리텐션 분석 차트가 리텐션을 계산하는 방법

Amplitude의 리텐션 계산 방법은 직관적이지만, 각 방법 간의 차이점을 잘 알고 있어야 합니다. 이를 통해 리텐션 분석 차트를 더욱 심도 있게 이해할 수 있습니다.

해당일 혹은 이후 복귀

Amplitude는 세그먼트의 특정 코호트 진입일을 보는지 또는 전체를 보는지에 따라 해당일 혹은 이후 복귀 리텐션을 약간 다르게 계산합니다. 전체 리텐션(예: 모든 사용자)은 시각화와 그 아래에 있는 분석 테이블의 첫 번째 행에 표시됩니다.

해당일 혹은 이후 복귀 리텐션은 X일째 되는 날 또는 그 이후에 복귀한 사용자를 측정하므로 분자는 사용자가 이벤트를 트리거한 시점 이전의 모든 데이터 지점에 사용자를 포함합니다. 예를 들어 둘째 날에 이벤트를 트리거한 사용자는 첫째 날과 0일째 데이터 포인트에도 나타납니다.

특정 코호트 진입 날짜

특정 코호트 입력 날짜에 대한 계산은 다음과 같습니다.

{ # of users who triggered return event on X day after cohort entry date,
or any day after X day }
divided by
{# of users who triggered start event on specific cohort entry date
[constant across X days] }

아래 표에서 4월 1일의 3일차 리텐션은 4월 4일 또는 그 이후에 6,633명의 사용자가 반환 이벤트를 트리거했음을 보여줍니다. 9,644명의 사용자가 4월 1일에 시작 이벤트를 트리거했습니다. 6,633을 9,644로 나누면 4월 1일의 3일차 리텐션은 68.8%입니다.

특정 코호트 진입일의 리텐션 비율은 항상 시간별로 감소합니다. 분모는 일정하게 유지되지만 분자는 점차 감소합니다. 즉, 7일 이상 리텐션된 사용자 수는 3일 이상 리텐션된 사용자 수보다 적습니다.

전체 리텐션

전체 리텐션(모든 사용자라고도 함)의 계산 방식은 다음과 같습니다.

{ # of users who triggered return event on X day or later after cohort entry date }
divided by
{ # of users who triggered start event on cohort entry dates
that reached the retention interval }

아래 표에서 모든 사용자의 3일차 리텐션을 보면 55,752명의 사용자가 3일차 또는 그 이후에 복귀 이벤트를 트리거했으며, 137,586명의 사용자가 3월 30일에서 4월 6일 사이에 시작 이벤트를 트리거했습니다. 55,752를 137,586으로 나누면 3일차 리텐션은 40%입니다.

테이블에서 모든 사용자 행에는 그 아래에 있는 날짜 행의 일일 합계가 포함되어 있습니다. Amplitude는 모든 사용자 합계에서 불완전한 데이터를 제외합니다(불완전한 셀에는 별표가 표시됨).

분석 기간이 완료되면 시간이 지남에 따라 리텐션이 감소하면서 그래프가 하향 곡선을 그립니다. 이는 분자에 표시된 것처럼 더 긴 기간 동안 유지되는 인원수가 더 적기 때문에 발생합니다(인원을 3일 동안 유지하는 것보다 7일 동안 유지하는 것이 더 어렵습니다).

그러나 분석이 아직 진행 중일 때 그래프는 상향 곡선을 그리며 시간이 지남에 따라 증가하는 것처럼 보일 수 있습니다. 이는 Amplitude가 이후 리텐션 간격에 아직 도달하지 않은 사용자를 분모에서 제외하기 때문에 발생합니다. 이는 Amplitude가 충분한 데이터를 수집하지 못했음을 의미하며, 귀하는 사용자에게 리턴 이벤트를 트리거할 수 있는 시간을 더 주어야 합니다. 분석 기간이 완전히 완료될 때까지 기다렸다가 리텐션 동향을 정확하게 파악하십시오.

따라서 Microscope에서 하루 동안의 분모 값은 그날의 리텐션 간격을 완료한 사용자의 합계입니다. 분석 테이블에는 이 값이 표시되지 않습니다.

해당일 복귀

해당일 복귀 리텐션에 대한 계산은 다음과 같습니다.

{ # of users who triggered return event on exactly X days after cohort entry date }
divided by
{ # of users who triggered start event on specific cohort entry date
[constant across X days] }

아래 표에서 4월 1일의 3일차 리텐션은 4월 4일에 6,594명의 사용자가 복귀 이벤트를 트리거했으며 4월 1일에 9,644명의 사용자가 시작 이벤트를 트리거했음을 보여줍니다. 6,594를 9,644로 나누면 4월 1일의 3일차 리텐션은 68.4%입니다.

모든 사용자의 3일차 리텐션에 따르면 48,219명의 사용자가 3일째에 복귀 이벤트를 트리거했으며, 3월 30일과 4월 6일 사이에 125,665명의 사용자가 시작 이벤트를 트리거하여 3일차 리텐션은 72%였습니다.

사용자는 여러 날에 복귀 이벤트를 트리거할 수 있으며 Amplitude는 매일 해당 이벤트를 계산합니다. 이를 통해 특정 코호트 입력 날짜 행 또는 전체 행에 대해 시간별로 리텐션 비율을 높일 수 있습니다. 분모는 일정하지만 매 X 일마다 복귀 이벤트를 트리거하는 사용자 수는 독립적입니다. 이전보다 더 많은 사용자가 날짜 중 어느 날에도 이벤트를 트리거할 수 있습니다.

해당일 혹은 이후 복귀 리텐션과 마찬가지로 분석 기간이 완료되면, Microscope에서 특정 날짜의 분모 값은 모든 리텐션을 위한 총 사용자 수와 일치합니다. 분석이 아직 진행 중일 때는 Microscope에서 하루 동안의 분모 값은 해당 날의 리텐션 기간을 완료한 사용자의 합계입니다. 분석 테이블에는 이 값이 표시되지 않습니다.

전체 행은 그 아래에 있는 코호트 진입 날짜 행의 합계를 나타냅니다. 해당일 혹은 이후 복귀 리텐션과 유사하게 데이터가 불완전한 경우(셀에 *가 표시됨), Amplitude는 해당 데이터를 전체 행의 합계에서 제외합니다(예를 들어, 3일째에 대한 각 행의 합계는 전체 3일째 값과 일치하지 않습니다).