[D.S : 데이터 분석 및 데이터 사이언스] 코호트 분석(Cohort Analysis)이란.

▽ [D.S : 데이터 분석 및 데이터 사이언스] 코호트 분석(Cohort Analysis)이란.

목   차

1. 코호트 분석이란?

2. 왜 코호트 분석이 필요한가?

3. 코호트 분석 핵심 구성요소.

4. 코호트 분석 종류와 기준.

5. 핵심 지표와 시각화 방법 & 핵심 인사이트 도출 방법.

6. 코호트 분석의 실질적인 활용

1. 코호트 분석이란?

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정의
: 사용자 집단("코호트")을 일정 기준으로 묶어서 '시간 경과(시계열 데이터)'에 따른 행동 패턴이나 성과를 분석하는 방법.
== "같은 시점/같은 조건으로 시작한 그룹이 시간이 지나면서 어떻게 변화했는가??"를 보는 분석 기법.

정의 : '코호트'와 '분석'

• 코호트(Cohort, 동질 집단)

  • 특정 기간 동안 '공통적인 특성이나 경험'을 공유하는 사용자들의 집단.
  • 코호트는 한번 형성되면 시간이 지나도 그 구성원이 변하지 않는 '정적인 그룹'.

• 코호트 분석(Cohort Analysis)

  • 이 코호트들의 '행동 변화나 성과'를 '시간의 흐름에 따라서' 추적하고 비교분석하는 기법.

목적.

• 사용자 유지율(Retention) 확인.

• 특정 이벤트/행동의 효과 측정

• 장기적 LTV(Lifetime Value) 예측

• CRM : 그로스 마케팅 전략 수립.

언제 쓰이는가

• 앱/웹 서비스의 사용자 활동 분석

• 프로모션, 캠페인 효과 검증

• 기능 개선 전후 비교

2. 왜 코호트 분석이 필요한가?

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일반적인 지표 분석의 한계.

• 대부분의 비즈니스 지표(예: 월간 활성 사용자 수, 전체 유지율)는 모든 사용자를 하나의 집단으로 평균 내어서 보여줌.

• 이러한 '전체 평균'은 특정 기간의 마케팅 효과, 제품 업데이트의 장기적인 영향 등을 '숨기거나 왜곡'할 수 있음.

  • ex) 6월에 훌륭한 신규 고객 획득 캠페인을 진행했지만, 7월에 유입된 고객들의 품질이 매우 낮다면,
    7월의 전체 유지율은 낮아질 것.
    코호트 분석 없이는 6월 캠페인의 진정한 성공을 파악하기 어려움.

고객 유지율(Retention) 및 이탈 원인 파악 ( 가장 중요 )

문제점.

• "이탈률이 높아졌다"는 사실만으로는 어떤 고객이, 왜 이탈했는지를 알기 어려움.
• 단순 평균 지표는 왜곡이 많음.

코호트 분석의 역할

• 코호트별로 나눠보면, 특정 시점/캠페인 효과가 명확히 드러남.
• 특정 시기에 유입된 그룹(코호트)이 시간이 지남에 따라 얼마나 남아있는지(유지율)를 정확히 보여줌.
  • 이를 통해, "어떤 유입 시점의 고객"이 가장 빠르게 이탈했는지,
    그리고 "이탈이 발생하는 시점"이 언제인지를 명확하게 파악하여 선제적 대응 전략 수립 가능.

변화의 원인 분석 (Why did the metric change?)

문제점.

• 단순 지표의 함정 :
  • 전체 지표(ex: 월간 사용자 수)가 하락했을 때, 그 원인이 '신규 고객 문제' 때문인지,
    아니면 '기존 고객 이탈' 때문인지 구분하기 어려움.

