자사몰 단골 만들기가 중요하다는 이야기 들어보셨죠? 요즘 ‘단골 만들기’에 집중하는 이유는 고객 유지율을 5% 높이는 것만으로도 이익이 25%에서 95%로 증가하는 놀라운 효과를 가져올 수 있기 때문입니다. 신규 회원 획득 비용이 기존 고객 유지 비용보다 5배에서 최대 25배까지 비싼 것¹으로 알려져 기존 고객에게 집중하여 단골로 만드는 것이 비용의 측면에서 훨씬 경제적이라는 이유도 있고요.
단골을 만들기 위해 주목해야 할 지표는 ‘Retention’입니다. 고객 유지 현황을 알아볼 수 있는 Retention은 그로스 해킹(Growth Hacking)에서 해적지표(Pirate Matrix)라고 불리는 AARRR 프레임워크에 포함될 만큼 중요도가 높은데요.² 분석을 위해 특정 월의 가입자에 대한 지속적인 추적 분석이 필요한데, 월 단위의 추적 분석이 결코 쉽지 않습니다..😅 이러한 어려움을 해결하고자 추가 설정 없이 곧바로 확인할 수 있는 Retention 리포트를 준비했는데, 지금 확인해 볼까요?
² Retention은 AARRR의 다른 지표들보다도 가장 먼저 개선해야 하는 지표로 여겨지고 있어요.
Retention 고객 유지
Retention은 사전적으로 유지, 잔류를 의미합니다. 웹 분석에서의 Retention은 특정 기간 동안 우리 서비스/사이트를 이용(활동, 구매)한 수 또는 비율이며 기준 지표(활동, 구매수, 매출액)를 중심으로 각각의 값과 유지율을 확인할 수 있습니다.
특정 월의 가입자를 최대 12개월간 추적합니다.
이프두의 Retention 리포트는 매월 초 업데이트됩니다.
최소 2개의 “월간 데이터 세트”가 필요합니다.
“월간 데이터 세트”란? 매월 1일~말일까지의 유효한 이프두 분석 데이터
데이터 분석은 분석 스크립트 설치 완료 이후부터 시작됩니다. ex. 이프두를 8월 15일에 가입하여 당일 분석 스크립트 설치한 경우
9월 초 Retention 업데이트 X (8월 15일~말일 데이터만 있으므로 불가)
10월 초 Retention 업데이트 X (9월 한 달의 데이터 세트만 있으므로 불가)
11월 초 Retention 업데이트 O (9월, 10월 2개의 데이터 세트만 있으므로 가능)
리포트를 통해 특정 월의 가입자가 얼마나 오랜 기간 동안 로그인 활동이 유지되는지, 구매와 매출 현황은 기간에 따라 어떻게 변동되는지 알아볼 수 있습니다. 또한 Retention 데이터는 읽는 방향에 따라 다른 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 여겨지고 있습니다.
Retention 확인 방법
1. 애널리틱스 > 요약 > Retention으로 이동합니다.
2. 기준 지표를 선택합니다.
활동회원: 가입자 중에서 로그인 한 회원
구매수: 가입자가 구매한 수
매출액: 가입자가 발생시킨 매출액
3. 값 또는 유지율 중, 확인하고자 하는 데이터를 선택하세요.
4. 데이터를 확인합니다.
왼쪽 열은 기준월의 가입자수, 구매수, 매출액입니다.
M+1, M+2..는 기준월의 다음달, 그 다음달 데이터입니다.
ex. 2024년 4월의 M+1은 2024년 5월을 의미합니다.
ex. 2024년 5월의 M+2는 2024년 7월을 의미합니다.
Retention 데이터를 읽는 방법
Retention 리포트에는 기준월로부터 최대 12개월간 추적한 데이터가 표시됩니다. 연한 녹색일수록 상대적으로 낮은 값, 진한 녹색일수록 상대적으로 높은 값을 의미합니다. Retention 데이터는 가로, 세로, 대각선에 따라 다른 인사이트를 얻을 수 있습니다.
1. 가로 행: 기간 데이터 (Periods)
기준월에 가입한 회원 집단이 매달 얼마나 활동, 구매를 유지하고 있는지 확인할 수 있습니다. 가입 후 활동이 급격히 감소하는 주 이탈 시기를 확인해 보세요. CRM 마케팅을 활용해 다시 사이트 방문과 활동 회원으로 유도해 볼 수 있습니다.
