로그인

앰플리튜드

모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기 🎮

Team MAXONOMY ・ 2024.05.16

모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기 🎮

모바일 게임의 성과를 측정할 때 가장 중요한 지표는 아마 리텐션일 것입니다. 리텐션을 측정하는 기본적인 방식은 어느 서비스나 동일하지만, 서비스나 산업에 따라 그 특성에 맞는 상세한 리텐션 설정 기준과 측정 방법이 존재합니다. 모바일 게임 서비스도 마찬가지로 게임이라는 특성에 맞는 적합한 리텐션율 측정법이 있습니다.


리텐션율은 크게 'N-day 리텐션율', 'Unbounded 리텐션율', 'Bracketed 리텐션율' 3가지로 나뉩니다. 이중 모바일 게임에 가장 많이 적용하는 지표는 N-day 리텐션율입니다. 이유가 무엇일까요? 이번 포스트에서는 모바일 게임에 적합한 리텐션 설정 방법과 그 이유에 대해서 알아보겠습니다.







N-day 리텐션 vs Unbounded 리텐션


N-day 리텐션은 사용자가 처음 앱을 사용한 이후, 지정된 날에 앱으로 돌아오는 비율을 말합니다. 예를 들어, 2일차 N-day 리텐션율이 50%라면, 새로운 유저의 50%가 2일차에도 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbounded 리텐션은 특정한 날짜에 앱으로 돌아오는 사용자의 비율이나 이후의 임의의 날짜를 측정합니다. 만약 2일차 Unbounded 리텐션율이 50%라면, 새로운 사용자의 50%가 2일차를 포함한 그 이후에 한번이라도 앱을 사용했다는 것을 뜻합니다.


아래는 동일한 모바일 애플리케이션에 대한 N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션(Rolling Retention)을 비교한 그래프입니다.



그래프를 보시면 알겠지만, 두 지표 간의 차이는 상당히 큽니다. 이 사실을 모른채로 아무 리텐션 지표를 모니터링한다면, 중요한 비즈니스 의사결정에 큰 오류가 생길 수 있겠죠.


Day 1을 기준으로 보면 N-day 리텐션은 43%로, 신규 유저 중 43%가 앱을 처음 사용한 후 첫 번째 날에 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbouded 리텐션은 59%로, 이는 새로운 사용자 중 59%가 Day1을 포함하여 그 이후의 어느 날이든 한번 이상 앱을 실행했다는 것을 의미합니다.


N-day 리텐션을 사용하면, 앱을 가장 처음 실행한 이후 N일이 지난 시점까지 앱으로 얼마나 많은 사용자가 돌아오는지 정확한 비율을 알 수 있습니다. 따라서 모바일 게임같이 유저가 매일 플레이하는 것이 목표인 애플리케이션은 N-day 리텐션이 적합하다고 할 수 있죠.


물론 N-day 리텐션이 항상 정답은 아닙니다. 어떤 케이스에서는 매일은 아니더라도 조금 긴 텀을 가지고 사용자가 돌아오는 것이 유의미할 수 있습니다. 대표적으로 모바일 임대료 결제 앱이라면, 사용자가 매월 한 번씩만 앱을 사용하여 결제를 하는 것이 앱 성공의 기준이 될 수 있겠죠. 이 경우에는 N-day 리텐션보다는 Unbouded 리텐션을 측정하는 것이 유용할 것입니다. 흔한 케이스는 아니겠지만, 특정 게임도 Unbouded 리텐션을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다. 예를 들어 '텐텐 오락실'이라는 앱은 술자리나 많은 사람들이 모인 자리에서 다 함께 플레이하는 모바일 게임입니다. 이런 류의 게임의 경우, 유저가 매일 습관적으로 접속하길 기대하지 않겠죠.









