코호트 분석(Cohort Analysis): 현업에서 제대로 활용하는 법

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1. 코호트 분석이란?

코호트 분석(Cohort Analysis)이란 특정 기준(가입일, 구매일, 첫 사용일 등)으로 그룹을 나누고, 해당 그룹의 행동 패턴을 분석하는 기법입니다. 보통 유저의 유지율(retention), 구매 전환율(conversion rate), 활성화율(activation rate) 등을 분석하는 데 사용됩니다.

하지만 많은 기업이 코호트 분석을 시도해도 “한 번 해보고 끝”이거나, 결과를 실질적인 인사이트로 연결하지 못하는 경우가 많습니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 코호트 분석을 제대로 활용하는 방법을 구체적인 예시와 함께 소개하겠습니다.

2. 흔한 코호트 분석의 실수

2.1 한 번만 해보고 끝

코호트 분석은 지속적인 모니터링이 필요한데, 한 번 보고 끝내면 의미가 없습니다. 예를 들어, “1월 신규 가입자의 3개월 후 유지율이 25%였다”는 데이터를 얻었다면, 이 데이터를 활용해 개선 방안을 찾아야 합니다.

2.2 액션이 없는 분석

코호트 분석의 목적은 단순한 지표 확인이 아닙니다. “이 데이터를 보고 무엇을 할 것인가?”가 중요합니다. 만약 유지율이 낮다면 어떤 요소가 영향을 주었는지 가설을 세우고 실험을 통해 개선해야 합니다.

2.3 잘못된 코호트 기준

많은 기업이 단순히 “가입일 기준” 코호트만을 분석합니다. 하지만 경우에 따라 구매일 기준, 특정 이벤트 기준으로 코호트를 나눠야 더 의미 있는 분석이 될 수 있습니다.

3. 실무에서 코호트 분석 제대로 활용하기

3.1 올바른 코호트 설정

코호트를 설정할 때, 분석 목표에 따라 적절한 기준을 선택해야 합니다. 예를 들어:

가입일 기준 코호트: 사용자 유입 후 유지율 분석
첫 구매일 기준 코호트: 구매 이후 재구매율 분석
앱 설치일 기준 코호트: 앱 설치 후 활성화 분석

예제 1: 가입일 기준 코호트 분석

가입 월	1개월 후	2개월 후	3개월 후
2023년 1월	40%	30%	25%
2023년 2월	42%	35%	28%
2023년 3월	38%	32%	26%

➡️ 2월 가입자의 유지율이 개선됨. 해당 월에 진행한 마케팅 캠페인의 영향을 분석할 필요 있음.

3.2 인사이트 도출을 위한 비교

코호트 데이터를 단순히 보는 것이 아니라, 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 비교 분석해야 합니다.

예제 2: A/B 테스트 기반 코호트 분석

그룹	1개월 후 유지율
기존 사용자	35%
새로운 온보딩 제공	45%

➡️ 새로운 온보딩 프로세스 도입이 유지율 개선에 기여함. 다른 코호트에도 확대 적용 검토.

3.3 코호트 분석 결과를 액션으로 연결하기

유지율이 낮은 특정 코호트 발견 ➡️ 해당 시기의 마케팅/프로모션 활동 분석
구매 전환율이 높은 특정 코호트 발견 ➡️ 유사 타겟팅을 활용한 광고 캠페인 기획
특정 기능 사용 후 유지율이 높은 코호트 발견 ➡️ 해당 기능의 노출을 증가시키는 UI 개선

4. 코호트 분석 자동화하기

실무에서 반복적으로 코호트 분석을 수행하려면 자동화가 필요합니다. SQL이나 Python을 활용해 데이터를 정기적으로 업데이트하는 것이 좋습니다.

SQL을 활용한 예제 (가입일 기준 유지율 분석)

WITH cohort AS (
    SELECT
        user_id,
        DATE_TRUNC('month', signup_date) AS cohort_month,
        DATE_TRUNC('month', event_date) AS event_month
    FROM user_events
)
SELECT
    cohort_month,
    event_month,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM cohort
GROUP BY cohort_month, event_month
ORDER BY cohort_month, event_month;

➡️ 이를 통해 매달 자동으로 코호트 데이터를 추출할 수 있음.

5. 결론

코호트 분석은 단순한 유지율 확인이 아니라, 비즈니스 개선을 위한 핵심 도구입니다. 실무에서 코호트 분석을 활용하려면 다음과 같은 접근이 필요합니다.

한 번 보고 끝내지 말고 지속적인 트래킹
단순한 데이터 확인이 아닌 액션 도출
분석 목표에 맞는 올바른 코호트 기준 설정
다양한 요인 비교 및 A/B 테스트 활용
자동화하여 꾸준히 활용 가능하도록 구축

코호트 분석을 제대로 활용하면, 데이터 기반 의사결정을 통해 고객 유지율, 전환율을 높이고 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다. 이제부터는 단순한 분석이 아니라, 실질적인 변화를 만드는 코호트 분석을 시도해 보세요!