고객 유지를 위한 코호트 분석 사용을 위한 포켓 가이드

소개

모바일 마케터는 지속적인 마케팅 또는 성장 전략이 신규 고객을 확보하는 데 그치지 않고 기존 고객을 유지하는 것임을 알고 있습니다.

견인력을 보장하지 않는 앱 다운로드 또는 일일 활성 사용자와 같은 허영심 메트릭에서 길을 잃는 것은 재앙의 비결입니다. 모든 마케터에게 획득 후 몇 주 또는 며칠 내에 소중한 고객의 대부분 또는 일부를 잃는 것보다 더 놀라운 일은 없습니다.

반복 고객의 경우 무려 60~70%가 판매되는 반면 신규 고객에게 판매할 가능성은 5~20%에 불과하다는 사실을 알고 계셨습니까?

고객이 앱을 떠나지 않도록 하려면 고객 유지를 우선시해야 합니다. 기존 고객을 유지하는 것은 신규 고객을 확보하는 것보다 5배 저렴하며 고객 충성도가 낮은 대부분의 비즈니스는 마이너스 수익으로 이어질 수 있습니다.

그러나 고객이 떠나는 것을 막는 데 뛰어들기 전에 데이터가 방해가 됩니다. 단순한 데이터가 아니라 고객 기반의 행동과 특성에 대해 알려주는 정확한 수치입니다. 이러한 경우 코호트가 두드러진 기술이 됩니다.

오늘날 마케터는 대부분의 팀이 코호트 분석에 의존하는 사용자 행동, 습관 및 특성을 이해하고 분석하기 위해 데이터를 사용할 때 그 어느 때보다 훨씬 나은 상태입니다.

코호트 분석이란 무엇입니까?

코호트 분석은 데이터, 범주 및 패턴을 읽는 데 도움이 되며 팀이 마케팅 결정을 추론할 수 있도록 지원합니다. 간단히 말해서 이것은 일정 기간 동안 행동을 연구하여 기회를 식별하고 고객에게 최대의 영향을 미치도록 참여시키는 마케터의 렌즈입니다.

코호트는 특정 기간 동안 더 강력한 특성과 공유 경험을 가진 사용자 배치입니다. 그들은 그들의 행동에 따라 두 갈래로 나뉩니다. 여기에는 신규 및 기존 사용자와 반복 구매 또는 비활성 등의 행동이 포함될 수 있습니다.

이 프로세스를 통해 시간이 지남에 따라 사용자 참여를 더 쉽게 이해하고 패턴 또는 마찰 영역을 식별하고 사용자 참여를 개선하고 고객을 유지할 수 있습니다.

코호트는 세그먼트와 어떻게 다릅니까?

이제 막 시작하는 경우 코호트 분석과 세그먼트 분석을 혼동하기 쉽습니다. 두 방법은 서로 바꿔서 사용할 수 없습니다. 사실, 그들은 서로를 보완합니다. 전자는 참여 패턴을 측정하기 위해 일정 기간 동안 유사한 청중의 데이터를 연구하는 동일한 사용자 행동과 시간에 얽매이지 않는 분석 프로세스인 반면, 후자는 공통 관심사, 인구 통계를 기반으로 대규모 데이터 세트를 소그룹으로 나누는 것입니다. 위치, 행동 등

예를 들어 앱을 다운로드하고 30일 이내에 첫 구매를 하는 고객을 코호트라고 부를 수 있습니다. 그러나 앱을 다운로드한 모든 고객이 귀하의 세그먼트가 됩니다.

기간이 중요한 요소인 세그먼트의 하위 집합입니다. 특정 기간 동안 전체 배치를 하나의 빅 데이터로 취급하는 것이 아니라 행동 분석과 그들의 행동을 기반으로 고객을 분석하고 작은 배치로 그룹화하는 것을 코호트 분석이라고 합니다.

마케팅 팀은 코호트 분석을 사용하여 고객 행동과 행동을 추적하고 특정 기간 동안 고유한 사용자 요구 사항에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 코호트 분석은 팀이 캠페인을 맞춤화하고 고객 유지를 유도하는 전략을 구축할 수 있도록 지원합니다.

