이탈 전략

마지막 업데이트: 2022년 1월 12일 | 0개 댓글
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연구과제 상세정보

오늘날 기업들은 시장개방과 더불어 고객의 욕구는 갈수록 다양해지고 까다로워지고 있으며, 또한 동종업체와의 경쟁은 갈수록 심화되고 있고, 심지어 다양한 제품, 기능들의 융복합화로 업종의 장벽이 허물어져 이종업체와도 이제 경쟁을 해야 하는 어려운 환경에 직면하 .

오늘날 기업들은 시장개방과 더불어 고객의 욕구는 갈수록 다양해지고 까다로워지고 있으며, 또한 동종업체와의 경쟁은 갈수록 심화되고 있고, 심지어 다양한 제품, 기능들의 융복합화로 업종의 장벽이 허물어져 이종업체와도 이제 경쟁을 해야 하는 어려운 환경에 직면하고 있다. 또한 기술의 급속한 발전으로 인해 상품을 통한 마케팅 활동은 의미가 약해지게 되었으며 이제 마케팅의 주요 핵심 개념은 상품에서 고객으로 전환이 되어 고객을 확보하고 유지하는 마케팅의 일환인 CRM(customer relationship management)이 기업의 경쟁력 강화의 핵심수단으로 중요하게 되었다(Baran 외, 2008). CRM 마케팅은 기업에 도움이 되는 고객을 확보하여 성장시키며 계속 수익을 낼 수 있도록 고객을 유지하는 전략과 다양한 활동을 의미한다. 그래서 마케팅을 하기 위한 가장 기본은 고객을 이해하는 것이며 기업이 산업에서 살아남기 위해서는 기존 고객을 유지하는 전략이 가장 중요한 핵심이라고 할 수 있다. 고객이탈관리(customer churn management)는 고객을 유지하기 위해 가장 넓게 사용된 고객유지 이탈 전략 전략이다. 이탈관리의 기본 정의는 고객이 다른 경쟁업체로 옮겨갈려고 의도하는 고객들을 찾아내어 고객관리를 하는 개념이다. 그러한 이탈 가능고객이 정의되었을 때, 기업은 고객유지를 위해서 이탈 가능고객을 타겟으로 하여 적극적인 마케팅 캠페인을 진행하게 된다. 특히 시장이 포화될수록 신규고객의 확보는 더욱 어려워지고 비용은 더욱 커지게 되므로 고객유지는 더욱 더 중요하게 된다. 고객을 확보, 성장, 유지와 이탈 등의 고객 생애주기(customer lifecycle)를 통해 고객의 생애가치를 파악하고 고객가치가 높은 고객을 유지하는 전략은 신규고객의 확보를 통해 이익을 증대시키는 것보다 우선적인 전략으로서 매우 중요하다 할 것이다. 그래서 기업은 기여도가 높은 즉 고객 생애가치(life time value, LTV)가 높은 고객을 유지하기 위하여, 멤버십 프로그램, 고객 로열티 강화마케팅, 고객유지 캠페인 등 다양한 마케팅 활동에 자원과 역량을 집중하게 된다(Gupta 외, 2006; 전희주, 2008, 2010).
Reichheld(1996)는 미국 기업들이 5년마다 고객 중 절반을 잃는다고 밝히고 있다. 지금까지 은행, 카드, 통신 업종의 많은 기업들은 고객들이 왜 경쟁사로 옮겨 가는지를 이해하고 고객 이탈이유를 분석하는데 필사적인 노력을 기울이고 있다. 고객들이 이탈했다는 것을 이해하고 구체적으로 누가 이탈했는지 아는 것은 매우 중요하며 어려운 일이다. 더구나 이탈할 고객을 찾았다 하더라도 어떠한 전략을 통해 고객의 이탈을 막는 것은 더욱 더 어렵다 할 것이다(Dyche, 2002).
고객이탈을 분석하는 것은 신규고객을 확보하는 것보다 기존고객을 유지하는 것이 비용이 적게 든다는 원칙에 기반하고 있다. 1980년대 미국 기업들은 누가 이탈하였는지에 초점을 맞추었고 1990년 이후에는 데이터마이닝 기법을 이용하여 이미 떠난 고객들의 특성을 현재 고객들에게 적용하여 다음에 이탈할 고객들에게 적용하여 다음에 이탈할 고객들을 찾는데 주력하였다. 요즈음 기업들은 이탈할 성향이 높은 고객들을 분류해내기 위해 비슷한 특성을 가진 고객을 비교하는 기술을 활용하며 동시에 그 고객을 유지하기 위해 고객들에 대한 차별성을 찾아 고객 개인들에 대한 맞춤형 마케팅(customized marketing)을 실행하고 있다. 또한 기업들은 이탈을 막는 다양한 고객유지방법을 강구하면서도 고객가치가 낮은 고객의 이탈을 방지하는 것보다는 고객가치가 높은 이탈가능고객을 방지하고 이탈고객의 수를 줄이는 데에 마케팅 캠페인의 초점을 맞추고 있다.
예를 들어, 통신회사에서는 고객가치가 높은 이탈고객에게는 더 많은 보조금을 지불할 수 있을 것이며, 은행이나 카드사 등의 금융업에서는 카드 연회비, 이체수수료 등 각종 수수료 혜택을 제공하여 그 기업의 이익에 기여도가 높은 고객을 계속 유지하고자 한다.
지금까지 고객이탈에 대한 많은 이론적 연구와 실증분석이 이루어져 왔으나 고객들의 관계 구조를 기반으로 하는 연구는 그렇게 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 고객들 간의 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석을 통해 고객 역할을 분석하고, 해지자 네트워크 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 고객이 다른 고객이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하고 이를 기반으로 고객 이탈 예측 및 이탈 방지를 위한 방안을 제시하고자 한다.

