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사례와 함께 보는 리텐션율(Retention Rate)

Team MAXONOMY ・ 2020.11.21

사례와 함께 보는 리텐션율(Retention Rate)

혹시, 의미없이 전체 고객을 대상으로 리텐션율을 보고 계시지는 않으신가요?

의미있는 리텐션 비율은 몇 가지 항목을 감안하여 정의해 볼 수 있습니다. 여러분의 서비스에 가장 적합한 방식을 확인해보세요.


리텐션율은 서비스의 성공 여부를 판단하는 가장 중요한 지표 중 하나입니다.


리텐션율이 높다는 것은 고객들이 서비스에 만족한다는 것을 의미하며, 고객들은 지속적으로 매출에 기여하게 될 것입니다. 하지만 리텐션율이 낮다는 것은 구멍 뚫린 항아리로 표현될 수 있습니다. 신규고객 유입을 목적으로 다양한 마케팅 활동을 진행하더라도 그렇게 유입된 고객들은 지속적으로 빠져나가게 될 것이며, 결국 마케팅에 투입된 비용만 소모하게 될 것입니다. 리텐션율을 높이지 않는다면 더 많은 고객이 찾는 큰 서비스로 성장할 가능성은 거의 없습니다.





리텐션율이란?

리텐션율은 지정한 기간 동안 제품 또는 서비스를 지속적으로 사용하는 고객의 비율로 정의됩니다. 물론, 각 서비스마다 적합한 리텐션율을 정의하는 방법은 다릅니다. 각 서비스에 적합한 리텐션을 정의하기 위해서는 운영하는 서비스의 두 가지 사항을 검토해야 합니다.


1. 서비스 내의 중요 이벤트(기능 또는 고객 행위)는 무엇인가?

여기서 말하는 이벤트는 고객이 서비스를 지속적으로 이용하는지 여부를 판단하기 위한 "행동"을 의미합니다. 따라서, 이 이벤트는 고객과 서비스를 운영하는 기업 양쪽 모두에게 이익이 되는 가치를 주는 것이어야 하며, 기업에게는 매출을 일으키는 동작이면서, 고객에게는 그들이 원하던 것을 얻을 수 있는 활동과 관련되어야 합니다.

예를 들어, Airbnb에서 생각하는 중요 이벤트는 "예약하기"가 될 수 있고, Netflix는 "구독하기", Candy Crush와 같은 게임에서는 "게임하기"가 그들의 중요 이벤트가 될 것입니다.


2. 서비스의 사용 주기는 얼마나 되는가?

사용주기는, 고객들이 위에서 정의한 중요 이벤트를 수행하는 빈도를 의미합니다. 고객이 중요 이벤트를 수행한 후 다시 중요 이벤트를 수행하는데 까지 걸리는 적절한 기간을 생각해보세요. Airbnb는 사람들이 1년에 1~2회 휴가 갈 것을 기대할 것이며, Netflix의 구독은 매월 갱신될 것을 기대하며, Candy Crush는 고객들이 매일 게임을 할 것을 기대할 것입니다.


위에서 확인한 두 가지를 조합하여, Airbnb를 사용하는 고객은 최초 예약 후 18개월 이내에 두 번째 "예약"을 할 경우를 유지로 간주될 것이며, Netflix를 사용하는 고객은 매월 "구독"할 때 유지 되었다고 볼 수 있습니다. Candy Crush의 플레이어는 "게임한" 날을 유지로 볼 수 있습니다.





리텐션율 계산에는 어떤 공식을 사용하면 될까요?

일반적으로 리텐션율 공식은 시작일(Day1)에 방문한 고객의 수 대비 이후 기간에 방문한 고객의 수를 비교하여 표시하게 됩니다. 이러한 계산방법은 "고객(Active User)"을 어떻게 정의할 것인지와 "기간"의 범위를 정의하는 방식에 따라 달라집니다. 운영하는 서비스에 어떤 방식이 적합할지 이 두가지 항목을 모두 고려해야 합니다.


고객에 기반한 리텐션율 계산:

1. "구매력 있는 고객 리텐션율"은 유료 가입자(또는 구매 고객)의 몇 %가 유지되고 있는지를 측정합니다. 이 세그먼트에 초점을 맞추는 것은 구매력있는 고객의 요구를 우선시하고 그들의 유지가 수익에 직접적인 영향을 주는 것을 의미합니다.


