재구매자 증가를 위한 이탈 및 유지 분석

고객 유지는 모든 회사에서 중요한 지표입니다. 높은 고객 유지율은 더 많은 고객이 귀하의 제품에서 가치를 발견하고 장기적으로 귀하와 함께할 것임을 의미합니다.

반대로 낮은 유지율은 사용자가 제품에 대한 관심을 빠르게 잃고 곧 떠날 수도 있다는 신호일 수 있습니다.

고객이 머물도록 장려하려면 고객 충성도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 도움이 되는 이탈 및 유지 분석을 이해하는 것이 중요합니다. 다행히도 적절한 도구와 프로세스가 제공되면 유지 지표를 최적화하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

소멸(이탈)과 유지 사이의 간격

이탈 또는 이탈은 지정된 기간 내에 제품 구독 또는 서비스 사용을 중단하는 고객 수를 측정합니다. 열악한 고객 서비스, 높은 가격, 고객의 요구 또는 상황 변화 등 여러 요인으로 인해 손실이 발생할 수 있습니다.

보유는 소모의 반대입니다. 기존 고객을 만족하게 하고 이탈을 방지하는 과정입니다. 사용자를 유지하는 것은 새 사용자를 확보하는 것보다 훨씬 저렴하므로 둘 사이의 간격을 최소화하는 것이 필수적입니다.

X축에 일수(보통 백분율)를 표시하고 Y축에 활성 사용자 비율을 나타내는 일반적인 유지 곡선을 보는 데 익숙할 것입니다.

이 유지 곡선의 문제는 여러 유형의 사용자를 하나의 곡선으로 결합한다는 것입니다. 실제로 모든 사용자가 평등하게 생성되는 것은 아닙니다.

활성 사용자는 세 가지 다른 유지 단계를 거칩니다.

1. 신규 사용자: 귀하의 제품을 처음 접하는 사용자입니다.
2. 현재 사용자: 일정 기간 동안 귀하의 제품을 사용한 사용자입니다.
3. 부활된 사용자: 이전에 귀하의 제품을 사용한 후 사용을 재개하기 전에 잠시 비활성 상태가 된 사용자입니다.

일부 휴면 사용자는 레이더에서 떨어져 더 이상 제품을 사용하지 않습니다. 이 시점에서 이러한 고객은 이탈된 것으로 간주됩니다.

신규 및 기존 사용자와 다르게 상호 작용하고, 휴면 사용자를 다시 불러올 계획을 만들고, 각 사용자 세그먼트가 활성화되고 제품에 더 많이 참여하도록 권장해야 합니다.

무료 마스터링 리텐션 플레이북의 일부로 이 리텐션 수명 주기 프레임워크에 대해 자세히 알아보십시오. 여기에서는 업계 최고의 비율을 달성하기 위해 리텐션의 각 단계에서 사용자를 참여시킬 수 있는 방법을 설명합니다.

유지 vs. 감소: 추적해야 하는 필수 KPI

사용자 유지에 대한 가장 영향력 있는 측정항목은 중요한 이벤트와 제품 사용 간격입니다. 그러나 다음 섹션에서 더 자세히 다룰 것입니다. 지금은 이탈률과 유지율을 확실히 파악해 보겠습니다.

이탈률

고객 이탈률은 특정 기간 동안 거래를 중단한 고객의 비율입니다. 고객 유지율의 역수입니다.

이탈률은 고객을 얼마나 효과적으로 유지할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다. 해지율이 높으면 고객이 떠나는 이유를 파악해야 합니다.

고객 이탈률을 계산하는 공식은 [Y/X] × 100입니다. 여기서 Y는 해당 기간 동안 잃어버린 고객 수이고 X는 기간 시작 시 고객 수입니다. 예를 들어, 1월에 400명의 고객으로 시작하고 월말까지 60명의 고객을 잃은 경우 고객 이탈률은 15%가 됩니다. 다음은 이탈률을 공식으로 나타낸 예시입니다.

60/400 × 100 = 15%

이탈률은 자발적 및 비자발적 손실로 더 분류되는 소멸률과 종종 같은 의미로 사용됩니다.