현재 많은 기업에서는 이탈고객의 이탈원인을 찾아 규명을 하고 또한 이탈 가능성이 높은 고객을 찾아 이탈을 방지하는 이탈방지 프로그램이나 캠페인을 실행하고 있다. 특히 사회적 관계성이 매우 높은 고객이 그 기업에 대한 불만이나 실망으로 이탈을 하게 되면 그 고 .

현재 많은 기업에서는 이탈고객의 이탈원인을 찾아 규명을 하고 또한 이탈 가능성이 높은 고객을 찾아 이탈을 방지하는 이탈방지 프로그램이나 캠페인을 실행하고 있다. 특히 사회적 관계성이 매우 높은 고객이 그 기업에 대한 불만이나 실망으로 이탈을 하게 되면 그 고객과 관계성이 매우 높은 주위 고객들에게 이탈 영향 또한 크게 미칠 것으로 사료된다.
본 연구에서 얻은 소셜 네트워크 변수를 활용하여 고객유지를 위한 마케팅에 활용하면 다음과 같은 효과를 얻을 것이다. 첫 째, 네트워크 핵심 연결자 역할 점수를 활용하여 이탈가능성이 높은 고객에 대해 타겟 마케팅을 한다면 소셜 네트워크의 확산성(diffusion)에 의해 단순한 이탈확률만 높은 고객을 타겟으로 하는 마케팅 보다 이탈방지의 확산효과는 더욱 커질 것이다. 가령 내부핵심 연결자 점수가 높거나 또는 내부 중개자 점수가 높은 이탈가능성이 높은 고객을 우선으로 마케팅 대상으로 특별 관리를 한다면 그 고객중심의 네트워크의 이탈 가능성은 더욱 더 낮아질 것이다. 둘 째, 본 연구에서 도출된 사회네트 워크 변수와 역할 변수들을 활용하여 고객 이탈 모형의 변수로 활용하면 이탈 가능성에 대한 정확도는 더욱 더 증대될 것이다. 세 째, 더욱 더 정교한 이탈 모델과 이탈 방지의 확산성을 통해 고객 이탈방어 프로그램 비용은 매우 줄어들 것이다.
현재 기업은 고객 가치가 높은 고객에 대해 차별성을 더욱 더 강조하고 이를 통해 여러 가지 자원의 배분을 효율적으로 배분하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 소셜 네트변수를 활용하여 고객 가치를 강조하는 은행, 카드사, 통신사, 증권회사, 백화점 등 모든 업종에서 고객 로얄티, 고객유지 및 이탈방지 마케팅 등 다양한 영역에서 활용가능하리라 여겨진다.

고객관리(customer relationship management, CRM) 마케팅에 있어서 가장 중요한 부분은 고객 이탈방지를 위한 고객 유지 전략이다. 그래서 고객들을 위한 다양한 마케팅 활동을 위한 가장 기본은 고객을 이해하고 고객의 특성을 파악하여 고객에 맞는 마케팅 전략을 수행 .

고객관리(customer relationship management, CRM) 마케팅에 있어서 가장 중요한 부분은 고객 이탈방지를 위한 고객 유지 전략이다. 그래서 고객들을 위한 다양한 마케팅 활동을 위한 가장 기본은 고객을 이해하고 고객의 특성을 파악하여 고객에 맞는 마케팅 전략을 수행하는 것이라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 첫 번째, 고객들 간의 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 통해 어느 한 기업의 데이터를 활용하여 고객 역할을 분석하고, 두 번째, 해지자 네트워크 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 고객이 다른 고객이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하여, 이를 기반으로 이탈 전략 고객 이탈 예측 및 이탈 방지를 위한 방안을 제시하고자 하는데 있다. 또한 고객 네트워크 구조 속에 내포되어 있는 명성 및 중개 중심성 역할을 통해 고객들의 네트워크 내에서 고객들의 역할을 분석하고, 해지 고객 네트워크 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 고객이 고객이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 연구하고자 한다.

  • 한글키워드
  • 자아 네트워크,근접 중심성,매개 중심성,연결정도 중심성,커뮤니티,고객 이탈,소셜 네트워크 분석,CRM,구조적 틈새
  • 영문키워드
  • structural hole,degree centrality,betweenness centrality,closeness centrality,ego-network,Customer churn,Social Network Analysis

본 연구에서는 국내 한 이동통신회사의 해지 고객 중심의 통화 네트워크 데이터를 가지고 고객들 간의 관계 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석의 일종인 자아 네트워크(Ego-Network) 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 이탈고객이 다른 고객의 이탈에 .

본 연구에서는 국내 한 이동통신회사의 해지 고객 중심의 통화 네트워크 데이터를 가지고 고객들 간의 관계 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석의 일종인 자아 네트워크(Ego-Network) 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 이탈고객이 다른 고객의 이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하고 이를 기반으로 고객 이탈 예측 및 이탈 방지를 위한 방안을 제시하고자 한다. 해지고객들 간 양방향 통화를 갖는 네트워크를 살펴본 결과, 해지고객들 간의 무더기 이탈 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 이탈 그룹에는 그룹 이탈에 영향을 주는 이탈유발자가 존재하고 있었으며, 이러한 이탈유발자의 특징은 그룹 내에서 많은 구성원들과 연결되어 있는 핵심 연결자 역할을 하면서, 정보전달의 매개자 역할을 동시에 해내는 고객이었다. 즉 긴밀한 네트워크일수록, 이탈유발자 비중이 높고, 이들 이탈유발자와의 관계에 의한 이탈현상은 이탈유발자의 영향이 큰 것으로 볼 수 있을 것이다.