코호트 분석을 사용하는 주요 사용 사례

사용자에게 구독 팩을 판매하고 싶다고 상상해 보십시오. 이제 대신 스프레이를 뿌리고 기도하거나 제품 사용을 좋아하고 앱 사용 비율이 높은 소수의 충성도 높은 사용자를 선택하시겠습니까? 나중에 맞죠? 우리도 그렇게 추측했습니다.

마케팅 팀은 코호트 분석을 사용하여 제품 마케팅에서 인수에 이르기까지 다양한 과제 또는 손쉬운 기회를 이해할 수 있습니다.

1. 고객 유지: 로열티 그룹에 가입한 고객 또는 동면 중인 고객을 식별합니다. 코호트 분석은 특정 이벤트에 대해 유망한 사용자(예: 장바구니에 항목을 추가했지만 지난 45일 동안 구매하지 않은 사용자) 또는 가치 수명 주기에서 감소하는 사용자(예: 평균 주문 가치가 있는 사용자)를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 1개월 이후 감소) – 코호트 분석을 통해 패턴을 파악할 수 있습니다.
2. 제품 성능: 제품 또는 기능을 사용하기 시작한 사용자 집단을 추적하면 사용 패턴을 분석하고 제품 성능을 향상시키기 위해 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 마케팅 캠페인: 특정 마케팅 캠페인에 노출된 사용자 집단을 추적하여 그들의 행동을 분석하고 캠페인이 사용자 확보 및 유지에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
4. A/B 테스트: 제품 또는 기능의 다른 버전에 노출된 사용자 코호트를 비교하여 그들의 행동을 분석하고 어떤 버전이 더 잘 수행되었는지 확인할 수 있습니다.
5. 사용자 참여: 분석은 시간 경과에 따른 사용자 참여 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
   예를 들어 특정 채널에서 가입한 사람들의 코호트를 만든 다음 한 달 또는 한 분기 후에 참여를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 획득 채널이 매력적인 청중을 제공하는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

코호트 분석의 유형

대체로 행동 및 획득 코호트의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 그러나 마케터는 필요한 만큼 데이터를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 다음은 시도하고 테스트할 수 있는 몇 가지 코호트 분석 유형입니다.

1. 시간 기반 코호트 분석: 이 분석은 사용자가 앱이나 서비스를 처음 사용한 시간을 기준으로 시간 경과에 따른 행동을 추적합니다. 시간 기반 코호트를 구축하면 일정 기간 동안 사용자의 참여율을 파악하고 패턴을 식별하여 정보에 입각한 제품 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 획득 코호트 분석: 획득 분석은 획득한 채널(유료, 유기적, 소셜 또는 제휴)을 기반으로 사용자 집합에 중점을 둡니다. 그런 다음 마케터는 유입 지점을 기준으로 사용자를 분기하여 행동을 모니터링합니다. 이를 통해 마케팅 팀은 한 소스에서 다른 소스에 대한 채널의 효율성과 사용자의 충성도를 이해하고 팀이 마케팅 투자를 두 배로 늘릴 수 있습니다.
3. 행동 코호트 분석: 이 분석은 행동 또는 작업을 기반으로 사용자를 그룹화하는 데 중점을 둡니다. 마케팅 담당자는 이 데이터에 크게 의존하여 다양한 요구 사항과 선호도를 가진 사용자 세그먼트를 식별하고 이러한 요구 사항을 더 잘 충족하도록 제품이나 서비스를 맞춤화합니다.
4. 세그먼트 코호트 분석: 세그먼트 분석은 사용자의 구매 습관(특정 제품 구매, 인구 통계, 기능 구매 또는 특정 유료 서비스 가입)을 연구하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 투자의 깊이와 폭을 기준으로 사용자를 분기하여 특정 세그먼트에 대한 맞춤형 서비스 또는 제품을 설계할 수 있습니다.
5. 이벤트 기반 코호트 분석: 이름에서 알 수 있듯이 버킷팅 – 사용자가 수행한 모든 작업 또는 이벤트를 기반으로 팀에서 가설을 검증할 수 있습니다.

다양한 그룹 또는 코호트가 제품을 활용하는 방법을 분석하여 회사는 마케팅 전술의 결함을 감지하고 다양한 고객 세그먼트와 가장 효과적인 커뮤니케이션 수단을 결정할 수 있습니다.

