코호트 분석이란?

코호트 분석이란?

• 동일한 기간동안 동일한 특성을 가진 사람들을 모아 분석하는 것으로, 일종의 '행동 분석'이다.
• 쉽게, 날짜에 기반한 사용자 세그먼트라고도 이해할 수 있다.(세그먼트와의 비교는 하단에 설명)
• 코호트를 통해 분석할 수 있는 데이터 
  • 전환률(converstion rates)
  • 리텐션률(retention rates)
  • 이용자의 목표 달성률(Goal completions per user)
  • 이용자의 수익률(Revenue per user)
  • 이용자 당 세션(Sessions per user)
  • 이용자 당 페이지 뷰 수(Page views per user)
  • 이용자 당 세션 기간(session duration per user) ; 얼마나 오래 머물러 있는지
  • 이용자 당 전환률(transactions per user)

👉 유저들의 행동을 관찰하며 이해하고, 시간이 지남에 따라 특정 그룹의 행동이 어떻게 변화하는지도 파악할 수 있다.

👉  시간의 흐름에 따른

• 사용자 유지와 이탈 패턴
• 코호트 간 상이한 행동 패턴 등의 분석을 수행한다.

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🧐 예시 1 : 10일 이내로 가입한 신규 유저의 10일간 앱 사용률

 

• 유저 가입수는 증가하는 추세지만, 신규 유저들의 10일간 앱 활성률은 낮아지고 있음 → 온보딩 품질과 고객 경험에 대해 파악!
• 코호트 분석을 통해 고객의 몇 퍼센트가 3일 후 앱을 이용할 확률이 있는지 알 수 있으며, 리텐션률을 예측할 수 있음
• 다른 코호트 집단의 데이터가 있다면, 특정 기간 내 이용자 그룹 행동이 다른 기간의 이용자 그룹 행동과 어떤 차이가 있는지도 파악할 수 있을 것이다.

출처 : https://velog.io/@tyhlife

 

• 세로 방향으로 보면, 같은 기간이 지난 후 cohort 간 리텐션을 비교할 수 있음
• 대각선 방향으로 보면, 같은 시간대 cohort간 비교를 할 수 있음

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🧐 예시 2. 신규 고객의 평균 매출 하락, 문제일까?

다음과 같이 4개월 동안 전체 고객은 꾸준히 증가하는데 고객당 평균 매출은 줄어드는 상황을 코호트로 살펴볼 수 있다.

 

월마다 신규로 가입한 사용자와 그들의 매출 추이를 코호트로 살펴보면, 다음과 같다.

 

즉, 신규 사용자의 첫월 매출액이 꾸준히 증가하며, 이후 월별 매출액도 완만하게 줄어드는 흐름이라 양호하다고 볼 수 있는 것이다.

이처럼 특정 기간 내 사용자 그룹의 행동이 다른 기간의 사용자 그룹의 행동과 어떻게 다른지 쉽게 파악할 수 있다.

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🧐 코호트 종류

• 시간 코호트(Time Cohorts): 특정 시간 프레임 내에 제품 또는 서비스에 가입한 고객들을 의미한다.
  • 이러한 코호트를 분석하면 고객들의 행동을 그들이 회사의 제품이나 서비스를 사용하기 시작한 시간에 따라 파악할 수 있다.
    (시간 간격은 월별, 분기별 또는 일일 수도 있음)
• 행동 코호트(Behavior Cohorts) : 과거에 제품을 구매하거나 서비스에 가입한 고객들을 가리킨다.
  • 가입한 제품 또는 서비스의 유형에 따라 고객들을 그룹화한다.
  • 기본 수준의 서비스에 가입한 고객들은 고급 서비스에 가입한 고객들과 다른 요구사항을 가질 수 있다.
  • 고객군의 다양한 요구 사항을 이해하면 기업이 특정 세그먼트를 위한 맞춤형 서비스나 제품을 디자인하는 데 도움이 될 수 있다.
• 크기 코호트(Size Cohorts): 회사의 제품이나 서비스를 구매한 고객들의 다양한 크기를 나타낸다.
  • 이 분류는 획득 이후 일정 기간 동안 지출액에 기반하거나,
  • 고객이 일정 기간 동안 주문 금액의 대부분을 지출한 제품 유형에 따라 이루어질 수 있다.

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🧐 코호트 분석 시 고려해야 할 점

• 집단을 나눌 때 '기간'에 대한 정의와 '어느 유형(특성)'의 유저인지에 대한 정의가 우선 필요함
• 즉, 동일한 기간에 동일한 특성을 가진 유저이다.
• 예를 들어, 파워 유저는 '지난 7일간 3회 이상 상품 구매를 한 집단' 이다.

 

▶︎ 비교 : 세그먼트(Segment)

• 잠재 고객을 그룹으로 나누는 방법으로, 비슷한 성향과 특성별로 고객 그룹핑
• 인구통계학적 기준(연령, 성별, 직업, 소득, 학력 등), 지리적(국가, 지역, 도시, 인구, 기후, 문화 등), 행동적(구매 현황, 상품에 대한 흥미, 충성도 등) 기준에 의해 다양하게 분류할 수 있다.
• 코호트보다 좀 더 큰 개념으로 이해할 수 있고, '기간'에 대한 필수 언급이 없다.

 

참고 자료 : https://brunch.co.kr/@549e04bfaf574b0/15