Google Analytics에 Cohort Analysis 리포트가 처음 추가 되었을때, 그 독특한 UI 때문에 어떻게 이 데이터를 해석해야 할지 막막했던 경험이 있습니다. 그리고 코호트라는 용어가 정말 생소했었지요.
코호트 분석이란
코호트 : 특정 기간에 특정의 경험을 공유한 사람들의 집합 http://en.Wikipedia.org/wiki/Cohort_(statistics)
코호트 분석 : 특정 기간에 특정의 경험을 공유한 집단 간의 행동패턴을 비교/분석 http://en.Wikipedia.org/wiki/Cohort_analysis
타겟 분석과 유사해 보일 수 있지만, 코호트 분석은 특정 기간(a particular time span)이 같다는 조건과 인구통계학 정보 뿐만 아니라 특정 경험(characteristics or experiences)을 기준으로 그룹을 분류한다는 차이점이 있습니다.
ex : (4월)에 (앱을 설치한) 사용자 그룹, (3월)에 (회원가입을 한) 사용자 그룹
리포트 조회 방법
모바일 앱 분석에서의 코호트 분석은 같은 기간에 앱 설치를 경험한 사용자 그룹이 시간이 지남에 따라 앱을 꾸준히 사용하는지를(Retention) 분석하는데 주로 활용되고 있습니다. 앱은 설치 이후의 지속적인 재사용이 비즈니스의 성공을 좌우하기 때문입니다. 와이즈트래커에서도 아래와 같은 Retention 리포트를 제공하고 있는데요,
A열은 특정 기간에 앱을 설치한 사용자의 집단이며, +기간이 표기된 B열은 설치 시점으로부터 재사용율/삭제율을 제공하고 있는데, 여기서 데이터를 해석하기 위해선 데이터를 수직적으로 바라봐야 합니다.
위 데이터로 예를 들면 다음과 같습니다.
A: 2017년 1월 12일부터 15일가지 설치수가 꾸준히 증가하고 있다.
B: 설치 후 재사용률은 지속적으로 떨어지고 있고 오히려 삭제율이 증가하고 있다.
( Retention에 대해 궁금하다면 아래 포스팅 참조!)
코호트 분석 왜 필요한가
첫째, 비즈니스 상황을 알 수 있다.
위 그림의 데이터를 단순 앱 설치 추세 리포트로 보았다고 생각해봅시다. 설치수가 증가하고 있고, 14, 15일의 경우에는 급격하게 상승했기 때문에 “우리 앱의 시장반응이 좋구나”라는 1차원적인 결과만 얻었을 것이고, 이로 인해 더욱 공격적인 마케팅 계획을 잡을 수도 있습니다.
그러나 코호트 분석을 통해 신규 고객 획득은 잘 이루어지고 있으나, 고객이 된 이후의 사용성이 떨어지고 앱을 삭제하는 비율이 점점 증가하고 있다는 사실을 인지함으로써 고객관리/최적화에 먼저 집중해야 함을 알게 됩니다.
이처럼 코호트 분석은 현재의 상황을 보다 정확하게 이해하는데 도움을 주며 이를 바탕으로 더 나은 의사결정을 이끌어 냅니다.
둘째, 깊은 마케팅 인사이트 얻을 수 있다.
보통 모바일 마케팅의 성과 지표로 얻을 수 있는 건 클릭수, 설치수 정도 입니다. 그러나 이것만으로 가치있는 채널을 도출하고 마케팅 전략을 수립하기엔 데이터가 부족한 것이 사실입니다.
같은 채널이라 하더라도 시점에 따라 게재하는 광고 내용도 다를 수 있고, 설치수가 많더라도 체리피커들 때문에 설치 후 바로 삭제하는 비율도 꽤 높기 때문에 설치 이후의 데이터가 꼭 필요합니다.
와이즈트래커의 코호트 리포트는 앱 설치 이후의 재사용률 및 삭제율을 마케팅 채널별로 보여줍니다. 따라서 어떤 마케팅 채널이 고객 유치 및 활성화에 효과적인지를 파악할 수 있습니다.
위 데이터를 보면 페이스북으로 유입된 사용자의 경우에도 설치 다음날 삭제율이 매우 높기 때문에 서비스 개선이 필요한 상황입니다.
코호트 분석은 특히 모바일 앱 기반의 스타트업에게 매우 중요한 분석기법으로, 사업 단계마다 우리가 잘하고 있는지 여부를 판단하고 더 나은 의사결정을 돕는 중요한 나침반 역할을 할 것입니다.
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