리텐션 기반 사용자 세그먼트 분석 – O2O 서비스에서 ‘끊기는 유저’를 잡아라

O2O 서비스는 써보면 편리합니다.
하지만 한 번 쓴 유저가 두 번째로 돌아오지 않는 것,
이게 가장 흔하고도 큰 문제예요.

앱은 열었는데 예약은 안 하고,
예약은 했는데 방문은 안 하고,
방문은 했는데 두 번째는 안 와요.

이유를 묻기 전에,
그들이 어디서 끊기는지부터 먼저 알아야 합니다.
그게 바로 리텐션 기반 사용자 세그먼트 분석입니다.

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🪢 리텐션 분석, 단순 반복율 계산이 아니다

리텐션(Retention)은 보통
"D+1, D+3, D+7에 얼마나 다시 방문했는가"로 계산합니다.
그런데 O2O에서는 이렇게만 보면 오히려 놓치는 게 많아요.

왜냐하면 방문 주기 자체가 느리고,
예약 → 방문 → 결제까지 시간이 걸리기 때문이죠.

그래서 O2O 리텐션은 이렇게 나누는 게 더 현실적입니다:

• 첫 방문 이후 7일 이내 재예약 or 앱 재방문 여부
• 14일 내 오프라인 방문 기록
• 30일 내 실제 재구매(결제) 여부
• 90일 내 비재방문 = 이탈로 간주

이 기준을 바탕으로
‘끊긴 시점’을 중심으로 유저를 분류해보는 거죠.

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📊 실무에서 나눠볼 수 있는 세그먼트 예시

1. 앱은 자주 쓰는데 방문은 안 하는 유저

• 주로 정보 탐색용으로 사용하는 사람
• 매장 신뢰 부족, 거리 문제, 가격 부담 가능성 있음
  → 행동 로그 기준으로 푸시/쿠폰 타겟팅 대상

2. 한 번 방문하고 끊긴 유저

• 첫 경험에 만족 못 했거나, 리텐션 유도 실패
• 리뷰 미작성, SNS 공유도 없음
  → 첫 방문 이후 행동 분석 + 서비스 CS 이슈 연동 필요

3. 꾸준히 방문하는 충성 유저

• 방문 주기 예측 가능, 특정 요일/시간 집중
• 관심 메뉴·매장 패턴이 뚜렷함
  → 우선순위 고객으로 분류, 정기 혜택 고려

4. 장기 미방문 유저

• 마지막 방문 후 60일 이상 경과
• 탈이탈 전환을 위한 강한 유인책 필요
  → 타겟 쿠폰, 특별 메시지, 대면 마케팅 가능

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🧠 어떻게 분석하고 적용할까?

1. 기준 시점 지정 (예: 2025.01.01 기준)
   유저별 최근 방문일, 마지막 예약일, 마지막 앱 접속일 추출
2. 세그먼트 분류
   • 7일 미만 재방문 = 단기 리텐션 그룹
   • 7~30일 내 재방문 = 중기 리텐션 그룹
   • 30일 초과 미방문 = 이탈 그룹
3. 행동 비교
   • 그룹별 찜 수, 클릭 수, 쿠폰 사용 여부
   • 첫 방문 후 행동 vs 두 번째 방문 유무 비교
   • 평점/리뷰 남김 여부
4. 타겟 액션 설계
   • 재방문 가능성 높은 그룹 = 타겟 푸시
   • 반응 없는 그룹 = SMS, 전화, 카카오 알림톡 등 채널 다변화
   • 리뷰·별점 높은 유저 = 추천인 제도 연결 가능

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💬 실무에서 진짜 중요한 건 ‘세그먼트 기반 실행’

분석만 하고 끝나면 아무 의미 없어요.
리텐션 분석의 목적은 유지율 향상 → 방문 증가 → 매출 연결입니다.

그래서 중요한 건
분석한 세그먼트를 기반으로 바로 액션을 설계하는 것.
CRM, 마케팅팀, 현장팀까지 같이 움직여야
분석이 결과로 이어질 수 있어요.

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🧘 마무리하며

한 번만 쓰고 떠나는 유저는
서비스가 나쁜 게 아니라
그냥 우리의 다음 말이 없었을 뿐일지도 모릅니다.

그들이 돌아오지 않은 이유를 찾고,
그 흐름을 끊기지 않게 하는 일.
그게 바로 리텐션 기반 분석의 진짜 목적입니다.