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고객 리텐션을 증대하는 3가지 전략

Team MAXONOMY ・ 2020.10.26

고객 리텐션을 증대하는 3가지 전략

성장하는 비즈니스와 그렇지 않은 비즈니스의 차이는 고객 리텐션으로 귀결됩니다. 고객 리텐션은 수익 창출을 강화하고 비즈니스를 확장시킬 수 있는 진정한 성장의 비결입니다. 아래에서는 고객 리텐션을 높이는 세 가지 전략과 함께 고객 리텐션을 계산하는 방법을 공유합니다.





고객 리텐션을 정의하는 방법

리텐션을 개선하기 위한 첫 번째 단계는 계산 방법을 정의하는 것입니다. 리텐션을 측정하는 올바른 방법은 사용자가 플랫폼에 접속한 동안 어떤 "활동"하는지 확인하는 것입니다. 모든 활동은 지나치게 광범위하며 사용자가 플랫폼에서 가치를 얻고 있는지에 따라 아무런 의미가 없을 수도 있습니다. 따라서 유의미한 수치를 확인하기 전에, 다음을 정의해야 합니다.


  1. 중요한 이벤트
  2. 플랫폼 사용 주기

중요한 이벤트는 플랫폼에 대한 진정한 참여를 나타내는 행동이며 비즈니스 목표와도 일치합니다. 예를 들어, 게임 앱의 경우 중요한 이벤트는 '계정 로그인'이 아니라 '게임 완료'일 수 있습니다. 플랫폼 사용 주기는 사용자가 플랫폼을 이용하는 가장 빈번한 사용 간격을 평가합니다. 일일, 주간 또는 월간 사용 플랫폼이든 상관없이 고객 리텐션을 계산하는 방법이 크게 달라집니다.[관련 : 리텐션을 이해, 개선 및 계산하기 위한 6 가지 워크 시트]





고객 리텐션 계산 방법

리텐션을 계산하는 방법 에는 세 가지 가 있습니다 .


  • N 일 리텐션 : N 일에 플랫폼을 다시 찾는 사용자 수
  • Unbounded 리텐션 : N 일 또는 이후에 플랫폼을 다시 방문하는 사용자 비율
  • Bracketed 리텐션: N 일 리텐션보다 보다 일반적인 버전으로 0 일, 1 ~ 3 일 및 4 ~ 7 일의 활성과 같이 여러 일, 주 또는 월의 사용자 지정 간격을 정의 할 수 있습니다


리텐션을 N 일 리텐션이라고 생각하기 쉽지만 일부 비즈니스 모델의 경우 최상의 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 플랫폼의 경우 고객이 처음 등록한 후 정확히 7 일에 다른 물건을 구매하기 위해 돌아 왔는지 여부는 신경 쓰지 않을 수 있습니다. Unbounded 리텐션이 더 나은 접근 방법 일 수 있습니다.

어떤 항목을 선택하든 리텐션을 세 부분으로 나누고 각각의 전략을 논의 할 수 있습니다.


  • 신규 사용자 리텐션
  • 기존 사용자 리텐션
  • 회귀 사용자 리텐션






1. 신규 사용자 리텐션 및 활성화 개선


짧은 순간 긍정적 온보딩 경험 만들기

Chameleon의 CEO 인 Pulkit Agrawal은 블로그 에 “플랫폼의 온보딩 단계에서 엄청난 양의 이탈이 발생합니다.”라고 하였습니다 . 이는 대부분의 플랫폼과 관련된 학습 곡선 때문입니다. 누군가가 새로운 플랫폼을 시도하고 그 가치를 즉시 이해하는 경우는 매우 드물죠. 고객이 플랫폼의 온보딩 단계에 있는 동안 이탈을 줄일 수 있다면 고객 리텐션이 원칙적으로 증가 할 것입니다.


온보딩 프로세스를 개선하는 것은 CS관리 및 도움말보다 큰 도움을 줍니다. 또한 단절을 최소화하기 위해선 고객이 스스로 플랫폼에 온보딩 할 수 있도록 해야 하며, 이러한 사례가 바로 앱 다운로드 시 노출되는 튜토리얼 팝업 메시지 같은 것입니다.


