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데이터로 찾은 리텐션 해법, 지금 공개합니다.
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📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
🎮 게임 업계에 특화된 전략, 다양한 산업에 적용 가능한 인사이트!
이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
• 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략
• 데이터를 다룰 때 놓치기 쉬운 핵심 포인트
지금 바로 다운로드하여, 고객을 사로잡는 리텐션 분석 전략을 시작하세요!
신규 유저를 아무리 많이 확보해도 기존 사용자들이 떠난다면 ‘밑 빠진 독에 물 붓기’일 수 있습니다. 특히 요즘처럼 환율 상승으로 인해 광고 단가와 플랫폼 비용이 오르는 상황에서는 신규 고객 확보 비용도 크게 증가하는데요. 그래서 많은 기업들이 리텐션을 높이기 위해 다양한 시도를 하고 있으나 성과를 내기는 쉽지 않습니다. 하지만 해결의 실마리는 생각보다 가까이에 있습니다. 바로 리텐션 지표를 분석하고 활용하는 것인데요. 데이터가 보여주는 리텐션 문제의 원인과 해결 방안을 소개합니다!
리텐션(Retention)은 고객이나 사용자가 일정 기간 이후에도 계속해서 제품이나 서비스를 이용하는 비율을 의미합니다. 쉽게 말해 이탈하지 않고 다시 찾아오는 사용자의 비율인데요. 예를 들어 오늘 앱을 설치한 사용자 100명 중에서 7일 후에도 여전히 앱을 사용하는 사람이 30명이라면, 7일 기준으로 리텐션율은 30%가 됩니다. 하지만 중요한 것은 단순히 로그인만 하는 것을 리텐션으로 봐서는 안 된다는 점입니다.
진짜 리텐션은 단순히 서비스를 이용하는 것이 아니라 서비스의 “핵심 기능”을 실제로 사용하는 것을 의미합니다. 이커머스라면 재구매, OTT 서비스라면 콘텐츠 시청, 게임이라면 특정 스테이지 진행이나 아이템 사용 등이 여기에 해당하죠. 그래서 높은 리텐션은 그 자체로 고객 경험이 뛰어나고 서비스의 핵심 가치가 잘 전달되었다는 증거입니다. 따라서 리텐션 지표는 서비스의 건강도를 측정하는 가장 중요한 지표 중 하나입니다.
아무리 많은 비용을 투입해 신규 고객을 확보해도 기존 사용자들이 계속 떠나면 전체 사용자 수는 늘지 않습니다. 서비스가 오래가고 돈을 잘 벌기 위해서는 단골을 관리하는 게 중요한 것처럼요. 특히 리텐션이 높은 사용자들은 자연스럽게 LTV(Life Time Value, 고객 생애 가치)가 증가하고, 입소문을 통한 자연 유입도 늘어나는 선순환 구조를 만들어낼 수도 있어요. 반대로 리텐션이 낮은 상태에서 대규모 마케팅을 집행하면 신규 유저가 빠르게 이탈해 비용을 낭비할 수도 있죠. 결국 리텐션이란 지속 가능한 성장과 단발성 성장을 구분하는 핵심 요소입니다.
최근 UA(User Acquisition, 신규 고객 확보) 비용이 상승하면서 같은 광고를 집행해도 실질 마케팅 단가는 계속 높아지고 있습니다. 특히 환율 상승으로 인해 글로벌 플랫폼을 활용할 경우 비용 부담은 더욱 커지고 있는데요. 이처럼 마케팅 단가가 높아진 환경에서는 유입된 고객이 오래 머무는 것, 즉 리텐션이 곧 효율입니다. 고객이 한두 번의 이용 후 빠르게 이탈해버린다면 높은 전환률을 기록해도 투자 대비 효과는 떨어질 수밖에 없기 때문입니다.
또한 많은 기업들이 광고 대행사와 협업해 ROAS(Return On Advertising Spend) 등의 지표를 기준으로 성과를 확인하지만, 기업 입장에서는 여기에 쿠폰 비용, 반품률, 정산 수수료 등 다양한 추가 비용이 존재합니다. 결국 표면적인 광고 수익률과 실질적인 수익 간에 차이가 발생할 수 있기 때문에 이럴 때일수록 리텐션을 통해 고객 생애 가치를 높이는 전략이 더욱 중요해지는 것이죠.
토스의 송금이나 카카오톡의 메시징을 생각해 보세요. 이런 서비스들이 높은 리텐션 지표를 유지하며 지속적으로 성장하는 이유는 사용자가 필요로 하는 기능을 제공하고 있기 때문입니다. 핵심 콘텐츠가 분명하게 있는 서비스는 사용자들이 필요에 의해, 또 습관적으로 반복 사용하게 되는 것이죠. 즉, 리텐션이 높다는 것은 한 번의 호기심이나 이벤트로 방문한 것이 아니라 사용자의 일상에 꼭 필요한 요소로 자리 잡았다는 의미예요.
