데이터 기반 리텐션 전략

데이터 기반 리텐션 전략 - 실행 가능한 고객 메트릭 설계부터 이탈을 막는 전략 실행까지
칼 골드 지음, 장훈 옮김 / 에이콘출판 / 2025년 7월

“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.

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