오늘은 동질 집단 분석에 대해서 말씀을 드리려고 합니다.
동질 집단 분석은 실무에서는 코호트(Cohort)분석코호트(Cohort) 분석이라고도 불리는데요
코호트란 ‘같은 그룹’을 의미합니다. 즉, 유사한 집단을 집중적으로 살펴보는 것을 말합니다.
코호트 분석은 보통 사용자의 비율이 지속적으로 감소할 때 유용하게 쓰입니다.
일별, 주별, 월별로 나누어서 볼 수 있어 해당 사용자가 기간에 따라 어떻게 감소하는지 알 수 있습니다.
동질 집단 분석을 통해 문제점을 파악한 후,
전략의 변화를 통해 고객의 이탈을 방지할 수 있는 방법을 찾아낼 수도 있습니다.
또한 특정 기간 사용자의 유지율, 페이지 뷰 유지율을 확인해
리마케팅(이메일 발송 등)의 시점을 결정하는데 중요한 역할을 합니다.
그럼 본격적으로 동질 집단 분석 보고서에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
동질 집단 분석
동질 집단 분석에는 데이터를 보기 전 설정할 수 있는 4가지 항목이 존재합니다.
각각에 대해 알아보도록 하겠습니다.
| - 동질 집단 유형 : 획득 날짜는 사용자가 콘텐츠와 상호작용 한 것이 처음 인식된 시점을 말합니다. 동질 집단 분석 보고서에서 이 기능을 선택하면 사용자가 첫 번째 세션을 시작한 시점을 바탕으로 동질 집단이 그룹화 됩니다. - 동질 집단 크기 : 일별, 주별, 월별로 선택 가능합니다. - 측정 항목 : 보고자 하는 데이터에 따라 다르게 설정이 가능합니다. ex) 사용자 유지율, 페이지 뷰 수, 사용자 수 등 - 기간 : 기간은 일별, 주별, 월별로 다르게 정할 수 있습니다. 일별은 최대 30일, 주별은 최대 12주, 월별은 최대 3개월까지 확인이 가능합니다. |
동질 집단 보고서 살펴보기
첫번째 행을 기준으로 설명을 하도록 하겠습니다.
9월 17일에는 49,341명의 사용자가 처음으로 홈페이지를 이용한 것을 볼 수 있습니다.
1일 뒤인 18일에는 8.44%가 홈페이지 이용을 유지합니다.
그리고 2일 뒤에는 5.95% 사용자가 유지됩니다. 마찬가지로 7일 후까지 이용자 비율을 파악할 수 있습니다.
이런 방식을 행으로 살펴보면
평균적으로 1일 뒤에는 6.24%의 이용자가 홈페이지 사용을 유지한다는 것을 알 수 있습니다.
또한 동질 집단 보고서의 표에서 각 행은 사용자의 최초 이용일을 의미합니다.
만약 세그먼트로 조건을 걸어준다면, 해당 조건을 만족한 사용자의 최초 이용일이 될 것입니다.
동질 집단 세그먼트 적용하기
동질 집단 분석 보고서에 세그먼트를 적용하면 더 상세하게 파악이 가능합니다.
그래서 태블릿 및 데스크톱 트래픽과 모바일 트래픽을 비교해보도록 하겠습니다.
해당 트래픽은 페이지 뷰의 수를 확인하도록 하겠습니다.
여기서는 각 동질 집단의 페이지 뷰 수가 중요한 것이 아닙니다.
페이지 뷰의 수가 시간이 지남에 따라 어떻게 감소하는지를 파악하는지를 파악해야 합니다.
태블릿 및 데스크톱 : 17일을 기준으로 당일 페이지 뷰 수 = 26,074
모바일 : 17일을 기준으로 당일 페이지 뷰 수 = 84,627
1일 뒤 : 태블릿 및 데스크 톱 = 1,866(7.16%) / 모바일 = 9,096(10.75%) 감소
2일 뒤 : 태블릿 및 데스크 톱 = 406(1.56%) / 모바일 = 5,246(6.20%) 감소
태블릿 및 데스크톱의 페이지 뷰 감소 폭이 모바일에 비해서 큰 것을 확인할 수 있습니다.
따라서 태블릿 및 데스크톱에서 ‘사용자가 사이트를 이용함에 있어 불편한 점이 있었는지’와 같은 원인을 찾아내서 개선해야 합니다.
또한 한 세그먼트 내에서도 페이지 뷰 유지율을 확인해볼 필요가 있습니다.
해당 태블릿 및 데스크톱의 페이지 뷰의 유지율은 1일 후에 보통 5~7% 유지되는 것을 볼 수 있습니다.
하지만 18일은 유독 유지율이 낮게 나온 것을 파악할 수 있는데요, 이의 원인을 분석할 수 있습니다.
다른 날과 비교해서 18일에 특이점이 있었는지를 확인 가능합니다.
리마케팅(이메일 발송) 시점 찾아보기
사용자가 홈페이지에 꾸준히 방문할 수 있도록 유도하는 이메일 발송 시점을 찾아보도록 하겠습니다.
보통 사용자의 홈페이지 사용률이 크게 감소할 때 일괄 발송이 가능합니다.
일별, 주별, 월별로 나눠서 보낼 수 있으니 마케터의 계획에 따라 선택하면 될 것 같습니다.
일별 사용자를 보면 1일에서 2일로 넘어가는 시점의 비율이 약 2%로, 가장 떨어진다는 것을 알 수 있습니다.
따라서 일별로는 이 시점에 이메일을 보내는 계획을 세울 수 있습니다.
주별 사용자 또한 1주에서 2주로 넘어가는 시점에 약 4%로 가장 유지 비율이 떨어진다는 것을 알 수 있습니다.
따라서 주별도 이 시점에 이메일을 보낼 수 있습니다.
마지막으로 월별 사용자의 표를 보면 1개월에서 2개월로 넘어가는 시점에 3.68% 가장 유지 비율이 떨어지는 것을 알 수 있습니다.
월별도 이 시점에 메일을 보낼 수 있도록 합니다.
해당 각 시점을 잡았으면 비슷한 시간대에 일괄 이메일을 전송할 수 있도록 합니다.
이메일의 내용은 보통 서비스에 대한 이야기 또는 상품에 관한 이야기를 담을 수 있습니다.
각각 자신의 서비스가 어느 시점에서 유지율이 가장 크게 감소하는지 알게 되면
문제점을 보완하기 위해 다양한 전략을 내세울 수 있을 것입니다.
오늘은 동질 집단 분석에 대해서 알아봤습니다.
데이터를 보고자 하는 집단에 따라 조건을 맞춘 후 분석을 하게 되면
해당 집단에 대한 세밀한 분석을 할 수 있을 것 같습니다.
감사합니다! :)
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