In this study, we investigate how chunn customers who played Central Connector or Broker role affect other customers’Chunn in their call networks with Ego-Network analysis using call data of A mobile telecom company in Korea. As a result of investiga .

In this study, we investigate how chunn customers who played Central Connector or Broker role affect other customers’Chunn in their call networks with Ego-Network analysis using call data of A mobile telecom company in Korea. As a result of investigating Reciprocal Network, we found a relationship of attrition among Chunn customers. Chunn provokers who influence other customers’attrition exist in customer Chunn networks. Such Chunn provokers’characteristic is that they played Central Connector and Broker role in their groups. As a network is Reciprocal one, the proportion of Chunn provokers increases and Chunn provokers’influence also becomes bigger.

현재 이동통신 시장은 이미 포화 상태에 도달했으며 스마트폰 보급과 LTE 상품 출시로 인해 각 이동통신사들의 보조금 증가 등 마케팅의 환경은 더욱 더 치열하게 되었다. 특히 고객을 유지하고 해지고객을 방지하는 이탈방지 전략은 CRM 관점에서 이동통신회사들의 경쟁 .

현재 이동통신 시장은 이미 포화 상태에 도달했으며 스마트폰 보급과 LTE 상품 출시로 인해 각 이동통신사들의 보조금 증가 등 마케팅의 환경은 더욱 더 치열하게 되었다. 특히 고객을 유지하고 해지고객을 방지하는 이탈방지 전략은 CRM 관점에서 이동통신회사들의 경쟁력 강화의 핵심이 되고 있다. 특히 기업들은 이탈할 성향이 높은 고객들을 분류해내기 위해 비슷한 특성을 가진 고객을 비교하는 기술을 활용하며 동시에 가치가 높은 고객을 유지하기 위해 고객들에 대한 차별성을 찾아 고객 개인들에 대한 맞춤형 마케팅(customized marketing)을 실행하고 있다. 또한 기업들은 이탈을 막는 다양한 고객유지방법을 강구하면서도 고객가치가 낮은 고객의 이탈을 방지하는 것보다는 고객가치가 높은 이탈가능고객을 방지하고 이탈고객의 수를 줄이는 데에 마케팅 캠페인의 초점을 맞추고 있다.
본 연구에서는 국내 한 이동통신회사의 해지 고객 중심의 통화 네트워크 데이터를 가지고 고객들 간의 관계 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석의 일종인 자아 네트워크(Ego-Network) 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 이탈 전략 고객이 다른 고객이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하고 이를 기반으로 고객 이탈 예측 및 이탈 방지를 위한 방안을 제시하고자 한다. 해지고객들 간 양방향 통화를 갖는 네트워크를 살펴본 결과, 해지고객들 간의 무더기 이탈 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 이탈 그룹에는 그룹 이탈에 영향을 주는 이탈유발자가 존재하고 있었으며, 이러한 이탈유발자의 특징은 그룹 내에서 많은 구성원들과 연결되어 있는 핵심 연결자 역할을 하면서, 정보전달의 매개자 역할을 동시에 해내는 고객이었다. 즉 긴밀한 네트워크일수록, 이탈유발자 비중이 높고, 이들 이탈유발자와의 관계에 의한 이탈현상은 이탈유발자의 영향이 큰 것으로 볼 수 있을 것이다.

2009년 3월~5월 사이에 해지한 A 이동통신사의 고객 2,102,963명을 대상 중 해지자들 간 통화관계가 없는 고객은 70%이며, 이들 중 가입기간이 3년 미만인 고객은 80%정도를 차지하고 있으며, 이들은 향후에도 휴대폰 이동통신 간 번호이동이 활발할 것으로 예상된다. 해 .

