New Retention

New Retention 리포트는 서비스에서 특정 이벤트를 수행한 유저들 중 얼마나 많은 유저들이 특정 날짜에 다시 서비스로 돌아와 특정 이벤트를 수행했는지를 N Day 리텐션(잔존율) 방식으로 제공합니다.

어트리뷰션 관점에서는 각 채널 및 캠페인 등의 마케팅을 통해 얼마나 충성도가 높은 유저들이 유입되었는지 확인할 수 있으며, 리텐션 리포트의 성과를 기준으로 캠페인을 최적화하거나 유료 광고의 정산에 활용할 수 있습니다.

 

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💡 현재 New Retention 리포트는 오너와 사내 마케터의 권한을 가진 사용자만 이용 가능하며, 대행사 권한을 가진 사용자에 대해서는 추후 기능을 제공할 예정입니다.

 

리텐션의 개념 및 활용 방안에 대해서 더욱 자세히 알고 싶다면 아래 블로그 포스팅을 참고 바랍니다.

 

리포트 설정 방법

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이벤트

스타트 이벤트와 리턴 이벤트를 설정해서 특정 이벤트를 수행한 사용자의 리텐션을 확인할 수 있습니다. 

스타트 이벤트

앱에 사용자가 유입되었다고 판단하는 이벤트로, 설정한 스타트 이벤트를 수행한 유저들을 대상으로 날짜별 리턴 이벤트 수행 여부를 측정합니다. 

    • Install: 앱 설치 이벤트로, 앱 다운로드 후 최초 실행까지 수행한 경우를 의미합니다. UA 캠페인의 리텐션 성과 측정 시 활용하실 수 있습니다.
    • Deeplink Open: Scheme 또는 Universal Link 등의 딥링킹을 통해서 앱이 실행된 경우를 의미하며, Re-engagement 캠페인의 리텐션 성과 측정 시 활용하실 수 있습니다.

리턴 이벤트

스타트 이벤트를 수행한 사용자 중에 앱으로 다시 돌아온 사용자를 측정하는 이벤트입니다. 

    • Total Opens: 일반 앱 실행과 딥링킹을 통한 앱 실행, 두가지 실행 이벤트 모두를 의미합니다.
    • Non-deeplink Open: 딥링킹을 통한 앱 실행을 제외한 일반 앱 실행 이벤트만을 의미합니다.

이를 통해 마케팅 캠페인의 특성에 따른 리텐션을 조회할 수 있습니다. 예를 들어 UA 캠페인의 리텐션 성과 측정을 위해서는 Install 이후의 앱 실행에 대한 리텐션을 파악하고자하는 경우 스타트 이벤트로 'Install' 이벤트를 설정하고, 리턴 이벤트로 'Total Opens' 이벤트를 설정합니다.

 

Measurement Option

Measurement Option은 리턴 이벤트를 구분해 User Journey를 바라보는 관점에서 리텐션을 분석할 수 있도록 설정할 수 있습니다. New Retention 리포트는 기본적으로 General(by Airbridge Device ID) 옵션을 사용하여 분석하며, 추가 옵션으로 Confined(by Start Event) 옵션을 제공합니다.

💡  User Journey란?

기본적으로 사용자가 광고를 보고 앱 설치를 통한 유입(UA)으로부터 인앱 이벤트를 발생시키고 이탈하는 사용자 여정을 뜻합니다. 한 User Journey 내에 존재하는 모든 Return Event를 사용하여 리포트 결과를 계산합니다. 

General (by Airbridge Device ID)

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  • 분석 기간 내 동일한 Airbridge Device ID를 가진 사용자가 수행한 스타트 이벤트를 기준으로 User Journey를 구분합니다.
  • 해당 사용자가 새로운 스타트 이벤트를 수행하면 새로운 User Journey를 형성하지만 기존 User Journey가 중단되지 않고 유지됩니다.
  • 따라서 기여 정보가 다른 스타트 이벤트가 발생해 리턴 이벤트의 기여된 채널이 변경됐더라도, Airbridge Device ID가 같으면 이전에 발생했던 모든 스타트 이벤트의 User Journey에 포함되어 중복 계산됩니다.