코호트 분석의 역할

• 원인 집단 특정 :
  • 지표 변화를 코호트별로 분리하여 관찰.
  • 특정 기간(코호트)에 유입된 집단에서만 문제가 발견된다면,
    • 그 '유입 시점의 특정 요인(마케팅 채널, 온보딩 오류, 경쟁사 이슈)'을
      문제의 원인으로 즉시 특정 가능해짐.

전략 수립에 직접 활용 (How to act?)

문제점.

• 획일적 전략의 비효율성 :
  • 모든 고객에게 동일한 마케팅 예산이나 리소스를 투입하여
    '가치가 높은 고객'에게 더 많은 투자를 하지 못하는 비효율이 발생.

코호트 분석의 역할.

• 가치 기반 리소스 배분 :
  • 장기적으로 가장 높은 고객 생애 가치(LTV)를 보이는 코호트를 식별.
    • 이를 통해 해당 코호트가 유입되는 마케팅 채널에 예산을 집중하거나,
      해당 고객들이 좋아하는 기능에 제품 개발 자원을 우선적으로 배분하는
      데이터 기반 전략을 수립 가능.

마케팅 및 캠페인 효과의 정확한 측정.

문제점.

• 마케팅 캠페인 직후의 단기적인 매출 증가가 일시적인 현상인지 아니면,
  장기적인 고객 가치(LTV)를 창출하는지 판단하기 어려움.

코호트 분석의 역할

• 캠페인별로 유입된 코호트의 장기적인 행동과 평균 LTV를 비교 분석.
  • 이를 통해 진정으로 가치 있는 고객을 데려오는 가장 효율적인 마케팅 채널과 캠페인을
    객관적으로 식별하여 예산 배분의 근거로 활용함.

제품/서비스 개선 효과 검증.

문제점.

• 새로운 기능 출시나 UI/UX 개선 후 지표가 변동했을 때.
  • 이 변화가 개선 자체의 효과 때문인지,
    아니면 단순히 외부 이벤트나 계절적 요인 때문인지 구분하기 어려움.

코호트 분석의 역할.

• 개선 이전 코호트와 개선 이후 코호트의 행동 지표(예: 재방문율, 특정 기능 사용률)를 비교.
  • 이를 통해 개선 사항이 신규 사용자 유지에 긍정적인 영향을 주었는지 객관적으로 평가.
  • 개선의 성공 여부를 확실하게 검증.

사용자 세분화 및 맞춤 전략 수립.

문제점.

• 모든 고객을 하나의 집단으로 간주하고 획일적인 메시지나 전략을 적용.
  • 고객별 고유한 특성과 니즈를 무시하게 되어 비효율적인 전략이 수립됨.

코호트 분석의 역할.

• 행동 기반이나 유입 경로 기반의 코호트를 생성하여 각 그룹의 고유한 패턴을 파악.
  • 이를 통해 각 코호트의 특성과 니즈에 맞는 맞춤형 온보딩, 메시지, 기능 추천을 제공하여
    전환율과 인게이지먼트를 극대화하는 세분화 전략을 수립

3. 코호트 분석 핵심 구성요소.

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코호트 분석을 수행하려면 다음 세 가지 요소를 정의해야 함.

코호트 정의 기준(Cohorts)

코호트 그룹을 나누는 기준.

시간 기반 코호트 (Time-Based Cohorts)

• 사용자가 서비스를 획득(Acquisition)한 시점(날짜, 주, 월)을 기준으로 그룹으로 나눔.

  • ex) 2024년 5월 1일 웹사이트에 최초로 방문한 모든 사용자 그룹. (가장 일반적이며, 리텐션 분석에 필수)

행동 기반 코호트 (Behavioral Cohorts)

• 사용자가 '특정 행동'을 처음으로 수행한 시점을 기준으로 그룹을 나눔.

  • ex) 서비스 가입 후 '첫 번째 유료 구독을 결제'한 모든 사용자 그룹.

속성 기반 코호트

• 사용자의 '영구적인 특성'을 기준으로 나눔.