2009년 3월~5월 사이에 해지한 A 이동통신사의 고객 2,102,963명을 대상 중 해지자들 간 통화관계가 없는 고객은 70%이며, 이들 중 가입기간이 3년 미만인 고객은 80%정도를 차지하고 있으며, 이들은 향후에도 휴대폰 이동통신 간 번호이동이 활발할 것으로 예상된다. 해지자들 간 양방향 네트워크가 긴밀한 네트워크 집단은 가입기간 4~5년으로 35~49세, 여성의 비중이 높게 나타났다.
해지자들 간 양방향 통화를 갖는 네트워크를 살펴본 결과, 해지자들 간의 무더기 이탈 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 이탈 그룹에는 그룹 이탈에 영향을 주는 이탈유발자가 존재하고 있었으며, 이러한 이탈유발자의 특징은 그룹 내에서 많은 구성원들과 연결되어 있는 핵심 연결자 역할을 하면서, 정보전달의 매개자 역할을 동시에 해내는 고객이었다. 즉 긴밀한 네트워크일수록, 이탈유발자 비중이 높고, 이들 이탈유발자와의 관계에 의한 이탈현상은 이탈유발자의 영향이 큰 것으로 볼 수 있을 것이다. 또한 비 이탈유발자가 해지했을 경우, 그룹 평균 이탈율이 5%인데 반해, 이탈 유발자가 해지했을 경우, 그룹 평균 이탈율이 26%였다. 그리고 이탈유발자가 해지할 때, 추가 이탈이 발생하는 경우가 43인데 반해, 비 이탈유발자가 해지할 때, 추가 이탈이 발생하는 경우는 17%로 나타났다. 결국 이동통신회사에서의 소셜 네트워크 분석 기술을 활용한 이탈방지의 핵심은 긴밀한 소셜 네트워크 내에 존재하는‘잠재 이탈유발자’를 찾아 이들을 대상으로 고객 이탈방지 노력을 어떻게 할 것인지가 마케팅 역량의 핵심이 될 것이다.
현재 많은 기업에서는 이탈고객의 이탈원인을 찾아 규명을 하고 또한 이탈 가능성이 높은 고객을 찾아 이탈을 방지하는 이탈방지 프로그램이나 캠페인을 실행하고 있다. 특히 사회적 관계성이 매우 높은 고객이 그 기업에 대한 불만이나 실망으로 이탈을 하게 되면 그 고객과 관계성이 매우 높은 주위 고객들에게 이탈 영향 또한 크게 미칠 것으로 사료된다.
본 연구에서 얻은 소셜 네트워크 변수를 활용하여 고객유지를 위한 마케팅에 활용하면 다음과 같은 효과를 얻을 것이다. 첫 째, 네트워크 핵심 연결자 역할 점수를 활용하여 이탈가능성이 높은 고객에 대해 타겟 마케팅을 한다면 소셜 네트워크의 확산성(diffusion)에 의해 단순한 이탈확률만 높은 고객을 타겟으로 하는 마케팅 보다 이탈방지의 확산효과는 더욱 커질 것이다. 가령 내부핵심 연결자 점수가 높거나 또는 내부 중개자 점수가 높은 이탈가능성이 높은 고객을 우선으로 마케팅 대상으로 특별 관리를 한다면 그 고객중심의 네트워크의 이탈 가능성은 더욱 더 낮아질 것이다. 둘 째, 본 연구에서 도출된 사회네트 워크 변수와 역할 변수들을 활용하여 고객 이탈 모형의 변수로 활용하면 이탈 가능성에 대한 정확도는 더욱 더 증대될 것이다. 세 째, 더욱 더 정교한 이탈 모델과 이탈 방지의 확산성을 통해 고객 이탈방어 프로그램 비용은 매우 줄어들 것이다.
현재 기업은 고객 가치가 높은 고객에 대해 차별성을 더욱 더 강조하고 이를 통해 여러 가지 이탈 전략 자원의 배분을 효율적으로 배분하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 소셜 네트워크 방법을 활용한다면 고객 가치를 강조하는 은행, 카드사, 통신사, 증권회사, 백화점 등 모든 업종에서, 고객 로얄티, 고객유지 및 이탈방지 마케팅 등 다양한 영역에서 활용가능하리라 여겨진다.

이코노믹 데일리

윤 대통령은 이날 충북대에서 개최한 국가재정전략회의 제2세션을 마친 뒤 재학생 등과 오찬 간담회를 하고 애로사항을 청취했다. 이 자리에서 윤 대통령은 MZ세대와 지방대학·지역인재 육성 방안, 청년 등 미래세대를 위한 정책 방향을 논의했다. 윤 대통령은 이날 간담회에서 나온 건의사항을 정책 수립 시 반영할 것을 관계 부처에 지시했다.

대통령실 관계자는 "그동안 회의가 정부 청사에서 열렸던 것과 달리 이번 장소는 충북대"라며 "대학을 택한 이유는 지방발전, 인재육성 등 지방시대와 연계하고자 하는 대통령의 의지가 반영된 것"이라고 설명했다.

윤 대통령도 "지역 균형발전과 인재 양성이 새 정부의 핵심 어젠다로 앞으로 우리 재정이 청년과 미래 세대를 위해 쓰여야 한다는 새 정부의 의지를 담았다"며 "재정을 어떻게 운용하느냐에 따라 우리 대한민국의 미래가 결정된다"고 했다.

정치권 안팎에선 윤 대통령이 국가재정전략회의 때 MZ세대와 소통한 것을 놓고 '역대 정부와 차별화'에 나섰다는 평가가 나왔다. 특히 최근 여론조사에서 MZ세대가 현 정부를 비토하면서 윤 대통령이 2030세대 잡기에 나선 게 아니냐는 분석도 제기됐다.

여론조사업체 '알앤써치'가 지난 2∼4일(뉴스핌 의뢰)까지 조사한 결과를 보면, 20대에서 윤 대통령을 부정 평가하는 비율은 61.3%에 달했다. 지난주 53.4%에서 한 주 만에 7.9%포인트가 상승한 것이다. MZ세대는 지난 3·9 대선 때 윤 대통령을 적극적으로 지지한 핵심 우군이다.

20대가 이탈하자 윤 대통령의 지지율도 하락했다. 이 조사에서 윤 대통령의 지지율은 한 주간 2.7%포인트 하락한 42.6%에 그쳤다. 윤 대통령에 대한 부정 평가는 같은 기간 3.2%포인트 오른 53.0%에 달했다. 부정 평가와 긍정 평가 격차는 오차범위(95% 신뢰수준에서 ±3.1%포인트) 밖으로 벌어졌다.

How to Prevent The Worst Type of Churn With Retargeting

Here is the dream: a user installs your app, opens to log in right after install and starts using the app often. Sadly, in real life, users’ behavior is not that straightforward. In the day-to-day jungle of app business, the fight is constant to keep your users in-app and engaged. Churn is the enemy. Why? Because retention drops can have a real impact on revenue, especially for businesses whose monetization is mostly based on in-app purchases and subscriptions.

So, when an app marketer invests so much in acquiring a new user and then that user churns, that poses a serious waste of resources. But, can one avoid this type of user churn?

