기타
서비스 데이터 분석을 통한 리텐션 개선 2부
두줄요약
유저를 속성과 행동 기준으로 세분화해 리텐션과 스티키니스를 분석하는 방법을 설명했습니다. 코호트와 상관분석으로 AB테스트용 액션 아이템을 찾는 흐름을 정리했습니다.
핵심 내용
- 서비스 리텐션 개선을 위해 유저를 속성과 행동 기준으로 세분화하는 분석 프레임워크
- 현재 유저, 신규 유저, 복귀 유저, 이탈 유저 등 라이프사이클별 관찰 포인트 정리
- 이벤트 빈도 기반 클러스터링과 스티키니스 측정으로 핵심 행동과 개선 방향 탐색
- 코호트별 상관분석을 통해 AB테스트로 검증할 액션 아이템 발굴
적용해볼 점
- 세그먼트별 리텐션 차이 확인으로 집중해야 할 행동 식별
- 핵심 이벤트 정의를 정교하게 다듬어 분석 노이즈 감소
- 파워유저 코호트와 온보딩 유저 코호트를 비교해 넛지 전략 수립