자발적인 소모는 고객의 통제 하에 있는 소모입니다. 예를 들어 고객이 경쟁사의 제품으로 이동하기 때문에 구독이나 서비스를 취소하는 경우 자발적인 탈퇴로 간주됩니다.

비자발적 감소는 고객이 통제할 수 없는 감소입니다. 고객의 신용 카드가 만료되고 결제 정보를 업데이트하지 않아 구독이 취소되면 비자발적 소멸이 됩니다.

허용되는 이탈률이 얼마인지 궁금할 것입니다.

B2B 회사는 일반적으로 B2C 회사에 더 일반적인 7.05%와 비교하여 약 5%의 평균 이탈률에 도달합니다. 그리고 이는 업계 요율에 대한 빙산의 일각에 불과합니다.

연구에 따르면 비슷한 산업 내에서도 비율이 크게 다릅니다. 예를 들어, SaaS 산업 평균은 4.79%에 불과한 반면 비즈니스 서비스는 일반적으로 6.25%의 훨씬 높은 비율을 얻습니다.

미디어 및 엔터테인먼트 산업의 고객 중심 기업도 소비재 기업의 이탈률이 9.62%로 훨씬 높은 데 비해 4.67%로 감소했습니다.

보유율

고객 유지율은 특정 기간 동안 회사에 머무는 고객의 비율입니다.

고객은 제품이나 서비스를 계속 사용하거나 비즈니스에 더 많은 돈을 지출하는 등 다양한 방식으로 유지될 수 있습니다.

유지율 공식은 (XY) ÷ Z × 100이며, 여기서 X는 기말 고객 수, Y는 신규 고객 수, Z는 기초 고객 수 .

따라서 1월을 575명의 고객으로 시작하고 월말까지 20명의 신규 고객을 확보하고 550명의 고객이 있는 경우 유지율은 다음과 같습니다.

(550-20) ÷ 575 × 100 = 92.17%

고객 유지율은 중요한 지표이지만 유지 KPI의 시작일 뿐입니다.

Amplitude에서는 N-Day 리텐션, 무제한 리텐션 및 브래킷 리텐션으로 리텐션을 측정합니다.

N일 유지

N-Day 리텐션은 1일차, 7일차 등에 특정 작업을 수행한 사용자 수를 확인하여 정해진 날짜의 리텐션을 측정합니다. 아래 그래프에서 사용자의 4.96%가 14일차에 다시 돌아옵니다.

N-Day 리텐션은 모바일 게임이나 소셜 미디어 앱뿐만 아니라 사용자의 규칙적이고 일관된 행동을 요구하는 모든 종류의 제품에 이상적입니다.

무제한 보유

무제한 리텐션은 특정 날짜 또는 그 이후의 날짜에 제품이나 서비스를 다시 찾는 사용자의 비율을 계산합니다. 아래에서 사용자의 ~20%는 1일 차 또는 그 이후에 다시 방문합니다. 이 수치는 1일 차 또는 1일 차 이후에 다시 방문하는 사용자의 비율을 반영합니다.

이러한 유형의 분석은 사용자가 정기적으로 돌아오지 않는 비즈니스의 경우 N-Day 유지보다 더 정확할 수 있습니다.

브래킷 고정

브래킷 유지는 고객 유지를 분석하는 보다 미묘한 방법입니다. 여기에는 고정된 기간 대신 사용자 지정 기간 동안의 사용자 행동을 살펴보는 것이 포함됩니다.

예를 들어 첫 번째 대괄호를 0일로 설정하고 두 번째 대괄호를 1-3일로 설정할 수 있습니다. Amplitude는 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 각 기간 동안 사용자의 비율을 측정합니다.

유지 및 감소 측정항목을 분석하는 방법

최적의 이벤트 데이터를 분석 플랫폼으로 보내는 것은 고객이 제품에 참여하는 방식을 이해하는 데 가장 중요한 단계입니다. 다음은 성공적인 계측 설정을 위한 권장 프로세스입니다.

1단계: 분석 도구 확인

보유 또는 소모 분석의 첫 번째 단계는 적합한 기기를 보유하고 있는지 확인하는 것입니다. 즉, 비즈니스에 가장 중요한 이벤트를 추적하고 정확하게 캡처하도록 합니다.

