사용자 유지율을 알 수 있는 코호트 분석 이해하기

코호트 분석이라는 단어에 대해 들어본 적 있으신가요? 코호트 분석은 사용자를 그룹으로 분류하여 그룹의 행동과 유지율을 분석할 때 활용하는 기법입니다. 사용자 유지율을 분석하면 해당 사용자를 별도로 세그먼트화하여 마케팅에 적극적으로 활용할 수 있습니다. 오늘은 코호트분석이 무엇인지, 기초부터 구글 애널리틱스를 활용한 분석기법까지 상세하게 안내하겠습니다.

[이번 글을 통해 알 수 있는 점]

사용자를 그룹화한다고? 코호트 분석이란 무엇일까?

코호트 분석은 사용자 행동을 그룹으로 나눠 지표별로 수치화한 뒤 분석하는 기법입니다. 예로써, 12월 1일 세션을 시작한 사용자를 그룹으로 나눠 해당 그룹이 몇 %나 재방문하였는지 비중을 알아낼 수 있습니다. 구글 애널리틱스나 어도비 애널리틱스 코호트 분석 기능을 활용하면 사용자가 세션을 시작한 날, 즉 사용자를 획득한 날로부터 특정기간 내 사용자 행동을 지표 별로 분석할 수 있습니다.

구체적으로는 12월 1일 신규 획득(Acquisition)한 사용자 중에서 아래 내용을 알 수 있습니다.

코호트분석에서는 다양한 지표를 분석할 수가 있는데요, 특히 ‘사용자 유지율’ 지표는 굉장히 중요한 UX 및 마케팅 척도입니다. 사용자 유지율은 획득 사용자 중 얼마나 많이 우리 사이트에 잘 정착했는지를 의미합니다. 예를 들어 사이트에 얼마나 다시 방문하였는지, 얼마나 다시 상품을 재구매하였는지 비중을 통해 사용자 유지율을 측정할 수 있습니다. 즉, 계속해서 서비스를 얼마나 많이 사용하는지를 나타낸다고 볼 수 있습니다.

사용자 유지율은 어떤 종류의 사이트에 중요하게 활용될까?

사용자 유지율은 먼저, 사용자가 지속적으로 방문하여 전환을 일으켜야 하는 사이트(대표적으로 매일 방문하여 신선식품이나 일용품을 구매하는 이커머스가 있습니다.)에 중요합니다. 사용자 유지율이 높다는 것은 해당 사이트 콘텐츠와 상품이 만족스럽다고 바꿔 말할 수도 있고, 다시 재전환으로 이어질 가능성이 높다는 것을 의미하기도 합니다.

나아가 재방문 고객이 많다는 것은 다른 사용자에게 입소문을 타고 확산될 가능성이 높다는 걸 의미하는데, 브랜드 구축에도 중요합니다. 이런 점을 생각해보면, 사용자 유지율은 신규고객 확보는 물론이고 사이트 성장과도 즉결되는 지표라 볼 수 있습니다.

두번째로는 페이스북이나 인스타그램 같은 소셜 네트워크 서비스, 미디어 서비스에서 중요한 지표에 해당합니다. 보통 UU(Unique User) 지표가 KPI인 곳이라 볼 수 있죠. 이런 사이트들은 사용자가 어느 타이밍에서 이탈하였고, 올바르게 서비스들을 고루 이용하는지를 시각화하는 것이 사이트 개선의 첫 번째 출발점이 됩니다. 또 서비스를 개선하면 할수록 얼마나 사용자 유지율이 높아지는지를 살펴보며 개선 성과를 추적할 수도 있습니다.

구글 애널리틱스로 코호트 분석 시작하기

그렇다면, 실제 구글 애널리틱스로 코호트를 만들어 분석해볼까요? [잠재고객 – 동질 집단 분석] 메뉴에 접속해 주세요. 그럼 아래 이미지와 같은 화면이 나타날 것입니다. 설정항목으로는 ‘동질 집단 유형’, ‘동질 집단 크기’, ‘측정 항목’, ‘기간’이 있고 여기서 동질 집단의 크기에 따라 기간도 달라집니다.

코호트에서 ‘최근 7일간 사용자 유지율’을 확인하고 싶다면, 각각 측정항목을 ‘사용자 유지율’, 동질 집단 크기를 ‘일별’, 기간을 ‘최근 7일’로 선택할 수 있습니다.

이 외에도 세그먼트를 설정하여 특정 디바이스 또는 OS 사용자의 코호트만 분석할 수도 있습니다.

코호트, 어떻게 분석에 적용할 수 있을까?

