리텐션 분석 해석

Amplitude의 리텐션 분석 차트는 초기 이벤트를 트리거한 후 사용자가 얼마나 자주 귀사의 제품을 방문하는지를 보여줌으로써 제품 도입을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 리텐션 분석 차트의 작동 방식 및 이 차트에 포함된 데이터를 해석하는 방법에 대해 설명합니다.

차트 영역에서 리텐션 분석 데이터를 분석하십시오. 여기에서 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• Amplitude가 리텐션을 측정하는 데 사용하는 방법을 지정하십시오(해당일 혹은 이후 복귀, 해당일 복귀, 또는 해당일 복귀(사용자 정의)).
• 리텐션 또는 시간별 변경에 대한 데이터를 확인합니다.
• Amplitude가 리텐션을 계산할 때 일수를 측정하는 방법을 정의합니다(24시간 기간 또는 엄격한 달력 날짜).
• 시간대를 지정하고 날짜 선택기를 사용하여 분석을 위한 시간 프레임을 설정합니다.

시작하기 전에

Amplitude의 리텐션 분석 차트에 대한 요약을 아직 읽지 않았다면 계속하기 전에 여기에서 시작하십시오.

이 문서에서 시간에 대한 언급이 혼란스러울 경우 이 헬프 센터 문서에서 리텐션 분석에서 시간이 어떻게 작동하는지 설명합니다.

리텐션 분석 차트 해석: 리텐션 뷰

매개 변수를 문장처럼 읽을 수 있기 때문에 리텐션 분석 차트를 해석하는 것은 보기보다 간단합니다. 예를 들어 다음 차트는 (1) 재방문하여 (2) 전체 이벤트를 트리거한 (3) 리텐션 분석 첫날 또는 그 이후의 (4) 지난 45일 동안의 신규 사용자를 보여줍니다.

이러한 모든 매개변수를 분석의 요구를 반영하도록 변경하십시오.

이 섹션의 나머지 부분에서는 리텐션을 측정하는 방법, 매개변수 옵션의 의미 및 이를 사용하여 원하는 데이터를 생성하는 방법에 대해 설명합니다.

리텐션을 측정하는 다양한 방법

리텐션 분석 차트는 사용자가 복귀 이벤트를 트리거한 시점을 기반으로 리텐션을 측정하기 위한 몇 가지 옵션을 제공합니다.

• 특정 날짜에 또는 그 이후에시작 이벤트를 트리거한 후 얼마나 많은 사용자가 복귀 이벤트를 트리거했는지 확인하려면 해당일 혹은 이후 복귀 리텐션을 사용하세요.
• 시작 이벤트를 수행한 후 특정 날짜에만 복귀 이벤트를 실행하기 위해 돌아온 사용자의 비율을 확인하려면 해당일 복귀 리텐션을 사용하십시오.
• 미리 정의된 시간 단위(예: 주 또는 일)를 리텐션 구간으로 사용하는 대신 해당일 복귀 리텐션에 대한 사용자 지정 구간을 생성하려면 해당일 복귀 (Custom) 리텐션을 사용하십시오.

모든 경우에 사용자가 시작 이벤트를 트리거하는 날짜가 해당 코호트 진입 날짜이며, 이는 Amplitude 분석이 리텐션을 계산하는 방법을 이해하려는 경우 중요한 개념입니다.

해당일 혹은 이후 복귀(이전의 비정기적)

해당일 혹은 이후 복귀 리텐션은 특정 날짜에 또는 시작 이벤트를 트리거한 후에 복귀 이벤트를 트리거한 사용자 수를 나타냅니다. 해당일 혹은 이후 복귀를 사용할 경우 7일째의 리텐션 값은 처음 사용 후 7일 이상 지나서 복귀한 사용자의 비율을 나타냅니다.

리텐션 분석 차트를 처음 열면 해당일 혹은 이후 복귀 리텐션 그래프는 기본적으로 전체 이벤트를 수행하여 복귀한 신규 사용자의 리텐션을 표시합니다. 정확한 비율을 보려면 관심 있는 날짜의 데이터 지점 위에 커서를 올리거나 해당 데이터를 클릭하여 해당 간격의 사용자를 조사하십시오(자세한 내용은 Amplitude의 Microscope 기능에 대한 헬프 센터 문서를 참조하십시오).

이 데이터를 막대 차트로 보려면 선 차트 드롭다운을 클릭하십시오. 여전히 Microscope를 사용하여 유지되지 않은 사용자에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

또한 Amplitude는 데이터를 각 사용자 코호트별로 그리고 개별 일별 버켓으로 분류한 상세한 테이블을 표시합니다.

