사용자 유지율

사용자 유지율은 시작 기간에 활성이었던 사용자 중 이후 기간에도 계속 활성 상태인 비율이며, 그 반대인 이탈률(처닝)은 제품 사용을 완전히 중단하는 비율이다. 환자 포털 도입률(해당 주제 참조)이 환자가 디지털 헬스 제품을 의미 있게 활성화한 적이 있는지를 측정하는 반면, 유지율은 그들이 계속 사용하는지를 측정한다—구독형이나 지속적 진료가 포함된 모든 디지털 헬스 제품에서 유지율은 일반적으로 임상적 영향과 상업적 지속 가능성 모두와 가장 밀접하게 연결된 단일 지표다.

왜 중요한가

사용자를 유지할 수 없는 디지털 헬스 제품은 초기 도입이나 활성화 수치가 아무리 강력해도 지속적인 임상적 이점을 제공할 수 없다: 2주 동안 사용되다가 포기되는 만성 질환 관리 도구는 수개월에 걸친 지속적인 행동 변화에 의존하는 생체지표 결과를 움직일 가능성이 낮다. 유지율은 또한 디지털 헬스 회사가 투자자와 지불자에게 보고하는 상업적으로 가장 중요한 지표 중 하나다. 유지율 곡선(시간에 따른 감소의 형태, 단순한 단일 유지 백분율이 아님)은 제품이 진정으로 지속 가능한 사용 패턴을 찾았는지, 아니면 예측 가능하게 사라지는 참신함 주도 초기 관심을 단순히 포착하고 있는지를 드러내기 때문이다. 초기 감소 후 평탄해지는 유지율 곡선(첫 달을 넘긴 환자는 머무르는 경향이 있음)은 바닥 없이 계속 꾸준히 감소하는 곡선과는 매우 다르고 훨씬 더 건강한 신호다.

계산 방법

유지율(기간 N) = 시작 코호트 기간에도 활성이었던 기간 N의
                활성 사용자 / 시작 코호트 기간의 사용자 × 100

이탈률 = 1 − 유지율(동일 기간에 대해)

단일 시점 수치가 아니라 코호트 유지 곡선(1, 2, 3일/주/월째
유지)으로 보고해야 한다. 단일 스냅샷은 아직 이탈할 기회가
없었던 최근 가입 사용자와 장기 사용자를 혼합하기 때문이다.

계산 예시

한 디지털 헬스 앱이 1월에 1,000명의 신규 사용자 코호트를 등록한다. 1개월 말까지 원래 1,000명 중 640명이 여전히 활성 상태다(1개월 유지율 64%). 3개월 말까지 410명이 활성을 유지한다(3개월 유지율 41%). 6개월째에는 380명이 활성을 유지한다(6개월 유지율 38%). 이 곡선의 형태—가파른 초기 감소 후 3개월과 6개월 사이의 평탄화—는 제품이 초기 도입 장벽을 넘은 후 안정적인 핵심 사용자를 유지한다는 것을 시사하며, 이는 3개월에서 6개월까지의 감소가 1개월에서 3개월까지와 같은 속도로 계속되었을 경우보다 물질적으로 다르고 더 고무적인 신호다.

데이터 출처 및 주의사항

유지율은 제품 자체의 로그인 또는 활동 이벤트 로그에서 계산되며, 비교되는 모든 코호트에서 "활성"을 일관되게 정의한다(예: 해당 기간에 최소 하나의 자격 있는 세션). 코호트는 동등한 기준으로 비교되어야 한다—"활성"의 동일한 시작 정의, 동일한 관찰 창 길이—30일 대 28일 월, 또는 더 엄격하거나 더 느슨한 "활성" 기준값과 같은 작은 정의 차이조차도 사용자 행동에 실제 차이가 없이도 보고된 유지율 백분율을 여러 포인트 이동시킬 수 있기 때문이다. 계절 효과는 새해 결심이나 특정 건강 인식 기간과 관련된 건강 앱에서 흔하므로, 연도별 코호트 비교가 일반적으로 연중 다른 시기의 인접 코호트를 비교하는 것보다 더 유익하다.

함정

• 곡선 대신 단일 유지 스냅샷 보고: 시간에 따른 감소의 형태가 없는 단일 "사용자의 X%가 여전히 활성"이라는 수치는 안정화되는 제품(건강함)과 지속적으로 감소하는 제품(건강하지 않음)을 구별할 수 없다.
• 보고 기간 간 "활성" 정의 변경: 활성 사용자의 정의를 완화하는 것(예: 완료된 조치 대신 수동적 앱 열기를 집계)은 실제 사용이 전혀 변하지 않았는데도 유지율이 개선된 것처럼 보이게 할 수 있다.
• 코호트 계절성 무시: 1월 코호트의 유지율(종종 새해 결심 등록으로 부풀려져 평균적으로 동기 부여가 덜 된 코호트를 끌어들임)을 연중 다른 시기에 획득한 코호트와 비교하면 오해의 소지가 있는 추세 결론을 낳을 수 있다.
• 유기적 및 유료 획득 코호트 혼합: 서로 다른 채널을 통해 획득한 사용자는 흔히 매우 다르게 유지된다. 이를 하나의 집계 유지율 수치로 혼합하면 채널별 유지 문제를 가릴 수 있다.

출처

• 디지털 헬스 앱 참여 및 이탈에 관한 동료 심사 문헌, 예를 들어 Journal of Medical Internet Research(JMIR mHealth and uHealth)에 게재된 연구
• Digital Therapeutics Alliance, 디지털 치료제의 참여도 및 유지 측정에 관한 모범 사례 지침
• 분석 플랫폼 및 디지털 헬스 시장 조사 기관의 모바일 헬스 앱 유지에 관한 업계 벤치마킹 보고서

참고: 환자 참여 일관성 비율, 유지된 사용자 중 참여의 품질을 측정하는, 전혀 등록 상태를 유지하는지와는 구별되는 지표.