또한 회사는 이 맞춤형 데이터를 활용하여 고객이 특히 구매 중단 징후를 보일 때 제품을 계속 사용하도록 장려하는 인센티브를 고안할 수 있습니다.

코호트 테이블을 읽고 이해하는 방법

코호트 테이블은 0일부터 N일까지 사용자의 수명 주기를 표시합니다(0과 N은 시간 창입니다).

아래 표에서 처음 7일 동안 사용자 배치의 참여 수준을 살펴보고 있습니다. 마케팅 담당자는 고객 팀으로부터 이 데이터를 가져와 Excel로 가져오거나 실시간으로 자동 업데이트되는 WebEngage와 같은 도구를 사용할 수 있습니다.

WebEngage에서 테이블을 면밀히 조사하는 동안 가장 어두운 파란색 음영이 있는 행이나 열을 따라갈 수 있습니다. 위의 표는 시작 이벤트와 반환 이벤트를 표시합니다. 시작 이벤트는 0일차에 앱을 다운로드한 사용자를 의미하고, 반환 이벤트는 앱을 반환하거나 이탈한 사용자를 나타냅니다.

이 표는 전체 수준에서 사용자의 34.9%가 설치 당일에 반품 이벤트를 수행했으며 나머지 사용자의 7%가 1일차 등을 수행했음을 증명합니다.

위의 차트를 보면 사용자가 앱을 떠날 때를 매우 쉽게 추론할 수 있습니다.

가설 1: 3월 10일에 앱에 문제가 있었습니다.
가설 2: 사용자 동기 부여가 타격을 입어 상호 작용이 좋지 않음

위 표에서 중요한 점은 해결해야 하는 D0 보존과 D1입니다. 문제 영역을 식별한 후에는 인구 통계, 획득 채널, OS, 장치 및 사용자에 대한 기타 세부 정보를 자세히 분석하여 이탈의 원인을 이해할 수 있습니다.

코호트 테이블을 측정하기 위한 지표

코호트 테이블은 제품에 대한 통찰력과 제품에 대한 사용자 심리를 도출하기 위한 마케터의 팔입니다.

예를 들어 코호트 테이블을 활용하여 사용자의 행동 패턴을 매핑하고 앱의 부적절성을 해독할 수 있으므로 향상된 앱 경험을 제공하고 고객 신뢰를 구축하며 유지율을 높일 수 있습니다.

이 분석은 앱의 상태, 기능 및 고정성을 전체적으로 해독하는 데 도움이 됩니다. 코호트 구축의 가장 일반적인 사용 사례는 카테고리, 기능 또는 앱 수준에서 사용자 유지율을 파악하는 것이지만 사용자 행동의 다른 측면도 탐색하는 데 도움이 되는 지표는 거의 없습니다.

1. 리텐션율: 리텐션은 앱 성능의 핵심이며 앱에서 앱을 유지하거나 참여하거나 이벤트를 수행하는 사용자의 비율을 추적합니다. 리텐션을 계산하려면 총 활성 사용자를 시작 시 사용자 수로 나눕니다.


따라서 1월 초에 100명의 고객이 있었고 20명의 신규 고객을 확보했으며 총 10명의 고객이 시스템에서 이탈했다고 상상해 보십시오. 이제 110명의 고객이 남았으므로 유지율은 다음과 같습니다.

(110-20)/100 = 90%

2. 이탈률: 리텐션은 앱에 남아 있는 사용자를 추적하는 반면, 이탈률은 앱을 떠난 사용자를 추적합니다.
   

   예를 들어 SaaS 회사가 월초에 1000명의 유료 고객을 보유하고 있고 그 중 100명이 구독 서비스를 취소했다면 회사의 이탈률은 10%가 됩니다.

3. 사용자당 평균 수익(ARPU): 일부 앱은 코호트 테이블을 사용하여 일정 기간 동안 ARPU를 분석합니다. 이를 계산하려면 생성된 총 수익을 해당 코호트의 사용자 수로 나눕니다.



4. CLTV(Customer Lifetime Value): CLTV는 고객이 일정 기간 동안 비즈니스에 얻을 수 있는 가치를 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며 코호트는 이를 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   CLTV를 계산하는 가장 쉬운 방법은 고객 평생 가치 = 고객 가치 x 평균 고객 수명입니다. 여기서 고객 가치는 귀하로부터 구매하는 고객의 평균 금액과 빈도입니다. 고객 수명은 제품을 사용한 총 연수를 총 고객 수로 나눈 값입니다.

