이 책의 장점 3가지1. 현실적인 비즈니스 관점의 접근2. 목적과 의도를 설명하는 쿼리 해설3. 데이터 분석 설계부터 전략 실행까지매년 고객 획득 비용(CAC)는 증가한다는 내용을 볼 수 있습니다. 매체 노출 비용이 증가하고, Display Ads 효율은 떨어진다는 말을 대부분의 업체에서 들을 수 있습니다. 그렇기 때문에 지속 가능한 비즈니스 운영을 위해서는 이탈률을 개선할 수 있는 데이
"고객 이탈, 데이터로 LTV를 극대화하는 가장 강력한 무기" 내용보기
이 책의 장점 3가지1. 현실적인 비즈니스 관점의 접근  매년 고객 획득 비용(CAC)는 증가한다는 내용을 볼 수 있습니다. 매체 노출 비용이 증가하고, Display Ads 효율은 떨어진다는 말을 대부분의 업체에서 들을 수 있습니다. 그렇기 때문에 지속 가능한 비즈니스 운영을 위해서는 이탈률을 개선할 수 있는 데이터 기반의 리텐션 전략이 필요합니다.지속 가능한 비즈니스 운영을 위해 중요하게 봐야 하는 핵심 지표 중 하나는 'LTV(Lifetime Value) 입니다. 고객 한 명이 우리 서비스에 기여하는 총 가치를 의미합니다. LTV = 가치 * (1 / 1 - 이탈률) 로 정의할 수 있습니다. 이 공식이 왜, 어떻게 나왔는지 알게 되면 LTV를 개선하기 위해 우리가 어떤 활동을 할 수 있는지 알 수 있습니다. 이 공식은 고등학교 수학 시간에 배웠던 무한 등비 급수의 합을 떠올리면 이해가 싶습니다. '가치'는 고객이 창출하는 평균 가치이고, '이탈률'은 고객이 떠날 확률입니다. 이처럼 LTV는 가치와 이탈률이라는 두 가지 핵심 지표로 나눌 수 있으며, 이탈률을 낮추는 것이 LTV 개선의 가장 직접적이고 강력한 방법입니다. 『데이터 기반 리텐션 전략』 제시하는 '이탈' 분석의 새로운 관점이 책은 단순히 '고객을 붙잡아야 한다'는 당연한 이야기를 반복하지 않습니다. 대신, 이탈을 수학적이고 과학적인 현상으로 바라보고, 데이터 기반으로 분석하고 개선하는 구체적인 방법을 제시합니다.제가 가장 인상 깊게 읽은 부분은 월별 이탈의 일반적인 패턴을 설명하는 챕터입니다. 책은 고등학교 수학의 무한 등비 급수와 유사한 접근법을 사용하지만, 무한한 시점이 아닌 특정 시점에서의 잔존 고객 수를 명확한 수식으로 보여줍니다. 
데이터 분석을 '실행'으로 바꾸는 강력한 가이드이 책의 가장 큰 강점은 단순히 이론을 나열하는 데 그치지 않고, 데이터 분석을 실제 비즈니스 성과로 연결하는 실전 가이드를 제공한다는 점입니다.
