잔존율 분석 결과 해석하기

  • 업데이트 시간

이 문서에서는 다음 항목을 안내합니다.

  • 잔존율 분석 결과 해석 및 이해하기

Amplitude의 잔존율 분석 차트는 사용자가 최초 이벤트를 실행한 후 제품으로 돌아오는 빈도를 보여주며, 여러분은 이를 제품 채택을 유도하는 데 활용할 수 있습니다. 이 문서에서는 잔존율 분석 차트의 하위 모듈이 어떻게 작동하는지 설명하고, 차트에 포함된 데이터를 어떻게 해석해야 하는지 안내합니다.

잔존율 분석 데이터에 대한 분석은 화면 하단 패널에서 이루어집니다. 여기에서는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • Retention View 및 Usage Interval View 사이에서 선택
  • Amplitude가 잔존율 측정에 사용하는 방법 지정(N-day, Unbounded 또는 Custom)
  • 잔존율 또는 시간에 따른 변화에 대한 데이터 확인
  • Amplitude가 잔존율을 계산할 때 날짜를 측정하는 방법 정의(24시간 기간 또는 달력 일자)
  • 날짜 선택기를 사용하여 분석에 대한 기간 설정

시작하기 전에

아직 Amplitude의 잔존율 분석 차트 개요와 잔존율 분석 차트 작성에 대한 지원 센터 문서를 읽지 않았다면 계속하기 전에 먼저 확인해 보세요.

잔존율 분석에서 시간이 작동하는 방식

잔존율 분석 차트에는 '하루'에 대한 두 가지 기준이 있습니다. 하나는 24시간 기간이고, 다른 하나는 달력 일자를 기준으로 합니다. 선택한 방법은 결과에 영향을 미치므로 이 섹션을 주의 깊게 읽어주세요.

image5.png

Amplitude는 기본적으로 24시간을 기준으로 하루를 판단하기 때문에 사용자마다 하루의 기준이 달라집니다. 사용자가 시작 이벤트를 실행하면 Amplitude는 이를 해당 사용자의 0일차 시작으로 간주합니다. 다른 말로, 사용자가 시작 이벤트를 실행한 후 첫 24시간 동안 0일차가 이어집니다. 1일차는 24시간부터 48시간까지 이어지고, 2일차는 48시간부터 72시간까지 이어지는 방식입니다. 

이와 같은 접근 방식에 따라 각 하루는 정확히 같은 길이가 되며, 이때 사용자가 시작 이벤트를 언제 실행했는지는 상관 없습니다. 

24시간 기간을 사용하는 일간 잔존율

  • 일간 잔존율은 시간 단위로 계산됩니다. 
  • Amplitude는 일간 잔존율을 계산할 때 이벤트 타임스탬프를 가장 최신 시간으로 내림합니다. 즉, 오후 5:59에 발생한 이벤트는 오후 5시 정각의 타임스탬프를 갖게 됩니다.
  • 사용자가 24시간 이후에서 48시간 이전의 기간에 임의의 이벤트를 수행하는 경우 해당 사용자는 '다음날'을 이어가는 것으로 계산됩니다. 예를 들어 사용자가 첫 이벤트를 12월 1일 오후 5:59에 실행하고 두 번째 이벤트를 12월 2일 오후 5:00에 실행한 경우, Amplitude는 해당 사용자가 0일차가 아닌 1일차를 이어가고 있는 것으로 계산합니다. 원래 이벤트의 타임스탬프에서 24시간이 지났기 때문입니다.
  • 사용자가 최초 이벤트를 여러 번 실행하는 경우, Amplitude는 여러 건의 24시간 버킷을 시작합니다. 따라서 하나의 복귀 이벤트로 사용자가 1일차와 2일차 모두를 이어가고 있는 것으로 정의할 수 있습니다.