   

   

   사용자당 평균 수익에 사용자가 고객이었던 예상 시간을 곱하면 됩니다.

5. 전환율: 구매 또는 구독 가입과 같은 원하는 행동을 취하는 사용자의 비율을 추적합니다. 원하는 작업을 수행하는 사용자 수를 코호트의 총 사용자 수로 나눕니다.
6. 코호트 크기: 코호트 크기는 해당 그룹, 세그먼트 또는 코호트 내에서 특정 기간 동안 공통 특성을 공유하는 사용자 수를 의미합니다. 예를 들어 OTT 앱에 1월에 100명의 신규 가입이 있고 2월에 약 140명의 가입이 있는 경우 해당 월의 신규 가입자 코호트 크기는 각각 100명과 140명이 됩니다.

위의 지표는 고객 유지 관리라는 광대한 바다에서 빙산의 일각에 불과합니다. 마케터와 제품 소유자는 각 테이블, 코호트, 패턴 및 가설을 세분화된 수준에서 탐색하고 분석하여 고객 인사이트를 깊이 파고들 수 있습니다.

이러한 지표는 산업 전반에 걸쳐 공통적으로 유지되지만, 모든 것이 우리로 하여금 일별, 주별, 월별 또는 귀하의 비즈니스에 적합한 기타 특정 시간 프레임에서 고객 유지율을 계산하도록 합니다.

인도의 한 전자상거래 회사가 장마철 초에 15,000명의 고객을 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 시즌 동안 그들은 1,500명의 고객을 잃고 2,000명의 신규 고객을 얻습니다.

몬순 시즌의 고객 유지율은 다음과 같이 계산됩니다.

고객 유지율 = ((몬순 시즌 종료 시점의 총 고객 – 신규 고객) / 몬순 시즌 시작 시점의 총 고객) x 100

따라서 이 경우 몬순 시즌의 고객 유지율은 ((15,500 – 2,000) / 15,000) x 100 = 86.67%입니다.

따라서 회사의 누군가가 몬순(시간 범위에 따라 다름) 동안 유지율이 무엇인지 알고 싶다면 86.67%였으며 여전히 좋은 위치입니다. 인도의 대부분의 비즈니스는 물류가 타격을 입기 때문에 몬순 기간 동안 영향을 받지만 이 회사는 항해할 수 있었습니다.

CRR(고객 유지율)은 일정 기간 동안 유지되는 고객의 비율입니다. 유지율을 계산하려면 세 가지 메트릭이 필요합니다.

• 주어진 기간이 시작될 때의 고객
• 주어진 기간이 끝나는 고객
• 해당 기간 동안 신규 고객이 확보되었습니다.

그러면 공식은 다음과 같이 됩니다.



예를 들어 기간 초에 1000명의 고객이 있었고 거의 100명의 신규 고객이 가입했으며 같은 기간이 끝날 때까지 500명의 고객이 남아 있다면 수학은 다음과 같습니다.

CRR = ((500-100)/1000)*100

신용률 = 40%

해당 기간 동안 고객의 40%를 유지했다는 의미입니다. 이제 일부 산업은 단순히 서비스의 특성이나 청중의 유목민적인 태도 때문에 다른 산업보다 유지율이 더 높습니다.

40%는 스펙트럼의 놀라운 끝에 가깝지만 70%를 넘는 모든 것은 좋은 CRR로 간주됩니다.


코호트 메트릭 분석

마케팅 전략은 실험과 가설만큼만 유효합니다. 쉬운 결과를 식별하고, 문제 영역을 두 번 탭하고, 문제를 예측하고, 잠재적인 문제를 피하기 위해 데이터를 외삽합니다. 작업은 사용자의 행동 데이터와 관련하여 끝이 없는 일입니다.

마케터와 그 수 사이의 연락에서 필수적인 부분은 코호트입니다. 즉, 캠페인을 성사시키거나 중단시킬 수 있는 일련의 사용자에 대한 잠재적 통찰력 세트입니다. 코호트를 분석하려면 여러 단계와 채널이 필요합니다. 오늘 시작하는 방법을 살펴보겠습니다.