  • ex) 특정 지역 사용자, 특정 디바이스(IOS/Android) 사용자 그룹.

시간 경과 (Time Delta / Period).

코호트의 행동을 측정하는 시간 단위와 기간.

시간 단위

• 분석하고자 하는 행동의 주기와 빈도에 따라서,
  일별(Day), 주별(Week), 월별(Month)로 설정.
  • ex) 모바일 게임의 경우, 일별 추적이 중요하며,
    구독 서비스는 월별 추적이 일반적.

경과 시간(Time Delta)

• 코호트가 시작된 시점을 기준으로 얼마나 시간이 지났는지 나타내는 값.

측정 지표 (Metrics).

코호트별로 추적하고 비교할 핵심 성과 지표(KPI).

유지율 (Retention Rate):

• 코호트가 시작된 후 특정 경과 시간까지 남아있는 (재방문, 재구매 등) 사용자의 비율.
  • (코호트 분석의 가장 대표적인 지표)

이탈률 (Churn Rate):

• 서비스에서 이탈한 사용자의 비율.
  • (유지율의 반대 개념)

평균 구매 금액 / 누적 매출:

• 시간이 지남에 따라 코호트가 발생시킨 총수익을 추적하여
  고객 생애 가치(LTV)를 계산하는 데 활용.

4. 핵심 지표와 시각화 방법 & 핵심 인사이트 도출 방법.

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코호트 분석의 핵심 지표.

코호트 분석은 시간의 흐름에 따른 사용자 행동을 추적하므로, 주로 장기적인 가치와 충성도를 측정하는 지표를 사용.

지표명 : 유지율 (Retention Rate)

• 측정 내용 : 특정 기간 이후, 해당 코호트가 서비스에 남아있는 비율.

• 비즈니스 중요성 : 가장 핵심 지표. 고객 만족도 및 제품의 핵심 가치를 반영하며, 이탈 시점을 파악하게 해줌.

지표명 : 이탈률 (Churn Rate)

• 측정 내용 : 특정 기간 동안 코호트에서 이탈한 사용자 비율.

• 비즈니스 중요성 : 유지율의 반대 지표. 위험 코호트를 식별하여 집중적인 관리가 필요한 대상을 알려줌.

지표명 : 고객 생애 가치 (LTV)

• 측정 내용 : 코호트의 사용자당 평균 누적 매출 또는 수익

• 비즈니스 중요성 : 마케팅 효율 측정에 필수적. 어떤 유입 채널 코호트가 장기적으로 돈을 더 버는지 알려줌.

지표명 : 참여 빈도 (Engagement)

• 측정 내용 : 코호트의 사용자당 평균 세션 수 또는 핵심 기능 사용 횟수.

• 비즈니스 중요성 : 서비스의 '끈끈함' (Stickiness)을 측정. 높은 참여 빈도는 이탈 가능성이 낮음을 의미.

지표명 : 전환율 (Conversion Rate)

• 측정 내용 : 코호트가 특정 목표 행동(예: 첫 구매, 유료 구독 전환)을 완료한 비율.

• 비즈니스 중요성 : 온보딩 및 초기 마케팅의 성공 여부를 판단하는 데 중요.

효과적인 시각화 방법: 코호트 테이블 (Heatmap).

코호트 분석 결과를 시각화하는 가장 강력한 방법은 색상 농도를 활용한 코호트 테이블 (Heatmap)

시각화 해석 방법.

• 1. 가로 방향 분석(같은 코호트).
  • 특정 코호트(한 행)가 시간이 지남에 따라 지표가 어떻게 감소(Decay)하는지를 확인.
    • → 제품 생애주기 내의 이탈 시점 파악.
• 2. 세로 방향 분석(같은 경과 시간).
  • 모든 코호트가 가입 후 동일한 경과 시간에서 어떤 지표를 보이는지 비교.
    • → 제품/마케팅 변화의 영향 확인.
      - (예: Day 7 지표가 5월 코호트부터 갑자기 높아졌다면, 5월 이전에 진행된 제품 개선이 효과적이었음을 의미).
      