2. 세로 열: 월간 데이터 (Overtime)
가입자 수, 구매수, 매출액 데이터가 제공되어 가입자 현황을 월별로 파악할 수 있습니다. 특정 월에 가입 및 구매 데이터가 급격히 증가/감소했다면 데이터 증가, 감소 요인에 대한 고민이 필요합니다.
3. 대각선: 동일 월 데이터 (Same month)
대각선은 동일한 월(月)의 데이터를 의미합니다. 특정 월에 몇 월 가입자들이 많이 잔존해 있는지 확인할 수 있습니다.
예를 들어 2024년 5월에는 ①11,365명의 가입자가 있었으며, 같은 달에 ②2024년 4월 가입자 중 4,305명, ③2024년 3월 가입자 중 4,315명, ④2024년 3월 가입자 중 2,213명, ⑤2024년 1월 가입자 중 2,293명이 활동했음을 알 수 있습니다.
Retention은 코호트(Cohort)와 유사해 보일 수 있습니다. 하지만 코호트는 일(日)을 기준으로 최대 7일까지의 방문 유지 현황을 파악하는 단기 분석 데이터이고, Retention은 특정 월(月)의 가입자를 최대 12개월간 추적하는 장기 분석 데이터입니다.
따라서 특정 월(月)의 가입자가 최대 12개월 동안 얼마나 유지되는지,
구매와 매출은 얼마나 지속되는지 확인해 보고 싶다면 Retention,
특정 일(日)의 방문자가 최대 7일 동안 얼마나 유지되는지,
구매와 매출은 얼마나 지속되는지 확인해 보고 싶다면 Cohort데이터를 참고하실 수 있습니다😉
자사몰 단골 만들기가 중요하다는 이야기 들어보셨죠? 요즘 ‘단골 만들기’에 집중하는 이유는 고객 유지율을 5% 높이는 것만으로도 이익이 25%에서 95%로 증가하는 놀라운 효과를 가져올 수 있기 때문입니다. 신규 회원 획득 비용이 기존 고객 유지 비용보다 5배에서 최대 25배까지 비싼 것¹으로 알려져 기존 고객에게 집중하여 단골로 만드는 것이 비용의 측면에서 훨씬 경제적이라는 이유도 있고요.
단골을 만들기 위해 주목해야 할 지표는 ‘Retention’입니다. 고객 유지 현황을 알아볼 수 있는 Retention은 그로스 해킹(Growth Hacking)에서 해적지표(Pirate Matrix)라고 불리는 AARRR 프레임워크에 포함될 만큼 중요도가 높은데요.² 분석을 위해 특정 월의 가입자에 대한 지속적인 추적 분석이 필요한데, 월 단위의 추적 분석이 결코 쉽지 않습니다..😅 이러한 어려움을 해결하고자 추가 설정 없이 곧바로 확인할 수 있는 Retention 리포트를 준비했는데, 지금 확인해 볼까요?
¹ https://hbr.org/2014/10/the-value-of-keeping-the-right-customers
² Retention은 AARRR의 다른 지표들보다도 가장 먼저 개선해야 하는 지표로 여겨지고 있어요.
Retention 고객 유지
Retention은 사전적으로 유지, 잔류를 의미합니다. 웹 분석에서의 Retention은 특정 기간 동안 우리 서비스/사이트를 이용(활동, 구매)한 수 또는 비율이며 기준 지표(활동, 구매수, 매출액)를 중심으로 각각의 값과 유지율을 확인할 수 있습니다.
특정 월의 가입자를 최대 12개월간 추적합니다.
이프두의 Retention 리포트는 매월 초 업데이트됩니다.
최소 2개의 “월간 데이터 세트”가 필요합니다.
“월간 데이터 세트”란? 매월 1일~말일까지의 유효한 이프두 분석 데이터
데이터 분석은 분석 스크립트 설치 완료 이후부터 시작됩니다.
ex. 이프두를 8월 15일에 가입하여 당일 분석 스크립트 설치한 경우
9월 초 Retention 업데이트 X (8월 15일~말일 데이터만 있으므로 불가)
10월 초 Retention 업데이트 X (9월 한 달의 데이터 세트만 있으므로 불가)
11월 초 Retention 업데이트 O (9월, 10월 2개의 데이터 세트만 있으므로 가능)
리포트를 통해 특정 월의 가입자가 얼마나 오랜 기간 동안 로그인 활동이 유지되는지, 구매와 매출 현황은 기간에 따라 어떻게 변동되는지 알아볼 수 있습니다. 또한 Retention 데이터는 읽는 방향에 따라 다른 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 여겨지고 있습니다.