시간 기준 리텐션 VS 날짜 기준 리텐션


N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션 차이 외에도, 시간 기준과 날짜 기준으로 리텐션 계산 방법을 나눌 수도 있습습니다. 시간 기준으로 계산한다면, 각 사용자별 접속 시간을 기준으로 날짜를 구별합니다. 즉, Day 0는 사용자가 앱을 최초로 실행시킨 시간부터 24시간이 지난 시간인 0 ~ 24시간 사이를 의미하고, Day 1은 24시간부터 48시간 사이를 의미합니다. Day 1 리텐션율이 10%라고 가정해본다면, 1,000명의 사용자 중에서 100명이 각각의 처음으로 앱을 실행한 이후 24시간에서 48시간 사이에 앱을 한번 이상 더 실행했다는 것을 뜻합니다. 만약 사용자 X가 화요일 오후 4시에 처음으로 앱을 실행했다면, 수요일 오후 4시와 목요일 오후 4시 사이에 앱을 다시 열었다는 뜻입니다.


반면, 날짜를 기준으로 계산할 때, 리텐션 차트는 그저 달력상의 날짜를 기준으로 측정됩니다. 만약 어떤 사용자가 10월 1일 오후 11시에 처음으로 앱을 실행했다면, 이 사람의 Day 0는 10월1일, Day 1는 10월 2일이 될 것입니다.


아래 그래프는 앞서 살펴본 동일한 앱에 대한 시간 기준 리텐션과 날짜 기준 리텐션 수치입니다.



처음 며칠 동안에 가장 뚜렷한 차이가 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 날짜 기준 Day 1 리텐션은 43%인 반면, 시간 기준 Day 1 리텐션은 32%에 불과합니다. 하지만 시간이 흐름에 따라, 두 그래프 간의 차이는 줄어들고 이 둘을 구별하는 의미는 많이 사라진다고 볼 수 있습니다.









시간 기준과 날짜 기준을 구별하는 이유


시간이 흐름에 따라 구별 의미가 줄어들면 굳이 이 두 지표를 나누는 이유가 있나 궁금해질 겁니다. 하지만 우리가 리텐션 지표를 평가할 때는 보통 앱 출시 초기에 다른 앱의 리텐션 지표와 비교하는 식으로 많이 진행합니다. 이 때, 다른 기준의 리텐션 지표를 비교하면 분명 큰 오류가 생기겠죠. 빠르게 시장 반응을 살피고 대응해야하는 앱 출시 초기에는 이 오류가 치명적으로 작동할 수 있습니다.


예를 들어, 모바일 게임 초기 버전을 런칭한 후 Day 1 리텐션율이 32%라고 가정해봅시다. 이것만으로는 리텐션이 잘 이루어지고 있는지 판달할 수 없겠죠. 최대한 유사한 게임과 리텐션율을 비교해보아야합니다. 만약 이 때, 시간 기준과 날짜 기준 리테션 지표를 잘못 비교한다면, 제대로된 벤치마크가 되지 않겠죠.










결국 어떤 지표로 모바일 게임을 측정해야하나요?


리텐션 지표에 정해진 정답은 없습니다. 그렇지만 일반적인 경우에는 날짜 기준 리텐션보다는 시간 기준 리텐션이 더 정확한 현황을 보여준다고 할 수 있습니다. 하지만 시간 기준 리텐션은 정확한 데이터를 얻는데 하루 더 걸린다는 단점이 있습니다. 앱 출시 초기라면 하루 일찍 대응하는 것의 차이가 큰 결과 차이를 만들 수 있죠.


정리하자면, "일반적인 모바일 게임이라면 N-day 리텐션을 측정하는 것이 좋지만, 간혹 매일 들어오는 것을 원하지 않는 게임일 경우 Unbounded 리텐션 지표를 사용하는 것이 좋을 수 있으며, 또 기본적으로 시간 기준 리텐션을 측정하는 것이 정확하나, 데이터를 더 빨리 얻어야 할 때는 날짜 기준 리텐션을 먼저 살펴보는 것이 좋다." 정도가 될 것 같습니다.


다시 한번 말하지만 리텐션에 정해진 정답은 없으며, 각 지표가 정확히 무엇을 측정하는 것인지 알고 있다면, 어떤 상황에서든 데이터 기반의 유의미한 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다.

logo

팀맥소노미

YOUR DIGITAL MARKETING HERO

비즈니스 성장을 위한 최적의 솔루션과 무료 데모 시연, 활용 시나리오를 제안 받아보세요

관련 글 보기

Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법

Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법

개발 리소스 없이 클릭·페이지뷰 등 사용자 행동을 자동 수집해 빠른 분석과 최적화를 지원하는 Amplitude Autocapture 기능 소개

AI에 의존하는 인간, 인간을 필요로 하는 AI

AI에 의존하는 인간, 인간을 필요로 하는 AI

AI가 변화시킨 일자리, 시장 구조, 마케팅의 한계와 기회까지 짚어보는 인사이트

MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리

MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리

오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다.  AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.

