앱 서비스의 리텐션, 어떻게 높여야 할까?
알라미가 제안하는 리텐션 측정 방식
글. 윤찬율 딜라이트룸 UPO(User & Product Operation)그룹
PO(Product Owner)
모바일 앱으로 수익을 낸다고 하면 많은 사람이 ‘OO테크’나 ‘OO경제’처럼 뉴스에서 본 트렌드를 떠올린다. 앱 역시 소비자에게 제공하는 일종의 서비스기에 복잡하게 생각할 필요 없다. 서비스업의 성패를 가르는 핵심 지표가 ‘단골 고객’이라는 점은 변하지 않기 때문이다. 이와 관련한 지표를 앱 비즈니스에서는 ‘리텐션(Retention)’이라 부르며, 전체 사용자 중 일정 기간 내 앱을 다시 사용한 사람의 비율이다.
리텐션이 중요한 이유는 고객 한 명에게 최대한의 가치를 얻을 수 있기 때문이다. 신규 고객 유치보다 효율적으로 가치를 얻을 수 있어, 앱 서비스의 유지와 성장에 가장 핵심적인 지표라고 할 수 있다.
알라미의 리텐션은 어떨까?
알라미가 정의하는 리텐션은 ‘신규 유저가 N일 뒤에 돌아오는 비율’이다. 이 N값에 따라 1-Day 리텐션, 2-Day 리텐션 등 ‘N-Day 리텐션’으로 부른다. 리텐션을 측정하는 기준은 다양하지만, 매일 아침 이용하는 알람 앱의 특성상 일 단위로 사용자를 파악하는 편이 정확하다.
현재 알라미 앱의 D1 리텐션 값은 약 50%다. 안드로이드 플랫폼에서 50~60%, iOS에서 45~55% 범위 내에서 조금씩 변동하고 있다. 이는 타 앱에 비해 상당히 높은 편이다. 앱스플라이어(AppsFlyer) 통계에 따르면 전반적인 앱의 D1 리텐션은 25% 수준이다. 이 차이는 측정 시간이 길어질수록 커진다. 일반적인 앱의 D7 리텐션은 10% 미만인데 반해, 알라미는 무려 40% 정도다.
2021년 4분기 제품 품질(Product Quality) 스쿼드는 분기 목표를 사용성 개선에서 리텐션으로 조정했다. 기존 목표 지표였던 사용성도 리텐션 상승의 한 요소였지만, 더 상위 목표를 설정함으로써 리텐션 자체에 대해 생각할 수 있는 좋은 기회였다.
뻗어나가는 생각의 가지들 정리하기
리텐션은 단순한 수식과 달리, 고려해야 하는 변수가 너무 많아 명확한 개선점을 찾기가 어려웠다. 처음 생각했던 변수의 예시는 [표 1]과 같다.
이런 식으로 생각을 정리하다 보면 무궁무진하게 확장할 수 있다. 여러 변수를 살펴본 결과, 모든 요소를 포용하는 큰 기준이 필요했다. 업무 방향을 설정할 때 큰 방향을 먼저 잡은 후 세부적인 전략을 논의하는 편이 더 건설적이기 때문이다.
변수들은 ‘데이터’와 ‘직관’ 큰 축으로 나눠졌다. 다만 두 요소를 이분법적으로 택하기보다는 동시에 고려해야 하는 연속적인 기준이라는 결론에 도달했다.
모든 부분을 데이터로 뒷받침할 수 있는 아이디어는 직관이 끼어들 여지가 비교적 적다. 반면 데이터적 근거가 하나도 없는 경우에는 직관을 판단 근거로 삼는다. 하지만 아이디어 대부분은 이 둘 사이 어딘가에 위치한다.
A. 데이터에서 출발하기
1) 특정 시점 관찰하기: 10명 중 5명이 남았다면 왜 남고 왜 나갔는가
첫 번째 접근 방법은 특정 일자나 시점에 머무른 유저와 나간 유저를 구분하고 각각 이유를 찾는 것이다. 유저가 잔류하거나 이탈한 이유를 찾고 이를 강화 또는 완화하면 리텐션이 올라갈 것이라는 가설에서 출발했다.
