 경험을 제공했다고 해도 이탈률은 다양하게 나타날 수 있습니다. 핵심은 페이지 경험 개선에 집중하는 것입니다.

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팀맥소노미

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[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

프로덕트 매니저는 팀에서 고객의 니즈를 받아들이고 훌륭한 제품을 생산하는데 반복하여 분석하는 작업이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 그러나 명확하게 정의되어 있지 않고 액세스가 불가능한 데이터로 반복 작업을 계속 하게되면, 타겟 고객을 잘못 선정하는 오류부터 이전의 변경 내용을 검증하는데 너무 많은 시간이 소요되어 적절한 타임라인을 놓치는 이슈까지, 제품 출시 주기 내내 문제가 발생할 수 있습니다. 관련 내용을 좀 더 자세히 알아보기 위해 Amplitude(앰플리튜드)에서는 ‘제품 인텔리전스 리포트’를 통해 350여 명의 디지털 제품 의사결정자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 그 결과 69%의 팀이 간단한 데이터 분석을 위해 며칠 또는 최대 일주일의 시간을 소요한다는 사실을 확인했습니다. 그 69% 중에서39%는 필요한 분석 결과를 기다리며 프로젝트 진행을 중단하고 있고,약 60%는 확실한 분석 근거가 아닌 본능에 따라 프로젝트를 계속 진행하고 있습니다. 또한 이 설문조사를 통해 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하여 명확하고 액세스 가능한 고품질 데이터를 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 매년 25% 이상의 성장률을 기록할 가능성이 5.5배 더 높은 것을 확인할 수 있었습니다.본 포스팅에서는 세 개의 글로벌 기업 (웰 파머시(Well Pharmacy), 널드월렛(NerdWallet), 언더아머(Under Armor)) 사례를 통해 고객의 인사이트가 프로덕트 팀에 매우 중요한 역할을 하고 있음을 설명합니다. 이 세 기업은 프로덕트 인텔리전스 툴 Amplitude(앰플리튜드)를 사용하여 신속한 의사 결정과 높은 고객 이해도를 갖게 되었으며, 데이터 분석을 통해 얻은 충분한 정보를 기반으로 플랫폼 개선을 위한 가설 설정을 진행했습니다. 웰 파머시(Well Pharmacy): 회원 가입 전환율 향상을 위해 퍼넬 활용웰 파머시의 프로덕트 팀은 웰 파머시가 영국에서 가장 큰 규모의 독립 약국이자 세번째로 큰 약국 체인임에도 불구하고, 프로덕트 인텔리전스 리포트의 대다수 응답자들과 마찬가지로 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스하기가 어려웠습니다. 이로 인해 제품 개발 속도가 매우 느려지는 문제가 있었습니다. 당시 사용하던 분석 플랫폼은 겉핥기 수준의 데이터만을 제공했고 심도있는 고객의 인사이트를 보여주지 못했습니다. 특히 특정 이벤트를 진행한 후 고객이 어떤 행동을 했는지와 같은 중요한 정보가 누락되었습니다. 결과적으로 웰 파머시의 프로덕트 팀은 새로운 변화에 따른 효과를 검증하기 위해 더 자주 테스트를 진행해야 했습니다.이를 보완하기 위해 웰 파머시는 실시간으로 정확한 분석이 가능하며 프로덕트 팀 전체가 이해하고 사용할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)로 플랫폼을 변경했습니다. Amplitude(앰플리튜드)를 통해 통해 프로덕트 팀은 피드백 주기를 주 단위에서 분 단위로 단축할 수 있었습니다.또한, 회원 가입 과정에서 많은 수의 고객이 왜 중도에 이탈했는지와 같은 이전에는 확인할 수 없었던 인사이트를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다. 웰 파머시의 프로덕트 팀은 퍼넬 상에서 고객이 어디로 이탈하는지 파악함으로써, ‘가입 과정 중 이메일 확인 단계에서 많은 고객이 이탈한다’는 중요한 추세를 알게 되었습니다. 이를 개선하고자 이메일 확인 단계를 가입 과정의 다른 부분으로 이동했고, 그 결과 회원 가입 완료율이 30% 증가했습니다. 이는 고객이 온라인 약국을 더 많이 이용하도록 유도하는데 도움이 되었고, 매장 직원들의 스트레스 감소 효과도 가져왔습니다. 또한, 고객의 기본적인 질문 수가 감소하여, 약사와 고객 서비스 팀이 매장을 방문한 고객들에게 최선의 조언을 하는데 집중할 수 있게 되었습니다.  널드월렛(NerdWallet): 세그먼트 생성으로 리텐션 비율 증가웹사이트와 애플리케이션을 통해 퍼스널 금융 서비스를 제공하는 널드월렛은, 비즈니스 규모를 확장하면서 지속적인 성장을 위해 더 개선된 고객 인사이트가 필요해졌습니다. 