[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,75 +2,156 @@
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id: wiki-2026-0508-이탈률-churn-rate
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title: 이탈률(Churn Rate)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Churn, User Churn, Attrition Rate, 이탈]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [analytics, retention, kpi, business-metrics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: pandas-lifelines
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# [[이탈률(Churn Rate)|이탈률(Churn Rate]]
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# 이탈률(Churn Rate)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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이탈률(Churn Rate)은 더 이상 게임을 플레이하지 않는 사용자의 비율을 측정하는 핵심 지표이다[1]. 주로 1에서 유지율(Retention Rate)을 차감하는 방식으로 계산되며, 구독 모델이나 무료 플레이 모델 등에서 고객 평생 가치(LTV)를 산정하는 데 필수적인 요소로 사용된다[2-4]. 이탈률이 높을 경우 기존 사용자 감소분을 메우기 위해 신규 사용자 확보에 지속적으로 비용을 지불해야 하므로, 결과적으로 게임의 성장과 수익성에 심각한 악영향을 미친다[1, 5].
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## 매 한 줄
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> **"매 churn 매 retention 의 의 mirror — 매 leak rate 의 quantify"**. 매 SaaS (5% monthly = catastrophe) 매 game (D30 retention 30% = norm), 매 의 의 의 의 의 metric 매 universal — 매 user lost / total user 의 unit time 의 의 의. 매 2026 modern stack 매 Cox proportional hazards + churn-prediction LightGBM 매 standard.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **이탈률의 정의와 계산 방법**
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* 이탈률은 기본적으로 **1에서 순유지율(Net Retention Rate)을 뺀 값**으로 계산된다(예: 유지율이 40%라면 이탈률은 60%가 됨)[2-4].
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* 또는 특정 기간(예: 28일 연속 미접속) 동안 게임을 플레이하지 않은 플레이어를 이탈자로 간주하여 계산할 수도 있다[2].
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* 금전적인 측면을 평가하기 위해 MRR 이탈률(MRR Churn Rate)을 사용하기도 하며, 이는 이전 기간 대비 현재 기간의 월간 반복 수익(MRR) 감소분을 통해 이탈로 인한 이익 손실을 측정한다[1].
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## 매 핵심
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* **LTV 및 수익성에 미치는 영향**
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* 이탈률은 고객 평생 가치(LTV) 산출 공식의 분모에 해당하며, **LTV는 ARPU(가입자당 평균 수익)를 이탈률로 나눈 값**으로 정의된다[4, 6].
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* 아무리 ARPU가 높더라도 이탈률이 높으면 LTV가 급격히 잠식당하게 된다[5].
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* 높은 이탈률은 LTV를 고객 획득 비용(CAC) 임계값(예: $15) 아래로 너무 빨리 떨어뜨리므로, 건강한 경제 모델을 유지하고 LTV를 극대화하기 위해서는 이탈률을 낮추는 데 집중해야 한다[5, 7, 8].
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### 매 churn 의 정의 variants
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- **logo churn (count)**: 매 #lost / #total. 매 simple.
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- **revenue churn (gross)**: 매 lost MRR / total MRR. 매 enterprise SaaS 매 critical.
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- **net revenue churn**: 매 (lost - expansion) / total. 매 < 0 (negative churn) 매 holy grail.
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- **active churn vs passive churn**: 매 cancel button 매 / 매 expired card. 매 win-back 매 different strategy.
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* **이탈의 선행 지표 및 위험 관리**
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* 이탈은 초기 사용자 경험(FTUE)과 밀접하게 연관되어 있다. 첫 7일 유지율(D7)이 낮다는 것은 첫 사용자 경험이 실패했음을 의미하며, 이는 결국 높은 이탈률로 이어진다[5].
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* 만약 게임의 핵심 설정 및 온보딩 과정을 완료하는 데 14일 이상이 소요된다면 이탈 위험(Churn risk)은 급격히 증가한다[8, 9].
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* 높은 이탈률 하에서는 현상을 유지하기 위해 지속적으로 이탈한 유저를 신규 유저로 채워넣어야(backfill) 하므로 전체적인 게임의 성장을 저해하게 된다[1].
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### 매 measurement window 매 매 매
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- 매 daily / weekly / monthly / quarterly. 매 game 매 D1/D7/D30 매 standard. 매 SaaS 매 monthly.
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- **cohort-based**: 매 sign-up week 의 의 group 의 churn curve 의 trace.
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- **rolling**: 매 last-N-day window 매 trailing.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[유지율(Retention Rate)|유지율(Retention Rate]], 고객 평생 가치(LTV), 고객 획득 비용(CAC), [[유저 평균 매출(ARPU)|ARPU]]
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- **Projects/Contexts:** 가상 경제 시스템의 구조적 무결성과 데이터 기반 수익화 전략 분석, Mobile Game Development
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- **Contradictions/Notes:** 소스 전반에 걸쳐 이탈률이 게임 성장 및 LTV에 미치는 치명적인 악영향에 대해 이견 없이 동의하고 있으며, 이탈률과 유지율은 서로 반비례하는 구조임을 공통으로 강조하고 있습니다.
