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코호트(동질집단) 분석으로 수익창출하기

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작성일2018-10-12

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코호트(동질집단) 분석으로 수익창출하기
(주)넷스루 전략기획실

 

 

내 사이트 방문수가 최고일 때는 얼마나 되는지, 방문수가 증가하고 있는지 등 사이트 총량을 체크하는 서비스 관리 관점에서 온라인 방문자의 특성을 이해하고 이를 마케팅 활동으로 연결하여 수익을 창출하기 위한 관점으로 분석 요구사항이 변하고 있습니다.

 

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온라인 방문자의 특성을 분석하기 위해 주로 활용되었던 분석은 CRM에서 다룬 충성도 관점의 분석입니다. 특정 방문자가 내 사이트에 얼마나 자주, 많이 방문했는지, 마지막 방문한 때는 언제인지, 얼마나 매출에 기여했는지를 분석하고 이를 기반으로 향후 매출기여도가 높을 것으로 예상되는 방문자를 타깃팅하기 위한 목적으로 주로 분석합니다. 

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사이트의 접근 채널도 다양해지고 경쟁 사이트는 계속 증가하는 상황에서 방문자의 충성도를 고려하고 단기간 방문자의 행동 패턴을 파악하고 이에 대응한 즉각적인 마케팅을 실행하는 추세로 변화하고 있습니다. 이러한 일정 기간의 방문자의 행동 패턴을 파악하고 효과가 높은 마케팅 활동을 적시에 실행하여 매출 증대 효과를 연결시키기 위해 코호트(동질집단) 분석을 이용하는 사례가 늘어나고 있습니다.

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코호트(Cohort, 동질집단)이란 

코호트(동질집단)이란 말 그대로 동일한 특성을 가진 집단을 말하는 것으로 일상에서는 같은 반 친구, 학번 동기, 특정 행사에 참가한 사람들 등이며, 온라인 사이트에서는 같은 시기에 회원 가입한 사람, 특정일에 앱을 다운받은 사람, 특정 캠페인에 참여한 사람 등을 말합니다. 방문자의 특성으로 구분하는 세그먼트와 비슷하지만, 세그먼트는 남성과 여성과 같이 어떤 특성으로 집단 전체를 나누는 것이라면, 동질집단은 8월에 가입한 남성, 8월에 처음 방문한 여성 등과 같이 세그먼트보다는 좀 더 구체적인 집단을 정의합니다.

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일상에서 주로 접하게 되는 코호트 분석을 예로 들자면, 아래 그림과 같이 년도 별 입학한 학생들 성적을 비교하여 몇 년도 학생들의 성적이 더 나아지고 있는지 비교하는 것입니다. 

 

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온라인 사이트로 예시를 적용해보면, 다음과 같이 사이트 회원가입 시점에 따라 사이트에 얼마나 계속 방문하는지 매출에 기여하는지 알 수 있습니다.

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코호트 분석하기

코호트 분석은 특정 일/주/월에 신규로 획득한 방문자가 얼마나 계속 사이트(앱)를 이용하는지, 며칠 만에 구매하는지 등을 기본으로 분석합니다. 재방문율이나 구매금액이 갑자기 감소하는 시기가 파악되면 그 시점에 맞춰서 재방문을 유도하고 구매하도록 마케팅 활동을 수행하여 사이트 수익을 높일 수 있습니다. 

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코호트 분석 기준을 일별로 할 것인지, 주/월별로 할 것인지는 서비스의 특징에 맞게 선택하여야 합니다. 여행 상품이나 대형 가전/가구와 같은 상품을 판매하는 서비스의 경우 일별보다는 월별 단위로 분석하는 것이 의미가 있습니다. 


신규 방문자의 유입을 주별 코호트로 검토하는 경우, 해당 방문자 집단이 3주간 꾸준하게 구매를 일으키다가 4주차부터 구매수가 급락하는 현상이 반복되는 것을 발견할 수도 있습니다. 이런 발견을 통해 구매 실적을 향상시키기 위해 3주차에 방문자 대상으로 광고를 하여 전체 구매에 미치는 영향을 알 수 있습니다.

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다양한 캠페인을 운영하는 경우, 각 캠페인별 획득한 사용자의 행동을 추적하여 얼마나 오랫동안 방문하는지 어느 정도 구매를 하는지 분석할 수 있습니다. 예를 들어 여름 휴가 시즌을 맞이하여 30%할인, 20%할인, 일정금액 할인 등 혜택의 차이가 있는 캠페인을 다수 실행한 경우, 어떤 캠페인을 통해 획득한 방문자 집단의 재방문율 또는 수익성이 가장 좋은지를 비교하여 새로운 캠페인을 기획할 때 참고할 수 있습니다. 

 

또한 1월, 3월, 7월에 실행한 마케팅을 통해 획득한 방문자 집단이 마케팅 이후 3개월간 얼마나 지속적으로 방문하고 수익을 올려주었는지 파악하여 다음 마케팅 실행 시기를 결정하는데 참고할 수 있습니다.

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반면에 세그먼트 분석으로는 App버전, OS버전, 접속국가/지역, 사용기기유형 등 방문자의 접속 환경에 따라 사이트 전반적인 방문패턴의 차이가 있는지 파악할 수도 있으며, 접속 환경에 따른 특정 방문자 집단이 얼마나 지속적으로 방문하다가 이탈하는지, 매출에 기여하는 시점은 언제인지 등을 파악하여 마케팅 시점을 판단하는 데 참고할 수 있습니다. 

 

코호트 분석 기능을 확장하여 오프라인 캠페인을 통해 가입시킨 방문자들을 하나의 집단으로 만들어서 캠페인 실행 후 며칠 째 사이트를 방문하는지, 얼마나 지속적으로 방문하는지, 구매는 얼마나 하는지 등을 파악하게 되면 온/오프라인 마케팅 실행 효과를 향상시킬 수 있습니다. 


 

코호트 분석으로 그로스해킹하기


코호트 분석은 신규 앱을 출시한 경우 다양한 마케팅 활동으로 고객을 유치하고 일정기간 앱을 지속적으로 사용하도록 만들어 빠른 기간 내 활성고객으로 만들기 위한 그로스해킹 분석에서 많이 사용하고 있습니다. 또한 활성고객을 통해 지속적으로 수익성을 향상시키기 위해 어떤 행동을 한 방문자 집단이 오래 유지되고 수익에 기여하는지를 실험하고 분석하면서 앱의 기능을 추가 개발하고 마케팅 활동을 최적화하는 노력을 계속하고 있습니다. 앱을 위주로 활성화된 코호트 분석 기법은 웹사이트에서도 다양하게 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 구글 애널리틱스에서 제공하는 기본 분석 옵션을 포함하여 디지털 분석 도구 업체들은 각 사의 특징에 맞는 코호트 분석 기능을 제공하고 있습니다.

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베인&컴퍼니와 하버드경영대학원 연구팀이 발견한 내용에 따르면 방문자 유지율을 5% 상승시키게 되면 20~95%의 수익증가로 이어진다고 합니다. 방문자 집단의 특성에 따라 유지율 차이가 나는 시점 등을 파악하고 이를 개선할 수 있는 마케팅 활동을 적시에 실행하여 수익성을 향상시킬 수 있는 기회를 찾아보시기 바랍니다.


주) Frederick F. Reichheld and Phil Schefter, “The Economics of e-loyalty”, Harvard Business School archives, July 10, 2000, hbswk.hbs.edu/archive/1590.html (진화된 마케팅 그로스해킹 중)

 

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