특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 의미합니다. 첫방문, 캠페인 유입 등 특정 조건에 해당되는 사용자들을 그룹화하고 시간 흐름에 따른 행동 패턴을 추적합니다.
코호트 분석 리포트 조회 방법: Analytics > 요약 > 코호트
⚡️ 코호트 분석이 중요한 이유
1. 고객 유지율(Retention Rate) 분석
고객 유입만큼이나 중요한 건 고객이 얼마나 오래 머무는가, 즉 고객 유지율입니다. 한 번 방문했던 고객들이 단발성 방문에 그치지 않고 지속적으로 사이트에 재방문하고 자연스럽게 구매로 연결되는 구조를 만드는 것이 이커머스의 마케팅의 핵심인데요. 재방문과 반복 구매로 이어지는 고객 여정을 설계할 때, 이탈 지점을 콕 집어내는 데 효과적인 것이 바로 ‘코호트 분석’입니다.
2. 특정 고객 집단의 인사이트 발견
이프두 코호트 분석에서는 방문 X 구매 X 유입 X 광고 등 자유로운 세그먼트 조건 조합을 통해 특정 고객군을 선정하고 분석함으로써 풍성한 인사이트를 획득할 수 있습니다. 자유롭게 조건을 조합하고 특정일의 구매자, 회원가입 고객, 캠페인 유입 고객, 재방문, 재구매 주기 등 마케팅 현황을 진단해 보세요. 문제점을 파악하고 효과적인 마케팅 개선 전략을 세워볼 수 있습니다.
💡 코호트 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트
이프두 코호트 분석을 통해 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
고객 유지율
고객 이탈률
PC 웹 / 모바일 웹 / 하이브리드 앱 사용자 유지율
시간 경과에 따른 마케팅 캠페인 효과 분석
신규 회원가입자의 유지율
유입 출처에 따른 고객 가치
🔍 코호트 들여다보기
이프두 코호트 분석은 기준일로부터 7일까지의 데이터가 제공되며 기기 조건(모바일 웹, PC 웹, 하이브리드 앱)과 고객 데이터 조건(첫구매, 검색엔진 등)을 설정하고 데이터를 조회할 수 있습니다.
① 기기 선택
기기별(통합, PC 웹, 모바일 웹, 앱)로 데이터를 조회할 수 있습니다.
② 세그먼트 필터
코호트 세그먼트 조건을 선택할 수 있습니다.
구매, 방문, 유입 등 다양한 데이터를 조합하여 추가 세분화를 진행해 보세요.
③ 지표
방문수 / 구매수 / 매출액 중 지표를 선택하여 코호트 리포트를 조회할 수 있습니다.
④ 보기 설정
값 또는 비율 중 조회 기준을 선택하여 코호트 리포트를 조회할 수 있습니다.
⑤ MY 코호트
자주 사용하는 세그먼트는 MY 코호트로 저장하여 사용할 수 있습니다.
⑥ 날짜 지정
최근 30일 내에서 코호트 분석 데이터 조회 기간을 선택할 수 있으며 기준일로부터 최대 7일 이내의 자료가 조회됩니다. (DAY 1 - DAY 7)
⑦ 엑셀 다운로드
현재 조회 중인 페이지 데이터와 모든 코호트 리포트 데이터를 엑셀 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
⑧ 기준일 데이터
기준일(측정일)과 기기 기준 방문수, 구매수, 구매액을 확인할 수 있습니다.
⑨ DAY
기준일(측정일)에 방문한 사용자의 방문이 이후에도 유지되는지 확인할 수 있습니다. ex. Day 1는 1일 후, Day 7은 7일 후 데이터 값을 의미합니다.
🔍 코호트 분석 데이터, 살펴보는 방법은?
코호트 리포트에는 최대 7일까지 추적한 데이터가 표시됩니다. 데이터 칸의 색상이 연한 하늘색일수록 상대적으로 낮은 값, 진한 파란색일수록 상대적으로 높은 값을 의미해요. 코호트 리포트를 해석할 때, 가로/세로/대각선에 따라 고객 유지 흐름, 방문자들의 일자별 데이터 등 서로 다른 인사이트를 얻을 수 있습니다.
