지표설계 8주차에서는 고객 세그먼트 분석과 동질 집단 분석(코호트 분석) 을 실제 서비스 데이터 흐름에 적용하는 실습 중심 수업이 진행되었다. 이번 강의는 “유저를 어떻게 나누고, 그 집단을 어떻게 이해할 것인가?”라는 질문에 답을 주는 시간이었다. 특히 교안 1~3페이지에서 설명한 것처럼, GA4의 세그먼트 중복 분석 화면을 통해 최대 3개의 고객 그룹을 비교해 중복 고객과 핵심 고객군을 빠르게 식별할 수 있다는 점이 매우 실용적이었다.
이후 교안 46페이지에서 소개된 5단계 고객 세그먼테이션 방법은 마케터·데이터 분석가 모두에게 필요한 구조적 사고를 제공했다. 인구통계·위치·심리·행동 기반 세그먼트부터 RFM, 추천 기반 타깃팅, 그리고 마지막으로 로직 트리를 활용한 혼합 세그먼트까지 단계적으로 설명되어, “어떤 기준으로 나누면 비즈니스 목적에 가장 가까운가?”를 고민하게 해주었다. 특히 RFM 세그먼트는 실제 쇼핑몰/이커머스에서 사용되는 대표 분석법이기 때문에 향후 프로젝트에도 바로 적용 가능하겠다는 생각이 들었다.
직접 진행한 실습에서는 교안에서 제시한 예시, “지난 28일간 구매 이력이 있는 45~54세 연령 고객의 총 수익 계산”처럼 실제 조건을 조합해 새로운 고객 세그먼트를 만드는 작업을 해보았다. 이 과정이 특히 좋았던 이유는, 단순 필터링이 아니라 세그먼트 간 중복 관계를 이용해 전략적 타깃팅을 설계할 수 있었기 때문이다. 예를 들어 모바일 사용자이면서 구매율이 높은 그룹을 따로 구분하면, 향후 광고 캠페인 방향을 구체적으로 설정하는 근거가 될 수 있다는 점을 직접 체감했다.
코호트 분석(교안 p.710)은 이번 수업에서 가장 실무적인 파트였다. 코호트는 특정 기준(첫 방문일·첫 구매일 등)을 기준으로 유입된 같은 집단의 행동 변화를 추적하는 방식이다. 교안 p.9의 주별 코호트 표처럼, 같은 주에 처음 방문한 사용자들이 시간이 지날수록 얼마나 재방문·재구매하는지 한눈에 보여주는 구조가 매우 직관적이었다. 내가 실습에서 진행한 주별 코호트 시각화에서도 초기 주차 대비 2~3주차 유지율의 급격한 감소 구간을 확인했고, 이 시점에 기능 개선 또는 CRM 메시지 전략을 적용해야겠다는 인사이트를 얻었다.
또한 GA4 공식 기준(교안 p.10)에 따라 ‘동질 집단 기준’과 ‘재방문 기준’을 명확히 설정하는 과정도 중요했다. 코호트 분석에서 기준값을 잘못 잡으면 결과가 완전히 달라지기 때문에, 첫 방문일을 기준으로 유지율을 측정할지, 첫 구매일을 기준으로 충성 고객을 볼지 명확히 정의하는 것이 핵심이다. 교안의 퀴즈에서도 “7일 유지율이 중요할 때 가장 적합한 메뉴는 코호트 탐색(탐색 → 코호트 탐색)”이라는 점이 반복적으로 강조되었다. 지표는 결국 ‘어떤 관점으로 유저를 바라볼 것인가?’를 명확히 하는 과정이라는 점을 다시 상기할 수 있었다.
이번 주차를 마무리하면서, 향후 해보고 싶은 데이터 분석 주제도 자연스럽게 떠올랐다. 첫 번째는 사용자 행동 기반 개인화 세그먼트 모델링이다. 단순한 연령·성별 세그먼트를 넘어, 웹/앱 로그 기반 행동 특징을 벡터화하고 클러스터링 모델(K-Means, DBSCAN 등)을 적용해 “행동이 비슷한 유저군”을 정의해보고 싶다. 이는 TripMate 프로젝트나 인하공전 주변 식당 추천 앱과 같은 서비스에서 개인화 추천 품질을 크게 높일 수 있는 기초 작업이기 때문이다.
두 번째로는 코호트 기반 장기 유지율 예측 모델링을 시도해보고 싶다. 현재 코호트는 ‘결과를 조회’하는 방식이지만, 이를 확장해 코호트 내 시간 경과에 따른 유지율 패턴을 예측하는 ML 모델을 만들어볼 수 있다. 예를 들어, 특정 캠페인 기간에 유입된 사용자의 7일·30일 유지율을 조기 예측할 수 있다면 마케팅 예산 운영의 효율성이 훨씬 높아질 것이다. 이번 수업에서 배운 지표 설계 구조와 코호트 로직은 이러한 예측 모델링의 기반이 될 수 있다고 느꼈다.
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