코호트 분석-코호트 이해 및 분석 방법

코호트 분석은 SaaS 비즈니스와 같은 특정 하위 집합에서 데이터를 가져 오는 행동 분석의 한 형태입니다. 기업 구조 기업 구조는 회사 내 여러 부서 또는 비즈니스 단위의 조직을 말합니다. 회사의 목표와 산업, 게임 또는 전자 상거래 플랫폼에 따라 데이터를 하나의 단위로 보지 않고 관련 그룹으로 그룹화합니다. 그룹을 코호트라고합니다. 시간과 크기와 같은 유사한 특성을 공유합니다.

기업은 코호트 분석을 사용하여 라이프 사이클 전반에 걸쳐 고객 행동을 분석합니다. 비즈니스 라이프 사이클 비즈니스 라이프 사이클은 시간이 지남에 따라 단계적으로 비즈니스가 진행되는 것으로 가장 일반적으로 출시, 성장, 셰이크 아웃, 성숙도, 그리고 5 단계로 나뉩니다. 쇠퇴. 각 고객의. 코호트 분석이없는 경우 기업은 각 고객이 주어진 기간 동안 겪는 수명주기를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 기업은 코호트 분석을 사용하여 시간 경과에 따른 고객의 추세와 패턴을 이해하고 식별 된 코호트에 맞게 제품 및 서비스 제공을 맞춤화합니다.

코호트 분석

기업은 매일 많은 데이터가 들어오는 것을 봅니다. 이러한 대량의 데이터를 분석하는 것은 복잡 할뿐만 아니라 전담 직원이 필요한 비용이 많이 드는 작업입니다. 그러나 비즈니스는 고객을보다 관리 가능하고 실행 가능한 집단으로 나눌 수 있습니다. 회사가 다른 코호트가 제품을 사용하는 방식의 추세를 확인하면 마케팅 기법의 문제를 식별 할 수 있습니다. 제품, 서비스, 회사, 관리에 적용 할 수 있으며 다양한 그룹 또는 유형의 고객과 가장 잘 소통하는시기와 방법을 결정할 수 있습니다. 비즈니스는 또한 세분화 된 데이터를 사용하여 고객이 제품 구매를 중단 할 가능성이있는 경우 제품을 계속 사용하도록 동기를 부여하는 인센티브를 설계합니다.

분석 할 코호트 유형

코호트는 다음 범주로 그룹화 할 수 있습니다.

시간 기반 코호트

시간 기반 집단은 특정 기간 동안 제품 또는 서비스에 등록한 고객입니다. 이러한 코호트를 분석하면 고객이 회사의 제품 또는 서비스를 사용하기 시작한 시간에 따른 행동을 보여줍니다. 시간은 회사의 판매주기에 따라 월별 또는 분기 별일 수 있습니다. 예를 들어 1 분기에 회사에 가입 한 고객의 80 %가 4 분기에 회사에 머무르고 2 분기에 가입 한 고객의 20 % 만 4 분기까지 회사에 머무르는 경우 2 분기 고객이 만족하지 못함을 보여줍니다. 회사는 2 분기 프로모션 중에 과장된 약속을했을 수도 있고 경쟁 업체가 더 나은 제품이나 서비스로 동일한 고객을 목표로 삼을 수도 있습니다.

시간 기반 코호트를 분석하면 이탈률을 확인하는 데 도움이됩니다. 예를 들어 2017 년에 회사 제품에 가입 한 고객이 2018 년에 가입 한 고객보다 더 빨리 이탈하는 경우 회사는이 데이터를 사용하여 원인을 찾을 수 있습니다. 회사가 약속을 지키지 않거나 경쟁사가 더 나은 품질의 제품을 제공하거나 경쟁자가 더 나은 인센티브로 고객을 직접 목표로 삼고있을 수 있습니다. SaaS 비즈니스의 경우 이탈률은 주어진 시간 프레임이 시작될 때 높은 경향이 있으며 고객이 제품에 익숙해지면 감소합니다. 회사에 오래 머무르는 고객은 제품을 좋아하고 시간 프레임이 시작될 때보 다 낮은 비율로 이탈하는 경향이 있습니다. 코호트가없는 경우 회사는 주어진 기간 내에 많은 수의 고객이 제품을 포기하는 정확한 원인을 파악하지 못할 수 있습니다.