24시간 기간을 사용하는 주간 및 월간 잔존율 

  • 주간 및 월간 잔존율은 일간 단위로 계산됩니다.
  • 1주일은 7일로 정의됩니다. 사용자가 12월 1일에 첫 이벤트를 실행하는 경우, Amplitude는 해당 사용자가 12월 1일에서 12월 7일 사이 중 임의의 날짜에 이벤트를 실행하는 경우 0주차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다. 이와 비슷하게 사용자가 12월 8일에서 12월 14일 사이 중 임의의 날짜에 이벤트를 실행하는 경우 Amplitude는 해당 사용자가 1주차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다.
  • 1개월은 30일로 정의됩니다. 사용자가 12월 3일에 첫 이벤트를 실행하는 경우, Amplitude는 해당 사용자가 12월 3일에서 1월 2일 사이 중 임의의 날짜에 복귀 이벤트를 실행하는 경우 0개월차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다. 이와 비슷하게 사용자가 1월 3일에서 2월 2일 사이 중 임의의 날짜에 복귀 이벤트를 실행하는 경우 Amplitude는 해당 사용자가 1개월차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다.

참고: 이러한 계산 방법은 2015년 8월 18일 이후에 수집된 데이터에만 적용됩니다. 그 이전의 날짜를 포함하는 잔존율 계산은 달력 일/주/월별로 계산됩니다.

그러나 Amplitude를 설정하여 엄격한 달력 일자를 기준으로 잔존율을 측정할 수도 있습니다. 여기서 N일은 이벤트가 발생한 달력 일자로부터 측정됩니다.

엄격한 달력 일자를 사용하는 일간 잔존율

  • 일간 달력 일자는 달력 일자가 시작될 때 시작되고, 달력 일자가 끝날 때 끝납니다.
  • 달력 보기는 프로젝트 설정에 지정된 시간대에 따라 결정됩니다. 달력 기준에서 일간 잔존율은 시간 단위가 아닌 달력 일자를 기반으로 계산됩니다. 
  • 사용자는 다음 달력 일자 동안 임의의 이벤트를 실행한 경우 '다음날'을 이어가는 것으로 계산됩니다. 예를 들어 사용자가 12월 1일 오후 5:59에 첫 이벤트를 실행하는 경우, Amplitude는 해당 사용자가 12월 2일 오후 11:59 이전 임의의 시간에 이벤트를 실행하는 경우 1일차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다. 사용자가 12월 1일 오후 11:50에 첫 이벤트를 실행한 경우, 12월 1일 오후 11:59까지는 복귀 이벤트를 실행해야 하며 여전히 0일차를 이어가고 있는 것으로 간주됩니다. 
  • 시작 이벤트를 여러 번 실행하는 사용자는 시작 이벤트를 처음 실행한 달력 일자로 제한됩니다. 예외는 사용자가 시작 이벤트를 여러 달력 일자에 실행하는 경우입니다. 이 경우 해당 사용자는 여러 구간 코호트에 포함됩니다.

엄격한 달력 일자를 사용하는 주간 및 월간 잔존율 

  • 주간 및 월간 달력 일자는 각 주와 월의 시작과 끝을 결정합니다.
  • 한 주는 프로젝트 설정에 지정된 시간대를 기반으로 정의됩니다. 여기에서 한 주의 첫 번째 날을 지정할 수도 있습니다. 
  • 한 주가 월요일에 시작하고 사용자가 12월 1일 월요일에 첫 이벤트를 실행하는 경우, Amplitude는 해당 사용자가 12월 1일에서 12월 7일 사이 중 임의의 날짜에 이벤트를 실행하는 경우 0주차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다. 사용자가 12월 8일에서 12월 14일 사이 중 임의의 날짜에 이벤트를 실행하는 경우 Amplitude는 해당 사용자가 1주차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다. 12월 2일 화요일에 첫 이벤트를 실행한 다른 사용자는 12월 7일까지 복귀 이벤트를 실행해야 0주차를 이어가는 것으로 간주될 수 있습니다. 
  • 한 달은 프로젝트 설정에 지정된 시간대를 기반으로 정의됩니다. 사용자가 12월 3일에 첫 이벤트를 실행하는 경우, 12월 3일에서 12월 31일 사이 중 임의의 날짜에 복귀 이벤트를 실행하면 Amplitude는 해당 사용자가 0개월차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다. 그리고 이 사용자가 1월 1일에서 1월 31일 사이 중 임의의 날짜에 복귀 이벤트를 실행하면 1개월차를 이어가고 있는 것으로 간주합니다.