사용자가 가입한 후 앱을 다시 방문하는 빈도를 캡처하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 하려면 "가입" 및 "앱 실행" 이벤트를 모두 따라야 합니다. 이러한 이벤트 중 하나를 추적하지 않으면 리텐션을 정확하게 측정할 수 없습니다.

시작하려면 이벤트 추적을 살펴보고 분석에 필요한 모든 주요 이벤트를 캡처해야 합니다. Amplitude, Heap 또는 Mixpanel과 같은 분석 플랫폼을 통해 이 데이터를 수집할 수 있습니다.

마지막으로 온보딩 및 중요 경로를 확인하고 엄격한 오류 테스트를 수행하여 데이터를 검증하십시오.

2단계: 이벤트 분류 체계 구성

모든 올바른 이벤트를 추적하고 있는지 확인했으면 다음 단계는 분류를 설정하는 것입니다. 분류는 이벤트를 쉽게 분석할 수 있도록 분류하는 방법입니다.

예를 들어 "사용자 이벤트"와 "제품 이벤트"의 두 가지 이벤트 유형으로 분류를 만들 수 있습니다.

사용자 이벤트에는 가입, 로그인 및 프로필 업데이트와 같은 이벤트가 포함됩니다. 제품 이벤트는 제품 보기, 카드 추가, 제품 구매 등의 이벤트로 구성됩니다. 이벤트를 분류 체계로 구성하면 나중에 더 쉽게 분석할 수 있습니다.

3단계: 중요한 이벤트 결정

중요한 이벤트는 고객이 회사의 가치 제안을 강력하게 지원하는 제품 내부에서 취하는 조치입니다.

유지율을 높이려는 경우 중요한 이벤트 중 하나가 "구매"라고 레이블을 지정한 구매일 수 있습니다. 구매한 사용자가 제품을 반품하고 다시 사용할 가능성이 높기 때문입니다.

그러나 소모를 줄이려는 경우 중요한 이벤트 중 하나가 "로그인"이라고 표시된 제품에 로그인하는 것일 수 있습니다. 로그인을 하는 사용자가 계속해서 제품을 사용할 가능성이 더 높기 때문입니다.

4단계: 제품 사용 간격 결정

마지막 단계는 리텐션 분석에 사용할 기간인 제품 사용 간격을 결정하는 것입니다.

예를 들어 메시징 앱과 같은 일부 제품은 매일 사용하도록 만들어졌으며 사용 간격은 하루입니다. 소모는 사용자가 하루 동안 제품을 사용하지 않는 것으로 정의됩니다.

전자 상거래 상점과 같은 다른 서비스의 사용 간격은 1주 또는 1개월일 수 있으며, 감소는 해당 기간 동안 플랫폼을 사용하지 않는 사용자로 정의됩니다.

이탈률을 개선하기 위해 이탈 및 유지 분석 적용

소모 및 유지 분석을 분석하기 위한 프레임워크가 있으므로 이를 구현할 차례입니다. 실행은 벤치마킹, 목표 설정 및 실험의 우선 순위 지정으로 이어집니다.

유지 벤치마킹

코호트 분석 및 이벤트 기반 분석은 고객 참여를 벤치마킹하는 데 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 방법입니다.

코호트 분석에는 공통 특성 또는 행동을 기반으로 사용자를 그룹화한 다음 시간 경과에 따른 참여 메트릭을 추적하는 작업이 수반됩니다. 예를 들어, 코호트는 특정 달에 웹사이트에 가입한 모든 사용자로 정의될 수 있습니다.

이러한 사용자가 몇 개월 또는 몇 년 동안 얼마나 활동적인지를 모니터링하면 이탈 및 유지율을 벤치마킹할 수 있습니다.

이벤트 기반 분석은 사용자가 제품 또는 서비스 내에서 취하는 특정 이벤트 또는 작업에 중점을 둡니다. 예를 들어, 이벤트는 장바구니에 항목 추가, 구매 완료 또는 특정 블로그 게시물 읽기로 정의될 수 있습니다.

사용자가 특정 이벤트를 얼마나 자주 그리고 빠르게 완료하는지 추적하여 참여도를 측정하고 가장 자주 사용되는 제품 영역을 평가할 수 있습니다. 각 접근 방식에는 장점과 단점이 있습니다.