다른 플랫폼을 처음 사용하기 시작할 때 플랫폼 둘러보기 또는 튜토리얼을 보셨을 것입니다. 플랫폼 둘러보기는 새 사용자에게 플랫폼 사용 과정을 자동으로 안내합니다. Slack이 대표적인 예입니다. 그들의 온보딩 플랫폼 투어는 매우 인상 깊습니다. 이와 같은 경험을 통해 고객은 새로운 사용자를 플랫폼의 가장 가치있는 부분으로 안내하기 때문에 짧은 순간에 더 빨리 도착할 수 있습니다. 그러나 먼저 온보딩 중 장기 리텐션로 이어지는 주요 동작이 무엇인지 이해해야 그에 따른 온보딩 경험을 최적화 할 수 있습니다.


가장 좋은 점은 플랫폼 둘러보기를 시작하기 위해 개발적인 요소를 투자 할 필요가 없다는 것입니다. 이 일반적인 사용 사례를 중심으로 구축된 많은 타사 도구가 있습니다.







2. 기존 사용자 리텐션


특정 페르소나의 요구 사항 이해 및 집중

모든 사용자가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 보유한 사용자 유형, 특성, 리텐션을 유도하는 행동을 이해해야합니다. 일반적으로 각 플랫폼에는 세 가지 사용자 그룹을 분류할 수 있습니다.


  • Power Users : 다른 사용자가 사용 방법을 모를 수있는 고급 기능을 사용하며 매우 높은 빈도와 깊이로 플랫폼을 사용합니다. 그들은 종종 콘텐츠를 만들고 배포합니다.
  • Core Users : Power user 만큼 깊이 있게 활용하지 않지만 일반적 빈도로 플랫폼을 방문합니다. 콘텐츠를 소비하긴 하지만 너무 많지도 않습니다.
  • Passive Users : 핵심 사용자만큼 핵심 기능을 사용하지 않습니다. 종종 수동적으로 방식으로 플랫폼의 콘텐츠를 소비합니다.


각 고객 그룹의 리텐션을 향상시키는 효과적인 기능은 서로 다르게 보일 수 있습니다. 어느 것에 집중해야할지는 회사의 단계, 자원, 전략적 우선 순위에 따라 다릅니다. 고급 사용자의 리텐션을 개선하기 위해 고객 충성도 프로그램을 구현하거나 사용 수준을 더욱 높이는 고급 기능을 계속 개발할 수 있습니다. 핵심 사용자의 경우, 핵심 기능을 쉽고 즐겁게 사용할 수 있도록 간략하게 기능 개선을 하기도 합니다. 초기에 Instagram은 사진 공유에만 집중하기로 결정 하고 사진 공유 경험을 빠르고 원활하게 만드는 데 투자 하여 핵심 사용자 기반의 성장을 주도했습니다.


수동 사용자의 경우 이러한 사용자가 어떤 콘텐츠를 선호하는지에 주의를 기울이고 이를 더 쉽게 만드는 데 주력하기도 합니다. 예를 들어, 소비자 신용보고 앱인 경우 대부분의 사용자는이 점수를 개선하기 위해 사전에 도움을 구하는 대신 플랫폼을 사용하여 시간 경과에 따른 신용 점수를 모니터링 할 수 있습니다. 그들에게 신용 점수의 중요한 변화를 알리는 것은 확실히 그들이 당신의 플랫폼으로 돌아 오게 할 것입니다.







3. 회귀한 사용자 리텐션 향상


사용자가 이탈하고 돌아 오는 이유에 대한 이해

효과적인 회귀 전략을 설계하는 것은 사용자가 이탈하는 이유와 이탈이 발생하기 전에 예방할 수 있도록 주요 이탈 지표를 얼마나 잘 이해하고 있는지에 달려 있습니다. 소셜 플랫폼의 경우, 사용자의 소셜 네트워크 크기가 이탈의 주요 지표임을 알 수 있습니다. 사용자 라이프 사이클의 다양한 단계에서 더 많은 사람들과 연결하도록 유도하는 기능은 이탈을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.


사용자를 부활시키기위한 알림 및 재 참여 캠페인과 관련하여 더 많은 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다. 비디오 스트리밍 앱의 경우 몇 달 전에 시청 한 영화와 유사한 영화를 추천하는 개인화 된 이메일 캠페인이 관심사에 맞지 않는 신작을 단순히 나열하는 알림보다 더 효과적일 가능성이 높습니다. 전자 상거래 사이트의 경우 사용자가 조회했지만 아직 체크 아웃하지 않은 항목의 가격 하락을 사용자에게 안내한다면 효과적인 재참여 캠페인이 될 것입니다.


