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BigData/Knowledge

코호트 분석(Cohort Analysis)

by Mesut Özil 2024. 3. 4.

코호트 분석(Cohort Analysis)

코호트란 '특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단'을 의미

코호트 분석은 이 집단이 행동 패턴이나 유지율을 '시간의 흐름'을 기준으로 추적, 비교하여 분석하는 것

주로 사용자 행동의 변화나 성과를 이해하고, 비즈니스나 제품의 성과 개선을 위해 활용

 


1. 코호트 분석 과정

1) 코호트 정의

분석하고자 하는 특성이나 기간에 따라 코호트를 정의

ex) 가입한 월별 사용자, 특정 지역의 고객, 특정 행동을 한 사용자 등을 코호트로 정의 가능

 

2) 데이터 수집

정의한 코호트에 해당하는 데이터를 수집

이는 보통 사용자 행동 로그, 구매 기록, 이벤트 트래킹 등을 통해 이루어집니다.

 

3) 측정 지표 설정

분석하고자 하는 목적에 따라 적절한 측정 지표를 설정

ex) 코호트의 이탈률, 유지율, 매출 등을 측정 가능

 

4) 분석

각 코호트의 특성 성과를 분석

시간이 지남에 따라 코호트의 변화를 추적하고, 각 측정 지표가 어떻게 변화하는지를 확인

 

5) 인사이트 도출

분석 결과를 토대로 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 비즈니스나 제품 전략을 개선

 

2. 코호트 분석 사용 이유

1) 시간에 따른 변화 추적

코호트 분석을 통해 시간에 따른 사용자 행동 변화를 추적 가능

이는 새로운 기능 도입, 마케팅 등과 같은 변화가 사용자에게 어떤 영향을 미치는지를 이해하는 데 도움

 

2) 유형별 성과 비교

서로 다른 특성을 가진 코호트를 비교함으로써, 어떤 사용자 그룹이 더 우수한 성과를 내는지를 확인 가능

이는 마케팅 전략, 타겟팅, 제품 개선 등의 의사 결정에 활용

 

3) 고객 이탈 이해

특정 기간에 가입한 사용자들의 이탈률을 분석하여 어떤 요인 이탈 유도하는지를 이해

이는 이탈을 방지하고 고객 유지를 위한 전략 수립에 도움

 

4) 제품 개선

사용자 행동 패턴을 분석하여 제품이나 서비스의 문제점 파악하고 개선 가능

새로운 기능 도입이나 사용자 경험 개선 등이 그 예시입니다.

 

 

코호트 분석은 데이터 기반의 의사 결정을 할 때 매우 유용한 도구이며,

사용자들의 행동을 이해하고 비즈니스 성과를 향상시키는 데에 큰 도움을 줍니다.

 

 

 

본 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성하였습니다.

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