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### 매 응용
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1. 매 SaaS health: <5% monthly churn 매 healthy, >7% 매 alarm.
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2. 매 mobile game: D1 ~40-50%, D7 ~20%, D30 ~5-10% retention (= 90-95% churn by D30).
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3. 매 telecom: 매 churn prediction 매 ML 매 retention offer trigger.
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4. 매 streaming (Netflix etc.): 매 voluntary cancel + 매 dunning (passive).
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5. 매 freemium → premium conversion 매 churn 의 의 inverse calculation.
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*Last updated: 2026-04-29*
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## 💻 패턴
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Basic churn calculation
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```python
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import pandas as pd
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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def monthly_churn(users: pd.DataFrame, month: str) -> float:
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"""users: [user_id, signup_date, last_active_date]"""
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start = pd.to_datetime(month)
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end = start + pd.offsets.MonthEnd(1)
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||||
active_at_start = users[users["last_active_date"] >= start - pd.Timedelta(days=30)]
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churned = active_at_start[active_at_start["last_active_date"] < end - pd.Timedelta(days=30)]
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return len(churned) / len(active_at_start) if len(active_at_start) else 0
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Cohort retention curve
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```python
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def cohort_retention(events: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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"""events: [user_id, event_date]. Returns cohort x days_since_signup matrix."""
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||||
first = events.groupby("user_id")["event_date"].min().rename("cohort")
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||||
df = events.merge(first, on="user_id")
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||||
df["days_since"] = (df["event_date"] - df["cohort"]).dt.days
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||||
df["cohort_week"] = df["cohort"].dt.to_period("W")
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||||
matrix = (
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df.groupby(["cohort_week", "days_since"])["user_id"]
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||||
.nunique()
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||||
.unstack(fill_value=0)
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)
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return matrix.div(matrix.iloc[:, 0], axis=0) # normalize to D0
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Survival analysis (Kaplan-Meier)
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```python
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from lifelines import KaplanMeierFitter
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def survival_curve(durations, event_observed):
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kmf = KaplanMeierFitter()
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kmf.fit(durations, event_observed)
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return kmf.survival_function_
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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# durations: days until churn (or censoring)
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# event_observed: 1 if churned, 0 if still active (right-censored)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Cox proportional hazards (predictive)
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```python
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from lifelines import CoxPHFitter
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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def churn_hazard(df: pd.DataFrame):
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||||
"""df: [duration, event, plan, monthly_usage, support_tickets, ...]"""
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||||
cph = CoxPHFitter()
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||||
cph.fit(df, duration_col="duration", event_col="event")
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||||
return cph # cph.hazard_ratios_ shows feature impact
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```
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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### LightGBM churn prediction
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```python
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import lightgbm as lgb
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def train_churn_model(features: pd.DataFrame, churn_label: pd.Series):
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X_tr, X_te, y_tr, y_te = train_test_split(features, churn_label, stratify=churn_label)
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||||
model = lgb.LGBMClassifier(
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||||
n_estimators=500, learning_rate=0.05,
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class_weight="balanced", num_leaves=63
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)
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||||
model.fit(X_tr, y_tr, eval_set=[(X_te, y_te)], callbacks=[lgb.early_stopping(20)])
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return model
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Negative churn (expansion > churn)
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||||
```python
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def net_revenue_churn(start_mrr, lost_mrr, expansion_mrr) -> float:
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return (lost_mrr - expansion_mrr) / start_mrr # negative = good
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | metric |
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|---|---|
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| 매 SMB SaaS | logo churn (monthly) |
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| 매 Enterprise SaaS | net revenue churn |
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| 매 mobile game | D1/D7/D30 retention curve |
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| 매 telecom / streaming | survival + ML prediction |
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| 매 marketplace | cohort retention + GMV per cohort |
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**기본값**: 매 cohort retention 매 D1/D7/D30 + 매 monthly logo churn 매 dual-track tracking.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Retention]] · [[KPI]] · [[Customer Analytics]]
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- 변형: [[Logo Churn]] · [[Revenue Churn]] · [[Net Revenue Retention]]
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- 응용: [[유니버스 LTV(Universe LTV)]] · [[CAC Payback]] · [[Cohort Analysis]]
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- Adjacent: [[Survival Analysis]] · [[Engagement Score]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 product / business 매 health 의 measurement, 매 retention 매 effort 의 ROI 의 prove, 매 churn-prediction model 의 build.
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**언제 X**: 매 single-purchase 매 product (no recurring) — 매 LTV / repeat-rate 의 의 substitute.
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## ❌ 안티패턴
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- **매 averaging across cohorts**: 매 hide newer-cohort 매 improvement / regression.
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- **매 treating active churn = passive churn**: 매 dunning fix 매 retention campaign 매 confused.
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- **매 vanity tracking**: 매 churn 매 measure 만 매 매, 매 root-cause 의 의 의 segmentation 의 의 의 X.
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- **매 D30 only**: 매 long-tail (D90/D180) 매 ignore — 매 LTV 매 underestimate.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Reichheld *The Loyalty Effect*, ChartMogul SaaS benchmarks 2025-2026, lifelines library docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — churn variants + cohort curves + KM/Cox/LightGBM code |
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Reference in New Issue
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