코호트(Cohort) 분석 총정리 (feat. 활용법)

코호트(Cohort) 분석, 들어보신 적 있으신가요? 🤔

기업들은 고객을 이해하고 유인하기 위해 방대한 양의 데이터를 이해해야 합니다. 그리고 이때, 코호트는 고객들을 그룹화하고 분석하는 한 가지 방법입니다.

하지만 코호트 분석이란 정확히 무엇이며, 기업들이 이를 이해하고 사용하는 것이 왜 중요한 걸까요?

간단히 말하면, 코호트는 공통적인 특성이나 경험을 공유하는 개인들의 그룹입니다. 비즈니스에서는 일반적으로 자사 제품과 서비스를 처음 구매하거나 사용하기 시작한 시점을 기준으로 고객을 그룹화하죠.

코호트 내에서 고객 행동을 살펴봄으로써, 고객들이 제품이나 서비스를 어떻게 사용하는지, 얼마나 꾸준히 사용하는지, 그리고 고객들이 자사 제품을 계속 쓰게 할 수 있는 방법이 무엇일지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 코호트 분석은 시간이 지남에 따라 고객들이 보이는 소비 패턴과 경향성을 파악하는 데 도움이 되며, 마케팅 캠페인이나 제품 또는 서비스 변경 사항의 효과를 평가하는 데도 유용합니다.

이 글에서는 코호트가 무엇이며, 비즈니스에서 어떻게 사용되는지, 고객의 참여도를 높이고 충성고객을 육성하려는 기업들에게 코호트 분석이 왜 중요한지 알아보겠습니다. 😁 또한 코호트 분석을 수행하는 데 있어 가장 좋은 방법과 이러한 분석에서 얻은 통찰력을 효과적으로 적용하는 방법에 대해서도 논의할 것입니다.

코호트란 무엇일까?

코호트는 특정 시간 기간 내에서 공통적인 특징이나 경험을 공유하는 개인들의 그룹입니다. 비즈니스에서 코호트는 같은 시기에 제품/서비스를 처음 구매한 집단 💰 , 혹은 비슷한 유형의 제품/서비스를 구매하는 고객들의 그룹을 의미합니다.

이런 점에서 코호트 분석은 고객 행동을 더 잘 이해하고 데이터에 기반한 의사결정을 내리는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 고객을 코호트로 그룹화함으로써, 기업은 시간이 지남에 따른 고객 행동의 추세를 분석하고 마케팅 및 제품 전략을 결정하는 데 도움이 되는 패턴을 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 기업은 고객들의 첫 구매 시점을 기준으로 코호트로 그룹화할 수 있습니다. 그리고 각 코호트의 행동을 분석함으로써, 기업은 고객 유지율이 향상되고 있는지 여부를 파악하고 이에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 코호트 분석은 또한 가장 이윤이 높은 고객 세그먼트를 파악하고 마케팅 자원을 어디에 할당할지에 대한 의사결정에도 사용될 수 있습니다.

간단히 말해서, 코호트는 고객 행동을 시간이 지남에 따라 분석하고 이를 통해 마케팅 및 제품 전략을 개선하려는 기업에게 유용한 인사이트를 제공하는 강력한 방법입니다.

코호트 유형

코호트 연구에는 전향적 연구와 회고적 연구의 두 가지의 주요 유형이 있습니다.

전향적 코호트 연구

일반적으로 코호트 연구라고 하면, ‘전향적 코호트 연구’를 뜻합니다. 전향적 코호트 연구는 특정 시점에 개별 그룹을 모집하고 특정 결과의 발생을 평가하기 위해 일정 기간 동안 전향적으로 추적하는 연구입니다. ⏳ 참가자들은 연구를 시작할 때 결과가 0인 상태를 기준으로 연구에 등록됩니다. 그런 다음 시간이 지남에 따라 특정 결과값이 나왔는지를 평가하죠.

전향적 코호트 연구는 위험 요인에 대한 노출과 결과 발생 사이의 관계에 대한 명확한 증거를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 요인들이 특정 결과를 도출할 가능성이 더 높았는지를 식별할 수 있는 것입니다.

