1. 리텐션 중심

• 컴플리트 유저의 첫 번째 리뉴 전환율 보기(무료 체험 폐지 전후)
• 무료 체험 유지일 때와 폐지 이후 ‘무료 체험’ 변수 이외에 어떤 요소가 리뉴 유지율에 영향을 주는지?
• 컴플리트 이후 리뉴의 트리거는 무엇?
• 유저 1명당 평균 구독 유지 기간은 얼마나되지?

2. 이탈률 중심

• 왜 어떤 유저는 떠나고 어떤 유저는 다시 돌아오는지?
• 이탈 시점
  • 유저들은 평균적으로 몇 번의 리뉴를 하고, 몇 번의 리뉴 이후 돌아오지 않는
  • 유저들은 평균적으로 몇 개월의 구독을 하고, 몇 개월의 구독 이후 돌아오지 않는지
• 취소 시점(유저들은 평균적으로 어느 시점에 취소 버튼 클릭하는지)
• 취소의 정의(만료 로그가 없음) → 리뉴가 발생할 시점에 로그가 없는 유저를 취소 인원으로 보면 되나? 그외의 변수는?
• 복귀하는 유저들은 얼마만에 돌아오는지?
• 재규독 유저의 특징에는 무엇이 있는지? 플랜 프라이스? 쿠폰?

3. 유저의 라이프사이클을 본다는 것

• 유저별 구독 타임라인 생성 : 결제 1번 한 유저 : 유입 → 컴플리트 시퀀스 결제 2번 한 유저(정기결제) : 유입 → 컴플리트 → 리뉴 결제 3번 한 유저(재구독) : 유입 → 컴플리트 → 공백 → 재구독

flowchart TD
    A([시작: 서비스 유입]) --> B{1. 첫 결제 수행?}
    
    %% 첫 결제 후 경로
    B -- No --> End[잠재고객]
    B -- Yes --> C{2. 정기결제 여부?}

    %% 정기결제 상태
    C -- Yes --> Active[정기결제 이용 중]
    C -- No --> Gap[공백 상태 / 만료]

    %% 취소 및 공백 처리
    Active -- "구독 취소 (언제든 가능)" --> Gap

    %% 재구독 루프 (단순화)
    Gap --> D{3. 재구독 수행?}
    D -- Yes --> Active
    D -- No --> Gap

• 세그먼트 / 코호트 어떻게 활용하면 좋을지?
• 가격 할인 정책 시기에 들어오는 집단과 그 이외의 집단도 코호트?
• 쿠폰사용비율 : 첫 결제 20% / 정기결제 8.7% / 재결제 11% → 유저의 구매 금액이 어떤 구독 플랜에 해당하는지보다 할인을 얼마나 받았는지가 가격 정책의 핵심인 것으로 보임
• 컴플리트 시점별로 그룹을 묶어 1개월 뒤 리뉴 비율, 2개월 뒤 리뉴 비율 등 비교 분석