Confined (by Start Event)

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  • 분석 기간 내 동일한 Airbridge Device ID를 가진 사용자가 수행한 스타트 이벤트를 기준으로 User Journey를 구분합니다.
  • 해당 사용자가 새로운 스타트 이벤트를 수행하면 기존 User Journey는 중단되고, 새로운 User Journey를 형성합니다.
  • 따라서 새로운 스타트 이벤트가 발생하면 이후 수행한 리턴 이벤트는 직전에 수행한 스타트 이벤트의 User  Journey에 포함되어 계산됩니다.

예시

사용자 타임라인

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A 사용자가 3/1(Day 0)에 카카오 광고를 통해 앱을 설치(스타트 이벤트)하고, 다음 날인 3/2(Day 1)에 앱을 오픈(리턴 이벤트)한 후 앱을 삭제했습니다.
그 다음날인 3/3(Day 3)에 몰로코 광고를 통해 다시 앱을 설치(스타트 이벤트) 하고, 2일 뒤인 3/5(Day 5)에 앱을 오픈(리턴 이벤트)했습니다.

 

리포트 설정 값

  • 분석 기간: 3/1 ~ 3/5
  • 스타트 이벤트: Installs (App) (앱 설치)
  • 리턴 이벤트: Total Opens (App) (앱 오픈)
  • Measurement Option: (케이스 별 명시)
  • 그룹바이: Channel

리포트 조건을 위와 같이 설정했을 때, 분석 기준 조건에 따른 결과는 다음과 같습니다.

 

Measurement Option: General (by Airbridge Device ID)

동일한 Airbridge Device ID에서 이벤트가 발생한 것이므로 3/5에 발생한 앱 오픈(리턴 이벤트)은 생성된 두 User Journey에 동시에 계산됩니다.

  • 3/1에 발생한 카카오에 기여된 앱 설치(스타트 이벤트)의 Day 4 리텐션으로 계산됩니다.
  • 3/3에 발생한 몰로코에 기여된 앱 설치(스타트 이벤트)의 Day 2 리텐션으로 계산됩니다.

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Channel Date Total Install Day 0 Day 1 Day 2 Day 3 Day 4
Kakao 3/1 1 1 1 1 0 1
  3/2 0 0 0 0 0  
  3/3 0 0 0 0    
  3/4 0 0 0      
  3/5 0 0        
Moloco 3/1 0 0 0 0 0 0
  3/2 0 0 0 0 0  
  3/3 1 1 0 1    
  3/4 0 0        
  3/5 0          

 

Measurement Option: Confined (by Start Event)

3/3에 새로운 앱 설치(스타트 이벤트)가 발생했으므로 새로운 User Journey가 생성되면서 이전 User Journey는 중단됩니다.

3/5 발생한 앱 오픈(리턴 이벤트)은 해당 이벤트가 속한 하나의 User Journey의 리텐션으로 계산됩니다.

  • 3/1에 발생한 카카오에 기여된 앱 설치(스타트 이벤트)의 리텐션에는 포함되지 않습니다.
  • 3/3에 발생한 몰로코에 기여된 앱 설치(스타트 이벤트)의 Day 2 리텐션으로 계산됩니다.

 

Channel Date Total Install Day 0 Day 1 Day 2 Day 3 Day 4
Kakao 3/1 1 1 1 0 0 0
  3/2 0 0 0 0 0  
  3/3 0 0 0 0    
  3/4 0 0 0      
  3/5 0 0        
Moloco 3/1 0 0 0 0 0 0
  3/2 0 0 0 0 0  
  3/3 1 1 0 1    
  3/4 0 0        
  3/5 0          

 

그룹바이 & 필터

그룹바이는 최대 4개 항목까지 선택할 수 있으며, 그룹바이 설정을 통해서 유입 채널 또는 OS 등 특정 데이터를 기준으로 세분화하여 리텐션을 조회할 수 있습니다.