이렇게 리텐션은 제품의 만족도와 직결된 지표인데요. 모든 플랫폼과 솔루션에서 리텐션이 중요하지만, 특히 리텐션 지표 관리가 치열한 도메인이 있습니다.
게임은 말 그대로 리텐션 지표 관리의 '끝판왕' 같은 도메인입니다. 하루만 접속이 끊겨도 이탈로 간주될 만큼 리텐션이 곧 생존과 직결되기 때문입니다. 그러나 접속만으로는 충분하지 않습니다. 수익 구조 과정에서 사용자가 이탈하는 미세한 순간까지도 추적해야 합니다. 예를 들어 DAU가 10만 명에 달해도 게임 내 아이템 구매가 이어지지 않는 경우 결제 시작 단계에서 이탈하는 사용자까지 세밀하게 분석해야 하는 것이죠. 여기에 글로벌 서비스 특성상 시간대별, 국가별 리텐션 패턴 분석과 환율 변동까지 실시간으로 반영해야 하는 복잡성이 더해집니다. 이런 극한의 리텐션 관리 환경에서 축적된 노하우가 씽킹데이터의 핵심 경쟁력이 되었습니다.
씽킹데이터를 사용해 지표를 측정하는
미디어/콘텐츠(스트리밍, 소셜미디어 등) 산업 또한 리텐션 지표가 매우 중요합니다. 사용자가 꾸준히 앱이나 플랫폼에 머물러야 광고 노출, 구독, 유료 결제 등의 수익이 발생하기 때문입니다. 예를 들어 스트리밍 서비스의 첫날 리텐션율은 24.4%지만 30일 후에는 4.7%로 떨어지는 패턴을 보입니다. 이는 미디어/콘텐츠 도메인에서 사용자의 관심을 지속적으로 끌어낼 수 있는 콘텐츠 큐레이션과 개인화된 추천 시스템이 리텐션의 핵심이라는 것을 의미합니다. 단순히 많은 콘텐츠를 제공하는 것이 아니라 각 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확히 찾을 수 있도록 하는 것이 생존의 열쇠가 되는 도메인입니다.
금융 서비스(핀테크, 디지털 뱅킹 등) 역시 리텐션이 핵심 지표입니다. 사용자가 한 번이라도 이탈하면 계좌, 투자, 보험 등 다양한 연계 서비스의 이용이 끊기고 장기적인 수익 창출이 어려워지기 때문입니다. 금융 서비스의 평균 리텐션율은 78%로 높은 편인데요. 한 번 이탈한 고객을 다시 유치하는 것이 매우 어렵기 때문에 기존 고객의 유지가 사업의 안정성과 직결됩니다. 특히 디지털 뱅킹, 투자 앱 등은 반복 사용과 신뢰가 필수이므로 리텐션이 낮으면 서비스의 존속 자체가 위협받습니다.
따라서 이 세가지 도메인이라면 다른 산업군보다 리텐션 지표를 꼼꼼히 살펴보고 개선하는 것이 중요합니다. 다음으로는 리텐션이 잘 나오지 않는 상황을 살펴보겠습니다.
기업들이 사용자 유입에는 집중도가 높은 반면 사용자가 서비스의 핵심 가치를 체감할 수 있게 만드는 분석이나 개선 작업은 소홀히 하는 경우가 있습니다. OTT 서비스를 생각해보세요. 많은 사용자들이 앱에 들어가지만 마땅한 콘텐츠를 찾지 못하고 나가는 경우가 빈번한데요. 이는 콘텐츠가 부족해서가 아니라 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 하는 큐레이션이나 추천 시스템이 제대로 작동하지 않기 때문일 수 있습니다. 이런 경우 신규 가입자 수와 함께 실제로 콘텐츠를 시청하는 비율까지 함께 분석하고 이를 기준으로 리텐션 지표를 측정해야 진짜 문제를 파악할 수 있습니다.