이를 위해 프로덕트 인텔리전트 툴인 Amplitude(앰플리튜드)를 도입했고, 데이터 팀은 사용자 환경을 개선하고 고객이 계속해서 재방문하도록 유도하는 방법을 신속하게 찾을 수 있게 되었습니다.애플리케이션 로딩에 걸리는 시간과 같은 백엔드 엔지니어링 의사결정이 리텐션에 어떻게 영향을 주는지 관찰한 것이 그 첫번째 사례 중 하나입니다. 세그먼트와 코호트를 생성함으로써 팀에서는 제품 출시에 필요한 프로세스의 변경이 고객 행동에 어떤 영향을 주는지 비교할 수 있게 되었습니다. 이 정보를 통해 회사는 로딩 시간을 12초에서 5초로 단축했습니다. 널드월렛 팀은 실시간 분석 기능을 통해 전환을 유도하기 위한 소규모 실험을 수행할 수 있게 되었습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 퍼넬을 이용하여 모바일 애플리케이션에서의 사용자 클릭율(CTR)이 웹사이트 사용자와 비교하여 상당한 차이가 있음을 확인했습니다. 웹사이트 CTR이 모바일 애플리케이션 CTR보다 2배 더 높았습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 고객들의 반응을 이끌어낼 수 있는 캠페인을 만들 수 있었습니다. 널드월렛은 약간의 조정만으로도 빠르게 측정할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)의 장점을 활용하여 모바일 애플리케이션 클릭율을 200%까지 높였습니다.  언더 아머 (Under Armour): 코호트를 기반으로 가설 설정언더아머 커넥티드 피트니스는 맵마이런(MapMyRun), 마이피트니스팔(MyFitnessPal) 등 운동하는 사람을 위한 피트니스 앱 네트워크입니다. Amplitude(앰플리튜드) 도입 전에는 언더아머의 프로덕트 매니저가 현황을 확인하기 위해 매번 프로덕트 분석가에게 데이터를 요청해야만 했습니다. 프로덕트 분석가는 프로덕트 매니저에게 요청받은 정보를 전달하기 위해 오랜 시간 여러 번의 반복 작업이 필요한 SQL 쿼리 작업을 진행해야 했습니다. 그러나 프로덕트 인텔리전스 플랫폼 Amplitude(앰플리튜드)를 도입한 이후, 언더아머의 테스트 시간은 3개월에서 1개월로 단축되었습니다. 짧아진 테스트 주기는 고객의 신속한 학습과 측정을 가능하게 했기 때문에 고객이 좋아하지 않는 제품 기능을 구축하기 위해 리소스를 낭비하는 것에 대한 염려를 없앨 수 있었습니다. 또한 리텐션 증가와 기능 활용에 중점을 둔 대규모 업데이트도 수행할 수 있게 되었습니다.검증 기간이 단축됨에 따라, 팀에서는 새로운 기능 출시와 관련하여 예측을 하게 되었습니다. 첫번째는 고객의 자세 형성에 도움을 주는 기능을 제공하면 맵마이런(MapMyRun)의 리텐션 비율이 높아질 것이라는 가정이었습니다. 고객들이 부상 없이 계속 운동할 수 있도록 하는 것이 결국 애플리케이션을 계속 사용하도록 도움을 줄 것이라고 예측했습니다.이 가설을 기반으로 맵마이런(MapMyRun) 애플리케이션에 자세 코칭 팁 메뉴를 추가했습니다. 회사는 Amplitude(앰플리튜드)의 코호트, 세그먼트 및 리텐션 트래킹 기능을 활용하여 고객이 새로 추가된 메뉴를 좋아하는지를 분석했습니다. 결과적으로 자세 코칭 팁 메뉴의 도입은 성공적이었으며, 7일차까지의 리텐션 비율이 30%까지 향상되었음을 확인할 수 있었습니다.프로덕트 인텔리전스 툴 활용의 장점은 기업이 새로운 기능을 출시할 때 빌드-측정-학습 주기를 단축하는 것 뿐만이 아니었습니다. 현재의 제품을 더욱 매력적인 것으로 개선하여 고객에게 제공하는 방법을 파악하는 데도 도움이 되었습니다.예를 들면, 세그먼트 차트를 통해 레이스 트레이닝 플랜 기능을 고객이 많이 사용하지 않는 다는 것을 확인했습니다. 언더아머 팀은 더 다양한 목표를 제안하는 것으로 플랜을 재설계했습니다. 행동 코호트를 생성하여 재설계한 플랜이 시간의 경과에 따라 어떠한 영향을 주는지를 측정했습니다. 결과적으로 이 플랜을 사용하는 유료 고객의 비율이 이전보다 3배 더 높아졌음을 확인할 수 있었습니다.Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 인텔리전스 리포트에 따르면, 많은 제품 의사결정자들이 실시간으로 활용하고 실행할 수 있는 고품질의 데이터를 보유하는 것에 어려움을 겪고 있다고 합니다. 반면에, 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 최소한 일주일에 한 번 이상 새로운 기능을 출시할 가능성이 6배 더 높다고 합니다. 고객의 데이터를에 액세스하고 내용을 이해하는 것이 쉬울수록, 프로덕트 팀은 반복 작업을 더 신속하게 수행할 수 있게 됩니다.

