안녕하세요, 아이뱅크입니다. 오늘은 Retention 지표를 이야기해볼까해요.
"우리 서비스에 처음 방문한 고객들이 얼마나 다시 돌아올까?" 이런 고민 해보신 적 있으신가요? 매일 신규 고객을 유치하는 데 집중하다 보면, 정작 기존 고객들이 언제부터 우리 서비스를 떠나기 시작했는지 놓치기 쉽습니다.
Retention(리텐션)은 고객이 최초 방문 이후 재방문하는 비율을 측정하는 핵심 지표입니다. 단순히 "얼마나 많은 고객이 돌아오는가"를 넘어서, 언제 고객들이 이탈하는지, 어떤 시점에서 서비스 매력을 잃는지까지 파악할 수 있어 성장 전략 수립에 필수적인 데이터라고 할 수 있습니다.
Retention 지표의 정확한 개념과 계산법
Retention Rate = (특정 기간 후 재방문한 고객 수 / 최초 방문 고객 수) × 100
예를 들어, 1월 1일에 1,000명의 신규 고객이 방문했고, 1월 8일(7일 후)에 그 중 300명이 재방문했다면 7일 Retention Rate는 30%입니다.
Retention은 MAU(월간 활성 사용자)와 비슷해 보이지만 중요한 차이점이 있습니다.
MAU는 특정 월에 활동한 전체 사용자를 측정하는 반면,
Retention은 코호트(Cohort) 방식으로 최초 방문 시점을 기준으로 시간 경과에 따른 변화를 추적합니다.
| 구분 | Retention | MAU |
|---|---|---|
| 측정 방식 | 코호트 기반 (최초 방문 시점 고정) | 특정 기간 내 전체 활성 사용자 |
| 분석 목적 | 고객 이탈 시점 및 패턴 파악 | 전체 서비스 활성도 측정 |
| 활용도 | Growth Hack 전략 수립 | 월간 성과 측정 |
카테고리별 Retention 활용 전략
디지털 콘텐츠 & 플랫폼 사업
넷플릭스나 유튜브 같은 스트리밍 서비스에서 Retention 분석은 생존과 직결됩니다.
실제 활용 사례:
- 1일 Retention: 첫 방문 후 다음날 재방문율 (보통 20-30%)
- 7일 Retention: 1주일 후 재방문율 (10-20%)
- 30일 Retention: 1개월 후 재방문율 (5-10%)
만약 3일차부터 Retention이 급격히 떨어진다면, 초기 온보딩 과정에서 사용자가 서비스 가치를 느끼지 못한다는 신호입니다. 이때 개인화 추천 알고리즘 개선이나 무료 체험 콘텐츠 확대 전략을 고려할 수 있습니다.
B2B & SaaS 비즈니스
SaaS 서비스에서는 월간 또는 분기별 Retention이 더 중요합니다.
실무 적용법:
- 월간 Retention 90% 이상 유지가 목표
- 특정 기능 사용 여부에 따른 Retention 차이 분석
- 온보딩 완료 고객 vs 미완료 고객의 Retention 비교
예를 들어, 프로젝트 관리 툴에서 "팀 초대 기능"을 사용한 고객의 30일 Retention이 75%인 반면, 사용하지 않은 고객은 25%라면, 온보딩 과정에서 팀 초대를 필수 단계로 만드는 전략을 세울 수 있습니다.
상품/서비스 판매업
이커머스에서는 구매 고객의 재구매 패턴을 Retention으로 분석합니다.
분석 포인트:
- 첫 구매 후 재구매까지의 기간 (보통 30-90일)
- 카테고리별 Retention 차이 (생필품 vs 패션 vs 전자제품)
- 구매 금액대별 Retention 패턴
실제로 5만원 이상 구매 고객의 90일 Retention이 40%인 반면, 1만원 이하 구매 고객은 15%라면, 첫 구매 시 일정 금액 이상 구매를 유도하는 번들 상품이나 할인 전략이 효과적일 수 있습니다.
Retention 개선을 위한 Growth Hack 전략
Retention 곡선이 가파르게 떨어지는 구간을 찾았다면, 해당 시점에서 고객이 서비스 매력을 느끼지 못하고 이탈한다고 판단할 수 있습니다.
단계별 개선 방안:
1단계: 데이터 분석
- 3개월간의 일별 Retention 차트를 월/분기/연간 단위로 비교
- 이탈이 급증하는 특정 시점(Critical Point) 파악
2단계: 가설 수립
- 해당 시점에서 고객이 겪는 문제점 추정
- A/B 테스트를 통한 개선안 검증
3단계: 지속적 모니터링
- 개선 후 Retention 곡선 변화 추적
- 장기적 트렌드 분석으로 전략 효과 검증
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. Retention이 업계 평균보다 낮다면 어떻게 해야 할까요?
업계별 Retention 기준값은 참고사항일 뿐입니다. 중요한 것은 자사 서비스의 Retention 트렌드입니다. 지속적으로 개선되고 있다면 절대값보다는 개선 속도에 집중하세요.
Q2. 어떤 기간의 Retention을 봐야 할까요?
서비스 특성에 따라 다릅니다. 일일 사용 앱은 1일/7일/30일, 구독 서비스는 월간/분기간, 이커머스는 30일/90일/1년 단위로 분석하는 것이 일반적입니다.
Q3. Retention 개선 효과는 언제부터 나타날까요?
보통 개선 조치 후 2-4주 후부터 데이터 변화가 나타나기 시작합니다. 단, 장기적 효과 검증을 위해서는 최소 3개월 이상의 데이터 추적이 필요합니다.
당신의 Retention 전략은?
Retention은 단순한 숫자가 아닙니다. 고객이 우리 서비스에서 지속적인 가치를 느끼고 있는지를 보여주는 고객 만족도의 지표입니다.
지금 당장 여러분의 서비스 Retention 데이터를 확인해보세요. 어느 시점에서 고객들이 가장 많이 이탈하고 있나요? 그 시점에서 고객들이 겪고 있는 문제는 무엇일까요?
데이터 기반의 Retention 분석으로 더 많은 고객이 오래 머물 수 있는 서비스를 만들어보시길 바랍니다!