Retention 확인 방법
1. 애널리틱스 > 요약 > Retention으로 이동합니다.
2. 기준 지표를 선택합니다.
활동회원: 가입자 중에서 로그인 한 회원
구매수: 가입자가 구매한 수
매출액: 가입자가 발생시킨 매출액
3. 값 또는 유지율 중, 확인하고자 하는 데이터를 선택하세요.
4. 데이터를 확인합니다.
왼쪽 열은 기준월의 가입자수, 구매수, 매출액입니다.
M+1, M+2..는 기준월의 다음달, 그 다음달 데이터입니다.
ex. 2024년 4월의 M+1은 2024년 5월을 의미합니다.
ex. 2024년 5월의 M+2는 2024년 7월을 의미합니다.
Retention 데이터를 읽는 방법
Retention 리포트에는 기준월로부터 최대 12개월간 추적한 데이터가 표시됩니다. 연한 녹색일수록 상대적으로 낮은 값, 진한 녹색일수록 상대적으로 높은 값을 의미합니다. Retention 데이터는 가로, 세로, 대각선에 따라 다른 인사이트를 얻을 수 있습니다.
1. 가로 행: 기간 데이터 (Periods)
기준월에 가입한 회원 집단이 매달 얼마나 활동, 구매를 유지하고 있는지 확인할 수 있습니다. 가입 후 활동이 급격히 감소하는 주 이탈 시기를 확인해 보세요. CRM 마케팅을 활용해 다시 사이트 방문과 활동 회원으로 유도해 볼 수 있습니다.
2. 세로 열: 월간 데이터 (Overtime)
가입자 수, 구매수, 매출액 데이터가 제공되어 가입자 현황을 월별로 파악할 수 있습니다. 특정 월에 가입 및 구매 데이터가 급격히 증가/감소했다면 데이터 증가, 감소 요인에 대한 고민이 필요합니다.
3. 대각선: 동일 월 데이터 (Same month)
대각선은 동일한 월(月)의 데이터를 의미합니다. 특정 월에 몇 월 가입자들이 많이 잔존해 있는지 확인할 수 있습니다.
예를 들어 2024년 5월에는 ①11,365명의 가입자가 있었으며, 같은 달에 ②2024년 4월 가입자 중 4,305명, ③2024년 3월 가입자 중 4,315명, ④2024년 3월 가입자 중 2,213명, ⑤2024년 1월 가입자 중 2,293명이 활동했음을 알 수 있습니다.
Retention은 코호트(Cohort)와 유사해 보일 수 있습니다. 하지만 코호트는 일(日)을 기준으로 최대 7일까지의 방문 유지 현황을 파악하는 단기 분석 데이터이고, Retention은 특정 월(月)의 가입자를 최대 12개월간 추적하는 장기 분석 데이터입니다.
따라서 특정 월(月)의 가입자가 최대 12개월 동안 얼마나 유지되는지,
구매와 매출은 얼마나 지속되는지 확인해 보고 싶다면 Retention,
특정 일(日)의 방문자가 최대 7일 동안 얼마나 유지되는지,
구매와 매출은 얼마나 지속되는지 확인해 보고 싶다면 Cohort 데이터를 참고하실 수 있습니다😉
→ Cohort 알아보기
마지막으로, IFDO Retention이 중요한 이유 하나 더!
데이터 기반 자사몰 현황 진단🕵🏻♀️ 🩺
“우리 고객이 이 정도 유지되고 있는 것 같아”, “우리 단골은 이 정도겠지?”라고 짐작만 하는 경우가 많습니다. 하지만 이프두의 Retention 리포트는 자사몰 데이터를 기반으로 과학적인 진단을 제공합니다.
Retention은 이프두를 3개월 이상 사용했거나 월간 데이터 세트가 2개 이상이라면 바로 확인 가능한 데이터입니다. Retention을 확인하여 사이트 현황을 진단하고 고객 유지를 위한 전략을 세워보세요.
리텐션 상승에 도움이 되는 CRM 레시피💘
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