세그먼트 기반 코호트

세그먼트 기반 코호트는 과거에 특정 제품을 구매했거나 특정 서비스 비용을 지불 한 고객입니다. 등록한 제품 유형 또는 서비스 수준에 따라 고객을 그룹화합니다. 기본 수준 서비스에 가입 한 고객은 고급 서비스에 가입 한 고객과 다른 요구 사항이있을 수 있습니다. 다양한 코호트의 요구를 이해하면 회사가 특정 부문에 맞는 맞춤형 서비스 또는 제품을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

SaaS 회사는 대상 고객의 구매력에 따라 다양한 수준의 서비스를 제공 할 수 있습니다. 각 수준을 분석하면 고객의 특정 세그먼트에 맞는 서비스 유형을 결정하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 고급 수준의 고객이 기본 수준의 서비스보다 훨씬 빠른 속도로 이탈하는 경우 이는 고급 서비스가 너무 비싸거나 기본 수준의 서비스가 대부분의 고객의 요구를 더 잘 충족한다는 표시입니다. 고객이 패키지에서 무엇을 찾고 있는지 이해하면 회사가 알림을 최적화하여 고객이 열고 읽을 관련 푸시 이메일에 집중할 수 있습니다.

크기 기반 집단

규모 기반 집단은 회사의 제품이나 서비스를 구매하는 다양한 규모의 고객을 말합니다. 고객은 소규모 및 신생 기업, 중소 기업 및 엔터프라이즈 수준의 기업 일 수 있습니다. 규모를 기준으로 다양한 범주의 고객을 비교하면 가장 큰 구매가 발생한 곳을 알 수 있습니다. 구매가 가장 적은 카테고리의 경우 회사는 제품 및 서비스 제공의 문제를 검토하고 판매 수준을 높일 수있는 개선 영역을 브레인 스토밍 할 수 있습니다.

SaaS 비즈니스 모델에서 중소기업과 신생 기업은 일반적으로 엔터프라이즈 수준의 기업보다 더 빠른 속도로 이탈합니다. 소규모 및 신생 기업은 예산이 적고 저렴한 제품을 테스트하여 무엇이 효과적인지 확인할 수 있습니다. 엔터프라이즈 수준의 비즈니스는 더 많은 예산을 가지고 있으며 제품을 더 오랫동안 사용하는 경향이 있습니다.

코호트 분석의 예

아래 데이터 세트는 가상 소프트웨어 회사의 고객 약 5,000 명의 무작위 샘플을 제공합니다. 공식은 각 고객의 시작 날짜와 고객이 회사 소프트웨어에서 마지막으로 활동 한 시작 날짜로부터 남은 개월 수를 표로 만듭니다. 아래의 코호트 분석은 시간에 따라 서로 다른 코호트를 구별 할 수있는 훌륭한 도구입니다. 다른 코호트 세그먼트는 시간이 아닌 다른 특성으로 샘플을 분할 할 수 있습니다.

코호트 분석

한눈에 살펴보면 7 월과 12 월에는 고객의 95 % 이상이 4 개월 동안 머물렀던 유지율이 더 좋아지는 것을 알 수 있습니다. 반면 다른 달에는 일반적으로 많은 고객이 2 개월까지만 머무르는 것으로 나타났습니다. 이는 아마도 그 달에 회사가 운영하여 더 높은 유지율로 이어지는 프로모션 때문일 것입니다. 한 가지 예는 Spotify의 여름 프로모션으로, 할인 된 가격으로 3 ~ 4 개월의 서비스를 판매합니다.

반면 4 월에는 이탈률이 높아져 첫 달 이후에 많은 고객이 이탈합니다. 여기에서 소프트웨어에 결함이있어 많은 고객이 지연되었을 것입니다.

코호트 결합

어떤 유형의 코호트 분석도 반드시 다른 유형보다 낫지 않습니다. 오히려 기업은 이러한 세그먼트 중 두 개 이상을 결합하여 고객이 제품을 따라가는 방식을 더 깊이 이해해야합니다. 예를 들어, 프리미엄 가입자가 기본 가입자보다 이탈률이 높은 것으로 분석되면 회사는 상황을 바로 잡기위한 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 프리미엄 고객이 제품의 높은 비용으로 인해 이탈하는 경우 회사는 비용을 검토하거나 더 많은 인센티브를 만들어 고객이 머물도록 장려 할 수 있습니다. 분석 결과 프리미엄 고객이 도움말 문서에서 유사한 쿼리를 지속적으로 검색하는 것으로 나타나면 회사는 전화 또는 이메일 후속 조치를 통해 고객이 만족스러운 솔루션을 찾도록 할 수 있습니다.

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코호트 분석에 대한 Finance의 가이드를 읽어 주셔서 감사합니다. 재무 분석 및 모델링에 대한 자세한 내용은 다음 재무 리소스를 참조하십시오.

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