온보딩(Onboarding)이란 새로운 사용자가 서비스에 처음 접속했을 때 사용법을 익히고 핵심 가치를 체험할 수 있도록 안내하는 과정을 말합니다. 사용자의 첫인상을 결정하는 중요한 단계로 이 과정에서 사용자가 서비스의 가치를 체감하지 못하면 바로 이탈로 이어질 가능성이 높습니다. 많은 기업들이 온보딩을 단순한 기능 소개 정도로 생각하고 있지만, 실제로는 서비스의 핵심 가치를 직접 경험할 수 있도록 설계되어야 하는 중요한 단계입니다. 예를 들어 회원가입 과정이 복잡하거나, 핵심 기능에 도달하기까지의 단계가 너무 많거나, 사용법에 대한 안내가 불충분한 경우들이 여기에 해당합니다. 리텐션 지표를 높이기 위해서는 첫 경험에서 사용자가 어떤 단계에서 막히는지, 어떤 부분에서 혼란을 겪는지에 대한 세밀한 분석에 기반한 개선이 필수적으로 요구됩니다.
리텐션은 사용자가 떠나기 전 이탈 신호를 보이는 시점을 포착하고 그 원인을 실시간으로 대응하는 것이 중요합니다. 그러나 전통적인 데이터 분석 툴들은 분석 결과를 확인하기까지 최소 48시간, 최대 72시간이 소요됩니다. 또한 기존의 퍼널 분석은 정해진 순서대로 사용자가 움직이는지만 볼 수 있어서 그 순서를 벗어나면 분석이 어려워지기도 합니다. 따라서 기존의 분석 방식으로는 실시간 대응이 필요한 리텐션 관리에는 한계가 존재할 수 있습니다.
예를 들어 이커머스에서 사용자가 장바구니까지 상품을 담았는데 구매하지 않고 나가는 경우를 생각해 보세요. 기존 분석 방식으로는 장바구니 이탈률이 높다는 결과만 알 수 있을 뿐, 사용자가 가격 때문인지, 다른 사이트와 비교하려는 건지, 아니면 결제 과정에서 문제를 겪은 건지에 대한 구체적인 원인은 추측만 할 수 있습니다. 결국 데이터가 인사이트로 바로 연결되지 않고 이미 이탈한 고객을 다시 모셔와야 하는 상황이 반복되고 있습니다.
많은 기업들이 단순히 로그인 여부나 앱 접속만으로 활성 사용자를 판단하고 있지만, 진짜 서비스의 핵심 가치를 경험했는지까지 분석하는 것이 리텐션 분석의 핵심입니다. 실제로 씽킹데이터의 고객사 중 한 곳은 회사가 설정한 특정 행동들 예를 들어 a, b, c, d 행동을 구체적으로 정의한 후 네 가지 행동을 모두 완료한 사람들만 리텐션 대상으로 볼 정도로 엄격한 기준을 적용하고 있어요.
게임 서비스라면 특정 스테이지까지 진행했는지, 이커머스라면 상품을 조회하고 장바구니에 담았는지, OTT라면 실제 콘텐츠를 시청했는지를 기준으로 세운 후 이것을 충족한 사람들만 측정하는 것이죠. 명확한 활성 사용자 기준을 설정하면 허수를 제거하고 진짜 리텐션 문제가 무엇인지 정확히 파악할 수 있습니다.
사용자가 처음 서비스에 접속했을 때 3분 내에 서비스의 핵심 가치를 체감할 수 있는지가 리텐션의 성패를 좌우합니다. 종종 온보딩을 단순한 기능 소개 정도로 생각하시는 경우가 있는데요. 리텐션에서 온보딩 분석이란 사용자가 어떤 단계에서 막히는지, 어떤 부분에서 혼란을 겪는지를 세밀하게 관찰하고 분석하는 것입니다.
실제로 씽킹데이터의 한 게임 고객사에서는 일본 시장의 온보딩 이탈률이 유독 높다는 것을 발견했지만 처음에는 그 원인을 파악하지 못했는데요. 나중에 씽킹데이터와 함께 분석해보니 일본 사용자들이 저사양 기기를 많이 사용하고 있었고, 최적화 문제로 인해 온보딩에서 이탈하고 있다는 것을 알아냈습니다. 이처럼 기기 성능, 네트워크 환경, 사용자 특성 등 다양한 요소가 첫 경험에 영향을 미칠 수 있기 때문에 온보딩 과정의 모든 터치포인트를 꼼꼼히 점검하고 개선해야 합니다.
사용자가 서비스를 완전히 떠나기 전 이탈 신호를 포착해서 서비스 내에서 즉시 대응하는 것이 리텐션 개선에 효과적입니다. 예를 들어 특정 행동 패턴을 보이는 사용자 그룹을 코호트로 묶어서 이탈하려는 구간에서 그 집단에 즉시 알림을 보내거나 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방식이죠. 실제로 이커머스에서 사용자가 장바구니에 상품을 담고 결제 페이지에서 망설이고 있을 때 이는 명확한 이탈 신호입니다. 이런 순간에 실시간으로 할인 쿠폰을 제공하거나 배송비 무료 혜택을 안내하는 등의 즉각적인 개입이 가능해야 합니다. 실시간 데이터 분석이 기반된다면 사용자가 서비스를 완전히 떠나기 전에 미리 붙잡는 선제적 리텐션 관리가 가능해집니다.