Amplitude

모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기 🎮

모바일 게임의 성과를 측정할 때 가장 중요한 지표는 아마 리텐션일 것입니다. 리텐션을 측정하는 기본적인 방식은 어느 서비스나 동일하지만, 서비스나 산업에 따라 그 특성에 맞는 상세한 리텐션 설정 기준과 측정 방법이 존재합니다. 모바일 게임 서비스도 마찬가지로 게임이라는 특성에 맞는 적합한 리텐션율 측정법이 있습니다.리텐션율은 크게 'N-day 리텐션율', 'Unbounded 리텐션율', 'Bracketed 리텐션율' 3가지로 나뉩니다. 이중 모바일 게임에 가장 많이 적용하는 지표는  N-day 리텐션율입니다. 이유가 무엇일까요? 이번 포스트에서는 모바일 게임에 적합한 리텐션 설정 방법과 그 이유에 대해서 알아보겠습니다.N-day 리텐션 vs Unbounded 리텐션N-day 리텐션은 사용자가 처음 앱을 사용한 이후, 지정된 날에 앱으로 돌아오는 비율을 말합니다. 예를 들어, 2일차 N-day 리텐션율이 50%라면, 새로운 유저의 50%가 2일차에도 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbounded 리텐션은 특정한 날짜에 앱으로 돌아오는 사용자의 비율이나 이후의 임의의 날짜를 측정합니다. 만약 2일차 Unbounded 리텐션율이 50%라면, 새로운 사용자의 50%가 2일차를 포함한 그 이후에 한번이라도 앱을 사용했다는 것을 뜻합니다.아래는 동일한 모바일 애플리케이션에 대한 N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션(Rolling Retention)을 비교한 그래프입니다.그래프를 보시면 알겠지만, 두 지표 간의 차이는 상당히 큽니다. 이 사실을 모른채로 아무 리텐션 지표를 모니터링한다면, 중요한 비즈니스 의사결정에 큰 오류가 생길 수 있겠죠.Day 1을 기준으로 보면 N-day 리텐션은 43%로, 신규 유저 중 43%가 앱을 처음 사용한 후 첫 번째 날에 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbouded 리텐션은 59%로, 이는 새로운 사용자 중 59%가 Day1을 포함하여 그 이후의 어느 날이든 한번 이상 앱을 실행했다는 것을 의미합니다.N-day 리텐션을 사용하면, 앱을 가장 처음 실행한 이후 N일이 지난 시점까지 앱으로 얼마나 많은 사용자가 돌아오는지 정확한 비율을 알 수 있습니다. 따라서 모바일 게임같이 유저가 매일 플레이하는 것이 목표인 애플리케이션은 N-day 리텐션이 적합하다고 할 수 있죠.물론 N-day 리텐션이 항상 정답은 아닙니다. 어떤 케이스에서는 매일은 아니더라도 조금 긴 텀을 가지고 사용자가 돌아오는 것이 유의미할 수 있습니다. 대표적으로 모바일 임대료 결제 앱이라면, 사용자가 매월 한 번씩만 앱을 사용하여 결제를 하는 것이 앱 성공의 기준이 될 수 있겠죠. 이 경우에는 N-day 리텐션보다는 Unbouded 리텐션을 측정하는 것이 유용할 것입니다. 흔한 케이스는 아니겠지만, 특정 게임도 Unbouded 리텐션을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다. 예를 들어 '텐텐 오락실'이라는 앱은 술자리나 많은 사람들이 모인 자리에서 다 함께 플레이하는 모바일 게임입니다. 이런 류의 게임의 경우, 유저가 매일 습관적으로 접속하길 기대하지 않겠죠.시간 기준 리텐션 VS 날짜 기준 리텐션N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션 차이 외에도, 시간 기준과 날짜 기준으로 리텐션 계산 방법을 나눌 수도 있습습니다. 시간 기준으로 계산한다면, 각 사용자별 접속 시간을 기준으로 날짜를 구별합니다. 즉, Day 0는 사용자가 앱을 최초로 실행시킨 시간부터 24시간이 지난 시간인 0 ~ 24시간 사이를 의미하고, Day 1은 24시간부터 48시간 사이를 의미합니다. Day 1 리텐션율이 10%라고 가정해본다면, 1,000명의 사용자 중에서 100명이 각각의 처음으로 앱을 실행한 이후 24시간에서 48시간 사이에 앱을 한번 이상 더 실행했다는 것을 뜻합니다. 