위 글에서 기본적인 코호트의 개념과 설정법을 이해하였습니다. 그럼 어떻게 활용할 수 있을까요? 사용자가 감소하는 시기가 언제인지를 적절히 포착하여 이에 따른 개선방안을 타이밍 좋게 실행할 수 있습니다.

먼저 코호트를 분석하여 수치가 사용자 획득일로부터 몇일 뒤 감소하는지를 확인합시다. 감소하는 타이밍을 포착하여 마케팅 실행방안 효과를 극대화할 수 있습니다.  먼저 뷰저블 블로그에서 사용자를 획득한 날로부터 7일 뒤에 감소한다는 사실을 알 수 있었다고 합시다. 이 때, 블로그 운영 담당자는 새로운 기사를 지속적으로 올려 고객에게 안내하거나, 빈도를 더 많이 늘려 사용자를 유지시킬 수 있습니다.

다음으로는 이커머스를 다시 예로 들어봅시다. 3일 뒤 사용자가 감소하는 경향이 나타났다면 이 타이밍에 고객에게 카카오 알림톡 메시지를 전송하거나 앱 푸시를 날려 다시 유입시킬 수 있도록 하는 방안이 효과적입니다. 특정 사이트에서 사용자가 1주일 뒤 약 3% 감소한다면 어떻게 해야할까요? 거꾸로 해당 사용자를 다시 재유입 시키는 방안도 있지만 신규 사용자를 불러모으는 마케팅 방안을 집행할 수도 있습니다.

뷰저블로 상세 UX 개선방안 도출하여 코호트 개선효과 극대화하기

코호트는 위에서 설명한 것처럼 보통은 알림톡을 보내거나, 마케팅을 통해 신규 사용자를 불러 모으는 ‘마케터 관점에서의 분석 기능’이라고 생각하기 쉽지만 UX 디자이너의 역할도 매우 중요합니다. 마케터가 고객에게 어떤 메시지를 소구하여 다시 불러모으는가에 따라 사이트 유입 이후의 화면도 함께 변화하여 고객에게 새로움을 줄 수 있어야하죠. 또 처음부터 마케터와 어떤 메시지와 크리에이티브로 소구할 것인지를 논의하여 실행할 수도 있습니다.

클릭 히트맵으로 고객의 호응이 좋았던 콘텐츠가 무엇인지 파악하세요.

클릭 수가 높다는 것은 고객의 ‘관심과 의지가 모두 높은 콘텐츠’라고 해석할 수 있습니다. 해당 클릭 수가 높았던 콘텐츠 유형이 무엇인지(예: 이미지형, 버튼형, 캐러셀형 등), 디자인은 어떠한지를 파악하여 재방문 사용자를 유인할 크리에이티브에 적용할 수 있습니다.

위 이미지는 뷰저블의 ‘세그멘팅 CTA’라는 메뉴의 클릭 히트맵인데요, 특정 요소를 클릭한 사용자 또는 그렇지 않은 사용자의 히트맵과 지표를 상세하게 분석할 수 있는 특화된 기능입니다.

예를 들어 특정 요소를 클릭한 사용자의 유입 경로와 페이지뷰(PV) 수, 순 방문자(UV) 수, 신규/재방문 비율은 물론 평균 체류시간을 전체 사이트 방문자 및 요소를 클릭하지 않은 사용자와 비교해볼 수 있습니다. 클릭이 높으면서도 해당 버튼을 클릭한 사용자의 재방문 비율이 높고 체류 시간이 높았다면 더욱 킬러 콘텐츠라고 해석할 수 있을 것입니다.

스크롤 히트맵 내
도달 PV%와 체류시간이 높았던 영역이 어디인지를 파악하세요.

마찬가지로 스크롤은 ‘고객이 사이트를 더 둘러보려는 의지’이자 ‘상단 콘텐츠가 고객에게 얼마나 마음에 들었는가에 대한 평가’를 나타내기도 합니다. 상단 콘텐츠가 마음에 들어야 하단으로 계속해서 스크롤을 할 것이고, 눈에 띄어야지만 부근에서 체류할 것입니다. 마찬가지로 해당 영역의 콘텐츠를 크리에이티브에 녹여볼 수 있습니다.

오늘은 코호트의 개념과 활용법, 구글 애널리틱스 상의 코호트 기능 설정법을 알아보았습니다. 나아가 뷰저블로 어떻게 구체적인 UX 개선방안을 도출할 수 있는지 팁을 안내하였습니다.

코호트는 사용자 유지율을 분석할 수 있는 효과적인 분석 기법으로, 재방문 사용자를 높일 수 있는 실마리를 제시하기 때문에 실무자라면 반드시 익혀두어야 합니다.