그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리

그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리

그로스 마케팅의 정의부터 성공 사례와 필수 전략까지, 데이터 기반 성장 비법 총정리

모바일 게임의 성과를 측정할 때 가장 중요한 지표는 아마 리텐션일 것입니다. 리텐션을 측정하는 기본적인 방식은 어느 서비스나 동일하지만, 서비스나 산업에 따라 그 특성에 맞는 상세한 리텐션 설정 기준과 측정 방법이 존재합니다. 모바일 게임 서비스도 마찬가지로 게임이라는 특성에 맞는 적합한 리텐션율 측정법이 있습니다.


리텐션율은 크게 'N-day 리텐션율', 'Unbounded 리텐션율', 'Bracketed 리텐션율' 3가지로 나뉩니다. 이중 모바일 게임에 가장 많이 적용하는 지표는  N-day 리텐션율입니다. 이유가 무엇일까요? 이번 포스트에서는 모바일 게임에 적합한 리텐션 설정 방법과 그 이유에 대해서 알아보겠습니다.







N-day 리텐션 vs Unbounded 리텐션


N-day 리텐션은 사용자가 처음 앱을 사용한 이후, 지정된 날에 앱으로 돌아오는 비율을 말합니다. 예를 들어, 2일차 N-day 리텐션율이 50%라면, 새로운 유저의 50%가 2일차에도 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbounded 리텐션은 특정한 날짜에 앱으로 돌아오는 사용자의 비율이나 이후의 임의의 날짜를 측정합니다. 만약 2일차 Unbounded 리텐션율이 50%라면, 새로운 사용자의 50%가 2일차를 포함한 그 이후에 한번이라도 앱을 사용했다는 것을 뜻합니다.


아래는 동일한 모바일 애플리케이션에 대한 N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션(Rolling Retention)을 비교한 그래프입니다.



그래프를 보시면 알겠지만, 두 지표 간의 차이는 상당히 큽니다. 이 사실을 모른채로 아무 리텐션 지표를 모니터링한다면, 중요한 비즈니스 의사결정에 큰 오류가 생길 수 있겠죠.


Day 1을 기준으로 보면 N-day 리텐션은 43%로, 신규 유저 중 43%가 앱을 처음 사용한 후 첫 번째 날에 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbouded 리텐션은 59%로, 이는 새로운 사용자 중 59%가 Day1을 포함하여 그 이후의 어느 날이든 한번 이상 앱을 실행했다는 것을 의미합니다.


N-day 리텐션을 사용하면, 앱을 가장 처음 실행한 이후 N일이 지난 시점까지 앱으로 얼마나 많은 사용자가 돌아오는지 정확한 비율을 알 수 있습니다. 따라서 모바일 게임같이 유저가 매일 플레이하는 것이 목표인 애플리케이션은 N-day 리텐션이 적합하다고 할 수 있죠.


물론 N-day 리텐션이 항상 정답은 아닙니다. 어떤 케이스에서는 매일은 아니더라도 조금 긴 텀을 가지고 사용자가 돌아오는 것이 유의미할 수 있습니다. 대표적으로 모바일 임대료 결제 앱이라면, 사용자가 매월 한 번씩만 앱을 사용하여 결제를 하는 것이 앱 성공의 기준이 될 수 있겠죠. 이 경우에는 N-day 리텐션보다는 Unbouded 리텐션을 측정하는 것이 유용할 것입니다. 흔한 케이스는 아니겠지만, 특정 게임도 Unbouded 리텐션을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다. 예를 들어 '텐텐 오락실'이라는 앱은 술자리나 많은 사람들이 모인 자리에서 다 함께 플레이하는 모바일 게임입니다. 이런 류의 게임의 경우, 유저가 매일 습관적으로 접속하길 기대하지 않겠죠.