이미 서비스를 떠난 사용자들을 다시 불러오려면 사용자 속성별로 맞춤형 재방문 유도 전략을 설계해야 합니다. 바로 행위 기반으로 그룹을 나누고, 각 코호트의 특성에 맞는 접근을 하는 것입니다. 예를 들어 낮에 자주 접속하는 사용자에게는 점심시간대에 특별 혜택 알림을 보내고, 주로 접속하는 저녁 시간에 접속하는 사용자에게는 저녁시간대에 새로운 콘텐츠를 안내하는 등 개인화된 타이밍과 내용으로 재방문을 유도해야 합니다. 이런 코호트 분석은 어떤 그룹의 사용자들이 잘 남아있는지, 어떤 그룹이 문제인지 파악하여 효과적으로 리텐션 지표를 높일 수 있도록 도와줍니다.
앞서 소개한 4가지 리텐션 개선 방법을 실제로 실행하려면 실시간 분석과 즉시 대응이 가능한 솔루션이 필요합니다. 씽킹데이터는 바로 이런 요구사항을 충족하는 리텐션 특화 데이터 분석 플랫폼입니다. 씽킹데이터가 리텐션 분석에 특화될 수 있었던 배경에는 게임이라는 극한의 리텐션 관리 환경이 있습니다.
게임 업계에서는 일반적인 리텐션 분석을 훨씬 넘어서는 정교한 사용자 분석이 필요합니다. 예를 들어 사용자가 원하는 캐릭터를 뽑기 위해 계정을 삭제하고 다시 생성하는 패턴을 기기 단위로 분석하거나, 같은 기기에서 여러 계정을 만들어 무료 혜택을 반복 수령하는 사용자들을 탐지하는 등의 작업이 일상적으로 이루어지고 있어요. 이것이 다양한 도메인의 기업으로 넓혀져서 환불을 자주 요청하는 사용자들을 랭킹 분석으로 찾아내 블랙 컨슈머로 분류하고, 이들이 셀러에게 피해를 주지 않도록 미리 방지하는 시스템을 구축하는 인사이트를 줄 수 있는 데까지 나아가게 되었습니다.
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씽킹데이터는 분석과 운영이 완전히 통합된 플랫폼입니다. 기존 데이터 분석 툴들은 48-72시간 후에 결과를 위주로 알 수 있지만, 씽킹데이터는 초 단위 실시간 분석으로 문제를 즉시 포착하고 바로 대응할 수 있습니다. 예를 들어 특정 행동 패턴을 보이는 사용자들을 코호트로 묶어서 이탈 위험 구간에 있는 사용자들에게 즉시 푸시 알림을 보내거나 개인화된 콘텐츠를 제공하는 것이 클릭 몇 번으로 가능합니다.
분석 → 인사이트 도출 → 즉시 액션 실행 → 결과 재분석의 전체 사이클이 하나의 플랫폼에서 완결되기 때문에 사용자가 완전히 이탈하기 전에 선제적으로 붙잡는 ‘진짜’ 리텐션 관리가 가능합니다. 따라서 분석한 결과를 바로 운영에 반영하고, 그 효과를 다시 분석으로 검증하는 씽킹데이터의 핵심 강점입니다.
씽킹데이터에서는 서비스별 핵심 가치를 기준으로 활성 사용자를 재정의하여 허수가 제거된 리텐션 분석이 가능합니다. 바로 ‘가상 이벤트 생성’ 기능으로 핵심 콘텐츠를 중심으로 활성 사용자 기준을 커스텀해 진짜 문제가 무엇인지 명확하게 파악할 수 있는 것이죠. 예를 들어 이커머스라면 '상품 조회 + 장바구니 담기 + 결제 시도'를 모두 한 사용자, 게임이라면 '튜토리얼 완료 + 첫 스테이지 클리어 + 아이템 사용'을 한 사용자만을 활성 사용자로 설정할 수 있는 것이죠. 즉 앱 방문만 하는 허수 지표가 아닌 진짜 핵심 가치를 경험한 활성 사용자 중심의 리텐션 지표 개선이 가능해집니다.
게임이라는 극한의 리텐션 환경에서 검증받은 씽킹데이터는 실시간 분석부터 액션까지 분석의 A to Z가 가능한 통합 플랫폼입니다. 이제 의미 없는 지표가 아닌 핵심 가치를 경험한 진짜 사용자를 중심으로 한 여러분만의 리텐션 전략을 씽킹데이터와 시작해보세요.
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