전향적 코호트 연구의 장점:

• 다수의 원인 및 결과를 평가할 수 있다.
• 원인과 결과 사이의 시간적 인과 관계가 설정될 수 있다.
• 기억 편향에 덜 민감하다.

전향적 코호트 연구의 단점:

• 시간과 비용이 많이 든다.
• 편향이 발생할 수 있다.
• 희귀한 결과값을 도출하기 위해서는 큰 표본 크기가 필요할 수 있다.

후향적 코호트 연구

이와는 반대로, 후향적 코호트 연구는 관심 위험 요인에 이미 노출된 개별 그룹을 특정 시점에 식별하고 왜 그런 결과가 발생했는지! 과거를 추적하는 연구입니다. 🔎

후향적 코호트 연구는 윤리적 또는 물리적 이유로 전향적 연구를 수행할 수 없을 때 유용할 수 있습니다. 또한 관심 결과가 연구 모집단에서 이미 발생했으며, 새로운 사례가 발생하기를 기다리는 것이 가능하지 않을 때 유용합니다.

후향적 코호트 연구의 장점:

• 비교적 빠르고 저렴하다.
• 희귀한 결과를 연구하는 데 사용될 수 있다.
• 더 짧은 기간 동안 위험 요인과 결과 사이의 연관성을 평가하는 데 사용할 수 있다.

후향적 코호트 연구의 단점:

• 편향, 특히 선택 편향과 회상 편향의 경향이 있다.
• 인과관계가 불완전하거나 부정확할 수 있다 (특히 시간적으로)

결론적으로, 전향적 코호트 연구와 후향적 코호트 연구 모두 장단점이 있으며, 연구 설계의 선택은 연구 질문이 무엇인지, 그리고 연구에 이용 가능한 자원에 따라 달라져야 할 것입니다. 전향적 코호트 연구는 원인과 결과 사이의 시간적 관계를 설정해야 할 때 선호되는 반면, 후향적 코호트 연구는 원인과 결과 사이의 연관성에 대한 평가가 빠르고 비용 효율적일 필요가 있을 때 선호된다고 할 수 있겠습니다. 😘

코호트 분석이 중요한 이유

코호트 분석은 소비자들의 행동이 시간에 지남에 따라 어떻게 변하는지 그 추세에 대한 깊은 이해를 제공하기에 기업에게 아주 귀중한 도구입니다 💎 유사한 특성을 가진 사람들의 그룹을 추적함으로써, 기업은 나이, 수입 또는 위치와 같은 서로 다른 요소들이 구매 결정과 브랜드 충성도에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있죠.

1️⃣ 마케팅에서 코호트를 사용하는 것의 주요 이점 중 하나는 미래의 소비자 행동에 대해 정확한 예측을 할 수 있게 된다는 것입니다.

Spotify 에서 노래, 들어보신 적 있으신가요?

Spotify 는 코호트 분석을 사용하여 시간에 따른 사용자 행동과 참여를 연구합니다. 그들은 노래 설정, 듣는 시간대, 노래 선호도와 같은 사용자 활동을 추적하여 사용자를 행동에 따라 다른 코호트로 나눕니다. 이를 통해 확인한 추세와 패턴을 통해 사용자 경험의 질을 더 향상시키고, 개인에게 맞춘 마케팅 캠페인을 진행하기도 하죠.

마찬가지로, 에어비앤비 는 코호트 분석을 사용하여 게스트와 호스트의 행동을 더 잘 이해하고, 드롭박스 는 시간이 지남에 따라 변하는 사용자 참여도와 이탈률 등을 추적하여 어떤 사용자가 이탈할 가능성이 가장 높은지 확인하고 해당 사용자를 붙잡기 위한 표적 마케팅 캠페인을 진행합니다.

2️⃣ 코호트 연구는 또한, 시간이 지남에 따라 마케팅 캠페인이 성공했는지를 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 실제로 Hubspot은 코호트 분석을 사용하여 시간이 지남에 따라 고객의 행동을 더 잘 이해하고 어떤 고객이 계약을 갱신할 가능성이 가장 높은지 식별한다고 합니다.

전반적으로 코호트 연구 및 분석은 기업이 고객을 더 잘 이해하고 시장 트렌드와 고객들의 패턴을 식별하며 표적 마케팅 캠페인을 생성하는 데 도움이 될 수 있는 강력한 도구라고 할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 기업은 사용자 경험을 최적화하고, 고객 유지율을 높이며, 궁극적으로 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.

