[그로스해킹] 코호트(Cohort) 분석

코호트(Cohort) 

최근에 코로나19 관련 뉴스로 코호트 격리 나오는 같은 단어입니다.

통계적으로 동일한 특색이나 행동 양식을 공유하는 집단이라고 합니다.
보통 같은 월에 가입한 고객 기간을 기준으로 코호트(Cohort)를 구분합니다.

타깃 분석과 유사할 수 있지만 코호트(Cohort) 분석은 특정 기간이 같고 특정 경험의 기준으로 그룹 한다는 특징이 있다.

코호트(Cohort) 분석은 왜 필요한가?

비즈니스 상황을 할 수 있다.
코호트(Cohort) 분석을 통해 신규 고객 회득을 잘 이루 질 수 있는지 확인이 가능하고 고객이 된 이후의 사용성이 떨어지고 앱을 삭제하는 비율이 확인 가능하여  인지함으로써 고객관리/최적화에 집중하게 할 수 있다.

코호트(Cohort) 분석은 현재의 상황을 보다 정확하게 파악하기 위해서 더 나은 의사 결정을 할 수 있다.

 

깊은 마케팅 인사이트 얻을 수 있다.
보통 모바일 마케팅의 성과 지표를 얻을 수 있는 누적 클릭수 설치 수 등이다. 그렇지만 가치 있는 채널을 도출하기 위해서 마케팅 전략을 수립하기엔 어렵습니다.

같은 채널이라도 시점에 따라 광고 내용이 다를 수 있고 설치수가 많더라도 체리피커들 때문에 설치 후 바로 삭제하는 비율도 많기 때문에 설치 이후 데이터가 필요합니다.

코호트(Cohort) 분석에 어떻게 적용할 수 있을까?

사용자가 감소하는 시기가 언제인지를 적절히 포착하여 이를 따른 개선방안을 타이밍 좋게 실행할 수 있습니다.

먼저 코호트(Cohort)를 분석하여 사용자 획득일로부터 며칠 뒤 감소하는지 확인하고 감소하는 타이밍을 포착하여 마케팅 실행 방안 효과를 극대화할 수 있습니다.

코호트(Cohort) 분석은 어떤 종류의 사이트에서 중요하게 적용할까?

사용자 유지율은 사용자가 지속적으로 방문하여 전환을 일으켜야 하는 사이트 이커머스 사이트 같은 종류이다. 사용자 유지율이 높다는 것은 해당 사이트가 콘텐츠가 만족스럽고 신규 고객 확보 및 사이트 성장에 도움된다.

재방문 고객이 많다는 것은 다른 사요자에게 입소문을 타고 확산될 가능성이 높다는 것이다. 그래서 브랜드 구축도 중요하다. 서비스를 개선하면 할수록 얼마나 사용자 유지율이 높아지는 것을 개선 성과를 추적이 가능하다.

 

코호트(Cohort)에서 얻을 수 있는 지표

• 고객 유지율
• 고객 이탈률
• PC 웹 / 모바일 웹 / 하이브리드 앱 사용자 유지율 
• 시간 경과에 따른 마케팅 캠페인 효과 분석
• 신규 회원 가입자의 유지율
• 유입 출처에 따른 고객 가치

 

이렇게 코호트(Cohort)  분석을 통해서 다양한 고객을 위해서 마케팅을 분석할 수 있는 것들을 알 수 있다.

지금 이 티스토리도 분석 중에 있다 나중에 어떠한 것을 있는지 분석해보도록 하자.