Retention Report(리텐션 리포트)는 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 유입 됐는지 확인할 수 있습니다. 또 리텐션 리포트의 성과를 기준으로 캠페인을 최적화하거나 유료 광고의 정산에 활용할 수 있습니다.
리텐션의 개념 및 활용 방안에 대해서 더욱 자세히 알고 싶다면 아래 블로그 포스팅을 참고 바랍니다.
리포트 설정 방법
코호트
코호트는 리텐션 리포트(Retention Report)에서 분석하려는 유저 집단입니다. 에어브릿지 사용자는 코호트 조건을 설정해 리텐션 리포트에서 분석하려는 유저를 세밀하게 정할 수 있습니다. 코호트를 설정하지 않으면 리텐션 리포트는 전체 유저를 대상으로 리포트 결과를 집계합니다.
코호트 조건을 활용하면 일정 기간 동안 특정 이벤트를 수행한 유저만을 리텐션 리포트의 분석 대상으로 설정할 수 있습니다. 리텐션 리포트의 코호트에서 ‘추가’를 누르면 코호트 조건을 설정할 수 있습니다. 자세한 코호트 조건은 아래에서 확인할 수 있습니다.
| 코호트 조건 | 의미 | 선택 범위 |
|---|---|---|
| performed | 특정 이벤트를 수행한 유저 | 앱 이벤트, 프로퍼티 |
| didn't performed | 특정 이벤트를 수행하지 않은 유저 | 앱 이벤트, 프로퍼티 |
| with | 유저가 이벤트를 수행한 횟수 | 비교 연산자(=,>, ≧, <, ≦)와 숫자 |
| when | 유저가 이벤트를 수행한 기간 | 기간 연산자(between 등)와 숫자 |
기간
주기
리텐션 리포트에서 분석할 유저의 잔존율과 잔존 수치를 여러 주기로 조회할 수 있습니다. 설정할 수 있는 주기는 일별, 주별, 월별입니다.
리포트 조회 기간은 아래 주기 기준에 따라 나뉩니다. 리텐션 리포트는 나뉜 기간에 맞게 리포트 조회 결과를 제공합니다.
- 일별: 에어브릿지 앱에 설정된 앱 타임존으로 하루(24시간)가 기준입니다.
- 주별: 기간 설정을 할 때 지정한 주 시작 요일이 기준입니다.
- 월별: 각 달이 기준입니다.
예를 들어 리포트 조회 기간이 1월 30일(금)부터 2월 10일(화)이면 주기에 따라 아래와 같이 나옵니다.
| 주기 | 리포트 조회 구간 | 대시보드 표기(구간 개수) |
|---|---|---|
| 일별 | 1/30~2/10 일별 데이터 | Day 0 ~ Day 11(12개) |
| 주별 (주 시작: 월요일) |
1/30(금)~2/1(일) 2/2(월)~2/8(일) 2/9(월)~2/10(화) |
Week 0 ~ Week 2(3개) |
| 주별 (주 시작: 금요일) |
1/30(금)~2/5(목) 2/6(금)~2/10(화) |
Week 0 ~ Week 1(2개) |
| 월별 | 1/30~1/31(1월) 2/1~2/10(2월) |
Month 0 ~ Month 1(2개) |
기간 설정
리텐션 리포트는 설정된 기간에 앱으로 유입된 유저의 잔존율과 잔존 수치를 주기별로(일별, 주별, 월별)로 조회합니다. 에어브릿지 사용자는 조건과 날짜를 선택해서 기간을 설정할 수 있습니다. 리포트를 조회할 수 있는 최대 기간은 다음과 같습니다.
- 리포트를 조회하는 날을 포함해 총 175일 안에서 데이터를 조회할 수 있습니다.
- 1번의 설정으로 31일, 12주, 3달치 데이터를 조회할 수 있습니다.
설정할 수 있는 기간 조건은 아래와 같습니다.
| 기간 조건 | 선택 날짜 | 조회 기간 |
|---|---|---|
| Between | 시작일, 종료일 | 시작일부터 종료일까지 |
| Since | 시작일 | 시작일부터 오늘(분석일)까지 |
| Last | 숫자(n) | n일(주, 개월) 전부터 어제까지 |
3가지 조건 중에서 ‘Last’는 ‘오늘 포함’과 ‘이번 달 포함’, ‘Offset’을 통해 조건을 추가할 수 있습니다. 오늘이나 이번 달을 포함하면 리포트 조회 기간은 n일 전부터 오늘까지로 변경됩니다. 'Offset'을 클릭하고 숫자를 입력하면 조회 기간이 입력한 숫자만큼 뒤에서 시작합니다.
