코호트 분석을 비즈니스에 활용하는 방법
코호트 분석을 통해 고객의 특성을 관찰하고 비즈니스 성과로 연결해봅시다
1. 코호트 분석 개괄
코호트 분석은 계절성, 고객의 수명 주기, 비즈니스의 장기적인 수익률을 이해/예측하는데 유용한 분석 기법입니다. 특히 비즈니스의 단기적인 성과가 아닌 장기적인 관점에서, 신규 고객의 확보와 기존 고객의 유지에 대한 분석을 수행할 수 있습니다. 이번 기고에서는 코호트 및 코호트 분석이 무엇이며, 어떻게 비즈니스에 활용할 수 있는지 설명합니다.
2. 코호트(동질 집단) 이란?
코호트(동질 집단)는 ‘동일 기간 대, 공통된 경험을 지닌 고객 집단’을 의미합니다. 의미에 따라 고객에 대한 ‘어떤 특성’이 될 수도 있지만, 엄밀히 말하면 시간에 따른 고객 그룹을 의미합니다. 예를 들어, 고객을 처음 획득한 날짜 (혹은 주/월)를 기준으로 그룹화한 것이라고 볼 수 있겠습니다.
3. 코호트 분석을 통해 알 수 있는 것들
코호트 분석은 특정 기간에 획득한 고객들의 n경과에 따른 고객 잔존(혹은 이탈) / 매출(혹은 공헌이익) / 고객 획득 & 고객 유지 비용 비교를 통해, 신규 고객 / 기존 고객 육성에 따른 현황을 파악할 수 있습니다.
예시 1.
월 별 획득 고객에 의해 발생한 매출 (파란색 바) / 월 별 매출 추이 (빨간색 선)위 예시 차트는 월별 매출 추이 (빨간색 선)와 신규 고객에 의해 발생한 매출 추이(파란색 바)로 구성되어 있습니다. 우리는 위 차트로 아래와 같은 인사이트를 찾아볼 수 있겠습니다.
(1) 매월 매출이 증가하는 추세
(2) 전체 매출 중에서 신규 고객이 차지하는 매출 비중은 6, 7월 초여름에 집중되고, 시간이 지남에 따라 감소됨.
(3) 2020년 1월에 접어들면서 신규 고객에 의한 매출이 큰 폭으로 늘어, 2019년 1월과는 사뭇 다른 현상이 파악됨
예시 2.
다음 시간 경과에 따른 코호트 별 시간 경과에 따른 고객 유지 차트입니다. 고객 집단, 코호트 A, B, C에 대해서 우리는 아래와 같은 인사이트를 찾아볼 수 있겠습니다.
(1) 코호트를 획득한 월을 기준으로, 각 코호트를 최초 획득했던 시점의 성과는 코호트 A가 가장 좋음. 하지만 시간 경과에 따른 코호트 A의 잔존은 타 코호트 군에 비해 좋지 않음. 만일 코호트 A 집단을 획득하는데 투자되었던 비용이 컸다면, 장기적인 수익률은 낮은 고객 집단일 수 있음.
(2) 반면 코호트 B의 경우, 그 수는 적으나 상대적으로 고객 유지가 좋은 편임. 또한 고객 유지가 가장 저조한, 경과 5, 6 개월 후에도 유일하게 뛰어난 고객 유지 성과를 보임.
(3) 고객 획득 기준 경과 n월에 따른 추이를 보면, 경과 6개월에 고객 유지가 최저점에 도달한 후 반등하는 패턴으로 보아, 고객의 재구매 기간은 약 7~8개월 정도로 추정해볼 수 있음.
위 두 가지 차트는 코호트 분석을 위한 예시로 작성했으나, 이 외에도 아래와 같은 비즈니스 질문에 대한 답에 접근할 수 있습니다.
- 이전 코호트 대비 새로운 코호트의 증감 폭은 어떻게 되는지? 새로운 코호트의 가치는 어떠한 지?
- 리뉴얼 (혹은 App 런칭)이 고객에게 어떤 영향을 미쳤는지?
- 신규 고객 획득 & 기존 고객 잔존에 대한 계절적 특성은 무엇인지?
- Black Friday와 같은 할인 프로모션을 통해 획득한 신규 고객은 일반적인 신규 고객과 어떤 차이가 있는지? 그리고 그것이 자사 비즈니스에 유의미한 것인지?
- Up-sell & Cross-sell 경험을 가진 고객의 잔존은 일반적인 고객과 어떤 차이가 있는지? 그것이 자사 비즈니스에 유의미한 것인지?
