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코호트(Cohort) 분석이 뭐죠?

🧩 코호트(Cohort) 분석이 뭐죠?

이재철
|
June 13, 2024

🧩 코호트(Cohort) 분석이 뭐죠?

🙋 Cohort : 유사한 특성을 공유한 집단으로 사용자를 나누어 보는 것

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처음 코호트라는 용어를 들었을 때 생소한 용어만큼 개념도 그렇게 와닿지 않았습니다. '유사한 특성을 공유한 집단'이라는 개념이 언뜻 보면 명료해 보이지만 그래서 그걸로 '어떻게?' '왜?' 라는 물음은 쉽게 답을 얻기 어려웠습니다. 돌이켜보니 Cohort라는 분석을 새로운 개념으로 접근하다 보니 어려웠던 것 같습니다. 사실은 그냥 분석의 개념을 그대로 담고 있었는데 말이죠.

분석은 나눌(분) + 쪼갤(석)으로, 현상을 쪼개서 분석 가능하고 이해 가능한 수준으로 만들어 나가는 것을 의미합니다. 집단을 쪼개는 코호트와 유사하지 않나요?

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예를 들어 전체 유저의 구매 전환율이 10%인 '재철 커머스'가 있다고 하겠습니다. 이를 신규 고객과 기존 고객으로 나누면 아래와 같이 전체 전환율로는 알 수 없었던 정보가 드러나게 됩니다.

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✅ 전체 구매 전환율 : 10%

→ 신규고객 구매 전환율 : 5%

→ 기존고객 구매 전환율 : 15%

그럼 쪼개면 뭘 할 수 있을까요?

위의 예시를 이어서 보겠습니다.

'재철 커머스'에서 여름맞이 프로모션을 진행했습니다. 프로모션을 통해 매출이 늘어나고 구매 전환율이 10% -> 15% 증가하였습니다.

성공적인 프로모션으로 모두가 자축했습니다. 그러나 코호트 분석을 배웠던 마케터는 현상을 신규/기존 고객으로 쪼개보기로 했습니다.

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✅ 기존 전환율

-> 프로모션 전환율

→ 신규고객 : 5% -> 6%

→ 기존고객 : 15% -> 22%

놀랍게도 신규고객과 기존고객에서 동일한 효과가 나타나지 않았습니다.

기존고객의 전환율과 매출이 훨씬 개선된 것을 알 수 있었습니다. 확인해 보니 이번에 준비한 프로모션 상품이 기존고객들에게는 매력적이었지만 신규 고객들은 해당 상품의 가격측면에 유인이 되지 않았습니다. 프로모션은 묶음 상품 위주의 객단가 플레이를 했기 때문입니다. 또한 신규고객 향 광고에서도 문제가 있었습니다. 프로모션 페이지로의 유입이 아닌 앞서 언급했던 묶음 상품으로 랜딩이 되다 보니 랜딩 후 이탈이 높아졌습니다.

다음에 동일한 프로모션을 준비했다면 아마 높은 확률로 유사한 매출을 만들지 못했을 겁니다. '재철 커머스'는 신규고객 향 상품과 광고를 통해서 이후의 프로모션 매출을 더 높여 나갈 수 있을 것입니다.

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앞서 언급한 프로모션의 성과 쪼개기는 흔히 보는 Cohort 분석의 예시입니다. 코호트 분석은 고객을 나누는 분석 방법을 의미하는 것으로, 우리가 아는 리텐션분석, 세그먼트 분석, 퍼널분석 모두 코호트 분석으로 이해할 수 있습니다. 가장 대표적인 예시로 날짜별로 들어오는 고객들을 나누어서 보는 아래의 그래프를 많이 보셨을 겁니다!

코호트 차트 예시 이미지

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코호트 분석을 한다는 건 거창하고 대단한 분석 방법을 하겠다는 것이 아닙니다. 그저 분석의 기초적 방법인 현상을 쪼개는 원리를 따르겠다는 것입니다. 사실 그렇다고 코호트 분석이 쉬운 건 아니지만, 코호트 분석을 잘하는 방법은 딱 하나 있습니다. 어떻게 쪼갤지 더 많이 고민하는 것입니다.

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👉 분석이 막막하다면 일단 한번 쪼개보시죠!

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원본 포스팅 링크

🧩 코호트(Cohort) 분석이 뭐죠?

이재철
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