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 분석이 중요한 이유

 1. 고객 유지율(Retention Rate) 분석

이커머스에서 고객 유입 못지않게 중요한 것은 바로 고객 유지율입니다. 한 번 방문했던 고객들이 단발성 방문에 그치지 않고 지속적으로 사이트에 재방문하고 자연스럽게 구매로 연결되어야 하기 때문인데요. 코호트 분석은 고객의 이탈 시점을 분석하는 데 있어 탁월한 분석 지표입니다!

2. 특정 고객 집단의 인사이트 발견

이프두의 코호트 분석에서는 방문 X 구매 X 유입 X 광고 등의 세그먼트 조건을 조합하여 특정 고객군을 선정하고 분석할 수 있습니다. 자유로운 조건을 조합할 수 있어 마케터가 얻을 수 있는 인사이트가 확장됩니다. 

특정일의 구매자, 회원가입 고객, 캠페인 유입 고객, 재방문, 재구매 주기와 같은 마케팅 현황을 진단해보세요. 문제점을 파악하고 효과적인 개선 전략을 세워볼 수 있습니다.

코호트 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트

이프두의 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 분석 리포트는 이프두 회원님들께 무료로 제공되는 데이터이며 이프두 로그인 후 Analytics > 요약 > 코호트에서 확인하실 수 있습니다. 더 자세히 살펴볼까요?

🔍 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

첫방문, 검색엔진 등 코호트 세그먼트 조건을 선택할 수 있습니다. 데이터 조합을 활용해 구매, 방문, 유입 등 추가 세분화가 가능합니다. 

③ 지표

방문수 / 구매수 / 매출액 중 코호트를 조회하고자 하는 지표를 선택하세요. 

④ 보기 설정 

데이터를 값 또는 비율 중 어떤 것으로 조회할지 선택하세요. 

⑤ 날짜 지정 

코호트 분석 데이터를 조회하고자 하는 기간을 지정할 수 있습니다. 최근 30일까지의 데이터가 제공되며 기준일로부터 최대 7일 이내의 자료가 조회됩니다. (DAY 1 - DAY 7)

⑥ 엑셀 다운로드

현재 페이지 데이터와 모든 리포트 데이터를 엑셀 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 

⑦ 기준일 데이터

기준일(측정일)과 기기 기준 방문수, 구매수, 구매액을 확인할 수 있습니다. 

⑧ DAY

기준일(측정일)에 방문한 사용자가 이후에도 방문이 유지되는지 확인할 수 있습니다.
ex) Day 1 (1일 후) ~ Day 7 (7일 후) 데이터 값입니다.

🔍 코호트 분석 데이터, 살펴보는 방법은?

최대 7일까지 추적한 데이터가 표시되며 연한 하늘색일수록 상대적으로 낮은 값, 진한 파란색일수록 상대적으로 높은 값을 의미합니다. 코호트를 분석할 때, 가로/세로/대각선에 따라 다른 인사이트를 얻을 수 있어요.

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 아래와 같이 옮겨보았습니다. 시간이 지남에 따라 데이터의 유지량과 증감량을 파악할 수 있습니다. 어떤 시점에 최다 재방문/최저 재방문이 나타나는지 확인해 보세요!

💡Tip! 보기 설정을 이용하여 데이터 값 또는 유지율로 조회할 수 있습니다.  

2. 세로 열: 일자별 데이터 (Over time)

코호트 데이터를 세로로 조회했을 때 일자별 방문 데이터를 확인할 수 있습니다. 

위의 데이터를 아래와 같이 옮겨보았는데요. 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 2023-01-07 방문객들의 데이터, ②는 2023-01-08 방문객들의 데이터들입니다. 

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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