오늘은 데이터 분석, 고객 분석 에 주로 쓰이는 기술인 코호트 분석(Cohort Analysis)에 대해 알아보려한다.
코호트 분석이 뭐고, 코호트 분석이 왜 필요하고, 어디에 주로 쓰이는지 알아보자.
이 주제를 선택한 이유는 요즘 고객 분석에 좀 관심이 많이 생겨서 어떤식의 방법이 고객 분석에 효과적이고, 어떤 기술들이 있는지 깊이 알면 좋을 것 같아서 선택했다.
Anyway Let's gooooo
코호트 분석이 뭔데?
🔍 코호트(Cohort)란?
코호트란 공통된 특성이나 경험을 공유하는 사용자 집단을 뜻한다.
즉, "같은 시점에 공통된 특성을 가진 집단"을 의미한다.
예를 들어, 같은 날 회원가입한 사용자들, 특정 기능을 사용한 사람들처럼 비슷한 행동이나 조건을 공유한 그룹을 코호트라고 한다.
🧐 코호트 분석이란?
코호트 분석(Cohort Analysis)은 시간에 따라 특정 집단의 행동이나 특성을 추적하고 분석하는 방법이다.
예를 들어, "2024년 1월에 가입한 사용자 그룹(cohort)이 3개월 뒤에도 얼마나 서비스를 이용하고 있는가"와 같은 분석이 이에 해당한다.
보통 제품 사용자 분석, 리텐션 분석, 마케팅 성과 평가 등에 많이 활용됩니다.
📂 대표적인 코호트 유형
가입 코호트 (Acquisition Cohort)
-
같은 기간(예: 같은 달)에 가입한 사용자 그룹입니다.
-
예: 2024년 1월 가입자들
행동 코호트 (Behavioral Cohort)
-
특정한 행동을 수행한 사용자 그룹입니다.
-
예: 회원가입 후 7일 안에 첫 구매를 한 사용자들
특성 코호트 (Characteristic Cohort)
-
공통된 특성(디바이스, 지역, 연령 등)을 가진 사용자 그룹입니다.
-
예: 모바일 앱을 사용하는 20대 여성
왜 중요한거야?
🔍 행동 패턴 분석
코호트 분석은 단순한 사용자 통계를 넘어서, 특정 시점에 유입된 사용자들의 장기적인 행동 패턴을 파악하고, 리텐션(재방문)과 전환율 개선을 위한 정확한 인사이트를 제공한다.
특히 반복적인 프로모션을 기획할 때, 과거의 코호트 데이터를 바탕으로 무엇이 효과적이었는지를 미리 파악할 수 있어, 더 똑똑한 마케팅 전략 수립이 가능해진다.
물론, 코호트 분석이 만능 해결책은 아니지만, 사용자 기반과 제품, 그리고 비즈니스를 이해하는 데 필수적인 도구인 것은 확실하다.
이를 무시하는 것은 제품이 실패로 이어지는 가장 빠른 길 중 하나이니, 제품의 성공을 위해서라도 코호트 분석은 필수적이라고 할 수 있다.
참고 아티클 : Cohort Analysis Explained and Why It is Crucial for Startup Success
그래서 어떻게 하는건데?
앞서 말했듯이, 코호트 분석은 보통 사용자 분석을 할 때 쓰이는 방법이다.
그렇다면, 그놈의 사용자 분석에 대체 어떻게 쓰는 건지 한번 알아보자.
어디에 어떻게 쓰이는건지 궁금해서 이것저것 검색을 해보다가 발견한 좋은 아티클이 있길래 읽어보며 공부했다.
이 챕터에는 아래의 아티클 내용이 많이 참고되었으니 더 알고싶다면 아래의 출처를 확인하길 바란다.
🥑 예시로 이해하는 코호트 분석
어느 날, 고객 Bob이 온라인 스토어에 들어와 50% 할인 프로모션을 보고 ‘아보카도 화장품 샘플’을 구매했다고 해보자.
1. 문제 제기
-
“Bob 같은 고객이 다시 돌아올까?”