2. "전체 고객 리텐션율"은 고객의 구매 여부와는 상관없이 전체 고객의 리텐션율을 측정합니다. 이러한 종류의 리텐션에 초점을 맞추는 것은 모든 사용자를 만족시키고 인게이지먼트를 유지하는 법을 배우는 데 도움이 되지만 이익 향상에는 도움이 되지 않을 수 있습니다. 구독 모델이 아닌 광고에 의존하는 경우에는 "전체 고객 리텐션율"이 적절한 지표가 될 수 있습니다.


3. "코호트 리텐션율"을 측정하여 유사한 패턴을 보이는 고객 세그먼트 또는 그룹에 따라 유지율을 추적할 수도 있습니다. 이것에 의해, 특정한 고객 세그먼트(segment)의 동작과 그 고객군의 만족도에 초점을 맞출 수 있습니다.



시간에 근거한 리텐션율 계산:

리텐션율의 시간 기준은 크게 3가지 방식이 있습니다.


1. "N-day 리텐션율"은 특정 날짜를 기준으로 얼마나 많은 고객이 남아있는지를 보여줍니다. 예를 들어 고객이 가입을 완료한 후 5일째나 30일째 등 특정일에 유지된 고객의 수를 나타냅니다. 모바일 게임과 같이 사용자가 매일 서비스를 사용하기를 기대하는 경우, N-day 리텐션율로 보는 것이 적합합니다.


2. "Unbounded 리텐션율"은 지정한 날짜 이후로 몇 명의 고객이 돌아왔는지를 나타냅니다. 이 리텐션율은 사용자가 서비스를 매일 사용하지 않는 경우에 적합합니다. 이 수치는 이탈율의 역수가 됩니다.


3. "Bracketed 리텐션율"은, N-day과 같이 매일 계산되는 것이 아닌, 1일차, 3일차, 7일차, 14일차, 31일째 등, 운영하는 서비스의 특성에 맞는 커스텀한 기간에 따라 고객의 리텐션율을 측정합니다.





리텐션율은 어떻게 활용되고 있을까요?

서비스를 운영하는 기업은 리텐션율을 사용해 4가지를 이해하고자 노력합니다.

- 고객의 신뢰도, 고객 만족도, 사용자가 제품으로부터 얻을 수 있는 가치, 그리고 비즈니스를 유지하기 위한 지속 가능한 기반이 있는지 여부입니다.


일일 명상 앱인 Calm은 리텐션율을 개선하는 방법을 찾고 있었고, Amplitude를 이용하여 어떤 행동이 유지율 상승과 관련되어 있는지 조사를 수행했습니다. 이들은 소수의 고객들이 명상 리마인더 옵션을 설정하고 있음을 발견하였고 이 그룹이 매우 높은 리텐션율을 가지고 있는 것을 확인 하였습니다. Calm은 신규 고객 중 일부를 대상으로 실험을 하여 고객이 유입된 후 바로 명상 리마인더를 설정하도록 유도하는 것이 리텐션율 향상으로 이어지는가를 확인했습니다. 그 결과, N-day 리텐션율이 3배로 향상 되었으며, 이를 바탕으로 Calm은 업데이트된 리마인더 기능을 전체 고객들에게 제공 하였습니다.


리텐션율은 고객의 반응을 확인하여 제품의 개선점을 찾기 위한 하나의 주요 시작점이라 할 수 있습니다. Amplitude 에서 제공하는 다양한 옵션을 통해 서비스에 적합한 리텐션을 찾아 적용해보세요. 좀더 자세한 사항은 The Amplitude Guide to Customer Retention를 참고하셔도 좋습니다.





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자체 구축의 한계: SuperAwesome의 Amplitude 적용기