시간 기준 리텐션 VS 날짜 기준 리텐션


N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션 차이 외에도, 시간 기준과 날짜 기준으로 리텐션 계산 방법을 나눌 수도 있습습니다. 시간 기준으로 계산한다면, 각 사용자별 접속 시간을 기준으로 날짜를 구별합니다. 즉, Day 0는 사용자가 앱을 최초로 실행시킨 시간부터 24시간이 지난 시간인 0 ~ 24시간 사이를 의미하고, Day 1은 24시간부터 48시간 사이를 의미합니다. Day 1 리텐션율이 10%라고 가정해본다면, 1,000명의 사용자 중에서 100명이 각각의 처음으로 앱을 실행한 이후 24시간에서 48시간 사이에 앱을 한번 이상 더 실행했다는 것을 뜻합니다. 만약 사용자 X가 화요일 오후 4시에 처음으로 앱을 실행했다면, 수요일 오후 4시와 목요일 오후 4시 사이에 앱을 다시 열었다는 뜻입니다.


반면, 날짜를 기준으로 계산할 때, 리텐션 차트는 그저 달력상의 날짜를 기준으로 측정됩니다. 만약 어떤 사용자가 10월 1일 오후 11시에 처음으로 앱을 실행했다면, 이 사람의 Day 0는 10월1일, Day 1는 10월 2일이 될 것입니다.


아래 그래프는 앞서 살펴본 동일한 앱에 대한 시간 기준 리텐션과 날짜 기준 리텐션 수치입니다.



처음 며칠 동안에 가장 뚜렷한 차이가 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 날짜 기준 Day 1 리텐션은 43%인 반면, 시간 기준 Day 1 리텐션은 32%에 불과합니다. 하지만 시간이 흐름에 따라, 두 그래프 간의 차이는 줄어들고 이 둘을 구별하는 의미는 많이 사라진다고 볼 수 있습니다.









시간 기준과 날짜 기준을 구별하는 이유


시간이 흐름에 따라 구별 의미가 줄어들면 굳이 이 두 지표를 나누는 이유가 있나 궁금해질 겁니다. 하지만 우리가 리텐션 지표를 평가할 때는 보통 앱 출시 초기에 다른 앱의 리텐션 지표와 비교하는 식으로 많이 진행합니다. 이 때, 다른 기준의 리텐션 지표를 비교하면 분명 큰 오류가 생기겠죠. 빠르게 시장 반응을 살피고 대응해야하는 앱 출시 초기에는 이 오류가 치명적으로 작동할 수 있습니다.


예를 들어, 모바일 게임 초기 버전을 런칭한 후 Day 1 리텐션율이 32%라고 가정해봅시다. 이것만으로는 리텐션이 잘 이루어지고 있는지 판달할 수 없겠죠. 최대한 유사한 게임과 리텐션율을 비교해보아야합니다. 만약 이 때, 시간 기준과 날짜 기준 리테션 지표를 잘못 비교한다면, 제대로된 벤치마크가 되지 않겠죠.










결국 어떤 지표로 모바일 게임을 측정해야하나요?


리텐션 지표에 정해진 정답은 없습니다. 그렇지만 일반적인 경우에는 날짜 기준 리텐션보다는 시간 기준 리텐션이 더 정확한 현황을 보여준다고 할 수 있습니다. 하지만 시간 기준 리텐션은 정확한 데이터를 얻는데 하루 더 걸린다는 단점이 있습니다. 앱 출시 초기라면 하루 일찍 대응하는 것의 차이가 큰 결과 차이를 만들 수 있죠.


정리하자면, "일반적인 모바일 게임이라면 N-day 리텐션을 측정하는 것이 좋지만, 간혹 매일 들어오는 것을 원하지 않는 게임일 경우 Unbounded 리텐션 지표를 사용하는 것이 좋을 수 있으며, 또 기본적으로 시간 기준 리텐션을 측정하는 것이 정확하나, 데이터를 더 빨리 얻어야 할 때는 날짜 기준 리텐션을 먼저 살펴보는 것이 좋다." 정도가 될 것 같습니다.


다시 한번 말하지만 리텐션에 정해진 정답은 없으며, 각 지표가 정확히 무엇을 측정하는 것인지 알고 있다면, 어떤 상황에서든 데이터 기반의 유의미한 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다.

앰플리튜드, 리텐션, 데이터 분석, 고객 이탈