마켓핏랩 솔루션즈

👀 우리 고객은 과연, ‘자신의 시간과 돈’이라는 비용을 다시 투자 하면서 까지 우리 제품을 찾아줄까요?
‍✅ 만약 고객이 다시 돌아온다면, 주로 어떤 사람들이 무슨 이유 때문에 돌아오는 걸까요?
❓ 정말 고객이 돌아오는 이유가 ‘그것’ 때문이라고 생각하시나요?

거의 모든 비즈니스는 ‘적은 비용으로 단골 손님 찾기’라는 미션을 갖고 있습니다. 그래서 우리 제품을 한 번 경험한 사람들은 언제 다시 찾아오는지,
돌아온다면 어떤 사람들이 무슨 이유에서 돌아오는 것인지 파악하는 것이 굉장히 중요한데요, 이 부분에 대한 의문을 해소하기 위해 ‘리텐션’을 분석합니다.

어떤 유형의 비즈니스를 운영 하느냐에 따라 적합한 리텐션 계산 및 분석에 차이가 있는데요, 이 글에서는 리텐션 계산 방법 3가지를 함께 알아보겠습니다.

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1. 리텐션 계산 방법 대표적인 3가지 유형

고객의 무슨 행동을 리텐션 지표로 삼을지는 비즈니스별로 다릅니다.
구매 완료 이후, 다시 로그인 하는 것을 리텐션으로 볼 것이냐, 구매 완료 이후 다시 구매 완료하는 것을 리텐션으로 볼 것이냐 등을 정하기 나름입니다.
중요한 것은 ‘그 행동이 정말 비즈니스에서 중요하게 생각하는 고객의 핵심 행동인가?’에 초점을 맞춰, 분석하는 것입니다.

이 글에서는 편의상 고객이 A 행동을 하고 나서, 다시 A 행동을 한 것을 리텐션으로 간주하겠습니다.

1) “딱 N일차 시점에 재방문 했는가?” - 클래식(On) / N-Day 리텐션

N-Day 리텐션이라고도 불리는 클래식 리텐션은 고객이 처음 A 행동을 한 날짜를 기준으로, 몇 일차에 다시 A를 수행 했느냐를 계산하는 방식입니다.

📌 클래식(N-Day) 리텐션율 계산= Day N에 다시 A 행동을 수행한 사람 / 기준 날짜 Day 0에 A 행동을 수행한 사람

클래식 리텐션 계산 예시

Day 1에 대한 N-Day 리텐션율 = 잭 / (잭 + 조엘 + 지니) = 1 / 3 = 0.33
Day 2에 대한 N-Day 리텐션율 = 조엘 / (잭 + 조엘 + 지니) = 1 / 3 = 0.33
Day 3에 대한 N-Day 리텐션율 = x / (잭 + 조엘 + 지니) = 0 / 3 = 0
Day 4에 대한 N-Day 리텐션율 = (잭 + 지니) / (잭 + 조엘 + 지니) = 2 / 3 = 66.66

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클래식 리텐션은 ‘기준일로부터 며칠 뒤 돌아왔는지 여부만 판별’ 하면 되기에, 쉽고 간단하게 계산이 가능합니다.
하지만 Day 3 리텐션율은 0%가 나오는 것 처럼, 특정일에 고객이 행동을 수행하지 않으면, 이탈로 계산 되기에 노이즈에 굉장히 민감한 계산 방식이라는 특징이 있습니다.

👀 이런 서비스일 때, N-Day 리텐션 분석을 해보세요.페이스북, 인스타그램, 유튜브, 틱톡, 습관 앱 등 매일매일 접속하는 서비스
👍 하루 단위로 집계하는 방식이다보니, 설명과 계산이 쉽습니다.
🤔 하지만, 100번 중 99번 들어왔는데도 1번 안 들어온 날을 기준으로 집계하면 재방문하지 않은 사용자로 집계되기 때문에 특정일 노이즈에 민감하다는 단점이 있어요.
이를 보완하기 위한 방법으로, 기준일을 여러개 두고, 기준일 리텐션들의 평균값을 활용해보시는 방법이 있어요.