-
“그들이 내 비즈니스에 어떤 가치를 줄까?”
2. 행동 추적
- 웹사이트 추적 도구(예: 쿠키)를 통해 Bob과 유사한 사용자들의 재방문 및 구매 여부를 추적한다.
3. 분석
프로모션 기간 동안 샘플을 구매한 사람들을 하나의 코호트로 정의하고, 그 이후 4개월간의 행동을 살펴본다.
➡️ 즉, 그 기간동안의 소비자들을 하나의 그룹으로 묶어서 분석_
예) 분석 결과
-
70%는 다시 돌아오지 않았고,
-
20%는 방문만 했으며 구매는 하지 않았고,
-
10%는 추가 구매를 했습니다.
4. 문제 원인 분석
대부분이 돌아오지 않은 이유는 제품에 관심이 없어서가 아니라 단순히 잊어버렸을 가능성이 크다고 판단.
예) 일부는 ‘배송비’ 페이지에서 이탈 → 배송비에 대한 부담 때문.
5. 개선 방안 제시
예) 개선 방안 도출
-
샘플 사용 종료 시점에 리타겟팅 광고를 집행해 재구매 유도
-
무료 배송 캠페인을 통해 재방문 장벽 제거
위의 아티클에서 나온 예시들을 보고 대충 어떤 인사이트를 얻기 위해 하는건지 알았으니
이제 코호트 분석을 어떻게 체계적으로 하는 건지 알아보자.
📊 코호트 분석을 이해하는 3가지 핵심 기준점
코호트 분석을 하려면, 분석을 위한 3가지 정보를 기준점(anchors)으로 설정해야한다.
📌 첫 번째 기준점: 코호트 정의 – 과거의 특정 시점
‘코호트(cohort)’라는 단어에서 알 수 있듯, 항상 시간에 기반하여 정의된다.
즉, 특정 시점에 웹사이트나 앱에 방문한 사용자 그룹을 의미하므로, 먼저 어느 시점을 분석할 것인지를 결정해야한다.
예를 들어,
특정 프로모션 기간 동안 방문한 사용자들을 분석하고 싶다면, 그 기간에 방문한 고객들을 코호트로 설정한다. 또는 코호트를 더 세분화할 수도 있다.
예: Facebook 광고를 통해 유입된 사용자만 추적
➡️ 항상 ‘시간에 기반한 정의’는 포함되어야 합니다.
⏱️ 두 번째 기준점: 분석 기간(지연 기간)
코호트를 정의한 다음엔, 얼마 동안 행동을 추적할 것인지를 정해야 한다.
이것이 두 번째 기준점인 지연 기간(lagging period)이다.
예를 들어,
"방문 후 1개월 뒤 행동이 궁금하다면", 지연 기간은 1개월이 된다.
➡️ 지연 기간은 기업의 목적과 산업 환경에 따라 달라진다.
🛑 세 번째 기준점: 분석 종료 시점
이제 코호트와 지연 기간이 정해졌다면, 마지막 기준점인 분석 종료 시점을 설정해야한다.
예를 들어,
-
코호트: 3월 1일 ~ 3월 7일 방문자
-
지연 기간: 1개월
-
분석 종료 시점: 4월 7일 (코호트 중 마지막 사람이 지연 기간을 모두 지났을 때)
➡️분석 종료 시점(anchor)을 잘 체크해야 모든 데이터가 수집된 상태에서 정확한 결과를 얻을 수 있다.
솔직히 여기까지 읽어도, 뭔소린지 잘 모를 수 있다.
어떻게 아냐구? 내가 그랬으니까;;
백문이불여일견
어떤 식으로 하는건지 그림을 보면서 이해해보자.
분석은 주먹구구가 아닌, 차트를 통해 하는 것!
위의 그래프는 가입 후 주차별 사용자 유지율(retention rate)을 나타낸 코호트 분석 차트이다. 이 차트를 통해 사용자들이 얼마나 오래 서비스를 이용하는지, 그리고 어떤 그룹이 더 오래 남는지를 시각적으로 파악할 수 있다.