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＜데이터 기반 리텐션 전략＞출판사로부터 책을 지원받아 읽고 주관적으로 작성되었습니다.한 줄로 표현하자면 , 고객 이탈 방지에 대한 깊이 있는 데이터 기반의 전문서적을 찾아보기가 쉽지 않기에 해당 도서는 매우 추전합니다.요즘에 핫한 "데이터"를 기반으로 서비스 개선 및 이탈 방지를 시도하려는 모든 분들에게 추천하는 부분도 저자가 이야기 한 부분입니다.이탈: 고객이 서비
"데이터 분석과 고객 이탈 방지를 전반적인 프로세스를 알 수 있는 기회" 내용보기
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＜데이터 기반 리텐션 전략＞ 출판사로부터 책을 지원받아 읽고 주관적으로 작성되었습니다.  한 줄로 표현하자면 , 고객 이탈 방지에 대한 깊이 있는 데이터 기반의 전문서적을 찾아보기가 쉽지 않기에 해당 도서는 매우 추전합니다. 요즘에 핫한 "데이터"를 기반으로 서비스 개선 및 이탈 방지를 시도하려는 모든 분들에게 추천하는 부분도 저자가 이야기 한 부분입니다. 이탈: 고객이 서비스 이용을 그만두거나, 구독을 취소하는 경우 고객 리텐션: 서비스를 지속적으로 이용하고 구독을 갱신하는 경우(이탈의 반대말) 머신러닝에 대해서도 다루는 도서이기에 도서를 읽어가면서도 공부를 해야 하는 부분은 난이도가 있긴 합니다. 가장 관심 있게 읽은 부분은 이탈을 이해하고 줄이는 데 도움이 되는 데이터, 그 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 준비 과정 부분이 가장 관심있게 읽었으며, 저자는 고객 행동이 이탈 및 리텐션과 어떻게 연관되는지 이해하고 이러한 지식을 활용하여 이탈 감소 전략을 추진하는 데 가장 중점을 두었다고 강조하였습니다.  이탈이란 구독자 제품의 맥락에서 생겨난 용어로 사용자가 서비스를 종료하거나 취소하는 것을 의미한다. 이탈은 고객이나 사용자가 장기간에 걸쳐 제품과 반복적으로 상호 작용하는 모든 제품과 서비스에 적용된다. 최근 몇 년간 고객과 기업의 재량에 따라 선택해서 쓸 수 있는 온라인 서비스가 폭발적으로 증가하여, 이런 서비스의 특성은 이탈이 해결해야 하는 여전한 문제임을 의미한다. 이탈을 감소시키기 위해서는 데이터 담당자가 가능한 최고의 고객 메트릭을 만들어야 하며, 훌륭한 고객 메트릭을 다음과 같은 특성을 지닌다. ＞ 비즈니스에서 쉽게 이해할 수 있다. ＞ 이탈 및 리텐션과 명확하게 연관되어 있어, 건강한 고객의 모습을 뚜렷하게 그려 낼 수 있다 ＞ 제품, 마케팅, 지원 등 기업의 다양한 조직에 유용하다. 이탈률은 일정 기간 동안 서비스에서 이탈한 구독자 수나 매출 규모를 측정한다. 리텐션율에 이탈률은 더한 값이 100%이므로 이탈률과 리텐션율은 서로 바꿔서 사용할 수 있다. SQL을 사용해 구독 데이터베이스에서 다양한 버전의 이탈률은 계산할 수 있다. 표준 이탈률은 구독을 취소하는 계정 소유자의 수를 측정하며, 업셀링과 다운셀링의 영향을 받지 않는다. 표준 이탈률은 가격 차이가 크지 않거나 약간의 할인이 있는 구독 제품에 가장 유용하다. 순 리텐션은 업셀링과 다운셀링의 영향을 모두 포함하기에 이탈을 방지하는 데는 유용하지 않지만 보고용 메트릭을 많이 사용된다. 모든 구독자가 동일한 비용을 지불하거나 아무것도 지불하지 않는 경우 순 리텐션은 표준 리텐션과 같고 순 이날은 표준 이탈과 같다. 비구독 제품의 경우, 이벤트 데이터를 기반으로 최근 이벤트가 있을 때 고객을 활성상태로 정의하여 이탈을 측정할 수 있다. 이탈은 다른 두 날짜에 활성 상태인 계정 집합 간의 차이로 계산된다. 특정 기간 동안 측정된 이탈률은 다른 기간에 맞춘 이탈률로 변환할 수 있다. 