코호트 분석은 장기적인 추세를 측정하는 데 탁월하지만 개별 이벤트의 영향을 분리하는 것은 어려울 수 있습니다. 이벤트 기반 분석은 보다 세분화된 통찰력을 제공하지만 시간이 지남에 따라 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식에 대한 명확한 그림을 항상 그리는 것은 아닙니다. 가장 좋은 방법은 두 방법을 함께 사용하는 것입니다. 서로를 잘 보완하기 때문입니다.

유지 목표 설정

OKR(Objectives and Key Results)이라는 목표 설정 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. OKR은 Intel의 공동 설립자인 Andrew Grove가 발명하고 Google에 의해 대중화되어 목표를 설정하고 달성하기 위한 명확한 프레임워크를 제공합니다.

첫 번째 단계는 전반적인 유지 목표를 명시하는 것입니다. 다음으로 기간(30~90일)을 설정하고 달성하고자 하는 세 가지 주요 결과를 식별해야 합니다. 이러한 각각의 결과는 측정 가능한 것이어야 합니다. 예를 들어 유지율을 20%, 2배 또는 10배 향상시킬 수 있습니다. 결과가 나오면 해당 목표를 달성하는 데 사용할 실행 가능한 목표를 브레인스토밍하십시오.

때로는 OKR 프레임워크를 문장으로 작성하여 명확하고 실행 가능하도록 하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 "향후 30일 동안 동질 집단 유지를 20% 늘리고 싶습니다."

실험의 우선 순위 지정

유지 목표가 설정되었으므로 이제 해당 목표를 달성하기 위한 실험을 시작할 때입니다. 그러나 가능한 실험이 너무 많기 때문에 어떤 실험의 우선 순위를 정해야 하는지 어떻게 알 수 있습니까?

바퀴를 재발명하는 것은 의미가 없습니다. 따라서 Brian Balfour와 Sean Ellis가 대중화한 ICE 프레임워크를 사용하는 것이 좋습니다. ICE는 영향, 확신 및 구현 용이성을 기준으로 실험의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.

• 영향: 이 실험이 유지율에 얼마나 큰 영향을 미칠까요?
• 자신감: 이 실험이 유지율을 향상시킬 것이라고 얼마나 확신합니까?
• 용이성: 이 실험을 구현하는 것이 얼마나 쉽습니까?

실험의 우선 순위를 지정하려면 먼저 잠재적인 테스트 목록을 브레인스토밍하십시오. 그런 다음 각 요소에 대해 1에서 10까지의 척도로 각 실험에 점수를 매깁니다. 점수가 높을수록 실험을 실행하는 것이 더 중요합니다.

중요도(I × C × E)에 따라 실험의 우선 순위를 지정하십시오.

실험을 실행한 후 팀과 매주 또는 격주로 체크인 일정을 잡습니다. 이러한 체크인 동안 감소 및 유지율을 검토하고 실험에 대한 변경 사항에 대해 논의하십시오.

유지 전략이 얼마나 잘 작동하는지 확인하기 위해 진행 상황에 대한 기록을 유지하십시오. 원하는 진전을 이루지 못한다면 주저하지 말고 새로운 것을 시도하십시오. 효과적인 보존 전략을 찾을 때까지 계속 반복하고 실험하십시오.

제품의 소모율 및 유지율을 추적하고 분석하는 방법에 대한 자세한 정보를 찾고 계시다면 저희가 도와드릴 수 있습니다. 마스터링 리텐션 플레이북 은 리텐션 목표를 설정하고, 실험의 우선순위를 지정하고, 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적하는 과정을 안내하는 단계별 가이드입니다.

참고문헌

• 귀하의 이탈률은 정상 범위 내에 있습니까?, Recurly Research
• 최고의 OKR 가이드, Perdoo
• 10가지 고객 유지 지표 및 측정 방법, HubSpot의 Oren Smith
• 2021년에 알아야 할 70가지 강력한 고객 유지 통계, Semrush를 위한 Elizaveta Pavlovskaya
• 고객 이탈이란 무엇입니까?, BigCommerce