데이터 분석을 하다보면
이 유저를 이렇게 통째로 보는 게 맞나? 싶을 때가 있다.
보통 아니다가 정답일 것이다.
나는 요즘 유저 리텐션에 관심을 갖고 있는데
리텐션은 너무나 후행지표이다.
모든 액션이 일어난 후 결과로 나타난다.
리텐션이 결국 높아졌니, 결국 떨어졌니
이런 것만 봐서는 매우 단편적인 인사이트 밖에 얻지 못한다.
관련해서 어떻게 쪼개볼 수 있을 지에 대해 찾아 헤매다가
듀오링고 블로그의 글이 인상적이어서 첨부한다.
https://blog.duolingo.com/growth-model-duolingo/
Meaningful metrics: How data sharpened the focus of product teams
Our Data Science team developed a growth framework that helped to grow DAUs by 4x since 2019. Let’s explore the path that led us to that framework, aka The Growth Model!
blog.duolingo.com
아래는 클로드가 리텐션에 관하여 요약해준 결과이다.
리텐션을 어떻게 쪼개어 볼 수 있을지에 대한 힌트가 되어 주었다.
듀오링고의 리텐션(사용자 유지) 전략과 분석에 대해 정리해드리겠습니다:
- 리텐션의 종류
- NURR (New User Retention Rate): 신규 사용자의 재방문율
- CURR (Current User Retention Rate): 현재 사용자의 유지율
- RURR: 재활성화된 사용자의 유지율
- SURR: 부활한 사용자의 유지율
2. 리텐션 분석을 위한 사용자 상태 구분
활성 상태:
- 신규 사용자: 처음 앱을 사용하는 학습자
- 현재 사용자: 오늘 활동했고, 지난주에도 활동한 학습자
- 재활성화된 사용자: 오늘 활동했고, 지난달에는 했지만 지난주엔 안 한 학습자
- 부활한 사용자: 30일 이상 휴면 후 돌아온 학습자
비활성 상태:
- 위험군 WAU: 지난주 활동했지만 오늘은 안 한 학습자
- 위험군 MAU: 지난달 활동했지만 지난주엔 안 한 학습자
- 휴면 사용자: 30일 이상 비활성 상태인 학습자
3. 주요 발견
- CURR(현재 사용자 유지율)이 DAU 성장에 가장 큰 영향
- 2019년 이후 이 지표 개선으로 DAU 4배 증가
- 현재는 DAU의 90%가 'Current User' 상태
자세한 내용은 언급할 수 없지만, 이 블로그를 힌트로
우리 서비스에도 신규 유저 / 기존 유저 / 우리 서비스 내의 의미있는 유저 군 별 행동 등을 따로 쪼개어 보았다.
서비스마다 특정 action이 다시 발생하는 lead time 등이 다르겠으나 더 딥한 이해도를 갖기에 의미있는 접근이 될 것이다.
만일 모든 것을 뭉뚱그려 보고 있었다면 신규 / 기존이라도 구분하여 본다면 더 재밌는 결과를 볼 수 있을 것.
물론 분석보단 다음 액션이 더 중요하겠지만..
총총
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