그럼 어떻게 하는가?
하나씩 살펴보자.
🧩 코호트 차트 읽는 방법
-
왼쪽 세로축(Cohort): 가입일 기준 그룹 (예: 2014년 5월 11일에 가입한 사용자들)
-
가로축(Weeks after signup): 해당 주차 후 사용자가 얼마나 다시 방문했는지 (예: 가입 1주 후에 돌아온 비율)
-
색상: 유지율 높을수록 진한 녹색, 낮을수록 붉은색 (시각적으로 강조)
그래서, 저 그래프가 뭘 의미하는건데...?
하나씩 까보자
🔍 분석 예시
1. 어떤 주차에 유저가 급격히 이탈하는가?
- 예: 대부분 코호트에서 1주차에는 20% 이상의 유지율을 보이지만, 2~3주차 이후 급격히 하락.
✅ 결론: 초기 온보딩이나 첫 사용 경험에 집중해야 함 → 첫 2~3주의 경험이 핵심이라는 뜻.
2. 특정 코호트가 더 좋은 유지율을 보이는가?
- 예: 2014년 5월 18일 가입자는 1~5주차 모두 높은 유지율(최대 30%)을 보임
🧠 결론: 이 시기에 어떤 마케팅 캠페인, 기능 업데이트, UX 변화가 있었는지 확인 → 무엇이 유지율을 높였는가?
3. 시간이 지남에 따라 유지율이 개선되고 있는가?
아래쪽으로 내려갈수록 신규 사용자 (시간적으로 최신)
- ✅ 점점 더 진한 색을 유지하고 있다면 → 서비스가 개선되고 있다
- ❌ 유지율이 떨어진다면 → 기능 문제, 버그, 마케팅 품질 저하 등 새로운 분석 필요
즉, 코호트 차트 분석을 통해 인사이트를 얻을 수 있다는 것이다.
| 인사이트 | 활용 예시 |
|---|---|
| ✅ 가장 충성도 높은 코호트 파악 | 어떤 캠페인 또는 유입경로가 가장 좋은 사용자 그룹을 데려왔는지 |
| ✅ 유지율이 떨어지는 지점 확인 | 특정 주차에 맞춰 사용자 리텐션 전략 설계 (푸시 알림, 이벤트 등) |
| ✅ 실험 전/후 성과 비교 | 기능 출시 전후, UI 변경 전후 코호트 유지율 비교 |
| ✅ 사용자 생명주기 파악 | 평균적으로 몇 주까지 사용하는가 → 상품 구성/플랜 최적화에 활용 가능 |
✅ 정리
코호트 분석은 단순히 ‘전체 사용자 평균’이 아니라, “비슷한 시점에 유입된 사람들의 행동 변화”를 추적하는 도구라는 것을 알 수 있다. 이걸 통해 마케팅 효과 분석, UX 개선 판단, 리텐션 전략 수립에 매우 실질적인 도움을 받을 수 있을 것이다.
나만의 이해를 바탕으로 얘기해보자면,
코호트 분석은 시간을 기반으로하는 분석이라는 것이다. 시간/ 기간이 없다면 코호트 분석은 의미가 없다. 세그멘테이션이 필요한 이유도 마찬가지다.
또한, 내 서비스의 유저를 알고 싶을 때 or 비즈니스 전략을 짤 때 코호트 분석을 하면 된다는 것을 알 수 있었다.
부트캠프 수업에서는 너무 빠르게 설명이 지나가고, 처음 듣는 내용이라 굉장히 어지러웠는데...........🤣🤣
오늘 이렇게 다시 아티클도 찾아서 읽고, 공부하면서 확실히 알 수 있었다.
아쉬운 점은, 내가 진짜 데이터들을 가지고 직접 분석해볼 수 없다는 것....
실습을 한다면 정말 더 잘 알 수 있을텐데 ㅠㅠㅠ
그래도 하나 더 자세히 알아간다!
