코호트 분석, 어제보다 나아졌는가
코호트 분석,
어제와 오늘의 그룹은 다르다
사람 및 고객 집단을 구분할 때, 자주 활용하는 방법 중 하나가 세대에 따라서 구분하는 방법입니다. 대표적으로 MZ세대, 밀레니얼세대, X세대로 구분합니다. 어느 시점에 태어났고, 어느 시기에 학창생활/직장생활을 했는가에 따라서 소비 패턴, 가치관 등에서 차이가 생긴다고 보기 때문입니다.
비즈니스에서 고객 역시 다르지 않습니다. 1분기에 가입했던 고객들 중 2분기에 잔류하는 비중은 50%였는데, 2분기에 가입했던 고객이 3분기에 잔류하는 비중은 50%보다 낮거나 높을 수 있습니다. 유의미한 차이가 발생했다면, 그 차이를 토대로 인사이트를 발견하고 비즈니스 지표를 개선시켜 갈 수 있습니다.
코호트 분석은 특정 그룹의 사용자가 라이프 사이클 내 특정 기간 동안 사용자 행동의 패턴 및 추세에 대한 정보를 얻는 것을 목표로 하는 행동 분석 중 하나입니다. 즉, 마케팅에서 자주 활용되는 고객 세분화(Customer Segmentation)를 시간의 흐름에 따라서 진행하게 됩니다.
시간의 흐름에 따라서 보여주기 때문에, 코호트 분석을 통해서 이전과 상황을 비교해서 살펴볼 수 있게 됩니다. 즉, 과거에 가입했던 사용자보다 최근에 가입한 사용자가 더 지출하는 금액이 많은지, 상호작용이 많은지 등을 알 수 있습니다. 대표적으로 쿠팡 역시, 이런 코호트 분석을 IR에 활용했습니다.
(이미지 쿠팡)쿠팡은 그동안 가입 시기별 이용자의 코호트 분석*을 공개하고 서비스별로 중복해서 이용하는 비율을 계속 강조했습니다. 이는 네트워크 효과를 누리기 위한 전략으로 보입니다. 실제로 그동안 투자한 물류⋅배송 인프라를 기존 ‘로켓 배송’과 신선 식품 서비스인 ‘로켓 프레시’가 함께 이용했는데, 같은 물류 인프라 활용으로 비용을 절감해 전체 수익성을 높일 수 있었습니다. (리멤버 나우, '쿠팡은 이 방법으로 흑자 전환했다')
이처럼 코호트 분석은 우리가 달성하고자 하는 목표와 관련해서, 최근 시점의 행동 경향을 더 빠르게 식별할 수 있습니다. 그리고 이런 경향성에 영향을 미치는 요인을 빠르게 식별해서, 이를 바탕으로 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 특히, 비즈니스에서 중요한 이탈과 관련된 현황을 확인할 때 유용하게 활용할 수 있습니다.