참고: 신규 사용자 잔존율과 관련하여, 적절한 모듈에 적용된 필터 조건은 '신규 사용자' 이벤트가 실행된 동일한 기간에 참인 경우에만 충족됩니다. 엄격한 달력 일자를 사용하는 차트의 경우 이는 차트 구간과 동일합니다. 하지만 정렬되지 않은 범위를 사용하는 차트의 경우 기간이 더 세분화됩니다(예: 7일 기간의 첫 번째 날과 24시간 기간의 첫 시간).

잔존율 분석 차트 해석: Retention View

잔존율 분석 차트에 대한 해석은 처음 보이는 것보다 더 직관적입니다. 주로 문장과 같은 매개변수를 읽을 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 다음 차트에는 (1) 복귀하고 (2) 임의의 이벤트를 실행하여 (4) 지난 45일 동안 (3) N-Day 잔존율으로 측정된(잔존율으로 표시되며 24시간 기간으로 계산됨) 신규 사용자가 표시됩니다.

interpret_retention_analysis_1.png

이 모든 매개변수는 분석에 대한 요구 사항을 반영하여 손쉽게 변경할 수 있습니다.

이 섹션의 나머지 부분에서는 하위 모듈, 모든 매개변수 옵션이 갖는 의미, 원하는 데이터를 생성하기 위해 이러한 옵션을 사용하는 방법을 설명합니다. 왼쪽과 오른쪽 모듈은 잔존율 분석 작성에 관한 지원 센터 문서에 설명되어 있습니다.

N-day Retention

N-day Retention 선 그래프를 사용하면 특정 날짜에 복귀 이벤트를 실행하기 위해 돌아오는 사용자의 백분율을 쉽게 확인할 수 있습니다. 원하는 날짜의 데이터 포인트에 마우스 커서를 올리면 손쉽게 정확한 백분율을 확인할 수 있습니다. 데이터 포인트를 구성하는 사용자를 점검하려면 해당 항목을 클릭하세요. Amplitude의상세 보기기능에 대한 지원 센터 문서를 확인하여 자세히 알아보세요.

잔존율 분석 차트를 처음으로 열면, 왼쪽 모듈에 자체 시작 및 복귀 이벤트를 추가하기 전까지 N-day 잔존율 그래프에 임의의 이벤트를 반환한 신규 사용자의 잔존율이 표시됩니다. 잔존율 분석 작성에 관한 문서를 읽어 보세요. 

image12.png

이 데이터를 막대 그래프 형식으로 보려면 image13.png 아이콘을 클릭하세요. 이 보기에서는 상세 보기를 사용하여 이탈한 사용자에 대한 추가 세부 정보도 얻을 수 있습니다.

image6x.png

잔존율 데이터를 이처럼 그래픽으로 표현하는 것 외에도, Amplitude는 데이터가 세부적으로 분석된 표를 제공합니다. 여기서는 데이터가 각 사용자 코호트와 더 세부적인 개별 일자 버킷별로 분류되어 있습니다.

이 예시에서 1월 29일에는 10,830명의 신규 사용자가 있었습니다.

  • 1일차 잔존율은 22.9%이며, 이는 10,830명의 사용자 중 2,480명이 시작 이벤트를 실행한 후 24시간에서 47시간째 사이에 돌아와서 복귀 이벤트를 실행했다는 의미입니다.
  • 3일차 잔존율은 21.6%이며, 이는 10,830명의 사용자 중 2,339명이 시작 이벤트를 실행한 후 48시간에서 71시간째 사이에 돌아와서 복귀 이벤트를 실행했다는 의미입니다.
  • 가끔 잔존율 백분율 옆에 별표(*)가 있을 수 있습니다. 이는 해당 일자가 아직 끝나지 않았으며 Amplitude가 아직 해당 일자에 대한 데이터를 수집하고 있다는 의미입니다.