사용자가 이탈하는 이유를 더 잘 이해하면 효과적인 고객 회귀 전략을 만드는 데 도움이 됩니다. 그런 다음, 중요한 단계는 다시 고객이 Lock-in 될 수 있도록 플랫폼에 다시 참여할 때 인상깊은 순간을 다시 경험하여 쉽게 다시 잃지 않도록하는 것입니다.







고객 리텐션에 바로가는 길은 없습니다.


고객을 지속적으로 유지하려면 사전 투자와 사용자에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 분석은 일반적으로 첫 번째 단계이며, 사용자 조사는 보다 생동감있는 페르소나를 구현하고 수명주기의 특정 단계에서 특정 페르소나에 대해 작동 할 수있는 구체적인 아이디어를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.


모든 솔루션에 맞는 하나의 전략은 없습니다. 장기 리텐션을 달성하려면 고객이 무엇을 중요하게 여기는지 이해하고 플랫폼 별로 지속적으로 개선하여 만족시켜야합니다.

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Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기

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  1. 중요한 이벤트
  2. 플랫폼 사용 주기

중요한 이벤트는 플랫폼에 대한 진정한 참여를 나타내는 행동이며 비즈니스 목표와도 일치합니다. 예를 들어, 게임 앱의 경우 중요한 이벤트는 '계정 로그인'이 아니라 '게임 완료'일 수 있습니다. 플랫폼 사용 주기는 사용자가 플랫폼을 이용하는 가장 빈번한 사용 간격을 평가합니다. 일일, 주간 또는 월간 사용 플랫폼이든 상관없이 고객 리텐션을 계산하는 방법이 크게 달라집니다.[관련 : 리텐션을 이해, 개선 및 계산하기 위한 6 가지 워크 시트]





고객 리텐션 계산 방법

리텐션을 계산하는 방법 에는 세 가지 가 있습니다 .



리텐션을 N 일 리텐션이라고 생각하기 쉽지만 일부 비즈니스 모델의 경우 최상의 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 플랫폼의 경우 고객이 처음 등록한 후 정확히 7 일에 다른 물건을 구매하기 위해 돌아 왔는지 여부는 신경 쓰지 않을 수 있습니다. Unbounded 리텐션이 더 나은 접근 방법 일 수 있습니다.

어떤 항목을 선택하든 리텐션을 세 부분으로 나누고 각각의 전략을 논의 할 수 있습니다.







1. 신규 사용자 리텐션 및 활성화 개선


짧은 순간 긍정적 온보딩 경험 만들기

Chameleon의 CEO 인 Pulkit Agrawal은 블로그 에 “플랫폼의 온보딩 단계에서 엄청난 양의 이탈이 발생합니다.”라고 하였습니다 . 이는 대부분의 플랫폼과 관련된 학습 곡선 때문입니다. 누군가가 새로운 플랫폼을 시도하고 그 가치를 즉시 이해하는 경우는 매우 드물죠. 고객이 플랫폼의 온보딩 단계에 있는 동안 이탈을 줄일 수 있다면 고객 리텐션이 원칙적으로 증가 할 것입니다.


온보딩 프로세스를 개선하는 것은 CS관리 및 도움말보다 큰 도움을 줍니다. 또한 단절을 최소화하기 위해선 고객이 스스로 플랫폼에 온보딩 할 수 있도록 해야 하며, 이러한 사례가 바로 앱 다운로드 시 노출되는 튜토리얼 팝업 메시지 같은 것입니다.


다른 플랫폼을 처음 사용하기 시작할 때 플랫폼 둘러보기 또는 튜토리얼을 보셨을 것입니다. 플랫폼 둘러보기는 새 사용자에게 플랫폼 사용 과정을 자동으로 안내합니다. Slack이 대표적인 예입니다. 그들의 온보딩 플랫폼 투어는 매우 인상 깊습니다. 이와 같은 경험을 통해 고객은 새로운 사용자를 플랫폼의 가장 가치있는 부분으로 안내하기 때문에 짧은 순간에 더 빨리 도착할 수 있습니다. 그러나 먼저 온보딩 중 장기 리텐션로 이어지는 주요 동작이 무엇인지 이해해야 그에 따른 온보딩 경험을 최적화 할 수 있습니다.


