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엊그제 일인 것 같은데 벌써 3년이 흘렀습니다. 코로나19 바이러스가 막 시작되었던 2020년 봄 즈음, 정부는 코로나 집단 감염이 이루어진 특정 장소를 대상으로 코호트 집단 격리라는 조치를 발동했는데요, 데이터를 다루는 분들에게 있어서 코호트라는 단어는 무척 익숙한 단어일 테지만, 그렇지 못한 대다수의 경우는 "코호트 격리=가둬놓는 것" 정도로 이해하셨을지도 모릅니다. 여러분은 어떠세요? 들어보긴 좀 들어봤는데, 그 의미나 사용 방법에 대해서도 정확히 알고 계신가요?
코호트 분석(Cohort Analysis)은 특정 기간에 공통적인 특징을 가지는 집단(코호트)을 만들고, 그 집단 내에서의 변화를 추적하여 이해하는 분석 기법입니다. 아, 분석 기법을 설명하기에 앞서 코호트란 개념을 잠깐 설명해볼게요. 코호트는 독일어에서 그 기원이 시작되는데, 세대 사회학에서 주로 사용하는 개념이며 영문 정의로 특정한 행동 양식 등을 공유하는 집단(an aggregation of individuals who experience the same event within the same time interval)이란 의미를 가지고 있습니다.
세대 사회학에서의 코호트는 특정한 행동 양식 등을 공유하는 집단이라는 기본 개념에 시간이라는 변수를 추가해서 특정한 시기에 특정한 행동양식 등을 공유하는 집단으로 정의하고 있습니다. 이 같은 집단에 대한 시계열 분석 과정에서 집단의 시간 축은 크게 시기와 연령, 코흐트 이 세 가지로 구분됩니다. 여기서 시대란 특정한 사건으로 인해 특정 인구 집단이 어떤 고유의 경험을 겪겼었을 때를 이야기하고요, 연령은 점차 나이가 들어감에 따라 시대와 무관하게 안정적인 삶을 추구하고 이에 따라 정치적 성향이 보수적으로 바뀌는 현상을 이야기하고 있습니다.
마지막으로 코호트는 특정 시점에 태어나 행동 양식, 정체성, 집단의식을 공유하는 집단 군을 이야기 합니다. 보통 이 경우 비슷한 연령대에 비슷한 경험을 하게 되는데, 즉 비슷한 생애주기에 발생한 특정한 사건을 경험한 집단 군으로 묶을 수 있는 것이죠.
동일한 생애주기에서 역사적, 사회적 경험을 함에 따라 특정한 경험을 공유하는 것은 한 마디로 그 이외의 세대와는 행동이나 생각에 차이를 가지게 되는 것입니다. 이에 대한 적절한 예로 386세대, IMF 세대, 88만 원 세대, 코로나 세대 같은 용어들이 일반화되어 사용되고 있죠. 여기까지 코호트의 개념을 정리해 봤는데요, 원론적인 개념에서 벗어나 기획적, 마케팅적인 관점에서 코호트를 정리해 볼게요.
기획적, 마케팅적 관점에서의 코호트 분석은 고객 그룹 분석이나 마케팅 분야에서 활용되며, 고객의 구매 패턴, 이용 행동, 이탈 원인 등을 파악하여 사업 전략 수립을 수립하는데 주로 활용합니다.
코호트 분석은 크게 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 첫째, 기간별 코호트 분석 방법은 특정 기간에 가입한 고객들을 그룹화하여 그 이후의 구매 패턴 등을 비교합니다. 둘째, 이벤트 기반 코호트 분석 방법은 특정 이벤트(예를 들어, 새로운 기능 출시 등)를 기준으로 사용자를 그룹화하여 그 이후의 사용자 행동 변화를 비교합니다.
예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 코호트 분석을 수행해 본다고 가정해 보죠. 새로 가입한 고객들을 월별로 그룹화하고, 그 이후 3개월 동안의 구매 패턴을 비교하여 코호트 분석을 수행합니다. 이를 통해, 어떤 코호트에서는 첫 구매 이후에도 활발히 구매를 이어나가는 반면, 다른 코호트에서는 이탈률이 높은 것을 발견할 수 있습니다. 이를 바탕으로 쇼핑몰은 이탈률이 높은 코호트의 특성을 파악하고, 이탈률을 줄이기 위한 전략을 수립할 수 있겠죠?
또 다른 예시로는 페이스북을 들 수 있는데요. 페이스북에서는 코호트 분석을 통해 사용자들의 이탈 원인을 파악하고, 이탈을 줄이는 전략을 수립합니다. 예를 들어, 페이스북에서는 사용자들을 가입 일자를 기준으로 그룹화하고, 이들의 활동 횟수, 좋아요 클릭 횟수, 포스팅 횟수 등을 비교합니다. 이를 통해, 페이스북은 이탈을 유발하는 요인(예를 들어, 비활동적인 사용자나 타인의 포스팅만 클릭하는 사용자)을 파악하고, 이를 개선하여 사용자들의 이탈을 줄일 수 있습니다.
코호트 분석은 이와 같이 특정 집단의 행동 패턴을 파악하여, 서비스의 방향성이나 비즈니스 또는 마케팅 전략 수립에 활용됩니다. 이를 통해, 기업은 고객들의 니즈를 파악하고, 이를 바탕으로 개인 맞춤형 서비스 제공이나 이탈을 막기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
지금까지 코호트의 개념과 실제 적용 사례들을 간단히 알아봤는데요, 여러분들도 지금 바로 이러한 특성들을 그룹 짓고 해당 특성 군에 속하는 고객 층을 분류해 보세요. 아마도 기존에 생각하지 못했던 고객의 패턴을 보며, 데이터 분석의 색다른 재미를 느끼실 수 있을 겁니다. 오늘은 여기까지 할게요. - END
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야메군, Web, Mobile, Digital 카테고리 SME(Subject Matter Expert). 서비스기획 23년 차로 네이버 웹/모바일 기획자 커뮤니티 "웹(WWW)을 만드는 사람들"에서 운영진으로 활동했으며, 딴지일보를 시작으로 아이러브스쿨, 짱공유닷컴, YES24를 거쳐 IT 원천기술 연구소 "Valhalla Lab"에서 Pattern recognition과 Machine learning 기반의 Natural language processing를 기반으로 하는 기술의 상업적 이용방법에 대한 연구를 수행. 최근 스타트업계로 이직하여 반려동물과 온라인 피트니스 분야를 경험했고 현재 자율주행 도메인을 거쳐, 현재 SaaS 기반의 APM Monitoring 도메인에서 유일한 기획자로 재직 중. 2016년 7월, 웹/모바일 기획자의 업무능력 향상을 위한 서적, "처음부터 다시 배우는 웹 기획(정재용, 최준호, 조영수 공저)" 출간.
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