자체 구축의 한계: SuperAwesome의 Amplitude 적용기

오늘은, SuperAwesome의 최고제품젝임자(CPO)인 Mike Hutchinson가 자체 구축했던 분석 시스템을 Amplitude로 전환하게 된 스토리를 전달 드리고자 합니다. PopJam은 아이들에게 맞춤형으로 구축된 소셜 플랫폼입니다.13세 미만 이용자의 안전 및 개인정보보호 정책(COPA, GDPR-K)을 위해 특별히 설계된 커뮤니티로서, 아이들이 선호하는 콘텐츠와 브랜드에 참여할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 특히, 아동(7~12세)을 대상으로 운영하고 있기 때문에 프라이버시 이슈와 아동법 준수를 매우 철처하게 관리하고 있지요.  일반적으로 플랫폼에서의 중요한 관심사는 "측정" 및 "학습"에 사용하는 제품 분석 기능입니다.무엇을, 어떻게 측정할 것인지를 결정하려면 신중하게 검토해야 하겠지만, 이것을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 완벽한 기능을 제공하는 다양한 솔루션이 존재하고 있습니다. 그 중에 하나를 선택하는 것은 그리 어렵지 않은 일이지요.  하지만 아동용 디지털 환경에서는 그렇지 않습니다.아동용 앱을 개발할 때는 여러 제약이 추가됩니다. 예를 들어, 일반적인 분석 솔루션을 이용한다면 고객이 앱에 접속하는 순간, SDK는 고객을 식별하게 되며 식별된 정보를 솔루션 서버로 전달될 것입니다. 이런 정보는 더 많은 인사이트를 얻기 위해 활용되고 있지만 PopJam에서는 이러한 정보가 전달되지 않도록 예방 조치를 취하고 있습니다.  여러분이 이 분야에 분석 솔루션 적용을 고려하고 있다면, PopJam에서 경험한 것들이 여러분의 결정에 도움이 되기를 바랍니다.  직접 운영하기 PopJam 팀에서는 분석 솔루션을 직접 구현하여 사용하기로 결정 하였습니다. Amazon Redshift 데이터베이스를 확장하고, 오픈 소스 쿼리 러너인 Re:Dash를 적용한 후, 분석 이벤트 인프라를 정의하고 구현하는 작업에 착수했습니다.사용자를 식별하는데 활용되는 정보는 모두 제거하고, 제품 분석용 데이터만 수집하도록 클라이언트용 SDK를 직접 만들었으며, 서버로 전달된 요청 전문 상의 IP주소나 그 외, PII 정보를 제거한 raw 데이터만을 배치 작업을 위해 DB에 저장 하였습니다.그 후, 수작업으로 작성한 ETL을  Re:Dash를 사용하여 실행 시켰습니다.  처음에는 자체 구축이 매우 성공적으로 보였습니다. 원천부터 직접 구성하여 모든 부분에 대한 제어가 가능 했으므로, 저렴한 가격, 빠른 속도, 좋은 기능까지 모든 것을 충족하는 듯 보였습니다. 하지만, 문제가 발생하기까지 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.생각만큼 싸지 않다.운영비는 비교적 저렴했지만 인프라 관점에서 보면 운용과 유지보수가 결코 저렴하지 않았습니다. 매일 진행되었던 배치 작업에 활용된 Redshift, Re:Dash가 다소 불안정한 것으로 판명되었고, 기술 책임자가 이를 디버깅, 수정, 손실 데이터 원복, 고객 클래임 대응 및 기존 분석 기능 유지를 위해 상당한 시간을 소모 하게 되었습니다. 모든 기능들이 데이터를 기반으로 구현되었기 때문에 배치 작업에 문제가 발생할 경우, 캠페인 리포트, 커뮤니티 관리용 대시보드, 마케팅 정보 등 모든 부분에 영향을 주었습니다. 또한, 모든 지표, 그래프, 대시보드, 보고서 작성 도구 및 쿼리를 직접 구현해야 하는 당사 제품관리자는 이를 직접 공부하면서 작업해야 했으며, 문제가 발생하면 원복하는데 더 많은 시간이 소요될 수 밖에 없었습니다.기회비용 단순히 시간이 많이 걸리는 문제가 아닌, 실수에 따른 팀 사기 저하와 엄청난 기회비용의 소모를 야기한다는 문제가 있었습니다. 우리의 제품 담당자는 일주일 중 2일을 SQL에 몰두하느라 제품 개선에 노력을 집중할 수 없었으며, 질문에 답변을 주는데 더 많은 시간이 걸리게 되었습니다. 우리는 결국 질문에 답을 찾지 못하고 솔루션 구축 전의 단순한 분석에 의존하게 되었습니다.  게다가, 자체 솔루션에 개선이 필요한 부분에 대해 이슈를 등록하면 우선 순위에 따라 처리되도록 설계 되었지만, 실제로는 기다리기만 해서는 어떠한 개선도 이루어지지 않았습니다.   생각만큼 좋지 않다. Re:Dash는 나름대로 잘 작동했지만, 몇가지 단점이 있었습니다.(리소스 투자가 우선시 되었다면 해결이 가능했을 것입니다.) 