표의 첫 번째 행('All users' 세그먼트)에 있는 Users 열의 값은 지정된 기간에 시작 이벤트를 실행한 고유 사용자 수의 총합입니다. Amplitude가 여전히 해당 데이터를 수집하고 있기 때문에 현재 날짜의 사용자 수는 다음 날까지 포함되지 않습니다.

Unbounded Retention

N-Day Retention은 특정 날짜에 돌아와서 복귀 이벤트를 실행한 사용자의 백분율을 알려 주는 반면, Unbounded Retention은 특정 날짜 또는 그 이후에 해당 복귀 이벤트를 실행하는 사용자의 수를 알려 줍니다. 이를 통해 사용자층의 전반적인 이탈 패턴을 이해할 수 있습니다.

예를 들어 제품을 처음 사용한 후 30일 이상 사용하지 않은 사용자의 백분율을 알고 싶은 경우 Unbounded Retention이 도움이 될 수 있습니다. 30일째의 Unbounded Retention 값에서는 30일차 이후에 복귀한 사용자의 백분율을 알 수 있습니다.

하지만 이러한 값이 제품에 대한 첫 복귀 방문이라는 의미는 아닙니다.

image15x.png

신규 사용자가 1, 2, 3일차에 비활성 상태였지만 4일차에 활성 상태가 된 경우, 이 사용자는 1, 2, 3, 4일차 리텐션을 유지한 것으로 계산됩니다.

Unbounded Retention을 사용하면 표 보기가 N-day Retention과 조금 다르게 작동합니다.

image16x.png

  • 1월 29일의 신규 사용자 10,830명을 다시 보면 1일차 잔존율은 36.6%인데, 이는 10,830명의 사용자 중 3,963명이 1일차 또는 그 이후에(시작 이벤트 이후 최소 24시간) 복귀 이벤트를 실행했다는 뜻입니다.
  • 3일차 잔존율은 32.8%인데, 이는 10,830명의 사용자 중 3,552명이 3일차 또는 그 이후에(시작 이벤트 이후 최소 72시간) 복귀 이벤트를 실행했다는 뜻입니다.
  • N-day 잔존율과 마찬가지로 데이터가 불완전한 날짜에 대한 결과에는 별표가 표시됩니다.

Custom Bracket Retention

기본적으로 Amplitude는 사용자가 사전 정의된 시간 단위(일, 주, 월 등)를 잔존율 분석을 위한 잔존율 범위로 사용하기를 원한다고 가정합니다. 하지만 N-day 또는 Unbounded Retention 대신 Custom Bracket을 사용하여 이러한 설정을 변경할 수 있습니다.

Screenshot_2019-10-15_at_17.42.11.png

위 이미지에서는 4개의 맞춤 범위가 나와 있습니다.

  • 1st Bracket: 1일(0일차)
  • 2nd Bracket: 3일(1-3일차)
  • 3rd Bracket: 3일(4-6일차)
  • 4th Bracket: 5일(7-11일차)

선 그래프는 선택한 기간 내 사용자 코호트의 모든 범위별 잔존율 수에 대한 가중 평균을 보여 줍니다.

image8x.png

아래 표에서 1월 29일에는 10,830명의 신규 사용자가 있었습니다.

image3x.png

  • 1-3일차 잔존율은 35%이며, 이는 10,830명의 사용자 중 3,791명이 시작 이벤트를 실행한 후 24시간에서 95시간째 사이에 복귀 이벤트를 실행했다는 의미입니다.
  • 4-6일차 잔존율은 25.6%이며, 이는 10,830명의 사용자 중 2,772명이 시작 이벤트를 실행한 후 96시간에서 167시간째 사이에 복귀 이벤트를 실행했다는 의미입니다.
  • 데이터가 불완전한 날짜에 대한 결과에는 별표가 표시됩니다.
  • Amplitude에서는 차트당 최대 100개의 맞춤 범위를 설정할 수 있습니다.

