코호트 분석 (Cohort Analysis)

고객 세분화 (Customer Segmentation)

고객들을 공통의 특징을 기준으로 그룹화하는 것을 고객 세분화(Customer Segmentation)이라고 한다. 공통의 특징을 공유하는 집단별로 고객을 세분화하면 개선이 필요한 고객군을 발견하기도 하고, 다른 고객군들과 현저하게 다른 성과를 내는 고객군을 발견하기도 한다.

 

예를 들어 현재 쇼핑몰을 운영하고 있다고 가정하고 쇼핑몰의 고객들을 최초 유입 경로에 따라 세분화 해본다면, 페이스북에서 광고를 본 사람, 인스타그램에서 광고를 본 사람, 지인의 추천으로 알게 된 사람, 구글 검색으로 알게 된 사람 등으로 나눌 수 있을 것이다. 이렇게 고객들의 집단을 세분화하면 아래 질문에 답할 수 있게 된다.

• 어떤 채널을 통해 가입한 고객이 가장 많을까?
• 유입 채널별로 고객 1인당 결제 금액(ARPU, Average Revenue Per User)이 다를까?
• 어떤 유입 채널을 통해 들어온 고객이 쇼핑몰에 가장 많은 지출을 하고 있을까?
• 그 유입 채널의 광고를 늘리는 것이 좋을까, 아니면 그 유입 채널에서 하고 있는 광고 형식을 다른 채널에도 적용하는 것이 좋을까?

만약 인스타그램 광고를 보고 최초 유입된 고객 그룹이 다른 그룹보다 서비스 참여도도 높고 지출도 많다면, 이 성공이 어떻게 발생했는지를 알아내고 그 성공 방식을 확대 적용해야 한다. 만약 인스타그램이라는 채널 자체의 특성 덕분이었다면, 인스타그램으로부터 고객 유입을 더 유도하기 위해 마케팅 예산을 확대할 수도 있다.

 

코호트 분석 (Cohort Analysis)

코호트 분석(Cohort Analysis)는 시간의 흐름을 기준으로 고객을 세분화하는 것이다. 넓게 이야기하는 사람들은 고객 세분화와 코호트 분석을 따로 구분하지 않기도 한다.

 

예를 들어, 현재 온라인 쇼핑몰을 운영하고 있고, 이 쇼핑몰에는 매달 천 명이 신규로 가입하며, 이 쇼핑몰의 사업 시작 후 첫 5개월 동안 고객당 평균 매출액이 아래와 같다고 가정해 보자.

	1월	2월	3월	4월	5월
전체 고객 (명)	1,000	2,000	3,000	4,000	5,000
고객당 평균 매출 (달러)	5.00	4.50	4.33	4.25	4.5

 

위의 표를 보고 상황이 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지 알기는 어렵다. 고객당 평균 매출이 5달러면 잘 하고 있는 건지, 5달러에서 4.25달러까지 감소했다가 4.5달러 수준으로 회복하고 있으니 상황이 좋아지고 있는 건지 알기 어렵다는 것이다.

고객군을 가입 시기에 따라 표를 그려보면 다음과 같다.

코호트	볼륨	1개월 (달러)	2개월 (달러)	3개월 (달러)	4개월 (달러)	5개월 (달러)
1월 가입자	1,000명	5.00	3.00	2.00	1.00	0.50
2월 가입자	1,000명	6.00	4.00	2.00	1.00
3월 가입자	1,000명	7.00	6.00	5.00
4월 가입자	1,000명	8.00	7.00
5월 가입자	1,000명	9.00
평균	1,000명	7.00

 

위의 표를 보면, 일단 매월 1,000명의 신규 가입자가 들어오고 있는 것을 알 수 있다. 매월 신규로 가입한 고객의 첫 달 평균 구매액은 1월 가입자는 $5였지만 5월 가입자는 $9로, 거의 두 배 가까이 증가하고 있다. 그리고 1월 가입자들의 평균 구매액이 $5에서 $3로 가입 이후 시간이 지날수록 가파르게 하락하고 있는 반면, 3월 가입자들은 평균 구매액이 $7에서 $6, $5로 완만하게 하락하고 있다.

고객들의 첫 달 구매액은 크게 증가하고 있고 구매액의 감소폭이 개선되고 있음을 알 수 있다. 이렇게 사용자들을 시간의 흐름에 따라 그룹으로 나누어 분석하는 방법은 매출을 분석할 때뿐만 아니라 리텐션, 바이럴 효과, 이탈 등 분석하고 싶은 지표라면 어떤 것에든 적용할 수 있다.