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N-Day 리텐션 계산 예시

믹스패널에서 N-Day 리텐션을 보는 경우, 여러 날짜들의 N-Day 리텐션 데이터들에서 유입 날짜별 유저 수에 따라 가중치를 반영한 평균값을 그래프와 표 데이터들로 표현해주고 있습니다.
(자세한 계산 방식이 궁금하시다면, 믹스패널 공식 문서의 리텐션 평균 계산 방식을 살펴보시기 바랍니다)

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믹스패널 N-day 리텐션 리포트

2) “기간 내에 재방문 했는가?” - 범위(Bracket) 리텐션

특정일 노이즈에 민감한 N-Day 리텐션를 어느 정도 보완하기 위해, 기간으로 기준을 설정하여 보는 방식인 Bracket 리텐션입니다.

📌 범위(Bracket) 리텐션율 계산= Range N 기간 내에 A 행동을 수행한 사람 / Range 0 기간 내에 A 행동을 수행한 사람

범위(Bracket) 리텐션 계산 예시

위 예시는 ‘첫 방문 후 일주일 간격으로 돌아왔는가?’를 나타냅니다.
Range 1 리텐션율 = (잭, 조엘, 지니, 카야) / (잭, 조엘, 지니, 카야, 안도) = 4/5 = 0.8
기간 중 N회 이상 여러 번 접속 해도, 1회로 간주해요.
서비스를 이용하는 고객의 주기를 고려하여 범위를 설정하시는 것이 좋아요.

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믹스패널 Bracket 리텐션 리포트

믹스패널에서는 N-Day 리텐션에서 기준을 Week로 변경만 해주면 기간 범위(Bracket) 리텐션 분석이 가능합니다.

👀 이런 서비스일 때, Bracket 리텐션 분석을 해보세요.가계부, 세차, 이사, 식료품 배달 등 일정 간격의 주기가 의미있는 서비스

👍 사용자의 예상 사용 패턴(사용 간격)을 주기로, 얼마나 많은 사용자가 돌아오는지 확인하실 때 유용해요.

🤔 Range가 길어질수록 과다 계산(over-estimate)이 될 수 있어요. 또한, 기간 단위로 지표를 확인하다 보니, 의미있는 결과를 보기 위해서는 꽤 오랜 시간이 필요해요.

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3) “이탈한 사람 제외하면?” - 롤링(On or After) / Unbounded 리텐션

자주 쓰이지 않는 서비스의 경우, “이탈한 유저를 제외하고 언제든지 돌아온 사람”을 중심으로 리텐션을 분석해요. 이때 보는 것이 Unbounded 리텐션입니다.

📌 Unbounded 리텐션율 계산= (Day 0 첫 A 행동을 수행한 사람 - Day N 이후 이탈한 사용자) / Day 0 첫 A 행동을 수행한 사람

Unbounded 리텐션 계산 예시01

Day 3의 Unbounded 리텐션율 = (잭, 조엘, 지니, 카야, 안도) / (잭, 조엘, 지니, 카야, 안도) = 1

Unbounded 리텐션 계산 예시02

Day 6의 Unbounded 리텐션율 = (잭, 조엘, 지니, 카야) / (잭, 조엘, 지니, 카야, 안도) = 0.8

믹스패널 Unbounded 리텐션 리포트

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👀 이런 서비스일 때, Unbounded 리텐션 분석을 해보세요. 여행, 차량 구매, 사무실 임대 등 정기적으로 제품, 서비스에 돌아올 것으로 예상되지 않는 유형의 서비스
👍 first_date, last_date 만 있으면 되기에 Unbounded 리텐션은 계산이 쉽습니다.
🤔 하지만, 언제든 돌아오기만 하면 리텐션 유저로 간주하기에, 전반적으로 과다 계산(over-estimate)되는 경향이 있어요.

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2. 우리 서비스에 적합한 리텐션 계산 방식은?

여기까지 N-day, Bracket, Unbounded 리텐션 계산 방법 3가지를 알아보았습니다. 고객의 의견을 듣고, 행동을 관찰하며 어떤 핵심지표를 얼만큼 올려야 할 지 등의 전략적인 부분에 있어서는 서비스마다 정의하기 나름이기에, 어떤 분석 방법이 옳은 방법인지에 대한 정답은 없습니다.