When your users go missing

Getting new and more users is the crux of the matter for app marketers. But getting an app install is just the beginning of a long journey towards keeping engaged and profitable users. This means the solution lies in preventing them from churning.

Churn is a behavioral phenomenon that can’t be 100% avoided, but it can be prevented. We know that an app user can uninstall your app and/or become inactive at any point in time and for diverse reasons. As advertisers, there isn’t much we can control when it comes to the product side of the mobile business. Still, there is an opportunity to tackle the other churn reasons related to the onboarding of a user and the messaging presented to the audience.

Here is what data tells us about churn and retention of an app user. Churn can happen very early on the user journey. Previous studies by Adjust show us that users tend to keep an app for just under six days before losing interest, login in for their last session, and then uninstalling it.

Let’s look at this overall app behavior by days post app install.

  • Day 1: Apps usually show a high retention rate on the first day, followed by a drop-off on day 2. Reports estimate that close to 80% of users have churned the day after an app install. Advertisers look at a high retention rate on day one as a good predictor of a good retention performance in the long run.
  • Day 3: Only an average of 13% of users interact with an app on the third day, making this a crucial time frame to re engage all users.
  • Day 7: If we look at day seven, an average of only 12% of users is still active. A big chunk of app uninstalls happens in the first week, and it usually stabilizes after the second-week mark. This behavior tends to be present across different verticals, irrespective of their churn rate.
  • Day 30: Within 30 days, an app can lose up to 90% of its acquired users. Within 90 days, this number rises to 95%. After one month has passed since the app install, the average retention rate 이탈 전략 for apps is 14%.

The data is clear: the majority of new app users will become inactive, and even uninstall your app, very soon on their user journey. The first few days post-install are crucial for retaining a user.

How long do users wait to delete an app?

How long do users wait to delete an app?

© Closing the loop: understanding the user lifecycle by Adjust.

The worst type of churn

The worst kind of user churn is the one that is the hardest to recover from. It gives close to no chance to get a user back, or it becomes very costly to do so. From this perspective, the worst type of churn occurs when a new user drops out before completing the first intended action, which usually involves an onboarding process trial, such as a first tutorial completion, filling up a profile form, picking a goal, choosing a path or a theme, etc. The intended action will vary greatly depending on the nature of the app and the goals set.

At a stage when marketers are trying to build a valuable base of users that fully understand and engage with the app, retaining the maximum number of those users is crucial. A user that churns at a very early stage, right after install or during the first seven days, before they perform your intended action, indicates a significant loss: loss of the investment made in UA, no conversions, no ROI.

Why do we call this the worst type of churn? Well, the faster the churn happens, the less the user interacted with the app. Let’s picture this: as an advertiser, you know that your newly acquired users, both organically or via your paid campaigns, are high-intent, quality users. If these same users churn without even completing the first action, you intended them to perform; you’re technically losing high potential users. If these users are correctly retargeted early post-install, there is a much better chance to drive them down the funnel 이탈 전략 and increase their lifetime value potential.

Churn has two dark sides: either the user uninstalls the app, or they just become inactive. Inactivity can occur when there is a lack of or conflicting messaging, when the user journey doesn’t flow as intended, and for a myriad of other reasons. If your app onboarding is not sticky enough or presents a poor user experience, a user might drop off the app and decide not to come back. The user might lose interest in the app and simply forget about it and stop using it.

Users tend to try out many apps, but they don’t retain them all. They will usually decide which ones to keep pretty quickly. So if you can retain your users past the first steps of the journey (onboarding, reach a certain level, make the first purchase), there is a better chance they will keep engaging for longer after that. On the opposite side, if users don’t have a good “first impression” of the app and decide to uninstall, it will be harder to get them back to reinstall.

App retargeting can prevent the worst type of churn

Churn happens. That is a fact. But there are measures to lower churn and increase retention rate, and ultimately an app’s conversion rate. The best way is to engage users from the very start, prompt them to reuse the app to prevent them from becoming inactive. And, retargeting is effective in doing just that: keeping your daily active users returning with more frequency, keeping them interacting and exploring the app.

As an app marketer, if one of your objectives is to increase DAU, retargeting is an excellent ally because it allows you to put ads in the eyes of users before they become inactive. Let’s take a gaming app as an example. You can use retargeting ads to prompt gamers to return to your app by introducing new skills or a new level, unlocking unique features, or giving them other perks that allow them to progress early in the game, and to entice them to explore and play more often.

Retention is a long term game that requires a keen eye for data analysis. And, retargeting is the well-oiled clog that will make your entire strategy function smoothly. Looking at the user churn rate and DAU early on allows marketers to understand their user behavior and see their progress. If a marketer can identify a high churn rate and pinpoint the probable causes of that same churn, it can better plan to tackle the issue, change course or optimize early on. Throughout this process, marketers can monitor retention and cohort reports and in-app event data, for clues on how to further optimize paid campaigns and fine-tune your audience segmentation.

The way forward is to work on identifying the causes of inactivity and churn, and cater to them individually using a well-thought-out retargeting strategy.

Let’s continue with the example of a gaming app with a segment of users that have installed the app but haven’t used it at all. A retargeting campaign can address this situation. It is possible to cater to the creatives used to incentivize the users to come back to the app. That can be done by using offers that focus on a special perk for the first signup/session, a daily login bonus, an exclusive character or level to play, or any other offering that can create a sense of urgency and curiosity. This type of approach ensures that users feel invited to explore and continuously challenged. Retargeting allows marketers to make these messages reach their users at the right time and with the right frequency.