예를 들어 주기가 일별인 상태에서 ‘Last’를 선택하고 30을 입력하면 리포트 조회 기간은 30일 전부터 어제까지입니다. 같은 조건에서 ‘오늘 포함’을 체크하지 않고 ‘Offset’에 3을 입력하면 조회 기간은 33일 전부터 4일 전까지로 설정됩니다.
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.
- Installs: 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.
- Any Event: 앱 내에서 실행한 모든 이벤트를 의미합니다.
이를 통해 마케팅 캠페인의 특성에 따른 리텐션을 조회할 수 있습니다. 예를 들어 앱 설치 후에 앱을 실행한 유저들의 리텐션(UA캠페인)은 스타트 이벤트로 'Install' 이벤트, 리턴 이벤트로 'Any Event' 이벤트를 설정하여 확인할 수 있습니다.
Measurement Option
Measurement Option은 리턴 이벤트를 구분해 User Journey를 바라보는 관점에서 리텐션을 분석할 수 있도록 설정할 수 있습니다. Retention 리포트는 기본적으로 General(Airbridge Device ID) 옵션을 사용하여 분석하며, 추가 옵션으로 Confined(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 (Airbridge Device ID)
- 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 (Start Event)
- 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
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 2)에 몰로코 광고를 통해 다시 앱을 설치(스타트 이벤트) 하고, 2일 뒤인 3/5(Day 4)에 앱을 오픈(리턴 이벤트)했습니다.
리포트 설정 값
- 분석 기간: 3/1 ~ 3/5
- 스타트 이벤트: Installs (App) (앱 설치)
- 리턴 이벤트: Any Event (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 (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.
| 채널 | 날짜 | 총 설치 수 | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 카카오 | 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 | |||||
| 몰로코 | 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 (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.
| 채널 | 날짜 | 총 설치 수 | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 카카오 | 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 | |||||
| 몰로코 | 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.
주의하세요
그룹바이와 필터 조건은 분석 기준이 되는 스타트 이벤트에만 적용됩니다.
리포트 조회
리포트 설정 방법에 따라 리텐션 리포트를 설정하면 분석 기간 동안 스타트 이벤트를 실행한 유저의 리턴 이벤트 실행 여부를 일자별(Day N)로 확인할 수 있습니다.
아래 이미지처럼 설정했을 때 2022년 11월 25일 하루 동안 구글(google.adwords)에 기여된 앱 설치 이벤트를 발생시킨 유저는 1147명입니다. 해당 유저 중 다음 날(Day 1)인 2022년 11월 26일에 리턴 이벤트를 실행하며 앱을 이용한 유저는 490명입니다.
스타트 이벤트를 실행한 유저 중에서 특정 이벤트를 실행하거나 실행하지 않은 유저를 대상으로 코호트를 설정해 잔존율을 계산할 수 있습니다.
아래 이미지처럼 설정하면 분석 대상은 2022년 11월 24일부터 11월 30일까지 7일 동안 앱 설치(Installs) 이벤트를 실행한 유저 중에서 장바구니 담기(Add To Cart) 이벤트만 실행하고 구매 완료(Order Complete) 이벤트를 실행하지 않은 코호트입니다. 리텐션 리포트는 해당 코호트의 일자별 잔존율을 매체 단위로 보여줍니다.
테이블에서 가장 왼쪽에 있는 ‘>’ 버튼을 클릭하면 날짜 단위로 잔존율과 잔존 수치를 확인할 수 있습니다. 클릭된 버튼의 모양은 ‘∧’로 바뀝니다.
날짜 단위로 표시되는 하위 행은 같은 열 안에서도 서로 다른 날짜의 잔존 수치를 표시합니다. 예를 들어 분석 기간을 11월 24일부터 11월 30일까지 설정했다면 각 하위 행의 Day 0 잔존 수치는 각각 24일, 25일, 26일, 27일, 28일, 29일, 30일의 잔존 수치를 의미합니다.
아래 이미지를 참고 바랍니다.