익숙하지 않은 상태에서 리텐션을 분석하려 하시면 무엇부터 어떻게 분석을 하고 전략을 만들어가야 할 지 막막함을 많이 느끼시는데요,

이러한 경우에는 다른 기업은 어떻게 리텐션을 파악하고 활용하는지 사례를 많이 알아보시면 좋습니다.
하지만, 회사 차원에서 고객 행동 데이터 활용 전략을 공개할 의무는 없기에, 기업들의 데이터 활용 사례집은 얻어내기 정말 어렵습니다.

감사하게도, 마켓핏랩 솔루션즈 고객사 분들이 다양한 사례집을 공유해주셨는데요,
리텐션 분석을 어떻게 활용하고 있는지 아래 글들을 함께 살펴보시면 분명 도움 받으실 포인트가 있을 것 같습니다.

🚀 [LG CNS 하루조각]에서는 믹스패널을 어떻게 활용하고 있을까?

👀 [티맵 대리]에서는 믹스패널을 어떻게 활용하고 있을까?

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3. 끝마치며

마켓핏랩 솔루션즈는 티맵 모빌리티, LG 전자, LG CNS, 홈플러스, 드림어스 컴퍼니 등 유수의 대기업들과 믹스패널 계약 및 도입 경험으로,
다양한 도입 사례에 대한 대응이 가능합니다. PA툴 도입에 대해 궁금한 점이 있으시거나, 안정적인 도입을 원하신다면 mixpanel@mfitlab.com 으로 문의 부탁드립니다.

1 April 17, 2024 5:01am

마켓핏랩 솔루션즈

📈[그로스 실패 (혹은 성공) 사례 자랑하기]📉

인사이트, 실험 검증, 조직변화 등 그로스 해킹과 관련된 스토리들을 공유해주실 분을 찾습니다.

이번에 션 엘리스가 한국에 방문하면서 컨퍼런스 및 워크숍을 마켓핏랩에서 주최하고 있습니다. (https://seanellis.mfitlab.com/)

여기서 포스터 세션을 진행해보려 하는데, 그로스 관련 인사이트를 대자보 형식으로 게시하고 네트워킹하려 합니다.

📌 50만원 상당 션엘리스 그로스해킹 컨퍼런스(4월 6일 토요일) 티켓 무료 제공 (선착순입니다) 및 포스터 발표자들간 네트워킹

📌 간단한 질문 6개에 답하면 접수가 완료됩니다. 추후 포스터 작성은 2시간 내로 끝낼 수 있게 설계했습니다

📌 이번주 일요일까지만 신청을 받습니다

신청하러 가기 >> https://forms.gle/66uL4ZXTeRKQqb7W7

0 March 29, 2024 7:25am

마켓핏랩 솔루션즈

스타트업에서 최소한의 비용으로 믹스패널 활용하는 꿀팁

이런 분들께 도움 될 거에요

✅프로덕트 분석을 시작하고 싶지만 비용 부담으로 망설여지는 스타트업 PM/PO
✅사내 데이터 분석 문화를 초기부터 도입하려는 스타트업 C레벨

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1. 믹스패널의 쉬운 접근성과 이점

초기 스타트업에게 데이터 분석은 필수지만 자원은 한정적입니다. 이런 상황에서도 믹스패널은 도입 이전에 설치 과정이나 초기 비용 부담 없이 데이터 분석의 중요성을 직접 경험할 수 있는 기회를 제공하여, 프로덕트 분석을 어떻게 시작할 수 있을지 가늠해볼 수 있습니다.

비용 없는 프리플랜(Free plan)
비용 없는 스타트업 플랜(Startup plan)
합리적인 그로스플랜(Growth plan)
샘플 프로젝트

믹스패널 설치는 개발자의 도움이 다소 필요하지만 SQL 쿼리 작성이나 개발자의 도움 없이도 분석이 가능합니다. 구글 계정을 통한 간편한 가입을 통해 샘플 프로젝트로 데이터를 어떻게 분석할 수 있는지 리포트를 바로 만들 수 있습니다.