Amplitude가 해당일 혹은 이후 복귀 리텐션을 계산하기 위해 사용하는 방법은 모든 사용자의 리텐션을 고려하고 있는지 아니면 해당 세그먼트의 특정 코호트 진입 날짜를 고려하고 있는지에 따라 다릅니다. 차트와 그 아래의 분석 테이블의 첫 번째 행은 기본적으로 전체 리텐션을 보여줍니다.

리텐션 분석 차트가 리텐션을 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

해당일 복귀(이전 명칭: N-Day)

해당일 복귀 리텐션은 시작 이벤트를 트리거한 후 특정 날짜에 반환 이벤트를 트리거하기 위해 다시 돌아온 사용자의 비율을 알려줍니다. 예를 들어 7일째의 리텐션 값은 처음 사용 후 7일째에 다시 방문한 사용자의 비율을 나타냅니다.

모든 사용자의 리텐션을 고려하든 특정 코호트 진입일자를 고려하든, Amplitude는 해당일 복귀 리텐션을 계산하기 위해 하나의 방법만을 사용합니다(해당일 혹은 이후 복귀와는 달리). 차트와 그 아래의 분석 테이블의 첫 번째 행은 기본적으로 전체 리텐션을 보여줍니다.

리텐션 분석 차트가 리텐션을 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

해당일 복귀(사용자 정의)(이전 명칭: 사용자 정의)

기본적으로 Amplitude는 사용자가 일, 주 또는 월과 같은 사전 정의된 시간 단위를 리텐션 분석을 위한 리텐션 브래킷으로 사용하기를 원한다고 가정합니다. 해당일 복귀(사용자 정의)를 사용하여 이 설정을 변경하고 대신 해당일 복귀 리텐션을 위한 사용자 지정 브래킷을 생성하십시오.

사용자 지정 브래킷 기능은 해당일 복귀 리텐션과 동일한 논리를 사용하므로, 관련 시간 단위를 직접 정의하면서 이와 동일한 해당일 복귀 리텐션 차트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

위 이미지에는 4개의 사용자 정의 괄호가 정의되어 있습니다.

• 첫 번째 괄호: 1일(제로일).
• 두 번째 괄호: 3일(1일~3일째).
• 세 번째 괄호: 3일간(4일~6일째).
• 네 번째 괄호: 5일(7일~11일째).

선형 그래프는 선택한 기간 첫 사용 후 사용자 코호트의 모든 브래킷 리텐션 수치에 대한 가중 평균을 보여줍니다.

아래 표를 보면 1월 4일에 3,172명의 신규 사용자가 있었습니다.

1~3일째 리텐션은 75.1%이며, 이는 3,172명의 사용자 중 2,382명이 시작 이벤트 후 1~3일 사이 대상 구간에서 반환 이벤트를 트리거했음을 의미합니다.

4~6일째 리텐션은 99.7%이며, 이는 3,172명의 사용자 중 3,164명이 시작 이벤트 후 4~6일 후에 반환 이벤트를 트리거했음을 의미합니다.

각 차트에는 최대 100개의 사용자 정의 브래킷이 있을 수 있습니다. 불완전한 데이터가 있는 날짜에 대한 결과에는 별표가 표시됩니다.

리텐션 vs. 시간별 변경

때로는 특정 날짜의 리텐션 수치를 간단히 파악하는 것 이상의 것이 필요할 수도 있습니다. 새로운 릴리스가 귀사의 제품의 1일차 리텐션에 어떤 영향을 미쳤는지, 또는 새로운 교육 프로그램이 귀사의 14일차 리텐션에 어떤 영향을 미쳤는지 알고 싶을 수도 있습니다. 이러한 경우 표시됨 드롭다운에서 시간별 변경 사항을 선택하여 시간별 리텐션 데이터를 확인하십시오.

이 차트의 데이터는 1월 1일에 신규 사용자를 모두 보여줍니다. 이들 중 100%가 첫째 날에 리턴 이벤트를 트리거했으며 72.1%가 7째 날에 리턴 이벤트를 트리거했습니다.

Amplitude는 1) 각 리텐션 날짜에 리턴 이벤트를 트리거한 각 신규 사용자 코호트의 사용자 수를 2) 선택한 날짜에 신규 사용자 수로 나누어 이 비율을 계산합니다.

더 읽어보기

리텐션 뷰는 리텐션 분석 차트를 사용하는 한 가지 방법일 뿐입니다. 또한 사용 주기 보기를 사용하여 지정된 일간, 주간 또는 월간 중앙값 빈도로 선택한 이벤트를 트리거한 활성 사용자의 비율을 볼 수 있습니다.

리텐션 분석에서 시간이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 결과를 올바르게 해석하는 데 매우 중요합니다.

또한 리텐션 분석 차트에서 리텐션을 계산하는 방법에 대한 자세한 내용이 필요할 수도 있습니다.