리텐션 리포트 사용법

이 문서는 좌측 메뉴 리텐션 리포트에서 필터를 설정하고 결과를 읽는 방법을 설명합니다. 핵심은 코호트 기준 이벤트(누구를 묶을지) 와 리턴 이벤트(무엇으로 돌아옴을 측정할지) 를 구분하는 것입니다.

1. 코호트 기준 이벤트 vs 리턴 이벤트

리텐션은 "누구를 묶어서, 무엇으로 돌아왔다고 볼지"의 조합으로 측정됩니다. 두 이벤트의 역할이 다릅니다.

예를 들어 코호트 기준 이벤트를 install, 리턴 이벤트를 purchase로 두면 "설치한 사용자 중 D7에 구매로 돌아온 비율"을 측정합니다. 리턴 이벤트를 모든 이벤트로 두면 특정 행동을 지정하지 않고 앱에서 일어난 모든 인앱 활동을 돌아옴의 기준으로 사용합니다.

두 이벤트 모두 검색 입력을 통해 권장(install·first_open·sign_up·login·purchase)·표준·커스텀 이벤트 목록에서 선택할 수 있습니다. 목록에 없는 이벤트명은 검색창에 직접 입력해 그대로 사용할 수도 있습니다.

2. 코호트 기간 선택

코호트 기간에서 분석 대상 코호트의 기준 기간을 지정합니다.

기본값은 어제로부터 과거 30일 구간입니다. D30 같은 긴 잔존을 보려면 코호트 기준일로부터 최소 30일이 지난 데이터가 필요하므로, 너무 최근 기간만 보면 후반 D-day 값이 비어 보일 수 있습니다.

3. 그룹화 차원 선택

그룹화에서 결과를 어떤 기준으로 쪼갤지 선택합니다. 최대 6개까지 선택할 수 있으며 기본값은 채널·캠페인입니다.

여러 차원을 선택하면 채널 × 캠페인 × 소재처럼 조합 단위로 행이 분리됩니다.

4. 리텐션 일자 선택

리텐션 일자에서 측정할 D-day를 고릅니다. 선택 가능한 값은 D1, D3, D7, D14, D30이며 기본적으로 모두 선택되어 있습니다. 선택한 일자만 결과 테이블의 D-day 컬럼으로 표시됩니다.

5. 필터와 플랫폼

6. 최소 코호트 사이즈

최소 코호트 사이즈는 결과에 포함되기 위해 코호트가 가져야 하는 최소 고유 사용자 수입니다. 기본값은 30입니다.

모수가 너무 작은 코호트는 잔존율이 통계적으로 무의미해집니다. 예를 들어 사용자가 1명인 코호트는 잔존율이 100% 또는 0%로만 나타나 왜곡을 일으킵니다. 이 값을 적절히 두면 그런 작은 코호트를 결과에서 제외합니다. 데이터가 적어 결과 행이 거의 보이지 않으면 이 값을 낮춰 보고, 노이즈가 많으면 높여 안정적인 코호트만 비교합니다.

7. 쿼리 실행과 결과 읽기

필터를 설정한 뒤 좌측 상단 쿼리 실행 버튼을 누르면 결과가 조회됩니다. 초기화 버튼은 모든 필터를 기본값으로 되돌립니다.

7.1 가중평균 카드

결과가 있으면 우측 상단에 전체 코호트 가중평균 리텐션 카드가 나타납니다. 모든 코호트를 합산해 D-day별 평균 잔존율을 보여 주므로, 개별 코호트가 아닌 전체적인 잔존 추세를 한눈에 파악할 수 있습니다. 코호트 사이즈가 큰 코호트일수록 평균에 더 크게 반영되는 가중평균 방식입니다.

7.2 결과 테이블

차원 컬럼 → 코호트(사이즈) → D-day(사용자 수 # 및 비율) 순서로 컬럼이 배치됩니다.

7.3 주의 사항

• 잔존율(D{n})만 보지 말고 옆의 코호트 사이즈와 D{n} #(돌아온 사용자 수)를 함께 확인합니다. 모수가 작으면 비율이 높아 보여도 신뢰하기 어렵습니다.
• 최소 코호트 사이즈로 걸러진 코호트는 결과에 나타나지 않으므로, 결과가 비어 있으면 기간을 넓히거나 최소 코호트 사이즈를 낮춰 다시 실행합니다.
• 최근 기간을 보면 아직 D-day가 도래하지 않은 후반 컬럼(예: D30)은 값이 비어 있을 수 있습니다.