• 추세 식별: 추세를 식별하는 요령이 있으면 팀이 비즈니스에 대한 가치를 계속해서 생성하는 전체 실험 주기를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 추세를 조기에 파악하면 올바른 방향으로 전략을 계획할 수 있는 여유가 생깁니다.
  Dropbox는 사용자들이 이미지 공유 또는 기타 이벤트와 같이 플랫폼에서 협업하고 있다는 사실을 알게 되었을 때 새로운 사용자를 초대하여 성장을 가져왔습니다. Dropbox는 즉시 모든 사용자에게 인센티브를 제공하여 막대한 수익 성장을 실현했습니다.
• 코호트 그룹 비교: 또 다른 훌륭한 인사이트 생성기는 변화하는 요소(서로 다른 시간대의 동일한 사용자 집합, 동일한 기능을 채택하는 여러 사용자 및 많은 반복)에 걸쳐 서로 다른 코호트 그룹을 비교하는 것입니다. 비교를 통해 팀은 사용자 행동을 살펴보고 사용자가 서로 다르게 행동하는 방식을 분석할 수 있습니다.
  이를 통해 팀은 모든 제품 또는 서비스에서 성공 전략을 복제할 수 있습니다.
• 데이터 해석: 오픈 액세스가 있는 무료 애플리케이션의 경우 높은 이탈률이 문제가 될 수 있지만 구독 기반 서비스에 대한 걱정을 유발할 수 있습니다. 따라서 데이터 해석은 비즈니스의 특성과 완전한 맥락에서 이루어져야 합니다. 다음과 같이 데이터를 둘러싼 컨텍스트를 이해함으로써
  예를 들어, 사용자에 대해 이야기하는 경우 고유하거나 새로 획득한 사용자인지 또는 앱의 일반 사용자인지에 대해 이야기하면 비즈니스 성과를 향상시키기 위한 전략에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

WebEngage를 사용한 코호트 분석

WebEngage에서 코호트 분석을 실행하는 것은 간단하고 매우 쉽습니다. 5번 미만의 클릭으로 제품 팀과 마케팅 담당자는 사용자 행동에 대한 실행 가능한 데이터 풀에 도달할 수 있습니다.

시작하려면 WebEngage 대시보드 왼쪽에 있는 드롭다운 아이콘을 클릭하고 코호트를 누릅니다. 이 섹션에 도달하면 상단에 있는 필터를 사용하여 청중을 이해하는 데 도움이 되는 매개변수를 도입하십시오.

앱 설치와 같은 작은 행동부터 앱을 여는 것, 구매한 구독이나 수행한 활동과 같은 중요한 것에 이르기까지 플랫폼을 통해 매우 세분화된 수준에서 모든 사소한 세부 사항을 모니터링할 수 있습니다.

완료되면 이 아래에 채워진 코호트 테이블로 이동할 수 있습니다. 다음과 같이 보일 것입니다. 왼쪽에는 날짜가 표시되며 시작 기간은 상단에, 마지막 또는 종료 기간은 하단에 표시됩니다.

이 테이블을 읽는 방법은 행에서 행으로 이동하는 것이 아니라 한 번에 하나의 열입니다.



위의 표에서 볼 수 있듯이 파란색의 어두운 음영이 사용자 활동을 강조 표시합니다. 파란색이 어두울수록 백분율이 강하거나 높아집니다. 예를 들어, 11월 6일의 데이터를 보면 가장 가난한 날임을 알 수 있습니다. 사용자가 0일에 작업을 수행했지만 재방문 이벤트로 돌아온 사용자의 비율은 낮았습니다.