From theory to practice

Retention is essential to sustainable app growth, and retargeting is the not-so-secret tool that makes it possible. Here are a few sound recommendations to follow to prevent churn and keep your users engaged along the way:

  • Identify the drop-off points during and right after the onboarding to identify the bottlenecks in the app journey. These moments of churn signal the key areas to improve.
  • Rethink your app engagement loops to increase your user’s lifetime value. Plan to reach your users to guide them through the first intended action post-install.
  • Focus on day one, day three, and day seven retention when planning your retargeting campaigns. Don’t wait until day 30 to reach your users.
  • Keep an eye on your competitors’ performance when it comes to downloads, engagement, revenue, retention, paid and organic downloads, demographics, and average user engagement. Their users can show similar behavior as your users which allows you to spot patterns to optimize your retargeting strategy.
  • Proactively collect user feedback throughout their journey. You can do so by using in-app surveys and polls. Your users will be able to give specific insights into how they perceive and use the app.

Not every app 이탈 전략 is the same, but all strive for the same goal: growth! If you are interested in testing new grounds, get a different perspective on your app retargeting campaigns, or discuss further how to prevent user churn, reach us at [email protected]

이탈 전략

리텐션 마케팅의 핵심은 입니다. 고객을 유지를 하는 전략으로 대부분 “재구매”를 생각하고 이탈 전략 있지만, 동전의 양면처럼 "이탈"을 막는 전략도 신경써야 합니다.

다음 중 가장 신경써야 할 고객은 누구일까요?

 • 우리 사이트뿐 아니라 여러 사이트에서 자주 구매하는 문어발 고객 고광렬

 • 언제나 많은 구매를 해주는 순정파 고객 곽철용

 • 꾸준한 단골이었지만 최근 구매가 뜸해진 고객 고니

 • 어제 첫 구매를 한 새내기 고객 정마담

4명 모두 우리에게 중요한 고객이지만, 지금 당장 급하게 잡아야 할 고객은 “고니”입니다. 그 이유는 지금 잡지 않으면 이탈할 가능성이 가장 높기 때문인데요. 그동안 우리 브랜드에 높은 로열티를 보였던 고객일지라도 방문과 구매가 뜸해지면, 점차 우리 브랜드를 잊게 되고 결국 영영 이탈하게 됩니다. 특히 꾸준하고 높은 매출을 가져다주었던 단골 고객과 VIP 고객이 이탈 가능성이 있는지 수시로 확인해야 해요.

이탈 가능성이 높은 고객을 빠르게 관리해야 하는 이유!

CRM 마케팅이 계속해서 중요해지고 있는 요즘, 고객의 획득만큼 중요하면서도 더 어려운 것이 이탈 관리입니다. 왜냐하면 획득과 다르게 이탈 관리는 ‘때’가 있어, 이 ‘때’를 놓치면 고객을 다시 붙잡기 어려워지기 때문이에요. 그 이유는요

1. 이탈률은 시간이 지날수록 더더욱 높아집니다, 이탈 가능성이 보일 때 빠르게 잡는 것이 이탈을 막는 가장 좋은 방법입니다.

2. 이용자가 우리 서비스를 1년 동안 이용하지 않았다면 장기 미이용자로 분류되어 해당 고객의 정보는 즉시 파기하거나 별도로 저장, 관리해야 합니다.(정보통신망법 29조 제2항) 사전에 마케팅 활용 동의를 받지 않았다면 1년 미이용 고객의 정보는 마케팅에 이용할 수 없기 때문에, 고객과 접점을 만들 수 있는 1년 이내에 이탈을 막는 활동을 해야 돼요.

그렇다면, 고객이 이탈을 할지 안 할지 어떻게 알 수 있을까요? 단골 고객 또는 VIP 고객의 평균 구매주기를 계산해서 구매 할 시기가 지났는데도 구매 활동이 없는 고객을 직접 뽑는 방법이 있지만, 너무 어려운 방법이죠.그래서 많은 CRM 솔루션은 자신들만의 계산 방법으로 이탈 고객 데이터를 제공하고 있는데요. 다이티는 AI 엔진으로 더 정확도 높은 이탈 예측을 하고 있어요.

외국 글로벌 커머스 브랜드와 데이터를 검증했을 때, 다이티의 AI가 예측한 유지 가능성(Predictive alive)이 낮은 고객은 (=이탈 가능성이 높은 고객) 실제로 대부분 이탈한 것으로 확인이 되었어요.

예측을 뒤엎는 것이 이탈 관리

단골 고객 “고니”의 이탈이 예상되었을 때, 이 예상을 뒤집고 계속해서 고니가 구매활동을 이어가도록 하는 것이 비즈니스 성장의 열쇠이며 마케터의 중요한 역할이기도 합니다. 특히 지금까지 구매 횟수가 많고, 평균 결제 금액이 높은 고객이 이탈하지 않도록 꾸준한 모니터링이 필요한데요. 다이티 AI는 내 고객의 구매 주기와 이탈률을 매일매일 업데이트해, 지금 이탈하면 안 되는 고객그룹을 자동으로 생성하여 추천드리고 있습니다.

예를 들어 아래처럼 전체 반복 구매자 중에서 이탈 확률이 높은 고객을 세그먼테이션 할 수도 있지만, AOV가 높은 고객 또는 VIP 고객처럼 가치가 높은 고객에게만 스페셜 오퍼를 제공할 수도 있도록 세그먼트를 제공해 드립니다.

이렇게 고객을 구분하여 세그먼트를 제공하는 이유는 두 가지예요.

