코호트 분석만 알아도 제품 초기 성장에 도움이 된다.

하나의 서비스나 제품이 성공적이 되기 위해서는 이용자들의 행동을 분석하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 분석 방법 중 하나가 코호트 분석입니다. 코호트 분석은 동일한 기간 동안 동일한 특성을 가진 사람들을 모아 분석하는 방법입니다. 즉, 특정 이용자 집단을 기간에 따라 분류하여 해당 서비스의 기능을 개선하며, 이용자들의 참여도 및 이용률을 높일 수 있습니다.

 

코호트 분석을 통해 분석할 수 있는 데이터는 전환률, 리텐션률, 이용자의 목표 달성률, 이용자의 수익률, 이용자 당 세션, 이용자 당 페이지 뷰 수, 이용자 당 세션 기간, 이용자 당 전환률 등이 있습니다. 이를 통해 이용자들의 행동을 관찰하면서 제품수명 주기와 유저수명 주기를 파악할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 특정 그룹들의 행동이 어떻게 변화하는지에 대해 파악할 수 있습니다.

 

 

예를 들어, 신규 유저가 앱을 다운로드한 후 10일간의 이용률을 분석하면 해당 서비스의 온보딩 품질과 고객 경험이 이들에게 만족을 시켰는지에 대한 여부를 파악할 수 있으며, 제품의 품질과 운영, 고객 지원 서비스의 개선을 진행할 수 있습니다.

 

또한, 코호트 분석을 통해 특정 기간 내 이용자 그룹의 행동이 다른 기간의 이용자 그룹과 어떤 차이가 있는지도 쉽게 파악할 수 있습니다. 이러한 방식으로 코호트 분석은 이용자들의 행동을 관찰하는 동시에 이들을 깊이 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 제품의 품질과 운영, 고객 지원 서비스의 개선 등의 방법을 제시하여 제품이 성공적으로 발전할 수 있도록 돕습니다.

 

하지만 코호트 분석 시 고려해야 할 점은 두 가지입니다. 첫 번째는 기간에 대한 정의, 두 번째는 어느 유형의 유저인지에 대한 정의입니다. 또한, 코호트 분석에서는 같은 기간 동안 동일한 특성을 가진 사용자들을 모아서 분석하므로, 이용자 분류 시에는 임의로 유저들을 구분해서 분석하면 안 됩니다. 대신 분류할 때는 꼭 "기간"과 "특성"을 기준으로 잡아야 합니다.

 

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 코호트 분석을 한다고 가정해보겠습니다. 이 쇼핑몰의 서비스 개선을 위해 새로 가입한 사용자 그룹을 중심으로 분석해보고자 하는 것입니다. 이 경우, "기간"은 새로 가입한 사용자가 언제부터 언제까지인지를 정해야 하며, "특성"은 새로 가입한 사용자인지, 기존 사용자인지에 대한 분류를 해야 합니다.

 

코호트 분석을 통해 사용자 그룹을 세분화할 때는, 기간과 특성 뿐 아니라 다른 변수들도 고려해야 합니다. 예를 들어, 이용자들의 나이, 지역, 이용하는 기기, 성별 등을 고려하여 분류한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

코호트 분석의 결과를 활용하여 서비스를 개선하고 사용자 경험을 향상시키는 것이 중요합니다. 따라서, 적절한 분류 기준과 변수를 선택하고 이를 기반으로 정확한 분석을 수행해야 합니다. 이렇게 되면 "고객을 그룹으로 나누어 분석"한다라는 특성 때문에 세그먼트와 코호트가 헷갈리는데 나누면 이렇게 설명할 수 있습니다.

 

세그먼트는 전체 고객을 특정 기준으로 나누어 분류하는 방법이며, 이는 고객의 성향, 특성 등을 기반으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 나이, 성별, 지역, 소비 패턴 등을 기준으로 분류하는 것입니다.

 

반면 코호트는 동일한 기간 동안 동일한 특성을 가진 고객들을 모아 분석하는 방법입니다. 즉, 특정 기간에 고객이 처음 이용한 시점을 기준으로 하여 이들의 행동을 분석합니다. 예를 들어, 2019년 1월에 가입한 고객 그룹과 2019년 2월에 가입한 고객 그룹을 비교하여 분석하는 것입니다.

 

세그먼트는 고객의 성향 등을 기반으로 분류하므로, 시간의 흐름에 따라 특성이 변화하지 않습니다. 즉, 세그먼트 분석을 통해 나눈 고객 그룹은 항상 동일한 특성을 가진 그룹입니다.

 

반면 코호트는 동일한 기간 동안 동일한 특성을 가진 고객 그룹을 분석하므로, 시간에 따라 고객 그룹의 특성이 변화합니다. 따라서 코호트 분석을 통해 고객 그룹의 행동 변화를 파악할 수 있습니다.

 

또한, 세그먼트는 전체 고객을 대상으로 분석하는 반면, 코호트는 일정 기간에 가입한 고객 그룹을 대상으로 분석합니다. 따라서 세그먼트 분석은 전체 고객을 대상으로 하는 마케팅 전략 수립에 유용하며, 코호트 분석은 고객의 행동 변화를 파악하여 제품 개선과 리텐션률 개선에 활용됩니다.

 

 

코호트 분석은 제품 초기 성장을 돕는 데 매우 유용한 도구 중 하나입니다. 예를 들어, 새로운 제품이 출시되면 사용자들은 처음에는 궁금해하며 많은 이들이 제품을 시도해 볼 것입니다. 하지만 시간이 지날수록 일부 사용자들은 제품을 더 이상 사용하지 않을 것입니다. 이것이 바로 제품의 이탈 현상이며, 이를 예방하기 위해서는 사용자들의 행동을 분석하고, 이들의 만족도를 증진시킬 수 있는 기능을 추가하거나 개선해야 합니다.(리텐션 개선)

 

이때 코호트 분석을 이용하면 사용자들의 행동 패턴을 파악하고, 그들의 이탈을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 이용자 그룹의 이탈률을 알고 있으면 해당 이탈률이 낮은 그룹의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 이탈률을 낮추기 위한 적절한 전략을 수립할 수 있습니다.

 

또한 코호트 분석을 통해 서비스의 전반적인 품질을 개선하고, 사용자 경험을 개선하여 이탈률을 낮추는 것 외에도, 성장을 위한 다양한 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 코호트 분석을 통해 유저들이 어떤 기능을 가장 많이 사용하고, 어떤 유저 그룹이 제품에 가장 많은 가치를 더할 수 있는지를 파악하여, 이를 바탕으로 제품의 미래 방향성을 설정할 수 있습니다.