만약 사용자 X가 화요일 오후 4시에 처음으로 앱을 실행했다면, 수요일 오후 4시와 목요일 오후 4시 사이에 앱을 다시 열었다는 뜻입니다.반면, 날짜를 기준으로 계산할 때, 리텐션 차트는 그저 달력상의 날짜를 기준으로 측정됩니다. 만약 어떤 사용자가 10월 1일 오후 11시에 처음으로 앱을 실행했다면, 이 사람의 Day 0는 10월1일, Day 1는 10월 2일이 될 것입니다.아래 그래프는 앞서 살펴본 동일한 앱에 대한 시간 기준 리텐션과 날짜 기준 리텐션 수치입니다.처음 며칠 동안에 가장 뚜렷한 차이가 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 날짜 기준 Day 1 리텐션은 43%인 반면, 시간 기준 Day 1 리텐션은 32%에 불과합니다. 하지만 시간이 흐름에 따라, 두 그래프 간의 차이는 줄어들고 이 둘을 구별하는 의미는 많이 사라진다고 볼 수 있습니다.시간 기준과 날짜 기준을 구별하는 이유시간이 흐름에 따라 구별 의미가 줄어들면 굳이 이 두 지표를 나누는 이유가 있나 궁금해질 겁니다. 하지만 우리가 리텐션 지표를 평가할 때는 보통 앱 출시 초기에 다른 앱의 리텐션 지표와 비교하는 식으로 많이 진행합니다. 이 때, 다른 기준의 리텐션 지표를 비교하면 분명 큰 오류가 생기겠죠. 빠르게 시장 반응을 살피고 대응해야하는 앱 출시 초기에는 이 오류가 치명적으로 작동할 수 있습니다.예를 들어, 모바일 게임 초기 버전을 런칭한 후 Day 1 리텐션율이 32%라고 가정해봅시다. 이것만으로는 리텐션이 잘 이루어지고 있는지 판달할 수 없겠죠. 최대한 유사한 게임과 리텐션율을 비교해보아야합니다. 만약 이 때, 시간 기준과 날짜 기준 리테션 지표를 잘못 비교한다면, 제대로된 벤치마크가 되지 않겠죠.결국 어떤 지표로 모바일 게임을 측정해야하나요?리텐션 지표에 정해진 정답은 없습니다. 그렇지만 일반적인 경우에는 날짜 기준 리텐션보다는 시간 기준 리텐션이 더 정확한 현황을 보여준다고 할 수 있습니다. 하지만 시간 기준 리텐션은 정확한 데이터를 얻는데 하루 더 걸린다는 단점이 있습니다. 앱 출시 초기라면 하루 일찍 대응하는 것의 차이가 큰 결과 차이를 만들 수 있죠.정리하자면, "일반적인 모바일 게임이라면 N-day 리텐션을 측정하는 것이 좋지만, 간혹 매일 들어오는 것을 원하지 않는 게임일 경우 Unbounded 리텐션 지표를 사용하는 것이 좋을 수 있으며, 또 기본적으로 시간 기준 리텐션을 측정하는 것이 정확하나, 데이터를 더 빨리 얻어야 할 때는 날짜 기준 리텐션을 먼저 살펴보는 것이 좋다." 정도가 될 것 같습니다.다시 한번 말하지만 리텐션에 정해진 정답은 없으며, 각 지표가 정확히 무엇을 측정하는 것인지 알고 있다면, 어떤 상황에서든 데이터 기반의 유의미한 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다.콘텐츠 더 읽어보기고객 리텐션 마스터 가이드북리텐션(Retention) 의미와 측정 방법🔍리텐션 캠페인 효과를 최대화하는 8가지 방법

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[💡B2B 마케팅] ABM(타겟 기업 기반 마케팅) 통합

B2B(Business to Business, 기업간 거래) 세계에서 제가 가장 좋아하는 잠재 고객 발굴 기법 중 하나는 어카운트 기반 마케팅(ABM: Account based Marketing)입니다. ABM에 익숙하지 않은 경우라면, 적합한 기술 솔루션을 활용하여 자사의 제품이나 서비스에 관심이 있을 수 있는 기업을 식별할 수도 있습니다. 대부분의 B2B 구매자는 전화를 걸거나 웹사이트의 리드 양식을 작성하기 전에 많은 조사를 하기 때문에 잠재적인 고객을 파악하는 것이 필수적입니다.ABM에는 여러 방법이 있지만 이 게시물에서는 IP 주소 조회를 사용하여 어떤 기업이 귀사의 웹사이트를 보고 있는지 식별하는 기술에 중점을 둘 것입니다. ABM 플랫폼으로는 6sense, Demandbase, KickFire 등 다양한 벤더사가 있으며, 이 중 Amplitude(앰플리튜드)는 기업명, 직원 수, 산업군, 수익 및 기타 여러 데이터 포인트를 제공하는 6sense를 사용합니다. 