한 단계만 파고들어도 다양한 가설이 나온다. 이를 더 구체화하고 국가와 유저 세그먼트별 특성까지 교차해 보면 해결책을 이끌어 낼 가설이 나온다. 물론 그 과정에서 실제 유저들의 데이터를 보면서 가설의 방향을 조정하고 더 임팩트 있는 선택지를 고르게 된다.
2) 시간 흐름에 따른 변화 관찰하기: 이번 달 리텐션이 지난달보다 낮은 이유는 무엇인가
두 번째는 시간 흐름에 따른 리텐션 변화를 관찰하고 어느 순간에 변동이 생기는지 분석하는 방법이다. 리텐션 그래프를 시간 흐름에 따라 펼친 후 낮은 지점과 높은 지점의 차이를 분석한다. 1일부터 1년까지 기간 설정은 자유다. 분석해 보면 특정 퍼널에 유저가 어떤 행동을 하는지까지 알 수 있다. 특정 퍼널은 사용자가 유입해 원하는 행동을 수행하기까지 이어지는 과정이다. 시간 흐름에 따른 리텐션 변화를 관찰하며 [표 2]와 같은 의문의 답을 확인할 수 있다.
이 접근법은 결국 첫 번째 방법을 동원해야 한다. 리텐션에 특이한 변화가 생기면 해당 시점의 유저 행동을 비교 분석해야, 문제를 정의하고 해결책을 도출할 수 있기 때문이다.
B. 제품에 대한 직관에서 출발하기
A의 시작점이 데이터였다면, B는 PM의 직관으로 아이디어를 도출하고 역으로 근거를 찾는 방법이다. 제품에 대한 감을 잡을 수 있게 하는 가장 큰 원천은 VoC(유저의 제안, Voice of Customer)와 팀에서 신뢰도가 높은 아이디어였다. 이에 대한 예시는 [표 3] [표 4]와 같다.
이와 함께 타 서비스 레퍼런스 등 다양한 방법으로 아이디어를 도출한다. 이 아이디어들 역시 ‘직관’에서 시작했더라도 내외부 데이터를 활용해 근거를 찾을 수 있다.
뼈에 새기는 교훈들
리텐션을 높이는 방법에 대한 개인적 결론은 ‘정답은 없으며, 여러 방법을 통해 유저와 소통하는 것’이다. 긴긴 고민 끝에 이렇게 당연해 보이는 결론이라니… 하지만 시행착오 덕분에 리텐션 상승 전략을 찾는 나만의 출발법을 정리할 수 있었다.
① 데이터도 중요하지만, 감(직관)도 중요하다. 이 밸런스를 늘 잘 맞춰야 한다.
▶ 데이터는 좋은 설득 도구지만, 너무 몰입하면 모든 것을 증명하고 시작하려는 함정에 빠진다.
▶ 국 간 맞추듯 ‘적당히’를 항상 고민하고 어느 한쪽에 치우쳐 있지 않는지 끊임없이 살핀다.
②유저가 돌아올 수 있는 이유는 다양할수록 좋다.
▶ 유저가 알라미를 사용하는 동기는 알람을 설정 또는 해제하는 것이다. 이외의 퍼널이 있다면 더 임팩트 큰 가설이 나올 수 있다. 알라미 제품 로드맵에 따라 앱 내 주요 기능이 확장되고 있기에, 앞으로가 기대되는 부분이다.
③리텐션도 결국은 지표다. ‘어떻게 접근할지’에도 싱크가 필요하다.
▶ 리텐션의 수식이 서비스마다 다른 것처럼, 어떻게 접근할지 방향성도 다양하다. 이에 대한 합의가 중요하다. 현재 알라미 수식 기반으로는, 단편적으로 ‘며칠째’ 들어온 유저를 늘리기 위해 푸시를 마구 보내 리텐션이 오를 수도 있다. 하지만 지표는 오르겠지만 장기적으로 ‘우리가 원하는 바인가’에 대한 고민과 내부 합의가 필요하다. 이 부분에 대해 알라미 팀은 이미 합의를 마쳤다.
▶ 리텐션을 높이는 과정에서 선행 지표를 잡으면 문제 정의를 더 확실히 할 수 있다. 리텐션이 워낙 후행 지표이다 보니 초기에 떠올리는 가설이나 아이디어가 많았다. 여러 생각의 가지를 정리해 수렴한 후 선행 지표를 모색하는 것이 좋다.