코호트 식별 후 실행할 캠페인

이제 코호트 분석의 작동 방식, 표를 읽는 방법 및 격차를 식별하는 방법을 충분히 이해했습니다. 이 모든 통찰력으로 무엇을 합니까? 다음 단계는 무엇입니까?
마케터가 코호트 분석 이후에 수행할 수 있는 종류의 실행을 중단할 수는 없지만 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 이메일 캠페인 : 카트에 항목을 추가하지만 항상 체크아웃하기 전에 떨어지는 집단에 도달했다고 상상해 보십시오. 이 배치에 제품 가치, 일부 사용자 평가 또는 할인 코드에 대한 개인화된 이메일을 보낼 수 있습니다.
2. 보상/충성도 프로그램 : 코호트 캠페인은 특정 사용자 집합을 다르게 취급하고 장기적인 기능 구축에 대한 통찰력을 얻을 수 있기 때문에 항상 훌륭합니다. 특정 표시를 넘은 사용자를 위해 쿠폰 코드를 실행하여 매력적인 행동을 한다고 상상해 보십시오.
3. 혜택 : 할인 또는 무료 배송 혜택을 제공하면 고객의 구매를 유도할 수 있습니다. 구매 행동을 기반으로 고객을 분류하고 맞춤형 할인 또는 제안을 제공하여 더 많이 구매하도록 장려할 수 있습니다.
4. 재활성화 이메일 : 따라서 처음 몇 주 동안은 상대적으로 활동적이었지만 서서히 소강상태에 들어간 코호트를 찾았습니다. 재활성화 이메일이 구조를 위해 여기에 있습니다. 이러한 이메일은 인센티브를 제공하거나 사용자에게 제품의 이점을 상기시킬 수 있습니다. 어떤 사람들은 이것을 부활 운동이라고 부르기도 합니다.
5. AOV 관리 : 평균 주문 금액(AOV) 관리 캠페인을 구현하면 고객의 구매당 지출을 늘릴 수 있습니다. 일정 금액 이상의 구매에 대해 계층별 할인 또는 무료 배송을 제공하면 고객이 더 많이 소비하도록 유도할 수 있습니다.

보고서에서 작업 항목을 개발하는 방법

훌륭한 마케터는 진정한 성공이 단순히 사용자가 앱을 다운로드하도록 만드는 것이 아니라는 것을 알고 있습니다. 여정은 그 이후에 시작됩니다. 데이터를 개별적으로 살펴보고 앱 다운로드 또는 앱 실행과 같은 허영심 지표에서 길을 잃기 쉽습니다. 하지만 진정으로 고객을 생각한다면 유지에 집중해야 합니다.

코호트를 사용하여 개선 영역을 식별하고 표면에 보이는 것을 스크랩하는 것부터 시작하십시오. 사용자가 앱을 좋아하게 만드는 요소를 정확히 파악하여 작업 항목의 우선순위를 정하는 방법을 자세히 알아보세요. 무엇이 그들을 머물게 하고 가장 중요한 것은 무엇이 그들을 떠나게 합니까? 유지에 미치는 잠재적 영향과 이를 해결하는 데 필요한 리소스를 기준으로 노력을 분리하십시오.

이 단계를 마치면 강력하고 민첩한 보존 전략을 개발하는 방향으로 이동하십시오. 핵심은 항상 최적화하는 것임을 기억하십시오. 전략을 배포한 다음 시간당 변경 사항을 적용하기 위해 며칠 또는 몇 주를 기다리는 것을 피하고 싶습니다. 코호트와 그들의 행동을 가능한 한 자주 모니터링하고 행동 계획을 수정하십시오. 이것이 진정한 성장이 있는 곳입니다.

모니터링 후 작업 항목을 개발하려면 빠른 속도로 인사이트에 따라 조치를 취해야 합니다. 이탈률 또는 CRR에 대한 후속 조치. 유입경로의 상태를 확인하세요.

결론

데이터 기반 마케터이거나 그렇게 되려는 열망이 있다면 코호트 분석이 길잡이가 될 것입니다. 목표 설정, 인사이트 전개, 메트릭 설정 및 전략적 대화 시작을 위한 프레임워크입니다.

많은 WebEngage 고객이 코호트에서 인사이트를 추출한 후 구독, 기능 채택, 앱 평가, 사용자 온보딩 및 기타 다양한 시나리오에 대한 캠페인을 배포했습니다.

코호트 분석은 마케팅 팀에 인사이트를 제공하고 다음 큰 움직임이 무엇인지에 대한 가설을 강화합니다. 고객 중심 캠페인을 계획할 때마다 코호트 분석을 선택하십시오.
비즈니스는 획득(사용자 유입)에만 집중하고 유지(가입한 사용자 유지)는 무시하기 때문에 번창하기 위해 고군분투합니다.

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