• 3. 대각선 방향 분석(같은 달).
  • 모든 코호트의 특정 달(기간) 지표를 비교하여 시기적 이벤트(Period Effect)의 영향을 확인.
    • → 예: 11월 블랙프라이데이에는 모든 코호트의 구매액이 일시적으로 증가.

핵심 인사이트 도출 방법.

시각화된 코호트 테이블에서 다음 세 가지 주요 패턴을 찾아내고 그 원인을 탐구하는 것이 인사이트 도출의 핵심.

1. 급격한 하락 지점 (Drop-off Inflection Point) 식별.

• 패턴.
  : 특정 경과 시간(예: 가입 후 3일차, 4주차)에서 모든 코호트의 지표가 급격히 하락하는 지점.

• 인사이트.
  : 이는 제품 자체의 온보딩/사용자 경험(UX)에 문제가 있거나,
  사용자가 핵심 가치를 경험하지 못하고 이탈하는 결정적인 순간이 있음을 의미.

  • 이 시점에 집중하여 고객 여정을 개선해야 함.

2. 이상치 코호트 (Outlier Cohorts) 분석.

• 패턴
  : 다른 코호트들에 비해 유난히 높거나 낮은 성과를 보이는 특정 코호트 (특정 행).

• 인사이트:

  • 성과가 높은 코호트
    : 이들이 유입된 특정 마케팅 채널, 캠페인, 프로모션이 고가치 고객을 데려오는 요인일 수 있음.

    • 해당 유입 경로와 온보딩 경험을 표준화해야함.

  • 성과가 낮은 코호트
    : 이들의 유입 시점에 경쟁사 이벤트가 있었거나,
    광고 메시지의 오해를 불러일으켜 부적절한 고객이 유입되었을 가능성이 높음.

    • 해당 마케팅 활동을 중단하거나 수정해야함.

3. 지표 개선의 지속성 확인.

• 패턴
  : 특정 시점 이후에 유입된 모든 신규 코호트의 유지율 곡선이 이전 코호트보다 뚜렷하게 더 높게 유지되는 경우.

• 인사이트
  : 이는 그 시점 직전에 진행된 제품 업데이트나 마케팅 전략의 변화가 지속적인 효과를 발휘하고 있음을 의미.

  • 이 변화가 고객의 장기적인 행동에 긍정적인 영향을 주었음을 공식적으로 검증하고,
    해당 변화를 서비스의 영구적인 부분으로 확정할 수 있음.

5. 코호트 분석의 실질적인 활용.

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코호트 분석은 단순한 현상 파악을 넘어 비즈니스 의사결정에 직접적인 근거를 제공.

마케팅 효율 최적화

• 특정 마케팅 채널/광고 캠페인으로 유입된 코호트를 분석.
• 당장의 전환율은 낮더라도 장기적으로 LTV가 높은 채널을 식별하고 예산을 집중.

제품 개선 효과 검증

• 특정 기능을 릴리스하거나 UX를 개선했을 때, 그 이후에 유입된 코호트의 1개월 차 유지율이 이전 코호트보다 개선되었는지 확인.

• 개선이 없었다면 다른 방식으로 재접근해야 함을 알려줌.

이탈 방지 전략 수립

• 사용자가 급격히 이탈하는 '위험 시기'를 정확히 포착.
• 이 시기 직전에 고객에게 맞춤형 푸시 알림, 이메일, 혹은 인앱 보상을 제공하여 이탈을 선제적으로 방지.

고객 세그먼트의 가치 평가

• 예를 들어, '모바일 앱 사용자 코호트'와 '웹사이트 사용자 코호트'를 나누어 비교하여,
  어느 플랫폼 사용자가 더 활발하고 가치가 높은지 파악