D1 / D7 / D30 Retention 쉽게 이해하기

활성 사용자는 몇 명이 왔는지 알려줍니다. 리텐션은 그 사람들이 남았는지 알려줍니다. 붐비는 가게와 단골이 있는 가게의 차이이고, 기간을 요약하는 대신 한 집단을 앞으로 따라가며 측정합니다.

코호트란

코호트는 같은 날 앱을 처음 쓴 사람들의 묶음입니다. 리텐션은 언제나 특정 코호트를 기준으로 하기 때문에, 시간이 흘러도 분모가 바뀌지 않습니다. 그 집단은 0일차에 고정됩니다.

0일차: 500명이 설치하고 앱을 엽니다
1일차: 그 500명 중 140명이 돌아옴  → D1 = 28%
7일차: 그 500명 중 65명이 돌아옴   → D7 = 13%
30일차: 그 500명 중 30명이 돌아옴  → D30 = 6%

분모는 내내 500으로 고정됩니다.

계산식

리텐션은 돌아온 사용자를 처음 코호트 크기로 나눈 뒤 백분율로 나타낸 값입니다. 그 이상 복잡하지 않습니다. 어려운 건 산수가 아니라 코호트를 일관되게 정의하는 일입니다.

각각이 다르게 중요한 이유

D1은 대체로 온보딩에 대한 이야기입니다. 다음 날 아무도 안 온다면 첫 사용에서 이 앱을 남겨둘 이유를 보여주지 못한 것입니다. D7은 잠깐의 호기심이 아니라 평범한 한 주 안에 이 앱이 자리를 잡는지 시험합니다. D30은 습관에 대해 말해주는 지표이고, 가장 움직이기 어렵습니다.

작은 코호트는 거짓말을 합니다

리텐션 분석이 가장 자주 어긋나는 지점입니다. 12명짜리 코호트는 한두 사람의 행동에 따라 수치가 크게 출렁이고, 그 출렁임이 실제 변화와 똑같아 보입니다.

월요일 코호트: 설치 12명, 3명 복귀 → D1 = 25%
화요일 코호트: 설치 12명, 6명 복귀 → D1 = 50%

두 배 상승입니다. 사람 세 명 차이로요.
제품에서 바뀐 것은 아무것도 없습니다.

업계 기준에 대해

앱 분야별로 "좋은" 리텐션 수치를 정리한 자료들이 있습니다. 조심해서 다루세요. 그 출처가 코호트를 어떻게 정의했는지, 어떤 플랫폼과 국가를 포함했는지, 어떤 종류의 앱을 쟀는지에 따라 달라집니다. 확실하게 의미가 있는 비교는 내 앱과 지난달의 내 앱입니다.

Appnaly에서는 어떻게 보이나요

Appnaly는 원시 이벤트로 다시 계산하지 않고 Google Analytics가 이미 만들어 둔 데이터에서 리텐션을 읽습니다. 그래서 수치는 GA4의 정의를 따릅니다. 코호트가 너무 작아 무언가를 말할 수 없을 때 정직한 해석은 아직 데이터가 부족하다는 것이고, 그 자리를 자신만만한 백분율로 채우는 도구는 도움이 되지 않습니다.

직접 센 코호트로 리텐션을 손으로 계산해 보고 싶다면, 무료 리텐션 계산기가 계산을 대신하고 공식도 함께 보여줍니다.