또한 필터 설정을 통해서 특정 채널이나 특정 OS에서 발생한 이벤트만을 대상으로 리텐션을 조회하는 등의 설정도 할 수 있습니다.

설정된 그룹바이 및 필터는 테이블 상단에 위치하며 해당 박스에서 손쉽게 특정 필드를 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 

💡 그룹바이와 필터 조건은 분석 기준이 되는 스타트 이벤트에만 적용됩니다. 

 

코호트

코호트는 특정한 조건을 만족하는 사용자 그룹을 뜻하는 용어로, 코호트 설정을 통해 리텐션 분석의 대상이 될 사용자 그룹을 정의할 수 있습니다.

예를 들어 코호트 기능을 활용하면 '지난 30일간 1번 이상 구매 이벤트를 수행한 사용자'를 대상으로 지난 30일간 Install을 통해 서비스 유입 후 Total Opens 이벤트의 리텐션을 조회할 수 있습니다.

코호트는 이벤트, 이벤트 프로퍼티, 이벤트 횟수, 기간 등을 조건을 활용하여 세부적으로 설정할 수 있습니다.

 

Event

  • App Event만 선택 가능
  • Any Event 는 선택한 기간동안의 모든 이벤트를 의미합니다.
  • 이벤트를 수행했거나(performed), 수행하지않은(didn't perform) 조건으로 설정 가능합니다.

 

Event Property

  • 선택한 이벤트의 이벤트 속성(Device Type, Product Price, Is First...) 조건을 추가할 수 있습니다.
  • 이벤트 속성 타입 중 '값'의 경우 비교 연산자(>, ≧, <, ≦ 등)를 제공합니다.
  • Event Property Operator
    • 예) Event Action, Device Type, Is First Event per Device ID
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    • 예) Total Revenue, Product Price, CTIT
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Event Count

  • 발생한 이벤트 횟수 입력
  • 0 이상의 숫자 입력 가능
  • Event Count Operator
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  • equals(=) 0 time, less than or equals(≦) 0 time, less than(<) 1 time
    위 조건들은 모두 '이벤트 발생 횟수가 0' 이므로, 설정한 기간동안 이벤트를 수행한 적이 없는 경우로 계산됩니다.

 

Date Range

  • 생성 시점을 기준으로 최대 90일 이전의 날짜 또는 90일 기간 선택이 가능합니다.
  • Date Range Operator
    • During last: 오늘을 기준으로 N일 전까지의 기간
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    • Between: 시작일부터 종료일까지의 기간
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    • Since: 선택일로부터 오늘까지의 기간
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리포트 조회

테이블에서 최좌측에 위치한 펼침(expand)버튼으로 페이지 이동 없이 그룹바이별, 일자별 리텐션 데이터를 확인할 수 있습니다. 

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또한 테이블 내 특정 컬럼을 클릭해서 빠르게 삭제하거나 필터를 설정할 수 있습니다.

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리포트 복사 및 다운로드

화면 오른쪽에 위치한 다운로드 버튼 및 테이블 복사 버튼을 사용하여 엑셀, 스프레드시트 등으로 다운로드 받거나 복사할 수 있습니다.

* 리포트 다운로드는 조회된 데이터양에 따라 시간이 다소 걸릴 수 있습니다.

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FAQ

1. New Retention 리포트와 Actuals 리포트의 설치 수가 다릅니다.

New Retention 리포트에서의 설치 수는 설정한 기간 동안의 '중복 설치'를 제외한 수치로, Actuals 리포트에서 확인한 설치 수와 같거나 적을 수 있습니다.

New Retention 리포트에서 설정한 분석 기간 내 동일 날짜에 동일 ADID로 발생한 앱 설치가 2건이면, 마지막 앱 설치에 대해서만 리텐션을 측정하며, 분석 기간 내 다른 날짜에 동일 ADID로 발생한 2건은 각각 설치가 발생한 날을 기준으로 리텐션이 측정됩니다.

