데이터분석 앱분석

앱 삭제(Uninstall)와 재설치(Reinstall) 측정

리텐션(Retention)은 안녕하신가요?

리텐션 리포트를 본 적이 있는 분이라면 생각보다 낮은 수치 때문에 당황한 경험이 있으실지 모르겠습니다. 통계 자료를 보면 안드로이드 앱의 30일 평균 리텐션은 10% 수준입니다. 다시 말해 오늘 100명의 유저가 앱을 설치했다고 가정하면 한달 후에는 10명만 남아있다는 의미입니다. 평균적으로 리텐션이 낮은 편이네요.

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(안드로이드 앱의 평균 리텐션 커브. 평균을 상회하는 수치를 기록하고 있다면 자부심을 가질 만하다. 출처는 andrewchen.co)

위 그래프와 같이 평균 수치도 의미가 있지만, 데이터를 조금 나눠보면 또다른 인사이트를 발견할 수 있습니다. 아래 그래프는 리텐션이 높은 앱과 일반적인 앱의 리텐션이 얼마나 다른지를 잘 보여주는데요, 30일 리텐션을 보면 최고 수준의 앱은 60% 수준이지만 평범한 앱은 10% 중반에 머물러 있습니다. 격차가 상당함을 알 게 됩니다.

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(순위가 높은 앱과 일반적인 앱의 리텐션 차이는 크다. 더욱 심각한 것은 시간이 흐를수록 격차가 점점 벌어지게 된다는 사실이다. andrewchen.co)

저 리텐션 안에는 사실 ‘앱 삭제’와 ‘재설치’ 가 포함되어 있습니다. 리텐션이 높은 앱들은 앱 삭제도 덜하겠지만, 삭제한 유저가 다른 앱으로 이동하지 않고 다시 그 앱으로 돌아오는 비율 역시 높을 것입니다. 그리고 리텐션이 낮은 앱들은 반대의 패턴을 보이게 되겠지요. 앱 삭제와 재설치를 분석하게 되면 리텐션이 낮은 앱도 효과적으로 리텐션을 높일 수 있습니다.

 

‘앱 삭제’는 일종의 기준점

페이스북 이야기로 시작해 보지요. 페이스북은 서비스 성장에 영향을 주는 핵심지표를 발견해 냈는데, 가입 후 10일 이내에 7명 이상의 친구를 등록하지 않은 유저는 비활성(Inactive) 유저가 된다는 사실이 그것입니다. 이 데이터를 근거로 10일 이내에 7명 이상의 친구를 등록하도록 유도했고 이런 작은 성공들의 결과로 지금과 같은 페이스북이 존재합니다.

페이스북이 한 것과 같이, 유저의 활성과 비활성을 가르는 기준을 찾아내서 유저의 비활성을 예방하고 활성을 유도하는 일을 우리 서비스에도 적용 한다면 리텐션이 좋아질 것입니다. 이 점에서 ‘앱 삭제’ 측정이 의미를 가집니다. 앱을 삭제했다는 것은 비활성에 대한 분명한 신호이기 때문입니다.

앱 삭제를 측정하게 되면 최초 앱 설치일로부터 얼마나 지난 시점에 앱이 지워지는지를 알 수 있게 됩니다. 쌓아놓은 삭제 데이터를 분석해보면, ‘설치 후 *일이 지난 시점에 **%의 유저들이 앱을 삭제한다’와 같은 트렌드를 발견할 수 있게 됩니다. 앱 마다 구체적인 수치는 다르겠지만 말이죠.

게임 앱을 사용한다고 가정해 봅시다. 게임에 대한 흥미를 잃은 유저는 앱을 삭제하고 다른 게임을 찾을 확률이 높습니다. 분석 결과 약 5일 후에 삭제수가 급증한 다는 것을 알게 되었다면, 최초 5일 내에 앱을 지속적으로 사용해야 할 이유를 유저들에게 집중적으로 제시해야 할 것입니다.

7일간 연속으로 출석하면 아이템을 주거나, 날마다 연속으로 진행해야 하는 미션을 제시하여 흥미를 높일 수도 있을 것입니다. 이렇게 특정 데드라인 안에 실행 가능한 전략을 효과적으로 세울 수 있는 것은 앱 삭제 시점을 알 수 있기 때문입니다.

 

‘재설치’로 완성되는 라이프 사이클

고유의 특징 때문에 삭제를 막기 어려운 앱들이 있습니다. 호텔이나 면세점 앱들이 여기에 해당되는데, 특정한 기간이나 지역에 대해 일시적으로 발생한 니즈를 해결하는데 특화된 앱들이지요. 일반적으로 한번 니즈가 충족되고 나면 다음 니즈가 생길 때까지는 어느 정도 기간이 필요하므로 앱이 삭제되기 쉬운 편인 것 같습니다.

이런 앱들은 또 다른 특징이 있는데, 일정한 기간이 지나고 다시 니즈를 가지게 된 유저가 앱을 재설치하면서 서비스로 돌아온다는 점입니다. 전에 사용했던 익숙한 앱을 다시 설치하는 경우가 많지만, 기존 앱에서 서비스 경험이 좋지 않거나 경쟁 앱이 프로모션을 제공하는 경우 경쟁 앱으로 넘어가는 경우도 흔히 발생합니다.

이제 트래킹 툴로 재설치를 분석하게 되면 유저들이 어떤 시점에 앱을 다시 설치하는 경향이 있는지를 알 수 있게 됩니다. 그 시점, 그러니까 유저가 돌아옴직한 타이밍에 맞춰서 유저를 위한 마케팅을 할 수 있을 것입니다. 유저가 다른 앱으로 떠나지 않고 우리 앱으로 돌아올 가능성이 높아질 것이고 리텐션에도 긍정적인 영향을 주겠지요.

앱 삭제 데이터와 재설치 데이터를 함께 본다면, 사용하던 앱을 언제 삭제하고 언제 다시 설치하는지에 대한 패턴을 그려볼 수 있을 것입니다. 유저가 앱을 사용하고, 지우고, 다시 사용하는 반복적인 라이프 사이클을 더욱 분명하게 이해할 수 있게 됩니다. 그래서 삭제를 막기위해 어느 타이밍에 액션을 취해야 하는지, 유저를 재유입시키기 위해 언제 메시지를 던져야 하는지를 알 수 있습니다.

 

효과적인 리타겟팅

앱 삭제와 재설치를 측정함으로써 리타겟팅 캠페인을 보다 효과적으로 운영할 수 있습니다. 앱 삭제와 재설치 측정은 단순히 그 시점과 숫자만을 트래킹 하는 것이 아닙니다. 해당 유저의 트래픽 소스까지 함께 측정합니다.

다시 말해, 어떤 매체로부터 유입된 유저가 언제 앱을 지웠으며, 또 어떤 매체의 영향을 받아 앱을 재설치 했는지를 알 수 있다는 말입니다. 결과적으로 다양한 리타겟팅 매체들의 광고 성과를 평가할 때 앱 삭제와 재설치 수치도 참고할 수 있게 되는 것입니다.

특히 리인게이지먼트 성격의 캠페인을 진행한다면 광고를 통한 앱 실행 횟수, 상품 조회수 등과 함께 앱 재설치 숫자를 기준으로 성과를 평가할 수 있습니다. 리타겟팅 캠페인의 성과를 최적화할 수 있는 또다른 기준이 됩니다.

 

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