코호트
코호트란 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 의미한다.
중요한 것은 특정 기간 "+" 공통된 특성/ 경험이라는 것이다.
예를 들자면 아래와 같다.
- A학교에 입학한 사람 → 오로지 공통된 특성/경험만 존재 → 코호트 아님
- 2024년도에 A학교에 입학한 사람 → 특정한 기간동안 공통된 특성이나 경험을 갖음 → 코호트
근데 그냥 생각해봐도 특정한 기간이 없으면 코호트로 뭔 분석을 할 수가 없을 듯
뭐 학교가 한 오만년 역사다 이런거 아니면 1920년도에 입학한 사람이랑 2024년도에 입학한 사람이랑 입학했다는 이유만으로 묶으면..?🙄
코호트는 보통 특정 기간에, 특정 행동을 한 사용자 집단의 행동 변화를 보기 위해 사용하기에 비즈니스에서는 코호트를 아주 다양하게 정의한다.
특정 날짜에 주문한 사람, 특정 날짜에 방문한 사람 등등 행동 변화를 보고 싶은 대로 코호트를 정의하면 된다.
그럼 코호트 분석 어디에 사용될까?
코호트 분석은 말 그대로 사용자 집단의 행동 변화를 보기 위한 것이기 때문에 유지율, 월별 매출액 추이, 이탈률 등
사용자군의 행동 변화를 나타낼 수 있는 모든 방면에서 코호트 분석이 사용될 수 있다.
나는 다양한 활용 방안 중에서 코호트 분석을 통한 리텐션 측정 해보고자 한다.
코호트 분석을 통한 리텐션 측정
리텐션이란, 특정 기간 동안 활성화된 유저 혹은 고객 수를 말한다. 주로, 리텐션율이라 해서 백분율로 표시되며 한국어로 표현하면 유지율임!
즉 리텐션을 측정한다는 것은 고객이 얼마나 지속적으로 유지되는지를 보는 것이며,
리텐션을 개선하기 위해 푸시 알람을 전송하거나, 쿠폰 혜택을 제공한다는 등의 마케팅을 진행한다.
공부하다 안건데, 이런 리텐션을 고객 리텐션과 유저 리텐션으로 나눠서 보기도 하나보다.
유저 리텐션은 로그인, 방문수 등 제품을 사용하는 사람이 얼마나 유지되는 지를 보는 거고,
고객 리텐션은 제품을 결제하는 사람이 얼마나 유지되는 지를 보는 건가봄! 한마디로 말해, 고객 리텐션은 재무적인 목적이 강함
코호트 분석은 리텐션을 측정하는데 주로 활용된다.
이하 그림은 코호트 차트이다.
- 세로축 (y축) 은 정의한 코호트를 보여준다. 리텐션은 유지율을 측정하기 위한 것이므로, 코호트에서의 특정 행동은 주로 "처음" 함을 기준으로 해준다.
- Jan25일 (특정한 기간) 에 앱을 처음 활성화 (특정한 행동) 한 유저들을 코호트로 묶었다.
- 즉 1월 25일날 앱을 처음 활성화한 유저가 1098명이고, 1월 26일날 앱을 처음 활성화한 유저가 1358명 ... 이란 뜻
- 세로축의 숫자가 줄어들/늘어날 수록, 앱의 신규 가입자가 줄어든/늘어난 것이라고 해석할 수 있다.
- 가로축 (x축) 은 코호트군의 행동 변화를 보기 위한 시간 간격이다. 시간 간격은 월이든 주든 일이든 정하기 나름이다
- 특정한 기준부터 시간 간격을 더해준다고 보면됨
| 날짜 | day0 | day1 | day2 | ... | day 10 |
| Jan 25 | Jan 25 | Jan 26 | Jan 27 | Feb 04 | |
| Jan 26 | Jan 26 | Jan 27 | Jan 28 | Feb 05 |
(0일차, 1일차, 2일차,,,,, 이런식으로)
- 측정값은 보고싶은 값이다. 나는 리텐션을 보기로 했으니 측정값이 리텐션율이 된다.
그렇다면 리텐션율을 어떻게 구할까? 리텐션율을 구하는 공식은 다음과 같다.
→ 리텐션율 = Day N에 서비스를 계속 이용중인 사람 / Day 0에 처음 서비스를 이용한 사람
아래표로 리텐션율을 구해보겠음!
- Jan 20의 day0은 100이고, day 12는 25다 → 25의 리텐션율은 25/100 해서 0.25 (퍼센트로 바꾸면 25%)
- feb 20의 day0은 110이고, day 2는 55 → 2의 리텐션율은 55/110 해서 0.5 (퍼센트로 바꾸면 50%)
이런식으로해서 리텐션율 까지 계산한 코호트 차트가 완성된다.
- 가로축의 퍼센트가 낮을/높을 수록 꾸준히 서비스를 이용하는 사람이 낮다/높다는 뜻이다
- Jan-20은 처음에는 100% 였는데 15일 후에 24%니까 겨우 24%의 고객만 유지된다는 것..
이렇게 해서 코호트 차트를 통해, 리텐션을 볼 수 있고 추가적 해석도 가능하다
코호트 차트를 통해 확인해봤는데 리텐션이 너무 낮으면 이제 리텐션 개선을 위한 액션을 하면되고, 신규 유입이 너무 낮으면 신규 고객 유치를 위한 액션을 하면 된다
이상 코호트 분석. 리텐션 끝!!
참고