1. 가로 행: 기간 데이터 (Periods)
기준일로부터 7일간 방문자 집단의 기기수, 구매수, 구매액 데이터를 제공합니다. 측정일에 방문한 방문객이 시간이 지나감에 따라 얼마나 유지되고 있는지 알 수 있습니다.
위의 데이터를 보기 쉽게 옮겨보았어요! 시간이 지남에 따라 데이터의 유지량과 증감량을 파악할 수 있습니다. 어떤 시점에 최다 재방문/최저 재방문이 나타나는지 확인해 보세요👀
💡Tip! 보기 설정을 이용하여 데이터를 값 또는 유지율로 조회할 수 있습니다.
2. 세로 열: 일자별 데이터 (Over time)
코호트 데이터를 세로로 조회했을 때 일자별 방문 데이터를 확인할 수 있습니다. 코호트의 세로 열을 통해 일자별 데이터의 변화를 살펴보고 데이터 증가, 감소 요인에 대해 고민해 볼 수 있습니다.
3. 대각선: 같은 날 데이터 (Same days)
코호트를 살펴보는 세 번째 방법은 ‘대각선’입니다. 대각선 데이터는 동일한 날짜의 데이터를 의미하는데요. 예를 들어 ①은 2025-03-31 방문객들의 데이터, ②는 2025-04-01 방문객들의 데이터입니다.
같은 날의 데이터를 아래와 같이 옮겨보았습니다. 과거 방문했던 방문객이 측정일에 얼마나 유지되고 있는지 비교해 볼 수 있습니다.
이처럼 코호트 분석은 시간의 흐름에 따라 특정 고객군이 얼마나 유지되고 있는지 한눈에 파악할 수 있는 분석 리포트입니다. 처음 보는 분들에게 낯설어 보일 수도 있지만 리포트가 표기되는 원리를 이해하면 좀 더 쉽게 파악할 수 있어요! 특히 외부 캠페인을 통해 유입된 고객들의 유지율을 파악하는데 많은 도움을 줄 수 있답니다🙂
우리 쇼핑몰 코호트 분석 리포트를 확인해 볼까요?
코호트 분석 리포트 확인하기 → 관리자 ID가 아니거나 애널리틱스 메뉴 권한이 없는 경우 해당 페이지로 이동되지 않을 수 있습니다.
코호트 분석 (Cohort Analysis)이란?
특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 의미합니다. 첫방문, 캠페인 유입 등 특정 조건에 해당되는 사용자들을 그룹화하고 시간 흐름에 따른 행동 패턴을 추적합니다.
코호트 분석 리포트 조회 방법: Analytics > 요약 > 코호트
⚡️ 코호트 분석이 중요한 이유
1. 고객 유지율(Retention Rate) 분석
고객 유입만큼이나 중요한 건 고객이 얼마나 오래 머무는가, 즉 고객 유지율입니다. 한 번 방문했던 고객들이 단발성 방문에 그치지 않고 지속적으로 사이트에 재방문하고 자연스럽게 구매로 연결되는 구조를 만드는 것이 이커머스의 마케팅의 핵심인데요. 재방문과 반복 구매로 이어지는 고객 여정을 설계할 때, 이탈 지점을 콕 집어내는 데 효과적인 것이 바로 ‘코호트 분석’입니다.
2. 특정 고객 집단의 인사이트 발견
이프두 코호트 분석에서는 방문 X 구매 X 유입 X 광고 등 자유로운 세그먼트 조건 조합을 통해 특정 고객군을 선정하고 분석함으로써 풍성한 인사이트를 획득할 수 있습니다. 자유롭게 조건을 조합하고 특정일의 구매자, 회원가입 고객, 캠페인 유입 고객, 재방문, 재구매 주기 등 마케팅 현황을 진단해 보세요. 문제점을 파악하고 효과적인 마케팅 개선 전략을 세워볼 수 있습니다.
💡 코호트 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트
이프두 코호트 분석을 통해 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
고객 유지율
고객 이탈률
PC 웹 / 모바일 웹 / 하이브리드 앱 사용자 유지율
시간 경과에 따른 마케팅 캠페인 효과 분석
신규 회원가입자의 유지율
유입 출처에 따른 고객 가치
🔍 코호트 들여다보기
이프두 코호트 분석은 기준일로부터 7일까지의 데이터가 제공되며 기기 조건(모바일 웹, PC 웹, 하이브리드 앱)과 고객 데이터 조건(첫구매, 검색엔진 등)을 설정하고 데이터를 조회할 수 있습니다.