리포트 복사 및 다운로드
화면 오른쪽에 위치한 다운로드 버튼 및 테이블 복사 버튼을 사용하여 엑셀, 스프레드시트 등으로 다운로드 받거나 복사할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. Retention 리포트와 Actuals 리포트의 설치 수가 다릅니다.
Retention 리포트에서의 설치 수는 설정한 기간 동안의 '중복 설치'를 제외한 수치로, Actuals 리포트에서 확인한 설치 수와 같거나 적을 수 있습니다. Retention 리포트에서 설정한 분석 기간 내 동일 날짜에 동일 에어브릿지 디바이스 ID(Airbridge Device ID)로 발생한 앱 설치가 2건이면, 마지막 앱 설치에 대해서만 리텐션을 측정하며, 분석 기간 내 다른 날짜에 동일 에어브릿지 디바이스 ID로 발생한 2건은 각각 설치가 발생한 날을 기준으로 리텐션이 측정됩니다.
에어브릿지 디바이스 ID
에어브릿지 디바이스 ID는 에어브릿지가 고유한 디바이스를 식별하기 위해 사용하는 범용 고유 식별자(Device UUID)입니다. 리텐션 리포트에서는 기본적으로 OS별 식별자(안드로이드-GAID, iOS-IDFV)가 에어브릿지 디바이스 ID의 값으로 사용됩니다. 식별자를 수집하지 못 했거나 사용할 수 없다면 에어브릿지 SDK에서 임의로 생성한 ID(Random Generated UUID)가 사용됩니다.
예시) 조건: 동일 유저 (에어브릿지 디바이스 ID 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.
Q. Day 0의 잔존율이 모두 100%입니다.
Day 0는 유저가 실행한 스타트 이벤트를 반드시 포함하는 분석 시작 일자입니다. 스타트 이벤트는 잔존율 계산에 활용되는 리턴 이벤트 Any Event (App)에 항상 포함됩니다. 리텐션 리포트는 이 리턴 이벤트까지 실행한 유저의 잔존율을 계산합니다. 따라서 리텐션 리포트에서 Day 0의 잔존율은 무조건 100%로 표시됩니다.
Q. 총 잔존 수치와 날짜 단위의 잔존 수치 합계가 일치하지 않습니다.
Total 행의 잔존 수치와 날짜 단위로 표시되는 하위 행의 잔존 수치 합계는 일치하지 않을 수 있습니다. Total 행과 각 하위 행이 고유 유저(unique user)를 집계하는 기간이 서로 다르기 때문입니다.
고유 유저
고유 유저는 이벤트 발생 횟수와 무관하게 유저 수를 집계할 때 활용되는 개념입니다. 특정 유저가 분석 기간 동안 이벤트를 10번 발생시켜도 고유 유저 수는 1명으로 집계됩니다. 리텐션 리포트에서 고유 유저는 ADID(GAID, IDFA) 혹은 ADID를 집계하지 못했을 때 IDFV, Random Generated ID를 활용해 집계됩니다.
Total 행은 분석 기간 전체에 걸쳐 고유 유저를 집계합니다. 동일한 유저가 분석 기간 중 서로 다른 날짜에 여러 개의 스타트 이벤트를 발생시켰어도 Total 행은 유저 수를 1명으로 집계합니다.
하위 행은 각 날짜에 한해서 고유 유저를 집계합니다. 동일한 유저가 분석 기간 중 서로 다른 날짜에 여러 개의 스타트 이벤트를 발생시키면 하위 행은 이 유저를 날짜 단위로 각각 집계합니다.
따라서 Total 행의 총 잔존 수치와 날짜 단위의 각 행의 잔존 수치를 더한 값은 다를 수 있습니다. 아래 예시를 참고 바랍니다.
예시) 동일 유저 스타트 이벤트 복수 발생 시나리오
분석 기간
1월 1일 ~ 1월 2일
유저 행동
1. A 매체 광고 통해 1월 1일 앱 설치 이후 삭제
2. 또 다른 A 매체 광고 통해 1월 2일 앱 재설치
분석 결과
1. 1월 1일 ~ 1월 2일 A 매체의 Total 행에서 집계된 유저 수-1명
2. 1월 1일 하위 행에 집계된 유저 수-1명
3. 1월 2일 하위 행에 집계된 유저 수-1명
Q. 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 'Any Event'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.
