고객 리텐션 분석이 어려운 이유
구매와 달리 눈에 보이지 않기 때문이다.
고객 분석이라면 리텐션 분석이 핵심이다. 그런데 이게 쉽지 않다. 넷플릭스 같은 구독 사업은 가입자가 언제 가입하고 언제 탈퇴하는지 알 수 있지만, 쿠팡 같은 일반적인 인터넷 쇼핑몰은 탈퇴라는 개념이 없다. 언젠가부터 더 이상 사지 않으면 그 카지노 게임 추천은 죽었다고 여긴다. 실제 고객이 사망해서 더 이상 사지 않기도 하지만 대부분 더 이상 그런 제품이 필요 없거나 다른 업체로 갈아타기 때문이다. 그래서 탈퇴 여부는 확실히 알 수 없고 탈퇴 확률을 추정할 뿐이다.
첫째 리텐션 분석이 어려운 이유는 바로 유저의 탈퇴 여부를 직접 관찰할 수 없기 때문이다. 그럼 어떻게 분석을 해야 하나? 일반적으로 회사들에서 일정 기간 구매 활동이 없었던 카지노 게임 추천을 죽었다고 가정하고 분석한다. 예컨대 최근 3개월 간 재구매가 있었는지 없었는지로 리텐션을 분석한다. 문제는 최근에 가입한 카지노 게임 추천은 다음 구매 시점이 오지도 않았는데 죽었다고 분류된다. 또한 구매 주기가 긴 고객도 살아 있는데 죽었다고 분류된다.
위의 그림 처럼 마지막 구매일자가 같은 고객 A와 B는 죽어있을 확률이 다르다. A는 구매 주기가 길어 아직 살아있을 확률이 B보다 크다. 현재 시점에 이 고객이 죽었는지 살았는 지 데이터로 알 수 있으면 분석이 쉬울 것이다. 죽었는지 모르기 때문에 구매를 언제 했는지 얼마나 자주 했는지를 보고 통계 모델로 예측할 수 밖에 없다. 그럼 충분히 시간이 지난 후에는 특정 고객이 죽어 있다고 확신할 수 있지 않을까? 맞다. 2년동안 한번도 재방문이 없는 카지노 게임 추천은 죽어 있을 확률이 매우 크다. 그러나 2년 동안 다시는 안산 카지노 게임 추천은 별 가치가 없다. 그래서 리텐션 분석은 주로 구매 주기, 방문 주기가 짧은 앱, 게임 같은 산업에서 많이 쓴다. 자동차나 가구 구 같이 구매 주기가 몇 년씩 되는 기업은 잘 쓰지 않는다. 그리고 리텐션 분석은 그저 고객 행동을 관찰만 하는데 그치지 않는다.
현업에서 지금 죽었는지 살았는지 모르는 카지노 게임 추천에게 마케팅을 해서 재구매를 유도하고 이들이 계속 구매를 이어나가게 만들어야 한다. 그런데 이 성과 측정을 어떻게 하느냐가 문제다. 눈에 보이지도 않는 유령을 잡아야 하는데 그 유령이 어떤 무기에 더 잘 반응하는지를 측정해야 하니 더 어렵다.
위의 그림처럼 중간에 프로모션을 해서 같은 날 추가 구매가 일어날 수 있다. 쌍둥이 고객 A, B가 있어서 실험할 수 있으면 좋겠다. 그러나 현실은 그렇지 않다. 프로모션 이후 일어난 구매가 프로모션 때문인지 아니면 원래 사려했는데 샀는지 알 수가 없다. 고객 A는 구매 주기가 프로모션 전과 후가 거의 비슷하다. 고객 B도 프로모션 효과가 있는 것 같긴 한데 확실하지 않다. 그래서 어렵다.
둘째, 리텐션분석이더어려운이유는리텐션은장기적인현상이기때문이다. 아래그래프는미국노스웨스턴대학과MIT에서실제카탈로그판매업체와장기간(2년6개월) 실험을한결과이다. 카탈로그를실험군대조군으로나누어실험군에만일부품목에60% 할인을했고대조군은30% 할인을했다. 나머지는똑같다. 그리고2년반 동안그구매행동을추적관찰했다. 결과는프로모션실험군의경우구매빈도가단기적으로34.6%가늘어났다. 그러나장기적으로이실험군은구매빈도가10% 감소하여결과적으로총구매빈도는대조군과차이가없어졌다(Anderson & Semester 2004).
뿐만 아니라 프로모션을 받은 실험군은 더 싼 제품을 구매했다. 처음에 60% 할인을 받았으니 단기적으로 주문당 평균 가격이 36.7% 낮은 것은 당연하다. 그러나 장기적으로 똑같은 카탈로그를 받아 주문을 하였음에도 불구하고 주문당 가격이 11.5%가 더 낮았다.
단기적으로보면구매빈도가34.6% 증가하여주문당평균가격이36.7%가감소해도매출은비슷할수있다. 하지만프로모션을받은카지노 게임 추천은장기적으로보면구매빈도는떨어지고 11.5% 더싼제품을구매하여1인당카지노 게임 추천생애가치LTV는오히려떨어진것이다. 이렇게2년넘게실험을할수있으면리텐션에대한영향을알수있다. 그러나어느기업이이렇게2년간실험하게둘수가있나? 그래서장기적인구매에대한영향을알기가이렇게어렵다.
셋째, 리텐션은카지노 게임 추천에따라다르다. 위의실험결과들은기존카지노 게임 추천들에게한실험이다. 다음실험은신규카지노 게임 추천에게했다. 그랬더니단기적으로구매빈도가30.2% 늘어났을뿐만아니라장기적으로도구매빈도가증가하여총구매빈도가31.85%나증가하였다. 신규카지노 게임 추천은대폭할인을통해 많이구매했더니 이들은장기적으로도더많이구매하였다. 제품에대해잘몰라구매를망설였다써보니좋아구매가늘어난학습효과의영향이클수있다.
일반적으로리텐션분석은탈퇴여부를개인별로잘알수없기때문에고객 전체를 하나의 그룹으로 보거나 가입시기가 비슷한 고객끼리 하나의 코호트로 묶거나 특정 행동을 기반으로 그룹별로묶어서분석한다. 문제는개별 카지노 게임 추천의특성을무시하고큰 그룹별로 카지노 게임 추천의리텐션만분석하면잡아야할카지노 게임 추천은놓치고보내야할카지노 게임 추천을잡게된다. 아래처럼남자여자리텐션이다른데평균치로모델하면남자의카지노 게임 추천생애가치는실제보다높게여자는더낮게예측할것이다. 리텐션분석은카지노 게임 추천의특성, 유입채널정보등을고려하여고객별로다른생존확률을고려해야한다.
이러한 크게 세 가지 이유로 리텐션 분석은 어렵다. 그래서 계량 마케팅을 연구하는 학자들이 이를 분석하고자 여러 가지 방법들은 고안해냈다. 다음 기회에 더 자세히 리텐션 분석에서 다루고자 한다.
참조 문헌
Anderson, Eric T and Semester, Duncan I. (2004) “Long-Run Effects of Promotion Depth on New Versus Established Customers: Three Field Studies”, Marketing Science, Vol 23, No. 1
