구독서비스 고객 이탈 분석 보고서

 

2,000명의 구독서비스 고객 데이터 샘플을 활용한 분석 보고서입니다.

 

 

1. 분석 개요

• 분석 목적: 구독 기반 서비스의 구독 유지율을 높이기 위함
• 분석 목표: 고객 이탈 패턴을 분석, 고객 재활성화 및 리텐션 전략 제안
• 활용 데이터
  

  컬럼명	설명	데이터 타입	샘플데이터
  고객ID	고객 고유 ID	INT	1
  가입일	서비스 가입 날짜	VARCHAR	2022-01-01
  구독기간(개월)	서비스 유지 개월 수	INT	29
  구독상태	구독 유지(1) 이탈(0)	INT	1
  서비스이용횟수	최근 6개월 동안의 서비스 이용 횟수	INT	38
  월평균이용시간(시간)	월평균 사용 시간	FLOAT	9.363541
  결제금액	월 결제 금액	FLOAT	22287.437559
  할인사용여부	할인/프로모션 적용(1) 미적용(0)	INT	1
  추천가입여부	추천인 링크 가입(1) 그 외(0)	INT	0
  고객유형	고객 유형 (일반, 프리미엄, VIP)	VARCHAR	일반

 

 

2. 데이터 전처리

2-1. 결측값 처리

• 결측값이 있는 ‘월별이용시간(시간)’과 ‘결제금액’의 분포가 정규분포를 따르므로, 두 컬럼의 결측값은 평균값(mean)으로 대체

2-2. 컬럼 생성

‘구독상태’ 컬럼값(0,1)에 따라 이탈그룹(target_out)과 유지그룹(target_in)으로 분리

 

 

 

3. 이탈고객 분석

3-1. 유지 vs 이탈 패턴 비교

 

• 이탈그룹에서 구독기간이 긴 고객(25개월 이상)의 이탈이 많은 편
• 유지그룹은 서비스 이용횟수 분포가 균등한 편 이탈그룹은 6개월간 이용횟수 15회 내외, 47회 내외에서 빈도가 높은 편
• 유지그룹의 월평균이용시간은 정규분포와 유사함 이탈그룹은 정규분포를 따르는 듯 하나 이용시간 10시간, 30시간 부근에서 이탈이 많은 편
• 두 그룹의 결제금액 분포는 큰 차이가 없음

 

• 두 그룹의 할인여부와 추천여부의 분포는 큰 차이 없음
• 이탈그룹에서는 비교적 VIP, 프리미엄 고객의 비율이 낮고(1.2%p, 3.3%p) 일반 고객의 비율이 높음

✅ 이탈고객은 여러 특징을 가진 그룹이 혼재된 것으로 보임
      이탈고객의 특성에 따라 군집을 나누어 각기 다른 마케팅 전략 필요

 

 

3-2. 추천 가입의 이탈, 유지 효과

추천을 통한 가입여부는 장기고객의 이탈에는 영향이 적을 것이며, 유지에 대한 영향은 일정기간 이상 유지되어야 효과를 확인 가능하다고 판단

→ 평균 유지기간(18개월) 전 이탈고객 & 평균 유지기간(18개월) 이상 유지고객 대상으로 추천 여부 확인

 

• 18개월 이상 유지 중인 고객에 대해 추천 가입 비율(38.5%)은 전체 평균(39.5%)보다 작음
• 18개월 전 이탈 고객에 대해 추천 가입 비율(42.7%)은 전체 평균보다 큼

✅ 추천 유입 고객의 이탈율이 큼
      추천 유입 집단 초기 행동로그 분석으로 니즈 파악
      맞춤형 온보딩 콘텐츠 및 리텐션 설계, 초기 사용 경험 강화를 통해 이탈률 감소 유도

 

 

3-3. 이탈고객 군집 분석

이탈고객 유형을 파악하기 위해 군집분석 시행 (k-means 클러스터링 이용)