예시) 조건: 동일 유저 (ADID 기준) 분석기간: 2월 3일 ~ 2월 10일 

시나리오 1) 2월 4일 13시, 20시에 앱 설치가 1건씩 발생 시, 20시에 발생한 앱 설치 1건만을 기준으로 리텐션을 계산합니다. 
시나리오 2) 2월 4일, 2월 7일에 앱 설치가 1건씩 발생 시, 4일과 7일에 발생한 앱 설치를 각각의 날짜에 반영하여 리텐션을 계산합니다.

 

2. 고유 사용자(Unique User)를 세는 기준은 무엇인가요?

고유 사용자는 설정된 그룹바이 별 선택된 Date(Interval)당 스타트 이벤트를 수행한 사용자를 카운트합니다.

예시) Groupby : Channel, OS Name / Interval : 일별 선택 시

2021/05/03에 Android에서 unattributed 채널로 기여된 앱 설치를 한 사용자 수는 5,168명이며, 그 다음날인 Day 1 (5/4)에 잔존한(=Open 이벤트) 한 사용자 수는 1,687명 입니다.

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3. 리텐션을 조회할 수 있는 최대 기간(날짜)는 어떻게 되나요?

리텐션 리포트는 앱 등록 시 설정된 타임존(App Timezone)을 따르며, 리포트 조회 시점을 기준으로 1일전부터 과거 1년 이내 기간의 데이터를 조회할 수 있습니다.

조회를 위한 최대 설정 범위는 설정한 Interval 에 따라 달라집니다.

  • 일별(Daily): 최대 31일
  • 주별(Weekly): 최대 12주
  • 월별(Monthly): 최대 3달 (최대 92일)

 

4. 스타트 이벤트를 수행한 이후 리턴 이벤트 수행 여부를 계산하는 'Interval'의 기준은 24시간 Window 와 달력 일자 기준(strict calendar date) 중 어떤 방식을 사용하나요?

Interval은 달력 일자 기준(strict calendar date)으로 계산합니다.
예를들어 스타트 이벤트로 'Install', Return Event로 'Total Opens'를 설정하고 7월 1일 22시에 Install 후 1시간 후인 7월 1일 23시에 Open, 3시간 후인 7월 2일 02시에 Open한 경우 Day0, Day1에 각각 리턴 이벤트를 수행한 것으로 카운팅합니다.

 

5. Retention 리포트와 New Retention 리포트 사이에 수치 차이가 발생합니다.

기존의 Retention과 New Retention간에 Total Install과 N-Day Retention차이가 있을 수 있습니다.

  • Total Install
    미리 저장된 값을 내려 주는 방식으로 구현 된 기존 Retention 리포트의 Total Install은 Groupby (agency_id, attributed_channel, attributed_medium)별로 쪼갠 사용자의 Unqiue Install를 구한 값입니다. 따라서Groupby를 해제하면 변경된 Gruopby별 Unique Install을 구하지 않기 때문에 중복 카운트가 발생할 수 있습니다. New Retention 리포트는 Unique Install을 구하는 로직이 더 정확하게 계산하도록 개선되었기 때문에 정확한 수치는 New Retention 리포트에서 확인하시길 바랍니다.
  • N-Day Retention
    기존 Retention 리포트는 잔존으로 Any Event로 판단을 하는 반면, New Retention리포트는 Total Open으로 다르게 구성되어있습니다. 이로 인해, 기존 Retention 리포트 보다 New Retention의 N-Day Retention 수치가 작을 수 있습니다. 아래 예시를 참고하시길 바랍니다. 

예시) A 사용자가 Day 1 밤 11:30분에 앱을 오픈하고 계속 인앱 이벤트를 발생시키다가 다음날인 Day 2 12:02분에 구매를 한 뒤 앱을 닫았습니다. Return Event를 Any Event로 보면 Day 1, Day 2 둘 다 잔존했다고 판단되지만, Return Event를 Total Open으로 보면 Day 1에만 잔존한 것으로 판단됩니다.

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