코호트 분석(Cohort analysis) 쉽게 이해하기
코호트 분석(Cohort analysis)은 데이터 분석 기법 중 하나로 동질 집단 분석, 쉽게는 고객세분화로도 정의될 수 있다. 코호트란 특정 기간동안 비슷한 특성 또는 경험을 가지는 사용자 집단을 의미한다. 사용자의 특성으로는 연령이나 성별, 지역, 방문페이지, 클릭상품, 구매상품, 관심사, 구매횟수 등이 있다. 이러한 특성의 적절한 조합으로 사용자를 세분화할 수 있고, 세그먼트를 어떻게 정의하느냐에 따라 한 명의 사용자가 다수의 그룹에 속할 수도 있다. 이같은 그룹 단위를 코호트라고 한다. 고객 세분화, 즉 타겟 분석과 다른 점은 인구통계학적 특성(나이, 연령, 구성원 등) 뿐만 아니라 특정 기간동안의 특정한 경험을 기준으로 그룹을 나눠 분석하는 것이라고 보면 된다.
코호트 분석을 통해서는 가장 기본적으로 시간의 흐름에 따른 사용자의 유지, 이탈을 파악할 수 있다. 특정 페이지에 방문한 사용자가 얼마나 지속적으로 방문하며 머물다가는지, 한달 후에 다시 방문하는지 등 시간 경과에 따라 사용자의 참여도를 지표화할 수 있고, 이를 토대로 적절한 타겟 마케팅 방안 등을 수립할 수가 있다.
난 이니스프리 VVIP이다. 이니스프리에서는 기초제품 몇 가지를 쓰고 있어서 주기적으로 매장을 방문해 구매를 하는 편이다. 그런데 얼마전 이니스프리에서 '10,000원 이상 구매시 5,000원 할인' 쿠폰이 날라왔다. '세일기간도 아닌데 무슨 쿠폰이지?' 싶었으나 아주 시기적절한 마케팅이었다. 지난달 같은 경우에는 선물받은 다른 기초제품을 쓰느라 구매텀이 길어졌었다. 한마디로 이니스프리에 한달에 한 번씩은 꼭 가다가 이번엔 한달 반이 넘도록 가지 않았다. 이런 패턴을 발견하고는 나의 이탈을 방지하기 위한 프로모션이라고 여겼다(혹은 그냥 랜덤발송일지도...).
코호트 분석을 하는 이유
한마디로 정의하면 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있기 때문이다. 포괄적인 지표로는 알 수 없는 사실들을 발견할 수 있다. 인터넷 쇼핑몰을 예로 들어보자면, 전체 쇼핑몰 방문자 수는 증가하는데 정작 매출은 감소하는 상황이 발생했다고 해보자. 1인당 구매금액이 감소해서일수도 있겠지만, 코호트를 '신규고객을 위한 프로모션' 기간동안 신규고객과 기존고객의 구매금액으로 분류해 살펴보면 그 이유를 알 수 있을 것. 프로모션으로 인해 신규고객의 유입은 증가했을 수도 있지만 신규고객만을 위한 프로모션에 지친 기존고객들은 본인들이 신규고객이 될 다른 쇼핑몰로 이탈했을 가능성이 높다. 이런 상황에서 기존고객들의 구매금액이 높았다면, 기존고객의 이탈을 방지하기 위한 추가 프로모션 계획이라는 마케팅 정책을 수립할 수도 있다. 단순 클릭율, 방문자수, 페이지뷰 등으로만은 알 수 없는 디테일한 부분은 코호트 분석을 통해 인사이트가 될 수 있다.