잔존율과 시간에 따른 변화 비교

가끔은 특정 일자의 잔존율을 나타내는 직관적인 보기보다 더 많은 기능이 필요할 수 있습니다. 신규 출시가 제품의 1일차 잔존율에 어떤 영향을 미쳤는지, 또는 신규 교육 프로그램이 14일차 잔존율에 영향을 미쳤는지 등을 알아야 할 수 있습니다. 이러한 경우 Change Over Timeshown as 드롭다운에서 선택하여 시간에 따른 잔존율 데이터를 확인할 수 있습니다.

image11.png

image2x.png

이 차트에서는 11월 29일의 전체 신규 사용자를 볼 수 있습니다. 이중 25.5%가 1일차에 복귀 이벤트를 실행했고, 13.1%는 7일차에 실행했습니다.

Amplitude는 1) 각 잔존율 날짜에 복귀 이벤트를 실행한 각 신규 사용자 코호트의 사용자 수를 2) 선택한 날짜의 신규 사용자 수로 나누어 이 백분율을 계산합니다.

N-Day Change Over Time 데이터 표는 N-Day Retention 데이터 표와 동일한 데이터를 보여 주지만, 축이 바뀌어 있습니다(X축이 Y축으로 바뀜).

잔존율 분석 차트 해석: Usage Interval View

참고: Usage Interval View는 현재 Scholarship, Growth, Enterprise 플랜에서만 제공됩니다.

사용 구간은 선택한 이벤트를 특정 일간, 주간, 또는 월간 중간 빈도로 실행한 활성 사용자의 백분율을 표시합니다. 사용자가 분자로 집계되려면 최소 2일 이상의 서로 다른 일자에 이러한 이벤트가 실행되어야 합니다. Usage Interval View는 잔존율에 관해 정확한 결론을 도출할 때 중요합니다. 일부 제품은 매일 사용하도록 만들어졌지만, 그보다 사용 빈도가 낮은 제품들도 존재할 것입니다. 제품이 실제로 얼마나 자주 사용되는지 이해하면 잔존율 분석 및 라이프사이클 분석 차트를 보고 제품의 상태를 측정하는 데 도움이 됩니다.

사용 구간을 보려면 하위 모듈에서 Usage Interval View를 클릭하세요.

image10x.png

제품의 핵심 이벤트가 Play Song or Video라고 가정해 보겠습니다. 이 이벤트를 선택하고 사용 구간을 사용하여 해당 이벤트의 사용 구간을 확인할 수 있습니다. 이를 계산하기 위해 Amplitude는 각 사용자의 중간 복귀 기간 분포를 표시합니다. Amplitude는 각 사용자에 대해 이들이 지난 15일간 실행한 모든 Play Song or Video 이벤트를 확인하고, 그런 다음 이러한 이벤트 사이의 시간 길이 중간값을 측정합니다. 

예를 들어, 하이라이트된 데이터 포인트에서는 사용자 중 68.7%가 각 Play Song or Video 이벤트 사이에 4일 이하의 중간 구간을 보인다는 사실을 알 수 있습니다. 이 변곡점은 사용 구간으로 해석될 수 있습니다. 이 사용 구간을 활용하여 맞춤 범위 잔존율 차트나 라이프사이클 분석 차트를 만들 수 있습니다. 이 사례에서 핵심 이벤트인 Play Song or Video를 실행한 활성 사용자의 예상 사용 구간은 4일인 것으로 보입니다.

image4x.png

핵심 이벤트를 어떻게 찾는지 자세히 알아보려면 블로그 게시물 또는 Amplitude의 제품 분석 플레이북 Vol. 1: 잔존율 마스터에서 중요 이벤트를 식별하는 방법을 자세히 알아볼 수 있습니다.

시간에 따른 사용 구간

Usage Interval Over Time 보기를 선택하면, 이벤트 사이의 중간 빈도가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 이 보기에는 평균이 표시되지 않으며, 대신 실제 백분율이 나타납니다. 

예를 들어, 다음 데이터 포인트에서는 Play Song or Video 이벤트를 12월 8일에 실행한 사용자들 중에서 88.3%가 7일 내에 다시 실행했다는 사실을 알 수 있습니다. 

image1.png