코호트 분석을 하는 방법

연구 질문과 연구 모집단 정의

코호트 연구는 연구 질문을 명확하게 정의하고, 적절한 연구 모집단을 선택하는 것부터 시작합니다. 연구 질문은 목적에 적합하고 실현과 측정이 가능해야 하며, 연구 모집단은 대상 모집단을 대표하고 충분한 통계적 힘을 보장할 수 있는 충분한 참여자를 포함해야 한다.

연구 설계 및 샘플링 방법을 선택

연구 질문과 연구 모집단을 정의한 후에는 연구 질문에 적합하면서 체계적이고, 편향적이지 않은 방식으로 데이터를 수집할 수 있도록 연구 설계를 해야하며 적절한 샘플링 방법을 선택해야 합니다. 코호트 연구를 위한 일반적인 연구 설계에는 전향적, 후향적 설계가 포함되며, 일반적인 샘플링 방법에는 무작위 샘플링, 계층화 샘플링 및 클러스터 샘플링이 포함됩니다.

데이터 수집 및 분석

연구 설계 및 표본 추출 방법을 선택한 후에는 연구 모집단에서 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 데이터 수집에는 설문 조사, 인터뷰, 기록 등과 같은 다양한 방법이 포함될 수 있습니다. 데이터 분석에는 평균, 표준 편차, 상관 관계, 회귀 분석 및 위험 비율과 같은 기술 통계량과 추론 통계량이 포함될 수 있습니다.

잠재적 편향 및 교란 요인을 해결

코호트 연구에서는 결과의 타당성과 일반화 가능성에 영향을 미칠 수 있는 다양한 편향과 교란 요인이 있을 수 있습니다. 😬 따라서 매칭, 무작위화, 계층화, 조정 등 다양한 전략을 통해 이러한 잠재적인 오류 원인을 해결하는 것이 중요하다.

결과 해석

마지막으로 코호트 연구의 결과를 명확하고 정확하며 편견이 없는 방식으로 해석할 필요가 있습니다. 이 단계에서는 주요 결과를 설명하고, 연구의 시사점, 한계 및 강점을 논의하며, 향후 연구 또는 개입에 대한 권장 사항을 제공하는 것이 포함됩니다. 또한 적절한 형식과 채널을 사용하여 과학 커뮤니티, 정책 입안자 및 일반 대중과 같은 다양한 이해 관계자에게 결과를 전달해야 할 수도 있습니다. … 라고는 말하지만 활용하는 분야에 따라서 약간씩은 다르겠죠? 🤭

코호트 사용의 어려움

그래, 이제 코호트 분석이 뭔지도 알았고 어떻게 하는지도 알았으니 시도해보자!

…

어… 생각보다 좀 어렵네?

높은 비용 💸

코호트 분석을 수행하려면 장기간에 걸쳐 참가자를 추적하고 그들의 패턴, 행동 및 기타 요인에 대한 광범위한 데이터를 수집해야 하기 때문에 비용이 많이 들 수 있습니다.

후속 조치 미비 😥

코호트 연구는 참가자가 장기간에 걸쳐 연구에 참여할 의사와 능력이 있어야 하기 때문에 높은 수준의 참여자 헌신과 유지가 필요합니다. 그러나 일부 참가자는 중도 하차하거나 후속 연구에 참여하지 못할 수도 있기에 데이터의 품질과 신뢰성이 저하될 수 있습니다.

교란 요인 제거 미흡 ❤️‍🩹

코호트 연구는 원인과 결과 사이의 연관성을 식별하는 것을 목표로 하지만, 이러한 관계에 영향을 미칠 수 있는 모든 잠재적 교란 요인을 제어하는 것은 어려울 수 있다. 연구자는 분석에서 잠재적인 교란 요인을 신중하게 고려하고 설명해야 합니다.

선택적 편향 😵‍💫

코호트 연구는 참여에 동의하는 참가자가 일반 모집단을 대표하지 않을 수 있기 때문에 선택적 편향에 취약할 수 있습니다. 이는 연구 결과의 일반화 가능성을 제한하고 부정확한 결론을 초래할 수 있죠.

