코호트 분석이란?
코호트(Cohort)는 공통된 특성을 가진 집단을 뜻해요.
코호트 분석은 특정 시점에 같은 행동을 한 그룹(코호트)의 행동 변화를 시간의 흐름에 따라 분석하는 방법이에요.
쉽게 말하면, “비슷한 시기에 가입하거나 구매한 고객들이 시간이 지나면서 어떻게 행동했는지”를 보는 거죠!
이커머스 사이트에서 코호트 분석이 중요한 이유
이커머스에서 코호트 분석은 고객 유지율, 구매 패턴, 재방문율 등을 이해하는 데 유용해요.
한 번 고객을 얻는 데 비용이 많이 들기 때문에, 고객이 얼마나 오래 남아있고, 얼마나 자주 구매하는지를 아는 게 중요하죠.
이커머스 예시로 코호트 분석 이해하기
예를 들어, A라는 이커머스 사이트를 운영한다고 가정해볼게요.
- 목표 설정:
- “신규 고객이 첫 구매 후 얼마나 재구매를 하는지 알고 싶다.”
- 코호트 구성:
- 1월에 가입한 고객, 2월에 가입한 고객, 3월에 가입한 고객… 이런 식으로 가입 월별 코호트를 나눠요.
- 또는 첫 구매 시점별 코호트로 나눌 수도 있어요.
- 분석 진행:
- 각 코호트가 가입 후 1개월, 2개월, 3개월째에 얼마나 재구매했는지 데이터를 분석해요.
- 예를 들어:
- 1월 가입 고객: 1개월 후 30%가 재구매, 2개월 후 20%가 재구매
- 2월 가입 고객: 1개월 후 25%가 재구매, 2개월 후 18%가 재구매
- 결과 해석:
- 1월 코호트와 2월 코호트를 비교했을 때 1월 코호트의 재구매율이 더 높다면,
1월에 실행했던 마케팅 캠페인이 효과적이었다고 볼 수 있어요. - 반대로, 특정 월 코호트의 재구매율이 급격히 낮다면,
해당 시기의 문제점을 찾아 개선해야겠죠.
- 1월 코호트와 2월 코호트를 비교했을 때 1월 코호트의 재구매율이 더 높다면,
코호트 분석이 주는 인사이트
- 고객 유지 전략 확인:
- 고객이 언제 이탈하는지 알 수 있어요.
- 예: “가입 후 3개월째에 재구매율이 급감한다면, 3개월째에 맞춘 리텐션 캠페인을 진행하자.”
- 마케팅 성과 평가:
- 특정 시점의 프로모션이나 광고 캠페인이 고객 행동에 미친 영향을 분석할 수 있어요.
- 고객 세그먼트 파악:
- 재구매율이 높은 코호트는 충성 고객으로 육성, 낮은 코호트는 개선 전략 수립.
코호트 분석, 어떻게 시작할까?
코호트 분석은 주로 BI 도구(Tableau, Power BI)나 데이터 분석 플랫폼에서 수행할 수 있어요.
만약 SQL이나 Python을 활용할 수 있다면, 데이터를 더 세밀하게 분석할 수 있죠.
초보자라면 Google Analytics에서 기본적인 코호트 데이터를 살펴보는 것도 좋은 출발점이에요.
마무리
코호트 분석은 데이터가 많아도 전체적으로 흐릿해 보이는 문제를 해결해 줍니다.
특정 고객 그룹의 행동을 명확히 이해하고, 맞춤 전략을 세울 수 있게 도와주죠.
특히 이커머스에서는 고객 유지를 위한 필수적인 분석 방법이에요.
다음에 코호트 분석을 진행할 때, 이 글이 작은 힌트가 되었으면 좋겠습니다! 😊
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