이러한 기업 관련 데이터는 ABM 벤더가 방대한 데이터베이스에서 수집하고 유료로 JavaScript 태그를 통해 고객과 실시간으로 공유합니다. ABM 플랫폼은 일반적으로 회사 VPN 또는 네트워크에 있을 때만 사용자를 식별할 수 있으므로 ABM 데이터가 존재하지 않는 경우가 많습니다.이러한 ABM 데이터 포인트를 Amplitude(앰플리튜드)에 통합하는 방법을 소개하고 여러분의 잠재 고객에 대해 자세히 알아보겠습니다. 아래 예제에서는 6sense를 사용했지만, 다른 ABM 플랫폼에도 동일한 원칙이 적용된다는 것을 참고해 주십시오.  어떻게 작동하나요?높은 수준에서의 통합은 6sense 데이터를 사용자 및 이벤트 속성으로 포함하는 각 페이지 로드에서 Amplitude(앰플리튜드)에 새 이벤트를 전송하는 방식으로 작동합니다. 정보가 Amplitude(앰플리튜드) 속성에 있으면 세그멘테이션 리포트, 코호트 및 기타 모든 Amplitude(앰플리튜드) 리포트에서 다른 사용자 속성과 마찬가지로 사용할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)에서 이 새로운 ABM 이벤트를 "비활성 사용자" 이벤트로 표시하여, 리포트에 활성 사용자 비율이 과도하게 높게 표시되지 않도록 설정할 수 있습니다. 자세한 설정 방법은 본 게시물의 마지막 섹션을 참조하세요.이 Amplitude(앰플리튜드)의 ABM 통합을 통해 어떤 궁금증에 대한 답변을 확인할 수 있는지 지금부터 살펴보겠습니다.  어떤 기업에서 우리 웹사이트를 보고(view) 있나요?어떤 기업이 우리 웹사이트를 방문하는지 확인하는 것부터 시작하겠습니다. 이를 위해 6sense 기업 사명으로 분류된 새로운 6sense 보기 이벤트를 표시하는 데이터 테이블을 생성할 수 있습니다. 제 경우에는 제가 속한 앰플리튜드와 ABM 도구에 기업 이름이 없는 경우를 필터링하겠습니다.이 정보는 영업 및 마케팅 팀에서, 자사의 제품 및 서비스에 관심을 가질 가능성이 많지만 현재는 관심이 없는 기업을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 데이터가 Amplitude(앰플리튜드)에 있으면 Salesforce와 같은 CRM 툴로 전송하거나 Slack으로 라우팅하여 추가적인 가시성을 얻을 수 있습니다.  각 기업에서 어떤 콘텐츠를 확인했나요?다음으로, 여러분은 각 기업에서 여러분의 웹사이트에 방문하여 무엇을 보았는지 궁금할 것입니다. 다른 분석을 추가하여 이 정보를 확인할 수 있습니다:상기 이미지에서 Accenture가 확인한 페이지 리스트를 확인할 수 있습니다. B2B 기업의 영업 담당자는 위와 같이 각 기업에 대한 리포트를 필터링하여, 각 기업별로 자사의 제품 및 서비스에 얼마나 관심이 있는지, 어떤 주제에 관심이 있는지를 확인할 수 있습니다. 이 정보는 잠재 고객에게 대화를 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다. 물론 웹사이트에 로그인을 하지 않았기 때문에 이 페이지를 본 사람이 누구인지 정확히 알 수는 없지만, 여전히 잠재 고객 조사에 유용한 정보가 됩니다.더 많은 정보를 확인하고 싶으시다면, 6sense City별로 데이터를 분류한 다음 제목별로 콘텐츠를 확인할 수 있습니다. 본 글에서는 시드니에 거주하는 Accenture 직원들을 분석하여 어떤 콘텐츠를 읽었는지 확인해 보겠습니다.어떤 기업이 구매를 고려하고 있을까요?B2B 세계에서는 가격 페이지가 중요합니다. 잠재 고객이 귀사 솔루션/서비스의 가격을 확인했다면, 이는 해당 기업이 솔루션/서비스 도입에 더 깊은 단계에 있음을 나타낼 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드) ABM 통합을 사용하면 웹 사이트에서 가격 페이지를 보고 있는 기업을 쉽게 확인할 수 있습니다. 어떤 기업이 이 주제에 관심을 가질까요?