가장 좋은 점은 플랫폼 둘러보기를 시작하기 위해 개발적인 요소를 투자 할 필요가 없다는 것입니다. 이 일반적인 사용 사례를 중심으로 구축된 많은 타사 도구가 있습니다.







2. 기존 사용자 리텐션


특정 페르소나의 요구 사항 이해 및 집중

모든 사용자가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 보유한 사용자 유형, 특성, 리텐션을 유도하는 행동을 이해해야합니다. 일반적으로 각 플랫폼에는 세 가지 사용자 그룹을 분류할 수 있습니다.



각 고객 그룹의 리텐션을 향상시키는 효과적인 기능은 서로 다르게 보일 수 있습니다. 어느 것에 집중해야할지는 회사의 단계, 자원, 전략적 우선 순위에 따라 다릅니다. 고급 사용자의 리텐션을 개선하기 위해 고객 충성도 프로그램을 구현하거나 사용 수준을 더욱 높이는 고급 기능을 계속 개발할 수 있습니다. 핵심 사용자의 경우, 핵심 기능을 쉽고 즐겁게 사용할 수 있도록 간략하게 기능 개선을 하기도 합니다. 초기에 Instagram은 사진 공유에만 집중하기로 결정 하고 사진 공유 경험을 빠르고 원활하게 만드는 데 투자 하여 핵심 사용자 기반의 성장을 주도했습니다.


수동 사용자의 경우 이러한 사용자가 어떤 콘텐츠를 선호하는지에 주의를 기울이고 이를 더 쉽게 만드는 데 주력하기도 합니다. 예를 들어, 소비자 신용보고 앱인 경우 대부분의 사용자는이 점수를 개선하기 위해 사전에 도움을 구하는 대신 플랫폼을 사용하여 시간 경과에 따른 신용 점수를 모니터링 할 수 있습니다. 그들에게 신용 점수의 중요한 변화를 알리는 것은 확실히 그들이 당신의 플랫폼으로 돌아 오게 할 것입니다.







3. 회귀한 사용자 리텐션 향상


사용자가 이탈하고 돌아 오는 이유에 대한 이해

효과적인 회귀 전략을 설계하는 것은 사용자가 이탈하는 이유와 이탈이 발생하기 전에 예방할 수 있도록 주요 이탈 지표를 얼마나 잘 이해하고 있는지에 달려 있습니다. 소셜 플랫폼의 경우, 사용자의 소셜 네트워크 크기가 이탈의 주요 지표임을 알 수 있습니다. 사용자 라이프 사이클의 다양한 단계에서 더 많은 사람들과 연결하도록 유도하는 기능은 이탈을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.


사용자를 부활시키기위한 알림 및 재 참여 캠페인과 관련하여 더 많은 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다. 비디오 스트리밍 앱의 경우 몇 달 전에 시청 한 영화와 유사한 영화를 추천하는 개인화 된 이메일 캠페인이 관심사에 맞지 않는 신작을 단순히 나열하는 알림보다 더 효과적일 가능성이 높습니다. 전자 상거래 사이트의 경우 사용자가 조회했지만 아직 체크 아웃하지 않은 항목의 가격 하락을 사용자에게 안내한다면 효과적인 재참여 캠페인이 될 것입니다.


사용자가 이탈하는 이유를 더 잘 이해하면 효과적인 고객 회귀 전략을 만드는 데 도움이 됩니다. 그런 다음, 중요한 단계는 다시 고객이 Lock-in 될 수 있도록 플랫폼에 다시 참여할 때 인상깊은 순간을 다시 경험하여 쉽게 다시 잃지 않도록하는 것입니다.







고객 리텐션에 바로가는 길은 없습니다.


고객을 지속적으로 유지하려면 사전 투자와 사용자에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 분석은 일반적으로 첫 번째 단계이며, 사용자 조사는 보다 생동감있는 페르소나를 구현하고 수명주기의 특정 단계에서 특정 페르소나에 대해 작동 할 수있는 구체적인 아이디어를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.


모든 솔루션에 맞는 하나의 전략은 없습니다. 장기 리텐션을 달성하려면 고객이 무엇을 중요하게 여기는지 이해하고 플랫폼 별로 지속적으로 개선하여 만족시켜야합니다.

앰플리튜드, 리텐션, LMS