일반적으로 소비자 제품의 경우 월간 비율로, 비즈니스 제품의 경우 연간 비율로 이탈률을 측정한다. 일반적인 구독 기간과 다른 시간 척도로 이탈률은 측정하는 경우 문제가 발생할 수 있다. 메트릭이라고도 하는 행동 측정은 특정 시점 또는 여러 시점의 각 고객 이벤트를 요약한다. 메트릭을 행동 프로필을 제공하여 고객 계정을 비교할 수 있도록 한다. 이는 서로 다른 계정의 이벤트가 발생하는 빈도와 시간이 다르기에 필요하다. 일반적인 메트릭을 몇 주에서 1년에 걸친 기간 동안 측정된다. 거의 모든 인간 활동은 일주일 주기를 따르기 때문에 한 달 이하의 기간을 측정하는 경우 측정 기간은 7일의 배우를 사용하는 것이 가장 좋다. 일반적인 메트릭을 다음과 같다. ＞ 이벤트 개수 ＞ 기간, 금액, 크기와 같은 이벤트 속성의 평균 ＞ 기간, 금액, 크기와 같은 이벤트 속성의 총계(합계) 메트릭을 계산하는 올바른 절차는 다음과 같다. a. 이벤트 데이터에 대한 QA 테스트를 수행한다. b. 메트릭을 계산한다. c. 메트릭에 대한 QA 테스트를 수행한다. 메트릭에 대한 중요한 QA 테스트는 계산된 메트릭의 수와 평균, 최솟값, 최댓값이 시간에 따라 어떻게 변하지는를 확인하는 것이다. 이벤트에 대한 중요한 QA 테스트는 월간 계정당 평균 이벤트 수를 계산하고 이것이 비즈니스 전문가의 의견과 일치하는지 확인하는 것이다. 사용자는 구독을 통해 특정 분량의 제품 또는 기능을 사용할 수 있다. 이 분량을 수량이라고 하며, 제품 또는 기능을 구독의 단위라고 한다. 구독에 여러 가지 수량 혹은 단위가 있는 경우, 각 고객의 단위 수량은 구독 기반의 메트릭으로서 이벤트 기반 메트릭과 동일한 빈도로 계산해야 한다.  이 도서를 통해 우리는 데이터 담당자 기준으로 로데이터를 활용하여 고객 이탈을 방지하는 구체적인 프로세스를 단계별로 알 수 있는 구조로 되어 있습니다. 위 내용들은 기초 부분에 대한 전반적인 요약 부분이며, 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 준비과정을 설명하고 있습니다. 그리고 실습적인 관점에서는 "코호트 분석"의 형태를 설명하고, 그와 연관된 많은 사례 연구 예제와 파이썬 실습 코드 추가로 회귀와 머신러닝을 활용한 예측에 대해서도 알 수 있는 단계가 서술되어 있습니다. 최종적으로 이탈과 관련 데이터 분석과 그에 따른 리텐션 관점에 대해 기술을 배울 수 있는 기회를 얻게 됩니다.  이번 기회에 짧은 시간이지만 아직 이 도서를 정독을 하고 있는 상태입니다. 데이터 분석의 관점에서도 고객을 컨트롤하는 운영 관점에서도 전체적으로 이탈을 방지하고 AI도 활용하여 개선 및 그에 따른 최고의 고객 채널을 파악하는 그 단계까지 앞으로도 더 노력해보고자 합니다.  #데이터기반리텐션전략 #에이콘출판사 #칼골드 #장훈
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“고객 이탈은 막을 수 없는 현상이 아니라, 데이터로 관리하고 개선할 수 있는 비즈니스의 핵심 과제다.”에이콘 출판사에서 새롭게 출간한 칼 골드의 저서 '데이터 기반 리텐션 전략'은 이 명제를 설득력 있게 증명해 보이는 책이다. 원제 Fighting Churn with Data가 말해주듯 이 책은 단순히 고객 이탈(Churn)을 ‘예측’하는 수준을 넘어서 데이터를 바탕으로 실제 행동을 변화시키