우리의 주요 문제는 팀 내의 자체적인 통계분석과 질의작성 스킬에 의존한다는 것 이었습니다. 제품관리자는 데이터 사이언티스트가 아니었으며, 데이터 분석가가 따로 있지는 않았습니다.  기본적인 작업을 직접 수행하면서 데이터에서 상당한 결과를 얻을 수 있었지만, 우리가 전문적인 분석 기술 영역에 도달 하기에는 한계가 있었습니다. 고객들의 데이터가 나타내는 것을 우리가 진정으로 이해할 수 있도록 우리의 능력을 극대화할 수 있는 분석 플랫폼이 필요했습니다.  해결방안 모색다양한 문제가 지속적으로 발견되면서, 우리는 문제의 해결책을 찾아줄 전문가를 찾았습니다. Amplitude를 선택하기 전, 몇 가지 다른 분석 솔루션을 찾아보았지만, 제품 개선에 특화된 Amplitude의 UI에 놀라움을 감출 수 없었습니다. 또한, Amplitude에는 이전에는 보지 못한 매우 강력하고 사용하기 쉬운 분석 기능이 많이 포함되어 있었습니다. 인상깊었던 점 중 하나는 어떤 데이터 포인트에서나 Microscope를 사용하여 코호트를 정의할 수 있다는 것 이었습니다. 제품팀은 정기적으로 코멘트를 작성하는 사용자들을 손쉽게 코호트로 만들어 그들이 다른 무엇을 하고 있는지 볼 수 있을 뿐 아니라, 마케팅 팀은 특정 마케팅 캠페인으로 유입된 고객들을 코호트로 작성하여 자신이 의도한 고객들이 유입 되었는가를 확인해 볼 수 있었습니다. 우리가 원했으나 만들지 못하였던 기능인 영향도 분석 기능도 있었습니다. 이 분석 기능을 사용하여, PopJam을 이용하기 시작한 고객들이 "성격 퀴즈를 접하고 즐기는 것이, 앞으로 PopJam을 어떻게 인식하고, 활용하며, 지속적으로 사용하는데 얼마나 많은 영향을 미치는지"에 "큰 영향을 준다"는 가설을 탐구할 수 있었습니다.마이그레이션Amplitude로의 마이그레이션은 간단했습니다. 우리가 기존에 세팅해두었던 코드는 유지하면서, 서버상에 수집되는 시점에 모든 데이터는 Amplitude의 HTTP API로 전달하도록 구성 하였습니다. Amplitude의 SDK를 사용하지 않고 우리가 자체 개발한 SDK를 활용함으로써, 전달할 데이터의 컨트롤을 전적으로 우리가 관리할 수 있었으며 원하는 정보만 Amplitude로 전송하는 것이 가능 했습니다. 그 결과, Amplitude의 강력한 프론트엔드 툴의 장점을 모두 누릴 수 있었으며, Amplitude에는 사용자의 개인정보 데이터가 전혀 포함되어 있지 않다는 확신이 할 수 있었습니다. 이전 솔루션에 비해 비용이 더 많이 들었지만, 우리에게 있어 가장 중요한 "가설 > 검증 > 개선을 통한 혁신"을 반복할 수 있는 우리의 능력에 다시 초점을 맞출 수 있었습니다. Kid-safe 분석현재 우리가 가지고 있는 툴셋은 분석의 고도화라는 측면에서 우리가 내부적으로 달성할 수 있었던 것 보다 훨씬 앞서 있으며, 제품 반복 사이클에 대한 인사이트와 지침을 얻을 수 있었습니다. Amplitude UI는 매우 직관적이며, SQL과 달리 쉽게 사용이 가능하므로 다른 팀에서도 Amplitude를 함께 활용할 수 있도록 사용자의 범위를 넓히고 있습니다. PopJam의 책임자인 Scarlett Cayford는 전략가, 디자이너, 광고운영 책임자 등으로 구성된 팀을 이끌고 있으며, 이들은 모두 정기적으로 Amplitude를 사용하여 PopJam의 다양한 분야의 데이터를 분석하고 있습니다. "자체 제작한 솔루션이 작동 가능하긴 했지만, 측정 범위가 제한적이었고, 새로운 쿼리 작성을 제품관리자에게 전적으로 의존해야 했습니다. 하지만 Amplitude는 우리가 직접 쿼리를 구성할 수 있을 만큼 간단한 UI를 제공하며, 쿼리 결과를 다른 시간 프레임이나 지역으로 분할하는 것 또한 손쉽게 가능합니다. Amplitude 채택은 우리에게 권한 뿐만이 아닌 자율성도 부여하여, 보다 신속하게 대응할 수 있게 해주었습니다." 자체 제작한 오픈소스 시반 솔루션에서 Amplitude로의 전환은 우리에게 매우 좋은 선택 이었습니다. 13세 미만 사용자의 개인정보를 보호하면서도 Amplitude의 다양한 도구를 함께 활용할 수 있는 방법을 찾을 수 있었지요. 분석에 대한 부분은 Amplitude에서 지원하기 때문에, 이제 우리는 항상 개선된 툴과 새로운 기능을 활용할 뿐, 더 이상 분석 솔루션에 대해 걱정하지 않습니다. 우리는 더 이상 우리의 업무(어린이들을 위해 인터넷을 보다 안전하게 만드는 것)와 전혀 관계없는 분야의 전문가가 될 필요가 없습니다!