• 사용 컬럼: 구독기간(개월), 서비스이용횟수, 월평균이용시간(시간), 결제금액, 할인사용여부, 고객유형
• 군집 수: 3개

  

• 클러스터링 결과

클러스터	count
0	160
1	252
2	199

 

1️⃣ 클러스터(0) : 고이용군 이탈자

• 구독 기간이 길고, 서비스 이용횟수가 많고, 월평균 이용시간 분포가 긴 쪽으로 치우침
• 결제금액 평균이 높고, 정상가 구매 고객이 많음
• 일반등급 고객이 많은 편

✅ 장기간 / 고지출 / 고이용 고객
      할인가로 재구독 유도할 수 있는 쿠폰 지급
      VIP 전환 유도 후, VIP전용 혜택 및 장기고객 보상 등 리텐션 캠페인 진행
      지속적인 서비스 성장을 위해 고이용군 실망 포인트 파악 필요
          → 이탈 직전 행동로그 분석, 고객 인터뷰

 

 

2️⃣ 클러스터(1) : 저관여 이탈자

• 구독기간이 긴 고객이 적은 편
• 서비스 이용횟수, 월평균 이용시간이 적음
• 전체고객중 12.6%

✅ 서비스 핵심가치 미도달 고객
      전 고객 아하모먼트 도달을 위한 초기 온보딩 강화
           → 이용 가이드 점검 및 초기 1~2개월 집중 리텐션 메시지
           → 개인화 추천 콘텐츠로 관심 유도

 

 

3️⃣ 클러스터(2) : 효율추구형 이탈자

• 서비스 이용횟수가 많은 편이지만, 월평균 이용시간 분포는 적은 쪽으로 치우침
• 결제금액이 적은 쪽으로 치우침

✅ 시간 및 비용 저투자 / 목적지향 
      즉각적, 효율적 가치 추구 & 서비스 이용 목표 명확할 가능성
           → 단기 활용 컨텐츠, 컨텐츠 큐레이션, 요약형, 하이라이트 기능 추천
      저이용 대비 높은 구독가 불만 가능성
           → 단기 집중형 상품, 목적별 추천 플랜 제안
           → 사용목적 만족시킨 경험을 각인시킬 수 있는 성과 기반 리마인드 알림

 

 

 

4. 결론 및 전략

 

1. 추천 유입 고객의 초기 사용 경험 강화

추천 유입 고객의 이탈율이 상대적으로 높음.

추천 유입 고객집단의 초기 행동로그를 분석해 니즈를 파악하고, 맞춤형 온보딩 콘텐츠 제공 및 초기 사용 경험 강화를 통해 이탈률을 줄일 수 있는 리텐션 설계가 필요함.

 

2. 고이용군 이탈자의 재활성화 및 유지

장기간 / 고지출 / 고이용 고객 세그먼트를 대상으로 할인가 쿠폰을 통한 재구독 유도 가능함.

VIP 전환 유도 후, 장기고객 보상을 포함한 전용 리텐션 캠페인 설계 필요함.

또한, 지속적인 서비스 성장을 위해 이탈 직전 행동로그 분석 및 인터뷰를 통해 고이용 고객의 실망 포인트 파악이 필요함.

 

3. 서비스 핵심가치 도달을 위한 초기 온보딩 강화

서비스 핵심가치에 도달하지 못하고 이탈하는 고객이 12.6%로 적지 않음.

따라서 아하모먼트 도달을 위해 이용가이드 점검, 가입 초기 개인화 리텐션 메시지&컨텐츠 추천을 집중적으로 제공 필요함.

 

4. 효율추구형 고객을 위한 서비스 제공

짧게 쓰고 빠르게 이탈하는 고객을 위해 큐레이션형 컨텐츠, 요약·하이라이트 기능 등 단기 목표 지향형 서비스 제공이 가능함.

저이용 대비 높은 구독가에 대한 불만을 완화할 수 있도록 단기 집중형 상품, 목적별 추천 플랜 제안, 그리고 성과 중심의 리마인드 알림을 통해 만족경험을 각인시키는 전략 필요함.