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코호트 분석, 개인화의 첫걸음

코호트 분석

 

우리는 17살쯤 사춘기와 함께 질풍노도의 시기를 겪습니다. 이때를 자아 정체성이 확립되고 사회와 강한 갈등이 오는 시기라고 하는데요. X세대, Y세대, MZ세대의 17살은 모두 똑같았을까요? 각 세대가 하는 경험이 시기마다 다르기에 아마 아주 다를 겁니다. 10년 후, 20년 후, 30년 후에도 완전히 다른 어른이 되어 있을 텐데요.

코호트 분석

즉 똑같은 17살이라고 하더라도 ‘어떤 경험’을 했느냐에 따라 다른 결과를 보여줄 수밖에 없어요. 따라서 우리는 ‘17살’로 집단을 뭉뚱그리기보다는, ‘동일한’ 경험을 한 ‘세대별 17살’로 집단을 나눠서 특징을 살펴봐야 합니다. 이처럼 ‘동일한 경험’을 한 집단을 ‘시간이 흐름’에 따라 어떻게 ‘변화하는지’를 추적하는 지표가 바로 코호트 분석 지표입니다.

 

 

코호트 분석이 중요한 이유

코호트 지표 기준으로 본다면 7월 신규 가입 고객과 10월 신규 가입 고객은 신규 회원 가입이라는 액션은 동일하지만 서로 다른 경험을 했을 거예요. 7월과 10월은 전혀 다른 마케팅을 했거나 서비스의 UI/UX가 바뀌었을 수도 있고, 무엇보다 상품의 구성도 완전히 달랐을 텐데요. 7월 고객은 시원한 반팔을, 10월 고객은 가디건을 구매하기 위해 가입했을 수도 있어요. ‘회원가입을 했다’라는 액션도 중요하지만 ‘언제’ 회원가입을 했는지도 지표에 큰 영향을 미치는 요소인 거죠.

 

코호트 분석 시 알 수 있는 2가지

1. 코호트 분석 후, 마케팅 및 서비스의 성과를 파악할 수 있어요.

코호트 분석

예를 들어, 신규 회원 가입 시 5,000원 할인 쿠폰을 제공한 그룹과 인기 상품을 100원에 구매할 수 있는 이벤트를 제공한 그룹이 시간이 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 비교해볼 수 있어요. 초기와 후기 모두 성과가 좋다면 좋은 마케팅이라 할 수 있지만 초기 대비 후기에는 성과가 낮아진다면 체리피커의 비중이 높다고 해석할 수 있어요. 

 

2. 코호트 분석을 하면, 이탈 주기를 파악하고 이탈을 막을 수 있어요.

코호트 분석

신규 가입한 회원이 어떤 특징의 그룹인지에 따라 어느 시점에 급격하게 이탈 하는지도 확인할 수 있어요. 이탈 주기가 다가오는 고객들을 사전에 케어함으로써, 회원들의 이탈을 막기 위한 액션을 준비할 수도 있습니다.

 

 

데이터라이즈에서만 알려드리는 코호트 분석 TIP!

하지만, 코호트 분석을 하려면 여러가지 데이터를 쌓고 대시보드를 만들거나 수시로 체크해야 하는 번거로움이 있는데요. 데이터라이즈는 한눈에 쉽게 분석할 수 있는 페이지를 제공하고 있어요.

 

코호트 분석 1단계 - 진단 세그먼트 선택

현재 코호트 지표에서 제공하는 진단 세그먼트는 방문, 구매, 회원가입을 기준으로 총 8개를 제공하고 있어요. 이 중 자세히 살펴보고 싶은 세그먼트나 성과를 확인하고 싶은 마케팅의 타겟 세그먼트를 선택해주세요.

 

코호트 분석 2단계 - 보고 싶은 지표 기준 선택

선택한 세그먼트에서 ‘구매’ 혹은 ‘방문’ 중 한 가지를 ‘지표 기준’에서 선택해주세요. 무엇을 선택해야 할지 모르겠다면, 트래픽 유입 증가를 위한 브랜드 마케팅이나 SEO 효과는 ‘방문’, 신규 회원의 구매율이나 재구매를 유도하는 마케팅 성과는 ‘구매’ 기준으로 확인하세요.

 

코호트 분석 3단계 - 이탈 주기 확인하기

코호트 분석에 필요한 퍼널 지표

먼저, 시장 대비 구매율이 가장 떨어지는 시기를 확인해보세요. 객관적인 이탈률을 파악할 수 있어요. 예를 들어, 내 사이트의 3주차 방문율이 동종업계나 데이터라이즈 전체 시장의 3주차 방문율 대비 많이 떨어지는 편이라면 3주차에 이탈하는 회원이 많다고 해석할 수 있는데요. 이때 내가 선택한 세그먼트가 3주차에 접어들 때 또 타사 대비 이탈률이 높다고 유추할 수 있어요. 방문한지 3주차가 되는 회원들에게 방문 및 구매와 관련된 마케팅을 집행해서 이탈하는 회원들을 미리 잡아 보세요.

 

코호트 분석 4단계 - 마케팅 및 서비스의 성과를 확인하기

데이터라이즈 코호트 분석

내 사이트의 방문율과 성과를 확인하고 싶은 코호트 기간을 선택해서 성과를 비교해 보세요. 만약 ‘내 사이트의 방문율’보다 마케팅을 집행한 코호트 기간의 방문율이 확연하게 높다면 해당 마케팅의 성과가 아주 좋다는 의미입니다. 하지만 초반과 다르게 시간이 지날수록 ‘내 사이트의 방문율’보다 마케팅을 집행한 코호트가 떨어진다면, 체리피커가 많은 캠페인이거나 장기적으로는 부정적인 마케팅일 수도 있기 때문에 점검이 필요합니다.

 

마치며

오늘은 코호트 지표를 활용해 고객 현황, 마케팅을 점검하고 액션을 도출하는 방법을 공유해 드렸는데요. 대부분 코호트 분석은 큰 단위로 고객을 묶어 분석하기 때문에 뾰족한 전략이 아니라 생각할 수 있어요. 하지만, 코호트를 정하려면 개개인의 특징을 이해하고 공통점을 찾는 단계가 필수이기에 오히려 개인화 전략에 가깝다고 할 수 있어요. 1만명, 10만명이 넘는 고객을 대상으로 개인화 전략을 실행할 수 있는 가장 현실적이고도 기본적인 방법이라 할 수 있구요. 오늘 공유해드린 코호트 분석 팁을 활용해 개인화 전략의 가장 기본부터 시작해보면 어떨까요?

코호트 분석 바로 시작해 보세요!

데이터라이즈에서 한 달간 무료로 분석하실 수 있어요.