첫째는 운영자가 고객 그룹별로 이탈을 막기 위해 사용되는 비용을 합리적으로 결정할 수 있도록 함인데요. 현재까지의 총 구매금액이 10만 원인 고객과 100만 원인 고객이 이탈이 예상된다고 가정했을 때, 같은 혜택과 메시지를 발송하는 것보다 100만 원인 고객을 유지하기 위한 혜택을 더 드리는 것이 더 효율적일 수 있어요.

두 번째 이유는 고객의 특성에 따라 맞춤 메시지를 보낸다면, 이탈 위험에서 구매로의 전환을 더 빠르게 할 수 있습니다. 예를 들어 일반 고객에게는 무료배송 혜택으로 더 가벼운 마음으로 쇼핑을 유도해 보는 것이 효과적일 수 있지만, 평균 구매금액이 높았던 고객은 무료배송 혜택보다 빠르게 구매를 유도할 수 있는 기한이 정해진 중복 할인쿠폰이 더 매력적인 혜택이 될 수 있거든요.

고객의 이탈을 막는 것이 왜 중요하고, 이탈률을 예측해 구매를 유도하는 방법에 대해서 말씀드렸는데요. 구매와 다르게 이탈하는 고객은 아무런 활동을 하지 않기 때문에, 그 중요성에 비해 CRM에서 많이 놓치게 되는 고객이기도 합니다.

중요한 고객과 오래오래 관계를 유지할 수 있는 이탈 막기! 다이티와 해보세요. 다이티 AI는 정확성 높은 이탈률 계산과 고객의 특성에 맞춰 지금 이탈을 막아야 할 최적의 세그먼트를 추천해 드립니다.

인재가 머무르는 조직을 위한 리텐션 전략 (Talent Retention)

인재를 확보하기 위한 경쟁이 치열합니다. 좋은 인재들의 지원을 위해 매력적인 조건을 제시하고 모집 채널을 다양화하며, 인재 검증을 위한 다양한 방법을 시행합니다. 채용의 효과를 높이기 위해 다양한 솔루션들이 나오고 있고, 기업의 규모와 관계없이 전략적으로 채용을 운영합니다. 그런데, 채용에 비해 ‘인재 리텐션’이라 하면 왠지 생소합니다. 아직은 리텐션에 대해 전략적인 HR로 접근하기보다는 이직률 또는 인재 이탈의 측면에서 관리하는 경우가 많은 것 같습니다.

인재의 이탈은 경영에 상처를 줍니다. 채용과 온보딩 등에 소요되는 관리 비용이 들어가며, 인력 교체에 따른 팀워크 전환이 요구됩니다. 조직에서 보다 오래 일하고 기여했던 직원이라면, 조직의 손실은 더 크며 대체할 다른 인력을 찾지 못할 수도 있습니다. 실제 좋은 기업 이미지를 활용하여 좋은 인재를 잘 확보하면서도 이직률이 높아 오래 근무할 인재를 확보하기 위해 채용 전략의 초점을 바꾸는 경우도 있습니다.

인재 리텐션을 채용과 같이 중요한 HR 기능이나 전략으로 인식하고 실행한다면, 애쓴 채용의 효과를 유지하고 인력 운영의 효율을 높이는 좋은 도구가 될 수 있습니다.

인재를 머무르게 하는 리텐션 전략

리텐션 또는 인재 이탈에 대한 이해도 높이기

우선 리텐션을 위해 관리해야 할 지표를 정의할 필요가 있습니다. 보통 ‘이직률’을 기본으로 활용하면 되지만, 보다 정확한 관리를 위해서는 세부적인 정의가 필요합니다. 권고사직이나 사업장 이전과 같은 비자발적 퇴직은 제외하도록 하고, 1년 이내의 퇴직 또는 인재 분류를 통해 리텐션 대상을 설정하는 등 우리 회사의 니즈에 따라 보다 좁게 설정하는 것도 좋습니다.

그다음으로는 인재 이탈에 대한 비용을 산출해 봄으로써 중요도에 대한 인식을 공유하는 것입니다. 인재 한 명을 채용하기 위한 유형적 비용(담당자의 시간 투입, 서류전형 및 면접 평가자의 시간, 대체 인력 활용 비용이나 연장 수당 등), 무형적 손실(인력 다양성의 손실, 팀워크 저하 및 잔류자에 대한 부정적 영향 등), 인력 대체 비용(채용 예산, 모집 광고비, 면접 진행 비용, 선발 툴 사용 비용, 입사에 따른 웰컴 키트/신체검사/오리엔테이션 비용) 등을 산정해봅니다. 또한, 리텐션과 사업 또는 직무 성과 등과 연계되어 의미가 있을만한 지표가 있는지 찾아보는 것도 좋습니다. 조직별 이직률과 성과지표 등에서 주목할 만한 데이터가 도출되는 경우도 있습니다.

이렇게 관리해야 할 리텐션 대상과 현황, 인재 이탈로 감수해야 하는 비용을 조직의 리더 및 관리자들과 공유하는 것이 필요합니다. 인재가 조직에 적응하고 계속 근무하도록 하는 것은 HR 담당자만이 할 수 있는 일이 아니기 때문입니다. CEO는 물론이고 리더와 관리자가 함께 중요성을 인식하고 좋은 조직을 만들어가는 것이 본질적인 방법이기 때문입니다.