- 고객이 서비스를 이탈하기까지 걸리는 시간 주기는 어떠한 지?
- 고객 1명을 획득하기 위해 투자되는 비용과 그 고객을 유지하기 위해 투자되는 비용 대비 그 고객으로부터 발생한 경제적 가치 비교
4. 코호트 차트 읽는 법
위 차트는 일반적인 형태인 코호트 매출 차트입니다. 차트의 구성은 다음과 같습니다.
(1) Y축 : 고객을 획득한 달(코호트)
(2) X축 : 고객을 획득한 달으로부터의 경과 n 월
(3) 셀 : Y축과 X축에 해당하는 고객으로부터 발생한 매출액
세로로 차트를 볼 때에는 경과 n 개월에 대해 코호트 별로 발생된 매출액을
(1) 월 별로 획득한 고객들(코호트)로부터 발생된 매출액
(2) 월 별로 획득한 고객들(코호트)로부터 2개월 경과 후 발생된 매출액
가로로 코호트 차트를 읽을 때에는 다음과 같은 것들을 알 수 있습니다.
(1) 1월에 획득한 고객들(코호트)의 경과 n 기간에 따른 매출액
대각선으로 코호트 차트를 본다면, 해당 월의 전체 매출에서 신규 고객에 의한 매출과 기존 고객에 의한 매출을 확인할 수 있습니다.
(1) 10월에 획득한 고객들(코호트)로부터 발생된 매출액 = 10월 신규 고객 매출
(2) 각 코호트의 경과 n 개월 후 발생된 매출액 = 기존 고객 매출
5. 코호트 차트 작성
A. Google Analytics에서의 코호트 분석 (활용)
GA에는 코호트 분석을 위한 보고서가 존재합니다. (*잠재고객 -> 동질 집단 보고서)
이미 보고서 템플릿으로 제공되기 때문에 활용하기에 따라 분석에 소요되는 시간을 절감할 수 있습니다. 또한 세그먼트 기능을 활용해 ‘특정 캠페인을 통해 유입된 고객’이나, ‘상품 카테고리에 속한 상품의 상세페이지를 조회한 고객’ 등 고객의 행동 데이터 기반한 코호트 분석에 용이합니다.
이때 분석에 활용할 수 있는 측정항목은 위 이미지 예시와 같이 매출 성과나 방문 고객의 품질, 사용자 유지율(%) 등을 리포팅합니다.
B. Google Analytics에서의 코호트 분석 (단점)
이렇게 유용한 보고서임에도 Google Analytics에서의 코호트 보고서는 실제로 많은 제한이 존재합니다.
가장 첫 번째로는 코호트는 고객을 획득한 날짜를 기준으로 코호트 정의가 가능한 점입니다. 여기서 고객을 획득한 날짜는 사용자가 웹사이트를 처음 방문한 날짜를 의미합니다.
두 번째로, 고객 1명에 대한 경과 n 기간에 따른 추적이 기술적으로 어렵다는 점입니다. 예를 들어, 오늘 처음 방문한 고객 A가 내일 다시 방문한다고 가정해보겠습니다. 고객 A가 내일 다시 방문하면 Google Analytics에서는 재 방문 고객으로 인지되어야 합니다.
하지만 고객이 다음과 같은 작업을 수행하면 Google Analytics에서는 재방문 고객을 제대로 추적하지 못합니다.
(1) 브라우저 쿠키를 삭제한 후 사이트에 방문
(2) 다른 기기 또는 다른 브라우저를 통해 사이트 방문
(3) 브라우저 기능, 시크릿 모드로 사이트에 방문
세 번째로, Data의 기간이 최대 90일 이전까지 만 가능한 점입니다. 이로 인해 최근 6개월 혹은 1년 단위의 코호트 분석에는 상당한 제한이 따릅니다.
C. CRM 데이터에 기반한 코호트 분석 (활용)
엑셀을 비롯해 통계 툴을 활용하면 대량의 CRM 데이터를 바탕으로 한 코호트 분석이 가능합니다. 또한, Google Analytics의 브라우저 쿠키 유실 가능성을 고려할 수밖에 없으므로, 자사 CRM 데이터상에서 코호트 분석이 보다 정확하다고 볼 수 있습니다.
따라서, Google Sheet를 기반으로 한 코호트 차트 생성 시트를 공유합니다.
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1R-53zlaHksQew_sb3CB6SDxKzsNTZ1J5oHHeY6n9FTE/edit?usp=sharing
첨부드리는 Google Sheet를 참조하여, 자사 코호트 분석을 수행하고, 분석 결과를 비즈니스의 성과 개선으로 이어가시길 바랍니다.
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