[💡B2B 마케팅] ABM(타겟 기업 기반 마케팅) 통합

[💡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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혹시, 의미없이 전체 고객을 대상으로 리텐션율을 보고 계시지는 않으신가요?

의미있는 리텐션 비율은 몇 가지 항목을 감안하여 정의해 볼 수 있습니다. 여러분의 서비스에 가장 적합한 방식을 확인해보세요.


리텐션율은 서비스의 성공 여부를 판단하는 가장 중요한 지표 중 하나입니다.


리텐션율이 높다는 것은 고객들이 서비스에 만족한다는 것을 의미하며, 고객들은 지속적으로 매출에 기여하게 될 것입니다. 하지만 리텐션율이 낮다는 것은 구멍 뚫린 항아리로 표현될 수 있습니다. 신규고객 유입을 목적으로 다양한 마케팅 활동을 진행하더라도 그렇게 유입된 고객들은 지속적으로 빠져나가게 될 것이며, 결국 마케팅에 투입된 비용만 소모하게 될 것입니다. 리텐션율을 높이지 않는다면 더 많은 고객이 찾는 큰 서비스로 성장할 가능성은 거의 없습니다.





리텐션율이란?

리텐션율은 지정한 기간 동안 제품 또는 서비스를 지속적으로 사용하는 고객의 비율로 정의됩니다. 물론, 각 서비스마다 적합한 리텐션율을 정의하는 방법은 다릅니다. 각 서비스에 적합한 리텐션을 정의하기 위해서는 운영하는 서비스의 두 가지 사항을 검토해야 합니다.


1. 서비스 내의 중요 이벤트(기능 또는 고객 행위)는 무엇인가?

 여기서 말하는 이벤트는 고객이 서비스를 지속적으로 이용하는지 여부를 판단하기 위한 "행동"을 의미합니다. 따라서, 이 이벤트는 고객과 서비스를 운영하는 기업 양쪽 모두에게 이익이 되는 가치를 주는 것이어야 하며, 기업에게는 매출을 일으키는 동작이면서, 고객에게는 그들이 원하던 것을 얻을 수 있는 활동과 관련되어야 합니다.

 예를 들어, Airbnb에서 생각하는 중요 이벤트는 "예약하기"가 될 수 있고, Netflix는 "구독하기", Candy Crush와 같은 게임에서는 "게임하기"가 그들의 중요 이벤트가 될 것입니다.


2. 서비스의 사용 주기는 얼마나 되는가?

사용주기는, 고객들이 위에서 정의한 중요 이벤트를 수행하는 빈도를 의미합니다. 고객이 중요 이벤트를 수행한 후 다시 중요 이벤트를 수행하는데 까지 걸리는 적절한 기간을 생각해보세요. Airbnb는 사람들이 1년에 1~2회 휴가 갈 것을 기대할 것이며, Netflix의 구독은 매월 갱신될 것을 기대하며, Candy Crush는 고객들이 매일 게임을 할 것을 기대할 것입니다.


위에서 확인한 두 가지를 조합하여, Airbnb를 사용하는 고객은 최초 예약 후 18개월 이내에 두 번째 "예약"을 할 경우를 유지로 간주될 것이며, Netflix를 사용하는 고객은 매월 "구독"할 때 유지 되었다고 볼 수 있습니다. Candy Crush의 플레이어는 "게임한" 날을 유지로 볼 수 있습니다.





리텐션율 계산에는 어떤 공식을 사용하면 될까요?