2. 프리플랜의 가치와 한계점

믹스패널의 프리플랜은 스타트업이 데이터 분석을 시작하기에 이상적인 환경을 갖추고 있습니다. 프리플랜은 유료로 사용 전에 설치 테스트 목적으로 많이 사용되며 많은 기능을 무료로 제공합니다. 특히 예산이 제한된 초기 단계의 스타트업에게 큰 도움이 되며, 기본 리포트들로 많은 지표를 볼 수 있습니다. 기본 리포트에는 4가지 인사이트, 퍼널, 플로우, 리텐션 리포트가 있으며 이를 통해 특정 전환 목표의 유저 저니와 Day-1 리텐션 등의 중요한 지표들을 분석할 수 있습니다.

플로우 리포트의 특정 전환 목표의 유저 저니

리텐션 차트의 Day-1 리텐션 지표

이런 프리플랜에도 제한은 있습니다. 월간 이벤트 볼륨이 2,000만 개로 제한되어 있으며 코호트 기능을 사용할 수 없습니다. 초기 스타트업에게는 충분한 범위이지만 비즈니스가 성장함에 따라 제약이 될 수 있습니다.

보통 스타트업의 초기 이벤트 설치 수는 평균적으로 약 100개 정도 입니다. 여기에 MAU(월간 활성화 사용자 수)을 10,000명, Stickiness(유저 유지율)을 10%라고 가정하면 월간 이벤트 볼륨은 30만으로 낮은 수준에서 시작됩니다. 이러한 관점에서 볼 때 믹스패널의 프리플랜이 제공하는 2,000만 개의 이벤트 볼륨은 초기 도입 단계에서 사용량에 충분히 여유가 있습니다. 다만, 강력한 코호트 기능이 포함되지 않아 깊이 있는 데이터 분석을 원하는 스타트업에게는 아쉬울 수 있습니다.

프리 플랜과 유료 플랜 간의 차이점에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 믹스패널 가격 정책 페이지를 참고해주세요.

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3. 그로스 플랜부터 사용할 수 있는 코호트

그로스 플랜은 코호트 기능과 일부 고급 리포트를 사용할 수 있는 플랜입니다. 여기서 믹스패널의 코호트 기능은 사용자 그룹을 특정 속성이나 이벤트를 기반으로 분류할 수 있게 해줍니다. 사용자들은 리포트 혹은 코호트 빌더를 통해 코호트를 손쉽게 생성할 수 있으며, 이를 통해 복잡한 조건의 세분화된 사용자 그룹을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기간 동안 5개 이상의 상세페이지를 조회한 사용자 또는 최근 30일 동안 구매 이벤트를 2회 이상한 유저 등을 대상으로 코호트를 생성할 수 있습니다. 이러한 코호트는 사용자 그룹의 규모 트렌드를 시각화하거나, 특정 코호트를 기준으로 보고서를 필터링하고 다른 코호트와의 비교 등에 활용할 수 있어 목표에 따라 유효한 잠재고객을 찾는 데에 매우 유용합니다.

리포트 내의 막대 영역을 클릭하여 View Users 클릭

클릭한 막대에 해당되는 사용자들을 바로 코호트로 만들 수 있습니다

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믹스패널의 코호트 생성 기능은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 코호트를 쉽고 빠르게 만들 수 있게 해줍니다. 사용자는 조건을 설정하여 몇 번의 클릭만으로 코호트를 생성할 수 있으며, 이 과정은 직관적이며 소요시간도 적습니다. 특히, 기본 리포트에서 차트 내의 영역을 클릭하게 되면 해당되는 사용자들을 빠르게 코호트로 만들 수 있습니다. 이렇게 생성된 코호트는 믹스패널 분석의 다양한 부분에 적용되어, 깊이 있는 데이터 분석을 가능하게 합니다.

자세한 정보는 믹스패널 코호트 문서에서 확인할 수 있습니다.

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4. 스타트업을 위한 스칼라쉽 제도, 스타트업 플랜 지원하기

믹스패널은 스타트업의 성장을 지원하기 위한 많은 프로그램을 제공합니다. 이 중 '스칼라쉽' 제도는 특정 3가지 조건에 해당되는 스타트업에게 특정 기간 동안 사용가능한 크레딧을 지급합니다. 해당 크레딧으로 유료 플랜을 구매할 수 있으며 엔터 프라이즈 플랜까지 구매 가능합니다.

