#2. [프리코스 공부] 리텐션을 계산하는 세 가지 방식: Classic, Range, Rolling Retention

 

 

코드잇 강의 커리큘럼 13. Retention: 유지율을 계산하는 3가지 방식

 

 

이번 학습에서는 서비스의 유지율, 즉 리텐션을 계산하는 세 가지 방식에 대해 배웠다. 리텐션은 사용자가 서비스를 한 번 사용한 뒤 다시 돌아오는지를 확인하는 지표다. 서비스가 단순히 신규 사용자를 많이 모으는 것에서 끝나지 않고, 사용자가 지속적으로 가치를 느끼고 있는지를 판단하기 위해 매우 중요한 지표라고 느꼈다.

 

리텐션을 계산하는 방식에는 대표적으로 클래식 리텐션, 범위 리텐션, 롤링 리텐션이 있다. 처음에는 모두 “사용자가 다시 돌아왔는가”를 보는 지표처럼 느껴졌지만, 실제로는 기준으로 삼는 날짜와 기간, 그리고 사용자의 마지막 행동을 어떻게 해석하느냐에 따라 결과가 달라진다는 점이 중요했다.

 

먼저 클래식 리텐션(Classic Retention)은 특정 날짜에 사용자가 다시 행동했는지를 기준으로 계산하는 방식이다. 보통 N일 차 유지율이라는 표현으로 많이 사용된다. 예를 들어 회원가입 후 1일 차, 7일 차, 30일 차에 사용자가 다시 방문했는지를 확인하는 방식이다. 이 방식의 장점은 계산이 단순하고 직관적이라는 점이다. 특정 날짜에 얼마나 많은 사용자가 다시 돌아왔는지 바로 확인할 수 있기 때문에, 앱이나 서비스의 초기 사용 습관 형성 여부를 보기 좋다.

 

다만 클래식 리텐션에는 한계도 있다. 특정 날짜에만 사용 여부를 판단하기 때문에, 사용자가 하루 전이나 하루 뒤에 방문했더라도 해당 날짜에 방문하지 않았다면 유지된 사용자로 보지 않을 수 있다. 예를 들어 사용자가 7일 차에는 접속하지 않았지만 6일 차와 8일 차에 접속했다면, 실제로는 서비스를 계속 사용하고 있음에도 7일 차 클래식 리텐션에서는 이탈한 것처럼 보일 수 있다. 그래서 클래식 리텐션은 매일 사용하는 서비스나 특정 날짜 기준의 행동을 정확히 보고 싶을 때 적합하지만, 사용 주기가 일정하지 않은 서비스에서는 해석에 주의가 필요하다.

 

두 번째는 범위 리텐션(Range Retention)이다. 범위 리텐션은 특정 하루가 아니라 일정 기간을 기준으로 사용자의 재방문 여부를 판단한다. 예를 들어 가입 후 7일 차 하루만 보는 것이 아니라, 가입 후 7일에서 14일 사이에 한 번이라도 행동했다면 유지된 것으로 보는 방식이다. 이 방식은 특정 날짜에 우연히 방문하지 않은 사용자를 이탈자로 처리하지 않기 때문에, 보다 안정적으로 유지율을 측정할 수 있다.

범위 리텐션은 매일 사용하는 서비스보다는 주기적으로 사용하는 서비스에 더 적합하다고 느꼈다. 예를 들어 쇼핑 서비스, 가계부 앱, 여행 예약 서비스처럼 사용자가 매일 접속하지는 않지만 일정 주기로 다시 돌아오는 서비스라면 특정 날짜보다 기간을 기준으로 보는 것이 더 현실적인 해석이 될 수 있다. 사용자가 정해진 하루에 접속하지 않았다고 해서 반드시 서비스에 관심이 없어진 것은 아니기 때문이다.

 

세 번째는 롤링 리텐션(Rolling Retention)이다. 롤링 리텐션은 사용자의 마지막 행동일을 기준으로 그 이전 기간을 유지된 상태로 간주하는 방식이다. 쉽게 말해 사용자가 마지막으로 다시 돌아온 시점이 있다면, 그 이전의 날짜들은 아직 이탈하지 않은 것으로 보는 것이다. 이 방식은 사용자가 완전히 이탈했는지 여부에 초점을 둔다.

 

롤링 리텐션은 사용 주기가 긴 서비스에 적합하다. 예를 들어 이사, 여행, 고가 상품 구매, 병원 예약처럼 사용자가 자주 방문하지 않더라도 필요할 때 다시 돌아오는 서비스라면, 특정 날짜에 접속하지 않았다고 바로 이탈로 판단하기 어렵다. 이때 롤링 리텐션을 사용하면 사용자가 마지막으로 돌아온 시점까지는 유지된 사용자로 해석할 수 있다.

 

하지만 롤링 리텐션도 단점이 있다. 마지막 행동을 기준으로 이전 날짜를 모두 유지 상태로 보기 때문에, 실제보다 리텐션이 높게 보일 수 있다. 예를 들어 사용자가 30일 차에 한 번 접속했다면 그 전 기간 동안 매일 서비스를 사용한 것은 아니더라도, 롤링 리텐션에서는 일정 기간 유지된 것으로 해석될 수 있다. 따라서 롤링 리텐션은 이탈 여부를 파악하는 데는 유용하지만, 사용 빈도나 실제 활성도를 세밀하게 보기에는 부족할 수 있다.

 

이번 학습을 통해 리텐션은 단순히 “다시 방문했는가”만 보는 지표가 아니라는 점을 알게 되었다. 어떤 리텐션 계산 방식을 선택하느냐에 따라 같은 사용자 행동도 다르게 해석될 수 있다. 매일 사용하는 서비스라면 클래식 리텐션이 적합할 수 있고, 주기적으로 사용하는 서비스라면 범위 리텐션이 더 적합할 수 있다. 사용 주기가 길고 이탈 여부 자체가 중요한 서비스라면 롤링 리텐션을 참고할 수 있다.

 

PM 관점에서 중요한 것은 지표를 무조건 하나의 공식으로 계산하는 것이 아니라, 서비스의 사용 맥락에 맞는 계산 방식을 선택하는 일이라고 느꼈다. 리텐션을 잘못 해석하면 실제로는 사용자가 꾸준히 돌아오고 있는데도 이탈이 심각하다고 판단할 수 있고, 반대로 실제 사용 빈도는 낮은데 유지율이 높다고 착각할 수도 있다.

 

결국 리텐션 분석의 핵심은 사용자의 행동 주기를 이해하는 데 있다. 사용자가 왜 다시 돌아오는지, 어느 시점에 이탈하는지, 서비스의 핵심 가치가 반복 사용으로 이어지고 있는지를 함께 봐야 한다. 앞으로 서비스를 분석하거나 프로젝트 지표를 설계할 때는 단순히 유지율이라는 숫자만 보는 것이 아니라, 그 유지율이 어떤 기준으로 계산되었는지 먼저 확인해야겠다고 느꼈다.

 

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