코호트 분석이란 무엇입니까? 사용자 유지를 개선하기 위해 사용하는 방법(사용 사례 포함)

동질 집단 분석 은 Google의 새로운 약동입니다. 사람들은 이것에 대해 알고 싶어하고 말 그대로 이것에 대해 이야기하고 있습니다. 그렇다면 우리는 어떻습니까!

그래서 그것에 대해 이야기하고 그것에서 콩을 쏟자.

코호트 분석이란 무엇입니까?

간단히 말해서 ' 코호트 분석 '은 그룹 분석을 의미합니다.

시간이 지남에 따라 개인 그룹을 분석하고, 소비자의 경험에 대해 더 깊이 이해하고, 기업이 이러한 경험으로 무엇을 할 수 있는지 돕는 데 중점을 둔 기술입니다. 기본적으로 데이터를 유사한 특성 또는 ID로 그룹화합니다. 크기, 시간 또는 기타 변수 요인에 따라 달라질 수 있습니다.

전통적인 숫자와 이를 측정하는 방법 중 일부를 살펴보겠습니다.

화장품 매장이 있다고 가정해 보겠습니다. Nykaa의 MAC. 고객은 BB 크림이 함유된 SPF를 40% 할인된 가격으로 구매합니다. MAC 브랜드의 소유자인 귀하는 매장 관리자에게 그녀와 같은 사람들을 추적하여 그들을 유지하고 그들이 회사에 어떤 가치를 기여하고 있는지 확인하도록 요청합니다.

이제 3개월 후 다른 매력적인 제안을 제시하고 할인 제안으로 인해 제품을 구매한 '스마일리'와 같은 사람들을 통해 점장에게 살펴보도록 요청합니다. 그런데 할인 시즌, 즉 특정 시간대에 방문한 사용자 수를 코호트(cohort)라고 합니다.

BB크림을 구매한 사용자의 65%는 다시 오지 않았고(Bummer!) 15%는 매장을 한 번 방문했지만 판매를 완료하지 않았으며 나머지 20%는 이 3개월 동안 무언가를 구입했습니다.

이 코호트 분석 시나리오를 수정하는 방법:

위의 시나리오에서 결론을 내릴 수 있습니다.

• 고객이 귀하의 제품에 관심이 없었기 때문에 나타나지 않았습니다.
• 그들은 방대한 양의 정보에 대한 할인을 잊었습니다.
• 사용자가 관심이 있는 경우 제품을 더 구매하도록 상기시키기 위해 할인 시즌이 끝날 때 리타겟팅 광고를 실행하지 않았을 수 있습니다.
• 일부 고객은 추가 배송비로 인해 제품을 구매하지 않았습니다. 따라서 무료 배송 캠페인을 통해 이러한 소비자를 타겟팅할 수 있습니다.

그래서 이번 코호트 분석 을 통해 맥 브랜드 오너인 당신은 두 가지 고민을 하게 됐다.

1. 리타게팅 광고
2. 무료 배송 캠페인.

해당 그룹의 전환율을 개선하고 가장 중요하게는 향후 유사한 판촉 이벤트에서 모든 그룹의 전환율을 개선합니다.

이제 위의 솔루션이 유익한 결과를 제공하는지 확인하고 다시 분석해야 할 때입니다.

코호트와 세그먼트의 차이점은 무엇입니까?

코호트 VS 세그먼트

코호트는 같은 의미로 사용되어 왔지만 둘 다 완전히 다릅니다.

보병대

모든 사용자는 동시에 공통 이벤트를 수행합니다. 시간은 중요한 요소입니다. 코호트는 세그먼트의 하위 집합입니다.

분절

사용자를 세분화할 때 이벤트 또는 시간 기반이 아닌 거의 모든 조건을 기준으로 사용할 수 있습니다.

코호트는 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다 .

1. 시간 기반 코호트

이름에서 알 수 있듯이 시간 기반 코호트는 회사의 판매 주기에 따라 특정 기간 내에 판매를 완료하는 고객의 행동을 식별하는 것을 나타냅니다.

TIme 기반 코호트는 회사에 대한 이탈률을 결정하는 데에도 도움이 됩니다.

2. 세그먼트 기반 코호트

이 코호트는 과거 고객을 대상으로 합니다. 고객은 가입한 서비스에 따라 나뉩니다. 고객 A가 Graphology 과정의 기본 수준에 등록하고 고객 B가 Graphology의 Basic 및 Advance 수준에 등록했다고 가정합니다. 따라서 두 고객 모두 요구 사항이 다를 수 있습니다. 따라서 회사에 따라 필요 또는 기타 요인에 따라 구분합니다.

3. 크기 기반 코호트

이 코호트는 서비스를 이용하거나 회사 제품을 소비하는 고객의 규모를 고려합니다. 그들은 신생 기업, 소규모 파트너십 회사, 중견 기업 또는 대기업 수준의 기업일 수 있습니다. 다양한 크기의 소비자를 비교하면 비즈니스 회사는 많은 매출이 발생하는 곳을 분석할 수 있습니다.

코호트 분석이 비즈니스에 어떻게 도움이 됩니까?

비즈니스 애플리케이션에서 우리는 주어진 시간 프레임에서 공통된 특성 경험을 공유하는 코호트 사용자를 비교하거나 때때로 단일 코호트를 분석하여 성장 허브를 지원하는 패턴을 식별합니다. 코호트 분석은 종종 간과되지만 획득 클레임, 유지 및 수익 창출을 개선하기 위한 통찰력 있는 정보를 얻을 수 있습니다. 코호트 간의 행동 차이를 분석함으로써 제품 관리자는 고객 수명 주기의 여러 단계에서 패턴을 발견할 수 있습니다. 적시에 올바른 제품을 제공하는 시장에서 회사가 성장하고 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

코호트 분석을 사용하여 사용자 유지를 개선하는 방법

코호트 분석 의 가장 강력한 기능은 고객이 어떻게 떠나고 언제 떠나는지 보는 것입니다. 코호트 정보를 파고들고 그 과정에서 모든 허점을 고치려고 노력함으로써 그들이 떠나는 이유를 분석할 수 있습니다.

이탈을 방지하고 회사의 성장을 돕기 위해 수정 프로세스는 다음과 같이 더 넓은 부분으로 나눌 수 있습니다.

• 목표 – 프로세스에 대한 특정 표준을 설정합니다. 단기 또는 장기적으로 이탈을 줄이기를 원하는지 여부. 당신의 목표는 무엇입니까?

• 가설 세우기 - 질문할 질문과 수행할 실험을 결정합니다.

• 테스트 – 다양한 테스트를 실행하여 가설을 평가합니다.

• 분석 - 테스트 데이터를 분석하여 테스트가 표준 세트를 충족하는지 여부를 평가합니다.

• 체계화 - 긍정적인 변화를 시스템의 일부로 만들고 다양한 마케팅 전략을 사용하여 고객 유지율을 개선하고 허점을 덮습니다.

결론

인수에 투자하는 경우 월간 활성 사용자(MAU) 가 즉시 급증할 수 있습니다. 하지만 높은 MAU가 성장의 지표는 아니라는 점을 말씀드리고 싶습니다. Cohort를 적절하게 사용해야만 충성도 높은 고객으로서 장기적으로 얼마나 많은 인수가 실제로 유지되고 있는지 알 수 있습니다. 코호트 분석은 실제로 고객당 얼마나 많은 이익을 얻고 있는지 알려줍니다.