[데이터 분석 학습] 코호트분석 이해하기

코호트 분석(Cohort Analysis)란?

‘코호트’는 공통된 특성이나 경험을 공유하는 사람들의 그룹을 의미한다.

코호트 분석은 동일한 특성을 가진 그룹을 분석하는 방법으로, 일반적으로 특정 기간 동안 같은 조건을 가진 사용자를 모아 그들의 행동을 추적하는 방식이다. 이는 주로 마케팅 분야에서 활용되며, 구글 애널리틱스와 같은 툴을 사용하여 수행할 수 있다. 예를 들어, 특정 월에 가입한 사용자들이 그 이후 몇 개월 동안 얼마나 활발히 서비스를 이용하는지를 분석하는 것이 대표적인 코호트 분석.

 

코호트 분석의 중요성

코호트 분석은 단순한 방문자 수나 판매량 등의 표면적인 지표를 넘어서, 더 깊은 통찰력을 제공한다. 이를 통해 기업은 고객 행동 변화를 더 정확하게 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 제품 개선, 마케팅 전략 조정, 고객 충성도 향상 등의 중요한 의사 결정에 도움을 준다. 특히, 코호트 분석은 시간에 따른 고객 행동 변화를 관찰하고, 예측 가능한 패턴을 식별하는 데 유용하게 작용한다.

 

코호트 분석을 활용한 주요 목적

1. 리텐션 분석 : 사용자가 얼마나 오랫동안 서비스를 이용하는지 파악
2. 마케팅 효과 측정 : 특정 캠페인이 사용자 유지율에 어떤 영향을 미쳤는지 확인
3. 서비스 개선 : 특정 시점에서 사용자 이탈이 발생하는 원인을 분석하여 해결책 마련

코호트 분석의 기본 과정

1. 코호트 기준 설정 : 분석할 사용자 그룹 설정. 예를 들어, 가입 월, 첫 구매일, 첫 광고 클릭일 등이 기준이 되어 그룹화
2. 데이터 수집 및 정리 : 분석에 필요한 데이터를 준비하고, 코호트별로 데이터 분류
3. 리텐션 테이블 생성 : 사용자가 특정 시점에서 얼마나 남아 있는지 분석
4. 시각화 및 해석 : 히트맵, 그래프 등을 활용해 코호트별 사용자 유지율을 한눈에 파악 가능

코호트 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트

• 고객 유지율 : 고객이 얼마나 오래 서비스를 이용하는지 파악
• 고객 이탈률 : 이탈한 고객들의 패턴을 분석
• 마케팅 캠페인 효과 : 캠페인이 고객 유지율에 미친 영향을 분석
• 구매 주기 : 고객의 재구매 주기를 이해하고 마케팅 전략에 반영

코호트 분석의 종류

1. 시간 코호트(Time Cohorts) : 특정 기간 동안 동일한 서비스를 가입한 고객 그룹을 분석. 예를 들어, 연말 쇼핑 시즌에 가입한 고객들이 다른 시기 가입자보다 더 높은 구매 빈도를 보이는지 분석.
2. 행동 코호트(Behavior Cohorts) : 과거 특정 행동을 한 고객들을 그룹화하여 분석. 예를 들어, 블랙 프라이데이 기간 동안 구매한 고객들이 이후에도 할인 제품을 더 많이 구매하는지 확인 가능.
3. 크기 코호트(Size Cohorts) : 특정 기간 동안 고객이 발생시킨 구매액이나 서비스 이용량에 따라 구분된 그룹을 분석. 예를 들어, 첫 구매 후 6개월 이내에 100만 원 이상을 지출한 고객들과 그렇지 않은 고객들의 재구매율 비교.

✔ 마무리

코호트 분석에 대해 알아보았다.

코호트 분석은 다양한 집단으로 고객을 분류하고, 각 집단의 행동 특성을 파악할 수 있는 강력한 분석 방법인 듯 하다.

‘코호트’라는 집단은 퍼널 분석, A/B 테스트 등 다른 분석 방법에도 활용 가능. 예를 들어, 퍼널 분석에서는 각 집단의 이탈 시점을 확인하거나, A/B 테스트에서는 실험군과 대조군을 구분할 때 코호트 분석을 통해 유용한 인사이트를 도출할 수 있다.

다음 포스팅에서는 구글 애널리틱스를 활용한 실제 분석을 진행해 보자.