귀사의 마케팅 팀에서 내부 CRM 시스템에 있는 여러 타겟 기업에게 이메일을 보내려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이메일 전환율은 본문의 내용이 수신자와 관련이 있을 때 가장 높습니다. Amplitude(앰플리튜드) ABM 통합을 사용하면 웹 페이지 또는 블로그 게시물에서 주제를 선택하고 해당 콘텐츠를 본 기업을 확인할 수 있습니다. 이 기업들은 그 주제에 대해 더 자세히 알아보는 데 관심이 있을 수 있습니다.이를 위해서는 특정 주제를 살펴보는 리포트를 생성한 다음, 6sense 기업별로 세분화하면 됩니다. 그런 다음 CRM 시스템에서 이 목록을 직접 선택하여 해당 주제에 대한 이메일을 수신할 타겟 이메일 주소를 결정할 수 있습니다. 다음은 이를 위해 생성할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드) 리포트 유형입니다.여기에서 Amplitude(앰플리튜드)의 새로운 마케팅 분석 기능에 관심이 있는 상위 몇 개의 기업을 볼 수 있습니다. 그 다음 필요에 따라 이러한 기업 리스트를 내보내기(export) 할 수도 있습니다.어떤 업계에서 우리 웹사이트를 방문했을까요?만약 특정 산업군에 집중하기를 원한다면, 아래와 같이 자사 웹 사이트를 방문하는 업계를 확인할 수 있습니다.데이터 테이블에서 직접 새 차트를 열어 특정 업계에 대한 트렌드 그래프를 확인할 수도 있습니다.대어는 누구인가요?영업 담당자는 항상 큰 고객을 쫓고 싶어합니다. ABM 데이터를 분류하는 또 다른 기준은 ‘기업의 매출’입니다. 다음은 매출 규모에 따라 필터링된 보기로, 수십억 개의 기업을 대상으로 그룹화된 보기입니다.그런 다음 각 항목을 회사 이름으로도 분류할 수도 있습니다. 우리의 경쟁사는 무엇을 보고 있나요?ABM 통합으로 확인 가능한 또 다른 재미있는 사항은, 경쟁사가 귀사의 웹사이트에서 무엇을 보는지 알 수 있다는 점입니다. 타겟 기업의 활동을 보는 것과 동일한 접근 방식을 사용하여 확인할 수 있습니다.위의 경우 우리의 경쟁사는 Amplitude(앰플리튜드)에 입사 지원하거나 무료 평가판을 사용하는 것에 큰 관심이 있네요😆!   콘텐츠 개인화 (Personalization)ABM 통합에는 콘텐츠 개인화(Personalization)가 포함됩니다. Amplitude Experiment와 같은 실험/개인화 기능을 사용하는 경우, 방문자에 따라 표시되는 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. ABM 도구는 방문자의 산업군 정보를 제공하므로 해당 업계와 관련된 콘텐츠 또는 활용 사례를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어 패스트 푸드 업계의 방문자에게는 QSR 활용 사례를 표시하고, ABM 회사 이름을 사용하여 회사 수준의 텍스트 개인화를 수행할 수도 있습니다.ABM 통합(Integration) 설정하기다음은 더 많은 정보를 원하는 분들을 위한 통합 설정 방법입니다.ABM 도구와 Amplitude(앰플리튜드)를 통합하는 첫 번째 단계는 ABM 벤더와 협력하여 데이터를 데이터 레이어로 보내는 것입니다. 구글 태그 관리자를 사용하고 있다고 가정해 보면, 벤더사에서 이 코드를 받아 필요한 데이터를 전송합니다.데이터가 데이터 레이어에 있으면 필요에 따라 태그 관리자를 구성한 다음 Amplitude(앰플리튜드) 태그를 수정하고, 이러한 데이터 값을 Amplitude(앰플리튜드) 속성에 삽입할 수 있습니다.그러면 다음과 같이 Amplitude(앰플리튜드)에 이벤트 및 속성으로 나타납니다.조직에서 비용 관리를 위해 Amplitude(앰플리튜드)로 전송되는 이벤트 수를 제한하려는 경우, ABM 제품에 조직의 데이터가 포함된 경우에만 이벤트를 전송하도록 태그 관리 시스템을 구성할 수 있습니다. 원하는 경우 귀사의 조직을 제외할 수도 있습니다. 이 두 가지 방법 모두 보고서 생성 시 수동으로 "None"과 귀사 조직의 값을 제외해야 할 필요가 없다는 추가적인 이점이 있습니다.

