크게 될 사람 크게 될 사람

3번째 리텐션: 범위 리텐션(Range Retention = Bracket Retention) 링크: https://datarian.io/blog/range-retention [요약] 범위 리텐션 - 클래식 리텐션을 확장한 개념 클래식 리텐션: 일/주/월 단위로 한정 범위 리텐션: 구간을 유연하게 나눔 예) Day 0 / Day 1~3 / Day 4~6 - 노이즈에 강함. 하루 접속 안해도 리텐션 영향 X - 서비스 사용 주기가 길거나 주기적인 서비스에서 많이 사용 리텐션 분석 시 주의할 점 1. 남과 비교할 때 제대로: 같은 리텐션을 기준으로 비교할 것(롤링 vs 클래식으로 비교 X) 2. 우리 서비스에 맞는 계산 방법 사용 3. 형식에 얽매이지 말 것 4. 하나만 볼 필요는 없음. 중요한 것은 현상을..

블로그 챌린지 2일차! 링크: https://datarian.io/blog/rolling-retention [요약] 클래식 리텐션의 한계: 방문을 안하는 날 = 이탈로 계산 롤링 리텐션 롤링 리텐션: 기준일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율 = 마지막 방문일 이전은 (방문하지 않았더라도) 방문한 것으로 간주 = 이탈하지 않은 사용자 롤링 리텐션의 활용 - 사용 빈도가 높지 않은 서비스 - 사용자가 니즈를 가진 시점에 방문하면 되는 서비스 (e.g. 여행, 쇼핑몰, 부동산 등) -> 절대적인 수치 < 지표가 어떻게 움직이는지 트렌드를 보기! [인사이트] 늘 절대적인 수치가 아주 중요했고 작은 수치 변화에도 민감하게 반응했는데, 수치보다 '트렌드'를 봐야하는 것이 있다는 게 신기했다.

2주간의 데이터 분석 블로그 챌린지를 시작하였습니다! 첫 번째 글은 데이터리안 블로그 글을 참고하였습니다. 제목 리텐션(1) Classic Retention 링크 https://datarian.io/blog/classic-retention [요약] - AARRR 중 가장 먼저 개선해야하는 Retention - Retention을 개선하지 못하면 밑빠진 독에 물 붓기와 같음 1) 우리 서비스를 지속적으로 사용하는지 2) 핵심 가치를 꾸준히 경험하는지 클래식 리텐션 = N-day Retention -> ('방문' 기준) 어떤 날에 특정 유저군의 몇 %가 접속했는지 계산 클래식 리텐션의 한계: 사용주기가 길 경우 실제보다 과소 계산하게 됨 사용주기가 긴 서비스들의 경우 'Rolling Retention(=Un..