일반적으로 리텐션율 공식은 시작일(Day1)에 방문한 고객의 수 대비 이후 기간에 방문한 고객의 수를 비교하여 표시하게 됩니다. 이러한 계산방법은 "고객(Active User)"을 어떻게 정의할 것인지와 "기간"의 범위를 정의하는 방식에 따라 달라집니다. 운영하는 서비스에 어떤 방식이 적합할지 이 두가지 항목을 모두 고려해야 합니다.


고객에 기반한 리텐션율 계산:

1. "구매력 있는 고객 리텐션율"은 유료 가입자(또는 구매 고객)의 몇 %가 유지되고 있는지를 측정합니다. 이 세그먼트에 초점을 맞추는 것은 구매력있는 고객의 요구를 우선시하고 그들의 유지가 수익에 직접적인 영향을 주는 것을 의미합니다.


2. "전체 고객 리텐션율"은 고객의 구매 여부와는 상관없이 전체 고객의 리텐션율을 측정합니다. 이러한 종류의 리텐션에 초점을 맞추는 것은 모든 사용자를 만족시키고 인게이지먼트를 유지하는 법을 배우는 데 도움이 되지만 이익 향상에는 도움이 되지 않을 수 있습니다. 구독 모델이 아닌 광고에 의존하는 경우에는 "전체 고객 리텐션율"이 적절한 지표가 될 수 있습니다.


3. "코호트 리텐션율"을 측정하여 유사한 패턴을 보이는 고객 세그먼트 또는 그룹에 따라 유지율을 추적할 수도 있습니다. 이것에 의해, 특정한 고객 세그먼트(segment)의 동작과 그 고객군의 만족도에 초점을 맞출 수 있습니다.



시간에 근거한 리텐션율 계산:

리텐션율의 시간 기준은 크게 3가지 방식이 있습니다.


1. "N-day 리텐션율"은 특정 날짜를 기준으로 얼마나 많은 고객이 남아있는지를 보여줍니다. 예를 들어 고객이 가입을 완료한 후 5일째나 30일째 등 특정일에 유지된 고객의 수를 나타냅니다. 모바일 게임과 같이 사용자가 매일 서비스를 사용하기를 기대하는 경우, N-day 리텐션율로 보는 것이 적합합니다.


2. "Unbounded 리텐션율"은 지정한 날짜 이후로 몇 명의 고객이 돌아왔는지를 나타냅니다. 이 리텐션율은 사용자가 서비스를 매일 사용하지 않는 경우에 적합합니다. 이 수치는 이탈율의 역수가 됩니다.


3. "Bracketed 리텐션율"은, N-day과 같이 매일 계산되는 것이 아닌, 1일차, 3일차, 7일차, 14일차, 31일째 등, 운영하는 서비스의 특성에 맞는 커스텀한 기간에 따라 고객의 리텐션율을 측정합니다.





리텐션율은 어떻게 활용되고 있을까요?

 서비스를 운영하는 기업은 리텐션율을 사용해 4가지를 이해하고자 노력합니다. 

- 고객의 신뢰도, 고객 만족도, 사용자가 제품으로부터 얻을 수 있는 가치, 그리고 비즈니스를 유지하기 위한 지속 가능한 기반이 있는지 여부입니다. 


 일일 명상 앱인 Calm은 리텐션율을 개선하는 방법을 찾고 있었고, Amplitude를 이용하여 어떤 행동이 유지율 상승과 관련되어 있는지 조사를 수행했습니다. 이들은 소수의 고객들이 명상 리마인더 옵션을 설정하고 있음을 발견하였고 이 그룹이 매우 높은 리텐션율을 가지고 있는 것을 확인 하였습니다. Calm은 신규 고객 중 일부를 대상으로 실험을 하여 고객이 유입된 후 바로 명상 리마인더를 설정하도록 유도하는 것이 리텐션율 향상으로 이어지는가를 확인했습니다. 그 결과, N-day 리텐션율이 3배로 향상 되었으며, 이를 바탕으로 Calm은 업데이트된 리마인더 기능을 전체 고객들에게 제공 하였습니다.


 리텐션율은 고객의 반응을 확인하여 제품의 개선점을 찾기 위한 하나의 주요 시작점이라 할 수 있습니다. Amplitude 에서 제공하는 다양한 옵션을 통해 서비스에 적합한 리텐션을 찾아 적용해보세요. 좀더 자세한 사항은 The Amplitude Guide to Customer Retention를 참고하셔도 좋습니다.





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앰플리튜드, 리텐션