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“고객 이탈은 막을 수 없는 현상이 아니라, 데이터로 관리하고 개선할 수 있는 비즈니스의 핵심 과제다.” 에이콘 출판사에서 새롭게 출간한 칼 골드의 저서 '데이터 기반 리텐션 전략'은 이 명제를 설득력 있게 증명해 보이는 책이다. 원제 Fighting Churn with Data가 말해주듯 이 책은 단순히 고객 이탈(Churn)을 ‘예측’하는 수준을 넘어서 데이터를 바탕으로 실제 행동을 변화시키고 비즈니스의 지속 가능한 성장을 이끌어낼 수 있는 구체적인 전략을 담고 있다. 오늘날 구독 경제가 다양한 산업에서 표준으로 자리 잡으면서 신규 고객 확보만큼이나 기존 고객을 지켜내는 ‘리텐션’의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 그러나 많은 기업이 이탈률이 높다는 사실만 인지할 뿐, 정확히 어떤 요인으로 고객이 떠나는지, 또 이를 줄이기 위해 무엇을 해야 하는지에 대한 뚜렷한 해답을 찾지 못하고 있다. 책은 총 3부로 구성되어 있으며, 고객 이탈 분석의 전 과정을 단계적으로 안내한다. 1부에서는 ‘이탈’의 정의부터 다룬다. 비즈니스 모델마다 이탈을 어떻게 정의하고 측정해야 하는지, 또 어떤 데이터를 수집하고 준비해야 하는지 상세하게 설명한다. 이는 분석의 첫 단추를 제대로 꿰는 과정이다. 2부는 책의 핵심이라 할 수 있는데 ‘실행 가능한 고객 메트릭’을 설계하는 데 초점을 맞춘다. 단순한 상관관계가 아니라 실제로 이탈과 인과관계를 갖는 지표를 발굴해내는 방법을 다양한 사례와 함께 제시한다. 데이터 분석가에게는 ‘예측 정확도’보다 ‘행동으로 이어지는 인사이트’가 더 중요하다는 점을 강조한다. 3부에서는 이렇게 설계한 메트릭과 분석 결과를 실제 전략으로 연결하는 법을 다룬다. AI 기반 이탈 예측 모델 구축뿐만 아니라, 분석 결과를 조직 내 의사결정권자에게 어떻게 전달하고 설득할 것인지, 즉 데이터 분석을 비즈니스 성과로 전환하는 커뮤니케이션 전략까지 담고 있다. 많은 데이터 분석 서적들이 통계적 기법이나 모델링에 집중하는 반면 '데이터 기반 리텐션 전략'은 한 걸음 더 나아가 ‘그래서 우리는 무엇을 해야 하는가?’라는 질문에 답한다. 실전적인 코드와 데이터를 제공한다. 저자는 자신이 직접 운영하는 블로그와 깃허브를 통해 책에서 다루는 모든 분석 과정을 재현할 수 있도록 파이썬(Python)과 SQL 코드를 제공한다. 이는 독자들이 눈으로만 읽는 것을 넘어 직접 코드를 실행하며 개념을 체화할 수 있도록 돕는다. '예측'이 아닌 '행동'에 집중한다. 많은 데이터 분석 책들이 예측 모델의 정확도를 높이는 데 집중하는 반면, 이 책은 '그래서 우리가 무엇을 해야 하는가?'라는 질문에 답한다. 분석 결과를 통해 어떤 고객에게, 어떤 시점에, 어떤 액션을 취해야 하는지를 구체적으로 제시하며 데이터 분석의 최종 목표가 '실행 가능한 인사이트'임을 명확히 한다. 폭넓은 독자층 고려해서 쓴 책이다. 데이터 과학자, 분석가, 머신러닝 엔지니어를 주요 독자로 상정하고 있지만, 코딩에 익숙하지 않은 기획자나 마케터도 책의 핵심 내용을 이해할 수 있도록 각 장마다 요약과 실무 팁을 충실하게 담았다. '데이터 기반 리텐션 전략'은 고객 이탈이라는 현실적 비즈니스 문제를 과학적 방법으로 해결하는 실전 가이드로서 탁월한 가치를 지닌다. 이론과 실무의 균형, 다양한 독자층에 대한 배려, 풍부한 실제 사례와 코드 제공 등이 이 책의 차별화된 강점이다. 특히 구독 경제 시대를 맞아 고객 생애 가치 극대화가 핵심 과제가 된 현시점에서 이 책이 제시하는 체계적이고 실행 가능한 접근법은 매우 가치 있다. 고객 중심 비즈니스를 추구하는 모든 실무자에게 강력히 추천할 만한 필독서다. 42000원이라는 가격이 부담스러울 수 있지만, 고객 이탈률 1% 개선이 가져올 수 있는 비즈니스 임팩트를 고려하면 충분히 투자 가치가 있는 책이다. #에이콘출판사 #데이터기반리텐션전략 #칼골드 |