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AI 검색 시대의 필수 도구: Amplitude AI Visibility 출시

SEO를 넘어 GEO, AEO시대의 시작SEO(Search Engine Optimization: 검색엔진 최적화)는 아주 중요한 디지털 마케팅 활동 중 하나였습니다. SEO란, 검색엔진 최적화라는 뜻으로 구글, 네이버와 같은 검색 엔진에서 우리의 브랜드가 잘 노출될 수 있도록 하는 활동을 의미합니다. 가령, 어떤 고객이 ‘마케팅 솔루션 추천’이라고 검색한다면, 이 검색어에서 최상단에 노출되는 브랜드 일수록 해당 고객과 연결될 가능성이 높겠죠. 게다가 해당 고객은 마케팅 솔루션에 관심이 있는 고객이라 보통의 다른 고객보다 훨씬 더 마케팅 솔루션을 구매할 가능성이 높습니다. 이를 ‘고의도’ 고객이라고 합니다.이런 중요한 마케팅 활동이었던 SEO가 변하고 있습니다. AI의 등장으로 고객 여정이 급변하고 있기 때문인데요. 무언가를 알고 싶을 때, 사람들은 더 이상 구글 같은 검색 엔진에만 의존하지 않고, ChatGPT, Claude, Google AI Overview와 같은 AI 도구에 질문하기 시작했습니다. 이러한 변화는 매우 빠르게 일어나고 있으며, 일부 보고서에 따르면 웹 브라우징 세션 10개 중 6개에 AI 검색이 포함되어 있다고 합니다. 최근엔 이런 AI 검색 결과에 잘 노출될 수 있게 하는 활동을 AEO(AI Engine Optimization) 혹은 GEO(Generative Engine Optimization)라고 부르고 있습니다.요즘의 AI도구는 출처 표기를 기본적으로 제공하고 있지만, 검색 엔진에 비해 훨씬 높은 수준으로 개인화되어있고, 입력하는 질문(프롬프트)에 따라 응답이 크게 변합니다. 때문에 자신의 브랜드가 AI 검색 전반에 걸쳐 어떻게 노출되고 있는지, 혹은 왜 경쟁사들이 계속 우위를 점하는지 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 게다가 AI 기반 검색 시스템은 전통적인 검색 엔진보다 연결하는 사이트가 적은 경향이 있어, AI 응답에 등장하지 않는 브랜드는 고의도 고객과의 접점을 놓칠 위험이 있습니다.Amplitude AI Visibility이러한 새로운 검색 환경에 대응하고 브랜드 가시성을 확보할 수 있도록, Amplitude가 AI Visibility를 출시했습니다! AI Visibility는 AI 검색 환경에 우리 브랜드가 얼마나 어떻게 노출되고 있는지 정확히 이해할수 있도록 도와줍니다. Amplitude 플랫폼에 직접 구축되어 있어, AI 검색 성과를 실제 비즈니스 결과 및 수익과 연결할 수 있습니다.가장 주목할 만한 점은, Amplitude AI Visibility는 무료로 제공된다는 것입니다. 다른 AEO 도구가 비용이 많이 들거나, 기존 SEO 제품에서 추가적인 옵션으로 제공되는 것과 차별화됩니다. Amplitude 고객은 모든 플랜에서 이 기능을 사용할 수 있으며, 비고객에게도 제한된 무료 경험을 제공합니다.AEO 무료 분석하러 가기AI Visibility 자세히 알아보기1. 검색 결과 페이지가 없는 세상을 위한 새로운 SEO앞서 설명했지만, Amplitude AI Visibility의 핵심은 'AI 채팅을 위한 SEO'입니다. 기존 SEO가 구글 검색 결과 페이지(SERP) 순위 경쟁이었다면, 이제는 AI의 답변에 우리 브랜드를 더 자주, 더 긍정적으로 등장시키는 것이 새로운 목표가 되었습니다. 이는 단순히 트렌드를 따르는 것이 아닌, 생존을 위한 필수 역량입니다.점점 더 많은 고객이 구체적인 질문을 AI에게 직접 던지고 있습니다. 이때 AI의 답변에 우리 브랜드가 포함되지 않는다면, 사실상 시장에 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다. AI 검색은 더 이상 먼 미래가 아니며, 이 새로운 전장에서 보이지 않는 브랜드는 고객을 경쟁사에 빼앗길 수밖에 없습니다."AI 검색은 더 이상 미래가 아니라 브랜드 노출의 새로운 최전선입니다. 이제 브랜드가 AI 응답에 등장하지 않는다면 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다."2. 경쟁사 현황 시각화'경쟁사가 우리보다 AI에서 더 잘하고 있을까?'라는 막연한 생각은 이제 끝내세요. AI Visibility는 LLM에서 자사 브랜드가 경쟁사와 어떻게 비교되는지 명확한 데이터를 제공합니다. 특히 주제별 경쟁력을 한눈에 비교할 수 있는 시각적 매트릭스(visual matrix)를 통해 어떤 영역에서 경쟁사가 우위를 점하고 있는지 직관적으로 보여줍니다.예를 들어, LLM에게 "사용자 온보딩 구축 방법을 알려줘. 상호작용 요소가 많이 들어가면 좋겠어"라고 물었을 때, 경쟁사인 Pendo는 1위로 등장하는 반면 Amplitude는 마지막 순위에 그쳤습니다. 