롤링 리텐션 (Rolling Retention)

롤링 리텐션 (Rolling Retention)

롤링 리텐션(Rolling Retention)은 사용자가 이탈하지 않고 남아 있는가에 초점을 맞추기 때문에 Unbounded Retention이라고도 부른다. 롤링 리텐션은 기준일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율을 나타내는데, 이는 마지막 방문일 이전은 방문한 것으로 간주한다고도 생각할 수 있다. 기준일 이후에 방문 기록이 있다면, 기준일 당시에는 이탈하지 않은 사용자로 계산한다는 의미이다.

사용자	2025-01-01	2025-01-02	2025-01-03	2025-01-04	2025-01-05	2025-01-06
A	방문	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문	(방문으로 간주)	방문
C	방문	(방문으로 간주)	방문	방문
D	방문	(방문으로 간주)	(방문으로 간주)	(방문으로 간주)	(방문으로 간주)	방문
E	방문

 

위의 표에 대한 롤링 리텐션을 아래와 같이 계산할 수 있다.

	2025-01-01	2025-01-02	2025-01-03	2025-01-04	2025-01-05	2025-01-06
이탈하지 않은 유저 수	5	4	4	4	2	2
롤링 리텐션 (%)	100	80	80	80	40	40

 

클래식 리텐션과 롤링 리텐션을 비교하는 그래프를 그려보면 둘의 차이가 명확하게 보인다. 같은 데이터로 리텐션을 계산했어도 어디에 초점을 맞추는지에 따라 결과는 달라진다.

 

클래식 리텐션과 롤링 리텐션 비교

 

롤링 리텐션은 여행 서비스, 쇼핑몰, 부동산 서비스 등 사용 빈도가 높지 않은 서비스에서 유용하게 활용된다. 매일 이용하는 것이 중요한 것이 아니라 사용자가 니즈를 가진 시점에 방문하면 되는 서비스의 경우에는 클래식 리텐션으로 사용자 유지 여부를 계산할 필요가 없다. 오히려 클래식 리텐션으로 매일 접속 여부를 확인하면서 이 지표를 높이기 위해 앱 푸시를 보낸다든지 과한 할인을 하는 것이 장기적인 사용자 유지에 악영향을 줄 수도 있다. 이렇게 다양한 리텐션 계산 방법을 알고 있으면 상황과 서비스에 맞게 사용자 유지율을 분석할 수 있다.

 

보고용으로 사용할 수 있을까?

위의 예시에서 하루가 더 지나 1월 7일 데이터가 생겼다고 가정해 보자. 주목해야 할 점은 사용자 E가 지금까지 접속하지 않다가 12월 7일에 서비스에 방문했다는 점이다.

사용자	2025-01-01	2025-01-02	2025-01-03	2025-01-04	2025-01-05	2025-01-06	2025-01-07
A	방문	방문	방문	방문	방문	방문	방문
B	방문	방문		방문
C	방문		방문	방문
D	방문					방문
E	방문						방문
이탈하지 않은 유저 수 (1월 6일 계산)	5	4	4	4	2	2
이탈하지않은 유저 수 (1월 7일 계산)	5	5	5	5	3	3	2
롤링 리텐션 (%) (1월 6일 계산)	100	80	80	80	40	40
롤링 리텐션 (%) (1월 7일 계산)	100	100	100	100	60	60	40

 

이탈했다고 생각한 사용자 E가 1월 7일에 돌아왔기 때문에 롤링 리텐션 값이 바뀐다. 이런 식으로 사용자들의 이후 접속에 따라 기존에 계산했던 리텐션 값이 달라질 수 있다는 것은 롤링 리텐션의 고유한 특징이다. 그래서 절대적인 수치로 사용하기보다는 지표가 어떻게 움직이는지 트렌드를 보는 정도로 활용하는 것이 좋다.

 

참고

https://datarian.io/blog/rolling-retention

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