3. 리텐션
• 게임이 얼마나 방문자들에게 만족도를 주고 있는가에 대한 측정 지표
OBT-0Day OBT-1Day OBT-0Day OBT-1Day OBT-2Day
1000명 100명 1000명 100명 10명
1일 리텐션 : 10% 2일 리텐션 : 1%
5. 신규 가입자
500명
OBT-0Day OBT-1Day OBT-0Day OBT-1Day
1000명 100명 1000명 900명
1일 리텐션 : 10% 1일 리텐션 : 90%
잔존자 100 + 50 잔존자 900 + 450
= 150 = 1350
이탈자 이탈자
1350명 150명
6. 가입자 1000명
1일 리텐션 : 10% 100 + 100 + 100… - 950 – 950 – 950
1일 리텐션 : 90% 900 + 900 + 900…. - 100 – 100 – 100
10. 1. 상품의 특성에 따라 달라지는 경우
향수를 파는 가게
향수를 1번 구매하고 다시 재구매를
하는 경우는 향수를 다 쓸 때 까지다.
향수를 다 쓰는데 3개월이 걸린다면,
재구매(리텐션)의 버퍼는
3개월로 잡아야 바람직하다.
11. 2. 고객의 특성에 따라 달라지는 경우
항구에 위치한 술집
그 술집을 이용하는 사람들은 1개월 주기로
입항한다. 아무리 술집이 싸고 맛이 좋아도
고객들은 물리적인 이유로 인해
1개월의 버퍼를 두고 재방문(리텐션)을 한다.
12. 3. 서비스 특성에 따라 달라지는 경우
휴무를 가지는 서비스
고객들이 재방문을 하고 싶어도 서비스를
하지 않는 상태라면 재방문(리텐션)이
불가능하다.
14. 일일 리텐션율
• 일일 단위로 갱신된 리텐션율을 산출하는 방식
• 게임의 상태 변화를 파악하는데 용이하다.
공식
Day +0에 접속한 UV 중 Day+1에도 접속한 UV /
Day+0에 접속한 UV =
일일 리탠션
15. 구해보기
월요일에 접속UV는 12명 // 12명 중 화요일에 접속한 UV는 5명
5명 / 12명 = 41.6% -------- 2012년 9월 2일의 리텐션율은 41.6%
화요일에 접속한UV는 7명 // 7명 중 수요일에 접속한 UV는 3명
3명 / 7명 = 42.8% -------- 2012년 9월 3일의 리텐션율은 42.8%
16. 시간 흐름에 따른 리텐션 변화표
• N일에 접속기록이 있는 UV들의 시간 흐름에 따른 리텐션 변화표
서비스 기간 중
업데이트 혹은 시기
등에 의하여 리텐션에
변화가 있는 구간이 발생
서비스 방향 설정에
참고할 수 있게 됨
17. 주간 리텐션율
• 주간 단위로 갱신된 리텐션율을 산출하는 방식
• 사람들의 생활 패턴을 고려했을 때 가장 통상적으로 사용 될만한 리텐션율
공식
Day +0접속한 UV 중 Day+1~7 중 1회 이상 접속한 UV /
Day+0에 접속한 UV =
주간 리탠션
21. 변수 선언 : 신규 이용자과 기존 이용자의 성질은 다르다.
신규 이용자 서비스(업데이트) 성질에 따라 미치는 영향도 다르다.
22. 기타 다른 변수
1. 신규 가입자
2. 기존 이용자
3. 만레벨 이용자
4. 미과금 이용자
5. 고과금 이용자
6. 연령별 이용자
7. ……
25. 게임 상태 파악
리텐션율 셋업이 완료되고 나면 서비스 기간 중 ‘업데이트’에 따라
변화하는 리텐션을 파악할 수 있다.
서비스 방향 설계의 참고지표
변화폭이 발생하는 구간¹별로
정성&정량 데이터를 비교 분석할 수 있다면
서비스 방향 설계에 중요한 참고지표가 될 수 있다.
마케팅 비용 절감
흡수한 트래픽을 이용자로 전환하는 비율이 높기 때문에
마케팅 시 투자 대비 성과가 높게 나온다.