믹스패널 유료 고객이 아닌 회사
설립일 5년 미만인 회사
누적 투자금액 100억 미만인 회사

믹스패널은 높은 퀄리티의 스타트업 프로그램을 보유하고 가능한 많은 창업자를 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 해당 프로그램은 첫 해 특정 비용의 크레딧을 무료를 제공하지만 대부분 스타트업의 사용량은 해당 크레딧을 모두 소진하지 않고도 충분히 남습니다. 믹스패널은 첫 해에 급속한 성장을 경험하고 더 큰 비용을 사용해야 하는 스타트업에 충분한 가치를 제공하기 위해 이러한 프로그램을 만들었으니 조건에 부합하는 스타트업이라면 부담 없이 신청을 권장드립니다.

스타트업 플랜에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 스타트업 플랜 안내 페이지를 참고해주세요.

5. 샘플 프로젝트의 실용성

샘플 프로젝트는 믹스패널 도입 이전에 어떻게 분석하여 인사이트를 뽑아낼 수 있는지 구체적으로 볼 수 있습니다. 믹스패널에 기본으로 장착되어 있는 샘플 프로젝트는 B2B / SaaS, E-Commerce, Finance, Media, Social, Other 으로 총 6가지 산업군의 데모가 있어 자신에게 적합한 산업군의 데이터를 믹스패널을 설치하지 않아도 분석해볼 수 있습니다.

믹스패널의 샘플 프로젝트 선택 화면

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믹스패널의 샘플 프로젝트는 각 산업군에 맞는 이벤트가 설치되어 있어 대략 어떤 이벤트를 트래킹할지, 어떻게 데이터가 시각화될지 상세하게 볼 수 있습니다.

믹스패널의 렉시콘(이벤트를 다루는) 메뉴

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특히 샘플 프로젝트의 'Users' 메뉴를 통해 사용자 행동을 깊이 있게 분석할 수 있으며 이를 통해 사용자 이해도 증진과 스타트업이 사용자 경험을 개선하고 제품이나 서비스를 더 잘 조정할 수 있게 해줍니다. 그러나 샘플 데이터는 실제 데이터와 차이가 있을 수 있으므로 이 점을 인지하고 분석하는 것이 중요합니다. 실제 데이터에 적용하기 이전에, 샘플 프로젝트를 통해 얻은 인사이트를 토대로 전략을 세우고 필요한 이벤트의 트래킹을 결정하는 것을 추천합니다.

믹스패널의 유저 메뉴

결론적으로 샘플 프로젝트는 스타트업이 믹스패널을 설치하기 전에 어떻게 사용할 수 있는지 효율적으로 활용하고 실제 도입되었을 때의 데이터 분석을 가늠할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 설치 비용을 절감하면서 사용자 행동에 대한 깊은 이해를 바탕으로 제품이나 서비스를 개선할 수 있는 기회를 미리 엿볼 수 있습니다.

6. 끝마치며

스타트업에서 최소한의 비용으로 믹스패널을 활용하는 방법을 탐색하며 몇 가지 중요한 꿀팁을 확인했습니다. 믹스패널의 프리플랜은 데이터 분석의 세계로의 첫걸음을 내딛는 스타트업에게 큰 도움을 줍니다. 프리플랜은 기본적인 기능과 사용성을 체험하는 데 적합하며 데이터 분석 문화를 내부적으로 구축하는 데 있어 필수적으로 경험해보는 걸 추천합니다.

스타트업이 성장하고 더 복잡한 데이터 분석 요구사항이 생기면 믹스패널의 그로스플랜으로 전환하는 것을 고려해볼 수 있습니다. 그로스플랜은 코호트 분석과 같은 고급 기능을 제공하며 이는 사용자 행동에 대한 더욱 세밀한 분석과 인사이트를 제공합니다. 이러한 고급 기능은 스타트업이 사용자 경험을 개선하고 제품 개발을 더욱 효과적으로 수행할 수 있게 도와줍니다.

쉽고 강력한 프로덕트 분석 툴, 믹스패널에 관심 있으시다면 mixpanel@mfitlab.com 으로 연락주세요. 도입부터 활용까지 숙련된 컨설턴트가 1:1 맞춤 상담을 지원해 드립니다.