데이터로 행동 패턴 파악하기 : 코호트 분석

💦 나만 모르는 프로덕트 관리 이야기 [ 🧠 코호트 분석이란?] (👀간단 요약) 📌 코호트 분석이란? ✓ 동일한 기간 동안 동일한 특성을 가진 사람들을 모아 분석하는 것을 의미 ✓ 코호트 분석은 마케팅을 위해 많이 쓰는 방법이며, 대표적인 툴로는 구글 애널리틱스(Google Analytics) ✓ 이용자 집단을 분석하여 해당 서비스의 기능들을 개선시키며 이용자들의 참여도 및 이용률을 높일 수 있다는 장점 ✓ 팀은 전체 사용자 기반에 대한 데이터를 단순히 보는 것보다 더 의미 있는 방식으로 이용자를 이해 ✓ 올바른 예 - '연세대학교 19학번 신입생' (O) ✓ 잘못된 예 - '연세대학교 신입생' (X) ✓ 같은 신입생 (동일한 특성) 이지만, '19학번'(동일한 기간) 까지의 조건이 충족되어야 코호트로 분류 가능 📌 코호트 분석을 통해 분석할 수 있는 데이터 ✓ 전환률 (conversion rates) ✓ 리텐션률 (Retention rates) ✓ 이용자의 목표 달성률 (Goal completions per user) ✓ 이용자의 수익률 (Revenue per user) ✓ 이용자 당 세션 (sessions per user) ✓ 이용자 당 페이지 뷰 수 (Page views per user) ✓ 이용자 당 세션 기간 (얼마나 오래 머물러 있는지) (session duration per user) ✓ 이용자당 전환률 (transactions per user) ✓ 코호트 분석은 유저들의 행동을 관찰하는 동시에 이들을 깊이 이해할 수 있을 뿐만 아니라 ✓ 시간이 지남에 따라 특정 그룹들의 행동이 어떻게 변화하는지에 대해 파악 할 수 있음 📌 코호트 분석 시 고려해야 할 점 ✓ 특정 이용자 분류 시, 나이/지역/구매 횟수/서비스 버전 등을 기준으로 집단을 나누면 안됨 ✓ 집단을 나눌 때 ‘기간’에 대한 정의와 ‘어느 유형’의 유저인지에 대한 정의가 우선 필요 ✓ 파워 유저들 - 지난 7일간 3회 이상 상품 구매를 한 집단 ✓ 요금제 업그레이드를 한 유저들 - 지난 30일간 요금제를 업그레이드 한 집단 ✓ 비활성화된 유저들 - 지난 14일간 서비스에 접속하지 않은 집단 ✓ Acquisition cohort - 같은 날 혹은 다른 주에 서비스에 가입한 집단 ✓ 다른 경험을 한 유저들 - 10월 3주차에 '앞문'으로 들어온 고객과 '뒷문'으로 들어온 고객 📌 세그먼트와 코호트의 차이점은 무엇일까? ✓ 세그먼트 : 장바구니에 물건을 담아둔 유저들 ✓ 코호트 : 지난 7일간 장바구니에 물건을 담아둔 이번 달에 가입한 새 유저 ✓ 세그먼트를 전체 고객을 ‘특정 기준’으로 나눈 것이고 ✓ 코호트는 ‘동일한 기간에 ‘동일한 특성’을 가진 사람들을 분류하는 것 ✓ 세그먼트에 세분화를 더하면 코호트로 분석을 진행 가능 ✓ 세그먼트의 분류가 “구매전환에 성공한 신규 가입자 수”이라고 가정하면 ✓ '기간'이란 특징을 넣어 세분화를 시킨다면 아래와 같이 분류 가능 ✓ 지난 1주간 5회 이상 상품을 구매 한 유저