① 기기 선택
기기별(통합, PC 웹, 모바일 웹, 앱)로 데이터를 조회할 수 있습니다.
② 세그먼트 필터
코호트 세그먼트 조건을 선택할 수 있습니다.
구매, 방문, 유입 등 다양한 데이터를 조합하여 추가 세분화를 진행해 보세요.
③ 지표
방문수 / 구매수 / 매출액 중 지표를 선택하여 코호트 리포트를 조회할 수 있습니다.
④ 보기 설정
값 또는 비율 중 조회 기준을 선택하여 코호트 리포트를 조회할 수 있습니다.
⑤ MY 코호트
자주 사용하는 세그먼트는 MY 코호트로 저장하여 사용할 수 있습니다.
⑥ 날짜 지정
최근 30일 내에서 코호트 분석 데이터 조회 기간을 선택할 수 있으며 기준일로부터 최대 7일 이내의 자료가 조회됩니다. (DAY 1 - DAY 7)
⑦ 엑셀 다운로드
현재 조회 중인 페이지 데이터와 모든 코호트 리포트 데이터를 엑셀 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
⑧ 기준일 데이터
기준일(측정일)과 기기 기준 방문수, 구매수, 구매액을 확인할 수 있습니다.
⑨ DAY
기준일(측정일)에 방문한 사용자의 방문이 이후에도 유지되는지 확인할 수 있습니다.
ex. Day 1는 1일 후, Day 7은 7일 후 데이터 값을 의미합니다.
🔍 코호트 분석 데이터, 살펴보는 방법은?
코호트 리포트에는 최대 7일까지 추적한 데이터가 표시됩니다. 데이터 칸의 색상이 연한 하늘색일수록 상대적으로 낮은 값, 진한 파란색일수록 상대적으로 높은 값을 의미해요. 코호트 리포트를 해석할 때, 가로/세로/대각선에 따라 고객 유지 흐름, 방문자들의 일자별 데이터 등 서로 다른 인사이트를 얻을 수 있습니다.
1. 가로 행: 기간 데이터 (Periods)
기준일로부터 7일간 방문자 집단의 기기수, 구매수, 구매액 데이터를 제공합니다. 측정일에 방문한 방문객이 시간이 지나감에 따라 얼마나 유지되고 있는지 알 수 있습니다.
위의 데이터를 보기 쉽게 옮겨보았어요! 시간이 지남에 따라 데이터의 유지량과 증감량을 파악할 수 있습니다. 어떤 시점에 최다 재방문/최저 재방문이 나타나는지 확인해 보세요👀
💡Tip! 보기 설정을 이용하여 데이터를 값 또는 유지율로 조회할 수 있습니다.
2. 세로 열: 일자별 데이터 (Over time)
코호트 데이터를 세로로 조회했을 때 일자별 방문 데이터를 확인할 수 있습니다. 코호트의 세로 열을 통해 일자별 데이터의 변화를 살펴보고 데이터 증가, 감소 요인에 대해 고민해 볼 수 있습니다.
3. 대각선: 같은 날 데이터 (Same days)
코호트를 살펴보는 세 번째 방법은 ‘대각선’입니다. 대각선 데이터는 동일한 날짜의 데이터를 의미하는데요. 예를 들어 ①은 2025-03-31 방문객들의 데이터, ②는 2025-04-01 방문객들의 데이터입니다.
같은 날의 데이터를 아래와 같이 옮겨보았습니다. 과거 방문했던 방문객이 측정일에 얼마나 유지되고 있는지 비교해 볼 수 있습니다.
이처럼 코호트 분석은 시간의 흐름에 따라 특정 고객군이 얼마나 유지되고 있는지 한눈에 파악할 수 있는 분석 리포트입니다. 처음 보는 분들에게 낯설어 보일 수도 있지만 리포트가 표기되는 원리를 이해하면 좀 더 쉽게 파악할 수 있어요! 특히 외부 캠페인을 통해 유입된 고객들의 유지율을 파악하는데 많은 도움을 줄 수 있답니다🙂
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