솔직한 경험 기반 접근
리텐션·코호트 분석을 처음 해본 건 수업 팀 프로젝트에서 앱 사용자 데이터를 다룬 자리였습니다. 코호트는 가입 주차를 기준으로 그룹을 나누고, 각 그룹이 이후 몇 주 동안 서비스에 돌아오는 비율을 추적했습니다. 1주 리텐션·7일 리텐션·30일 리텐션을 핵심 지표로 설정했고, 코호트마다 값이 다르게 나오는 자리에서 어떤 시기에 유입된 사용자가 잘 남는지를 볼 수 있었습니다.
가입 시점의 온보딩 방식이 달랐던 코호트에서 리텐션 차이가 유독 크게 나타났고, 이것이 온보딩 개선의 근거가 됐습니다. 코호트 분석은 전체 평균보다 그룹별 행동 차이를 보는 자리에서 진짜 인사이트가 나오는 경우가 많습니다.