유저 행동 기반 리텐션 전략

💦 나만 모르는 프로덕트 관리 이야기 [ 🧠 유저 행동 기반 리텐션 전략] (👀간단 요약) 📌 리텐션 전략이란? ✓ 새로운 고객을 유치하는 것보다 기존 고객을 유지해 고객 유지율을 증가시켜 매출을 극대화하려는 것 ✓ 리텐션을 높이기 위한 모든 개선 사항들은 그 외 바이럴, LTV, 페이백 기간 등 모든 다른 부분 또한 개선 ✓ 리텐션은 말 그대로 모든 성장의 기반이며, 이것이 리텐션이 왕(the King)인 이유 ✓ 5%의 사용자 리텐션 증가가 매출을 최소 25%, 최대 95% 상승으로 이어지는 것으로 확인 📌 유저 행동 기반 리텐션 분석 Framework ✓ New user retention(신규 유저 리텐션) ✓ Critical event retention(제품의 핵심 가치를 느끼고 다시 제품을 사용하려고 복귀하는 핵심 이벤트 리텐션) 📌 핵심 이벤트, 제품 사용 주기 설정 ✓ 핵심 이벤트(Critical event)는 매출과 직결되는 이벤트로 서비스 당 한 개의 핵심 이벤트가 존재 ✓ 유저가 제품을 사용할 때마다 수행했으면 하는 액션, 커머스의 경우, 구매 완료 이벤트가 해당 ✓ 한 가지 더, 제품 사용주기에 대해 알 필요 ✓ 제품 사용 주기는 유저가 핵심 이벤트를 수행하기 위해 서비스에 돌아오는 주기 혹은 기대하는 주기 ✓ 일반적으로 커머스 유저들이 한 달에 최소 한 번의 구매를 한다고 가정하면 ✓ 유저가 최소 2회 이상 구매하려면 60일 정도가 필요 ✓ 특정 기간 (최소 60일) 내 두 번 이상 핵심 이벤트를 반복적으로 수행한 유저 코호트를 파악 ✓ Window를 7일, 14일, 30일 등 각 기간별로 조정하면서, 기간 내 핵심 이벤트를 두 번 수행한 유저의 비율을 체크 ✓ 약 80%가 해당 이벤트를 두번째로 수행한 시점이 14일이라면, 이 14일이 제품의 사용 주기 📌 서비스에 적합한 리텐션 분석 방법 적용 ✓ N-day: 습관적으로 사용하거나 반복적인 행동을 유도하는 서비스에 적합, 특정 일자에 재 방문한 유저 비율 ✓ Bracket: N-day 리텐션을 유연하게 확장시킨 개념으로, 지정된 리텐션 인터벌에 재 방문한 유저 비율 ✓ Unbounded: 반복해서 사용하는 서비스이 아닌 경우 사용, 특정 날짜를 포함 그 이후에 재 방문한 유저 비율 ✓ N-day 리텐션, Bracket 리텐션은 소비자가 주기적으로 방문하는 서비스에서 사용하기 적합 ✓ Unbounded 리텐션은 자주 사용하지 않는 제품에 맞는 측정 도구 ✓ 핵심 이벤트를 수행한 후, 제품의 핵심가치를 느끼고 핵심 이벤트를 다시 수행하러 복귀한 유저의 리텐션을 분석 ✓ 이 때 설정한 제품 사용 주기도 함께 분석에 고려해야 ✓ 일 주기로 리텐션을 확인하는 것보다 예시를 통해 확인한 제품 사용 주기 14일로 설정해 Bracket 리텐션으로 확인 📌 세 가지 유저 행동 패턴 분석 방식 ✓ 핵심 유저 코호트 분석: 의도된 혹은 예상된 방식으로 서비스를 주기적으로 사용하는 유저 ✓ 파워 유저 코호트 분석: 높은 빈도로 핵심 이벤트를 수행하는 유저 ✓ 이탈 유저 코호트 분석 ✓ 핵심유저, 파워유저 vs. 이탈된 유저들의 행동패턴을 비교 ✓ 핵심 이벤트까지 도달하기 위한 세부 단계 상의 이탈 원인을 파악 ✓ 가설을 수립하여 유저들의 행동 패턴 변화를 유도 📌 리텐션 개선 결과 모니터링 Cycle 구축 핵심 이벤트를 수행한 유저를 New(구매 이벤트를 최초로 수행한 신규 유저) / Current(지난 인터벌, 그 다음 인터벌에서도 구매하고 있는 지속되는 유저) / Resurrected(지난 인터벌에서는 이탈했으나 그 다음 인터벌에 복귀한 유저) 상태로 분리해서 분석 ✓ 여기서 New, Resurrected 유저의 리텐션을 개선하고 Current 유저 층을 증가시켜야 ✓ 앰플리튜드에서는 Current 유저 비율을 70% 이상 확보하는 것을 목표 ✓ 그리고 이 유저들을 토대로 다시 코호트 분석을 시도 ✓ New, Resurrected 유저는 어떤 활동 혹은 기능이 신규 유저를 재 방문하도록 만드는지 파악 ✓ Current 유저의 경우 유저들이 하거나 하지 않는 행동인 무엇인지 파악 ✓ Pulse ratio = (신규 유저 수 + 복귀 유저 수) / (휴면 유저 수) ✓ 이 값이 1보다 클 경우 잃는 유저보다 획득한 유저가 더 많은 상황이고, 진정한 성장

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2023년 5월 26일 오전 12:58

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