1. 코호트 분석이란?
코호트 분석은 사용자 그룹을 ‘코호트’라는 동일한 특성을 가진 그룹으로 분류하고, 그룹 간의 행동 패턴을 비교 분석하는 방법입니다. 이를 통해 특정 마케팅 전략이나 제품 변경이 사용자 행동에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 기능이 도입된 후 해당 기능을 사용하는 사용자 그룹의 행동 변화를 관찰하거나, 특정 마케팅 캠페인에 응답한 사용자 그룹의 구매 패턴을 분석하는 것이 가능합니다.
예시: 온라인 쇼핑몰에서 ‘블랙프라이데이’ 이벤트에 참여한 사용자 그룹의 구매 패턴을 분석해보려고 합니다. 이때, 이벤트 참여 사용자 그룹을 ‘코호트’로 정의하고, 이들의 구매 패턴을 분석하는 것이 코호트 분석입니다.
2. 코호트 분석의 종류
2.1 시간 코호트
시간 코호트는 사용자가 서비스를 처음 이용한 시점을 기준으로 그룹화합니다. 예를 들어, 1월에 가입한 사용자, 2월에 가입한 사용자 등으로 그룹을 나눌 수 있습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 사용자 행동이 어떻게 변하는지를 관찰할 수 있습니다.
예시: 2021년 1월에 가입한 사용자 그룹과 2021년 2월에 가입한 사용자 그룹의 월별 이용량을 비교 분석합니다.
2.2 행동 코호트
행동 코호트는 사용자의 특정 행동을 기준으로 그룹화합니다. 예를 들어, 특정 제품을 구매한 사용자, 특정 이벤트에 참여한 사용자 등으로 그룹을 나눌 수 있습니다. 이를 통해 특정 행동을 한 사용자 그룹의 행동 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.
예시: ‘블랙프라이데이’ 이벤트에 참여하여 특정 상품을 구매한 사용자 그룹과 그렇지 않은 사용자 그룹의 이후 구매 패턴을 비교 분석합니다.
2.3 크기 코호트
크기 코호트는 사용자 그룹의 크기(예: 매출, 사용자 수 등)를 기준으로 그룹화합니다. 예를 들어, 월별 매출이 1억 이상인 사용자 그룹, 월별 매출이 1억 미만인 사용자 그룹 등으로 나눌 수 있습니다. 이를 통해 사용자 그룹의 크기에 따른 행동 패턴의 차이를 분석할 수 있습니다.
예시: 월별 매출이 1억 이상인 사용자 그룹과 월별 매출이 1억 미만인 사용자 그룹의 구매 패턴을 비교 분석합니다.
3. 코호트 분석 단계별 가이드
3.1 데이터 수집
크기 코호트는 사용자 그룹의 크기(예: 매출, 사용자 수 등)를 기준으로 그룹화합니다. 예를 들어, 월별 매출이 1억 이상인 사용자 그룹, 월별 매출이 1억 미만인 사용자 그룹 등으로 나눌 수 있습니다. 이를 통해 사용자 그룹의 크기에 따른 행동 패턴의 차이를 분석할 수 있습니다.
예시: Google Analytics를 사용하여 웹사이트 방문자의 행동 데이터(예: 방문 페이지, 체류 시간, 클릭 이벤트 등)를 수집합니다.
3.2 데이터 분석
수집된 데이터를 바탕으로 코호트를 정의하고, 각 코호트의 행동 패턴을 분석합니다. 이를 위해 SQL, Python, R 등의 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, SQL을 사용하면 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하고, Python이나 R을 사용하면 추출된 데이터를 분석하여 코호트 분석 결과를 도출할 수 있습니다.
예시: Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 수집된 데이터를 처리하고, 코호트를 정의하며, 각 코호트의 행동 패턴을 분석합니다.
3.3 결과 해석
분석 결과를 바탕으로 사용자 행동의 트렌드를 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수정하거나 제품 개선을 진행합니다. 예를 들어, 새로운 기능을 도입한 후 해당 기능을 사용하는 코호트의 사용량이 증가했다면, 해당 기능이 사용자에게 긍정적인 영향을 미친 것으로 해석할 수 있습니다.
예시: 분석 결과를 바탕으로 ‘블랙프라이데이’ 이벤트 참여 사용자 그룹이 이벤트 참여 후에도 계속해서 높은 구매량을 보였다면, 이벤트가 긍정적인 영향을 미친 것으로 해석할 수 있습니다.
4. 코호트 분석의 한계와 주의점
코호트 분석의 한계점 중 하나는 모든 사용자 그룹이 동일한 조건 하에서 행동한다는 가정입니다. 하지만 실제로는 외부 요인(예: 경쟁사의 마케팅 전략, 시장의 변화 등)에 의해 사용자 행동이 변할 수 있습니다. 따라서 코호트 분석 결과를 해석할 때는 이러한 외부 요인을 고려해야 하며, 여러 가지 분석 방법을 병행 사용하는 것이 좋습니다.
예시: ‘블랙프라이데이’ 이벤트 참여 사용자 그룹의 구매량이 증가했지만, 이는 경쟁사의 마케팅 전략이나 시장의 변화 등 외부 요인에 의해 영향을 받았을 수 있습니다. 따라서 이러한 외부 요인을 고려하여 코호트 분석 결과를 해석해야 합니다.
5. 마무리하며 간략한 예시
이 표를 해석하면, 1월에 가입한 사용자들 중 80%가 2월에도 활동했고, 70%가 3월에도 활동했음을 알 수 있습니다. 이를 통해 특정 코호트의 사용자 유지율이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 파악할 수 있습니다. 이러한 정보는 제품 개선, 마케팅 전략 등을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이렇게 코호트 분석은 사용자 그룹의 행동 패턴을 이해하고, 그룹 간 비교를 통해 인사이트를 얻는 데 유용한 도구입니다. 이는 제품 개선, 마케팅 전략, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
댓글 2
감사합니다
잘 보았습니다.