이는 Pendo가 해당 기능으로 더 강하게 인식되고 있음을 보여주는 데이터입니다. 그렇다면, 경쟁사와의 격차를 줄이기 위해 어떤 콘텐츠에 집중해야 할지 명확하게 전략을 설정할 수 있는 것이죠. 이처럼 구체적인 데이터는 막연한 불안감을 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 3. AI 언급부터 실제 '매출'까지 모든 과정을 연결AI Visibility의 가장 강력한 차별점은 독립적인 도구가 아니라 Amplitude 분석 플랫폼에 완벽하게 통합되어 있다는 것입니다. 이는 AI에서의 브랜드 노출도를 실제 비즈니스 성과와 직접 연결할 수 있다는 것을 의미하죠. 다른 AEO 도구가 단순히 노출 횟수만 보여주는 반면, AI Visibility는 한 걸음 더 나아갑니다.AI Visibility와 Session Replay를 결합하면, AI 채팅에서 유입된 사용자의 실제 세션을 영상처럼 재생해볼 수 있으며, AI Visibility와 Activation 기능을 결합하면, AI 유입 코호트를 만들어 리타겟팅 캠페인을 진행할 수 있습니다. 즉, "AI 노출도를 높이는 노력이 실제 매출 증대로 이어졌는가?"라는 핵심 질문에 명확한 데이터로 답하고 마케팅 활동의 ROI를 투명하게 증명할 수 있게 되는 것입니다.AI Visibility 활용하기AI Visibility는 브랜드가 AI 환경에서 성공적인 고객 확보 플랫폼을 구축할 수 있도록 돕는 세 가지 핵심 단계를 제공합니다.Step 1: AI의 브랜드 언급 파악하기(Analyze)AI Visibility는 브랜드를 언급하는 프롬프트의 백분율로 표시되는 AI 가시성 점수를 정량화합니다. 가령, '제품 분석 도구 추천'과 같은 프롬프트를 입력하면 Amplitude는 75%의 확률로 언급되었습니다.가시성 점수 및 경쟁사 비교 확인: 수백 개의 프롬프트에서 AI 가시성 점수를 정량화하고, 주요 경쟁사 대비 브랜드 노출 순위와 점유율을 헤드투헤드(head-to-head) 방식으로 비교합니다. 경쟁사 대비 약점을 식별할 수 있습니다.프롬프트 및 소스 분석: AI가 우리 브랜드를 추천하는지, 혹은 비추천하는지 감정을 모니터링하고(출시 예정 기능), LLM이 응답을 생성할 때 인용한 외부 웹사이트 소스를 검토합니다. 이 기능을 활용하면 경쟁사를 언급하지만 우리 브랜드는 언급하지 않는 페이지를 식별하여, 명확한 콘텐츠 전략을 수립할 수 있습니다.약점 영역 식별: 최근에 출시되어, LLM이 아직 인지하지 못한 주제, 기능들을 식별하여 마케팅 콘텐츠를 보강할 필요성을 알 수 있습니다.Step 2: 필요한 조치 파악하기(Action)점수를 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI Visibility는 인사이트를 행동으로 전환하는 기능을 제공합니다 (일부 기능은 출시 예정)맞춤형 개선 권고 받기: AI 응답에서 경쟁사가 우위를 점하는 주제를 파악하고, 격차를 줄이기 위한 맞춤형 권장 사항을 제공받습니다.콘텐츠 시뮬레이션 및 생성: 웹사이트에 변경 사항을 적용하기 전에 시뮬레이션 기능을 통해 변경 사항을 테스트하고 LLM이 어떻게 반응하는지 몇 분 안에 확인할 수 있습니다. 또한, 트래픽 데이터를 참조하여 고품질 콘텐츠를 생성하는 기능도 제공합니다.Step 3: 비즈니스 성과와 연결(Accelerate)AI Visibility는 단순한 검색 분석 도구가 아닙니다. Amplitude 플랫폼의 일부로서, AI 검색 성과를 실제 고객 행동 데이터와 연결합니다.트래픽 및 전환 추적: AI를 통해 유입된 실제 사용자 트래픽 데이터를 추적하고, 이러한 AI 유입 방문자가 퍼널, 여정, 코호트 내에서 어떻게 행동하는지 측정합니다.ROI 입증: AI 검색에서 노출 개선이 트래픽 증가와 전환 경로 분석으로 이어지는지 확인하여, 명확한 수익 지표로 객관적 ROI를 입증할 수 있습니다.플랫폼 연동 활용: 분석, 세션 리플레이, 실험, 활성화와 같은 다른 도구와 연결하여, AI 검색에서 유입된 사용자 세션을 확인하거나, AI 유입 코호트를 구축하여 타겟 캠페인을 실행할 수 있습니다.지금 바로 시작하기AI 검색은 더 이상 미래의 트렌드가 아닙니다. 이미 새로운 메인 채널이 되었습니다. 빠르게 움직일 수록 초기에 우위를 점할 수 있습니다.지금 바로 무료로 AI Visibility를 사용해보고, AI 응답에서 경쟁사를 앞질러 보세요.콘텐츠 더 읽어보기블로그: Braze MCP 서버: AI로 Braze를 빠르고 안전하게 분석하는 방법블로그: 대화만으로 데이터 분석 끝? Amplitude MCP프리미엄가이드: AI를 활용한 금융 개인화 가이드북

🏃💨이탈률(Bounce Rate), 낮을수록 좋을까?🤔

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