시간 소모 ⏳

코호트 연구는 모집 및 후속 데이터 수집 측면에서 많은 시간과 자원의 투자가 필요합니다. 이는 연구자가 여러 코호트 연구를 동시에 수행하거나 적시에 연구를 완료하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

윤리적 고려 사항 🙄

코호트 연구는 참가자에 대한 개인 데이터를 수집하고 장기간에 걸쳐 참가자의 행동을 모니터링하는 것을 포함하기에 개인 정보 보호, 기밀성 및 정보에 입각한 동의에 대한 윤리적 우려를 제기할 수 있습니다. 따라서 연구자는 코호트 연구를 수행하기 전에 엄격한 윤리 지침을 준수하고 윤리 위원회의 승인을 받아야 합니다.

괜찮아요, 극복할 수 있습니다! 💥

어떻게? 이렇게!

적절한 표본 크기, 결과의 일반화 가능성

코호트 연구가 충분히 수행되도록 보장하기 위해 연구자들은 충분한 표본 크기를 가질 필요가 있습니다다. 이는 참가자를 더 모집하거나 후속 조치 기간을 늘림으로써 달성할 수 있습니다.

또한 앞서 말했듯이 코호트 연구는 일반 모집단을 대표하지 않을 수 있으며, 그 결과는 다른 모집단에 일반화되지 않을 수 있습니다. 이를 위해 연구자들은 관심 집단을 더 대표하는 표본을 선택하거나 더 다양한 표본을 포함하는 다중 센터 연구를 수행하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

그래.. 그건 알겠는데 참가자를 어떻게 더 모집하고, 어떻게 관심 집단을 더 대표하는 표본을 선택하냐고요? 😜

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참가자의 지속성 유지 ✅

수집된 데이터가 유효하고 대표성을 유지하려면 연구 전체에 걸쳐 참가자들의 높은 수준의 참여 상태를 유지하는 것이 필수적입니다. 참여도를 개선하기 위한 전략에는 참가자와의 정기적인 의사소통, 인센티브 등이 포함될 수 있습니다.

데이터 품질

코호트 연구는 측정 오류와 편향에 취약할 수 있으므로 엄격한 품질 관리 조치를 수립하는 것이 필수적입니다. 여기에는 표준화된 프로토콜의 사용, 데이터 수집기에 대한 교육 및 데이터 품질의 정기적인 모니터링이 포함될 수 있습니다.

교란 요인

코호트 연구는 원인과 결과 사이의 관계에 영향을 미칠 수 있는 교란 요인에 취약합니다. 연구자들은 연구 설계, 통계 분석 등을 통해 잠재적인 교란 요인을 제어함으로써 이 문제를 극복할 수 있습니다.

코호트 연구는 다양한 분야에서 다양한 요인이 시간이 지남에 따라 개인의 행동 및 결과에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하기 위해 사용되는 필수 연구 방법입니다. 코호트 분석의 효과는 특정 결과가 도출되는 요인을 식별하는 것부터 특정 원인의 결과를 평가하는 것까지 광범위하죠.

코호트 사용의 상당한 이점에도 불구하고, 이 연구를 수행하는 것은 그렇게 쉬운 일은 아닙니다. 데이터 수집, 후속 조치 미흡 및 시간 경과에 따른 연구 변수의 변화와 관련된 문제까지…

이러한 과제를 극복하기 위해 연구자는 데이터 수집을 위한 명확한 프로토콜을 수립하고 참가자들의 참여도를 지속적으로 유지하기 위한 조치를 구현하며 연구 변수의 변화를 해결하기 위한 통계적 방법을 사용하는 등 다양한 전략을 구현할 수 있습니다. 웨이브온의 랜딩 페이지 제작 서비스를 활용해서 모집단의 크기를 더 키울 수도 있겠죠.

코호트 연구의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 코호트 분석은 비즈니스뿐만 아니라 여러 분야에서, 여러 변수들 사이의 복잡한 관계에 대한 통찰력을 제공하고 의사 결정을 안내할 수 있으니까요! 여러분의 비즈니스에도 코호트 분석, 한 번 실천해보세요! 😍