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.

"아직"은 0%가 아닙니다

5일 전에 설치한 코호트는 7일차에 활동했을 수가 없습니다. 그래도 GA4 코호트 보고서는 이 코호트에 0%라는 값을 돌려줄 수 있는데, "아무도 돌아오지 않았다"로 읽히지만 실제 의미는 "아직"입니다. N일차 수치는 N일차가 끝날 만큼 오래된 코호트에서만 읽으세요.

숫자 하나가 아니라 곡선을 읽기

리텐션 수치 하나는 몇 명이 남았는지 말해주고, D1·D7·D30에 걸친 모양은 왜 그런지 말해줍니다. 새 코호트의 D1과 오래된 코호트의 D30이 아니라, 같은 일차끼리 코호트를 비교하세요.

일별 코호트가 너무 작을 때

신규 사용자를 주 단위로 묶으세요. 300명짜리 주간 코호트 하나가 40명짜리 일별 코호트 일곱 개보다 더 많은 것을 말해주고, 월요일 코호트와 토요일 코호트를 다르게 보이게 하는 요일 효과도 줄여줍니다. 매일이 아니라 가끔 쓰는 앱이라면 어떤 기간을 대신 봐야 하는지 Utility 앱 리텐션 글에서 다룹니다.

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 코호트 데이터에서 리텐션을 읽기 때문에 수치는 GA4의 정의를 따릅니다. 신규 사용자를 주간 코호트로 묶고, 각 일차는 그날에 도달할 시간이 지난 코호트에서만 읽으며, 최신 코호트를 이전 4주 평균과 비교하고, 사용자가 30명 미만이면 판단하지 않습니다. 더 작은 코호트에 대한 정직한 해석은 아직 데이터가 부족하다는 것입니다.

직접 센 코호트로 리텐션을 손으로 계산해 보고 싶다면, 무료 리텐션 계산기가 계산을 대신하고 공식과 함께 그 크기의 코호트에서 값이 얼마나 넓게 흔들릴 수 있는지도 보여줍니다.