인재 이탈의 원인과 리텐션 정책에 대한 정립

우선 우리 회사의 인재들이 이탈하는 원인을 찾아야 합니다. 직원 개인의 입장에서 이직을 고민하고 결심하며 실행에 옮기는 단계마다 무엇이 원인이 되는지를 파악하는 것이 필요합니다. 임금 및 보상의 수준, 근무 환경, 직원 간의 사회적 관계, 미래 비전이나 예상되는 기회 등 이직의 원인이 되는 것들을 정리해볼 필요가 있습니다. 이런 요소들은 리텐션 전략을 위한 핵심이 됩니다. 직원 설문이나 면담을 진행하는 방법을 활용하고, 무엇보다 퇴직 의사를 밝히거나 퇴직하는 직원을 통해 심층적인 내용을 듣는 것이 효과적입니다. 또한 이러한 요소들을 통해 인재 이탈 위험을 사전에 감지하는 방안을 마련할 수도 있습니다.

퇴사를 고민하거나 결심하는 직원에게 다른 통로를 마련해 주는 것도 필요합니다. 이직을 결심하게 되는 요인이나 사건을 파악한다면, 그런 요소들을 통해 개선의 기회를 마련할 수 있으며, 이것은 떠나려는 인재에게 다시 한번 생각해 볼 수 있는 계기가 될 수 있습니다. 따라서, 연봉 협상의 기회, 직무 전환, 부서 이동, 교육이나 코칭 프로그램, 리모트 워크 기회 부여, 휴가 또는 휴직 등 근무 환경이나 근로 조건 또는 기회 부여 측면에서 재고의 여지를 마련해 놓는 것은 도움이 됩니다.

보다 전략적으로는 리텐션을 위한 공식적인 제도나 정책을 운영하는 것입니다. 첫 번째는 사회적 관계에 관한 정책 으로, 직원 간 사회적 관계의 밀도를 높이는 것입니다. 동료 간의 관계가 좋은 집단에서는 리텐션이 높아집니다. 따라서, 동료 간 친밀도를 높이는 활동, 멘토링, 동호회, 소그룹 스터디 등에 대한 지원과 촉진은 도움이 됩니다. 두 번째로는 근속을 촉진하는 보상 제도 입니다. 많은 회사들이 운영하는 장기근속 포상제도, 주택자금 지원 등 리텐션에 따른 보상을 적절히 설정하는 것도 필요합니다. 이러한 보상 정책은 이직을 고민하면서 총 보상에 대한 비교와 포기에 대한 감수를 하게 하여 실질적인 효과가 있습니다.

마지막으로 일에 대한 몰입도가 높은 인재들의 리텐션을 위해서는 직무 기회와 커리어 개발에 대한 정책이 필요합니다. 내가 하고 싶은 일을 하기 위해 이직을 하지 않더라도 여기서 기회를 찾을 수 있다면 많은 것을 감수하면서 이직을 하고 싶지 않을 겁니다. 따라서, 회사가 필요로 하는 일과 인재가 하고 싶은 일의 니즈를 파악하고 기회를 열어두는 정책이 필요하다 하겠습니다.

특정 상황에 맞게 적절한 진단과 정책 실행하기

이제 실행입니다. 인재의 이탈을 감지하거나 자발적 이직이 발생하게 될 때, 이를 기록하고 그 이유에 대해 파악하며 그로 인한 조직의 손실을 리포팅하는 ‘실행’이 적시에 이루어져야 합니다. 이직률의 추세, 이탈이 일어나는 부서나 직급 등 카테고리를 분석하는 것도 도움이 됩니다. 예를 들어, 전체 고용시장의 변화(예. 개발 직군)나 세대적 특징에 따라 사회 또는 산업의 트렌드가 원인이 될 수도 있기 때문에 분류적 접근은 맥락을 이해하는 데에 필요합니다.

또한, 특정 집단별로 이탈의 원인이 다르게 나타날 수 있습니다. 어떤 부서는 동료 간의 갈등이 주된 원인일 수도 있고, 어떤 부서는 리더십의 부작용으로 팀원들이 떠날 수도 있습니다. 특정 직무에서는 시장임금에 비해 보상 수준이 낮을 수도 있습니다. 따라서, 세부적으로 정확한 진단과 처방을 통해 리텐션 전략이 실행되어야 합니다. 그리고, 지속적인 진단과 정책 실행을 통해 리텐션 정책을 개선하고 새로운 목표를 설정해야 합니다.

애써 채용을 해서 부서 배치를 하면 얼마 가지 않아 퇴직하고, 또 채용하면 다시 퇴직하고.. 여기를 메우면 저기서 터지는 듯한 그런 부서가 있었습니다. 채용이 더 이상 의미가 없다는 판단하에 잠시 채용을 멈추고 세부적인 조직 진단에 들어갔습니다. 리더십의 문제, 과다한 근로시간, 비효율적인 회의 운영 등 많은 문제가 있었지만, 가장 핵심적인 문제는 상식적인 수준을 벗어난 리더의 업무 및 조직 운영 방식이었습니다. 조직 진단이 시작되자마자 해당 조직에 희망적인 분위기가 생기기 시작하였고, 결국 리더의 교체로 해당 조직과 채용 담당자의 안정을 되찾을 수 있었습니다.

물론 적절한 이직률은 필연적이고 긍정적인 요소가 되기도 합니다만, 적어도 막을 수 있는 이탈은 막아보는 것이 중요하지 않을까요.
무엇보다 우리 조직이 잠시 머물다 떠나려는 조직이 아닌 함께 머물고 경험하고 싶은 조직이 되어야 할 것입니다. 결국 리텐션 전략이란 경쟁력 있는 조직과 좋은 회사를 만들기 위한 다른 측면의 접근 방법이 아닐까 합니다.

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