본 글에 기재되는 자료는 Prime Ventures의 Nick Kalliagkopoulos 벤처투자가가 코호트 분석을 소개하는 내용에서 발췌된 자료입니다. 원본은 Cohort Analysis for Startups 101 에 기재되어 있습니다.
고객을 제대로 알아야 산다!
여성 온라인 패션 쇼핑몰을 운영한지 6개월 차 김 사장을 예로 들어봅시다. 현재 김 사장은 기분이 매우 좋습니다. 매월 가입자 수는 늘어나고 있으며, 쇼핑몰 매출도 늘어나고 있습니다. 매출이 늘어나는 것을 본 김 사장은 사업의 성공을 확신합니다. 해외시장 진출과 동시 남성 패션 쪽으로의 사업확장도 구상합니다. 자금의 필요성을 인지한 김 사장은 국내 큰손이라고 불리는 한 VC(벤처 캐피털리스트)를 당당히 찾아갑니다.
VC 앞에 김 사장은 이때까지의 사업실적을 나열합니다. 가입자 수의 성장 그래프와 매월 증가하는 매출도 보여주며 기본이 된 사업임을 입증하려 합니다. 매의 눈을 가진 VC는 사업의 가능성을 본 후 본격적으로 김 사장의 고객에 대해 이야기를 합니다. 현재 쇼핑몰 사용자의 수, 그들의 만족도 등등 고객에 대한 질문공세가 펼쳐집니다. VC는 자연스럽게 코호트 분석을 언급하고, 김 사장은 다음 미팅 때까지 코호트 분석을 약속합니다.
“코호트(Cohort) 분석. 그것이 무엇인가요?”
김 사장은 분명 위와 같은 질문을 하고 싶었을 겁니다. 그럼 고객과 코호트 분석은 어떠한 관련이 있는지 잠시 알아보겠습니다. 코호트란 특정 집단을 말하며, 쉽게는 공통점을 가진 무리를 뜻합니다. 코호트를 나누는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다.
- Acquisition Cohort: 사용자가 처음으로 서비스에 가입을 한 시기로 집단을 분류합니다. 일일 단위나 월 단위로 대게 집단을 나누며 회사의 전반적인 경영상태와 사용자들이 가입 후 얼마나 서비스를 이용하는지에 대한 정보를 알 수 있습니다. 여기서 “경영상태”는 회사 매출의 실질적인 성장 현황 또는 회사의 서비스를 지속해서 사용하는 고객의 수를 뜻할 수 있습니다.
- Behavioral Cohort: 특정한 행동을 취한 사용자들의 집단입니다. 특정한 행동이란 사용자들이 서비스 안에서 취할 수 있는 모든 행동을 말합니다. 사용자가 앱/웹 안에서 할 수 있는 모든 액션이 포함됩니다 — 인스타그램 경우 사진 올리기, 하트 주기, 팔로우하기 등이 있습니다. Behavioral Cohort를 통하여 사용자들이 특정 행동 후 얼마나 서비스에 잔류하는지 알 수 있고, 그 행동이 서비스 잔류에 미치는 영향력을 알아볼 수 있습니다.
그럼 김 사장의 예로 다시 돌아가 보겠습니다. 위의 정의된 코호트를 고려하였을 때, 김 사장은 어떤 코호트 분석을 하여야 할까요? 현재 그는 늘어나는 총 매출과 가입자 수가 고객 만족도 또는 회사 코어콘텐츠의 매력과 직접적인 관계가 있다고 오판할 수 있습니다. 또한, 사업확장에 앞서 김 사장은 전반적인 고객에 관한 이해가 필요할 것입니다. 김 사장의 이러한 상황을 종합해 보았을 때, Acquisition Cohort 분석이 적합합니다.
그럼 김 사장이 앞서 VC에게 보여준 데이터로 바로 Acquisition Cohort 분석을 해보겠습니다.
김 사장의 쇼핑몰은 매월 500명의 신규가입자가 발생하고 있으며, 매출도 꾸준히 늘어나고 있습니다. VC가 월별 평균 고객의 매출에 관해 묻자 김 사장은 기다렸다는 듯이 아래의 데이터와 그래프를 보여줍니다.
매월 가입자 수는 늘어나고 있으며, 매출도 증가하는 곡선을 띄고 있습니다. 하지만, 월 매출 증가 곡선을 자세히 살펴볼 이유가 있습니다. 매월 매출이 증가하는 이유는, 월별 매출을 구성하는 고객들의 수가 늘어나고 있기 때문입니다. 구체적으로 말하자면, 1월에 가입한 고객들이 2월에 가입한 고객들과 합쳐져 2월의 매출액을 구성합니다. 그러므로, 2월 매출은 1월보다 당연히 높을 수밖에 없습니다. 3~5월도 마찬가지입니다. 과연 월별 코호트 고객군도 매출의 상승세를 보일까요? 월별 코호트 군의 지출을 살펴보겠습니다.
위 테이블로 김 사장의 쇼핑몰 고객에 대한 이해와 매출 요소에 두 가지 특성을 파악할 수 있습니다. 초록색이 진해질수록 고객별 평균 소비가 증가하는 것을 표현한 것이고, 빨간색이 진해질수록 고객별 평균 소비가 줄어드는 것을 뜻합니다.
- 1월에 가입한 고객군은 평균적으로 월 10달러를 지출하지만, 시간이 지남에 따라 점점 줄어드는 현상을 볼 수 있습니다. 가입 한 달 후 8불을 쓰며, 5개월 경과 후 1달러만 소비합니다. 시간이 지날수록 고객들은 점점 김 사장 쇼핑몰에서 옷을 사지 않거나 김 사장 쇼핑몰에 잔류하지 않는 현상으로 두 가지로 나뉠 수 있습니다. 이러한 소비성향은 장기적으로 좋지 않으며, 매출 대부분은 기존고객에서 발생하지 않다는 것을 입증할 수 있습니다.
- 또한, 매월 신규고객들의 평균 지출액이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 1월에 가입한 고객은 평균 10달러를 소비하고, 2월에 가입한 고객들은 11달러, 그리고 5월에 가입한 고객은 15달러를 지출합니다. 매월 신규고객들의 증가하는 소비성향은 두 가지를 보여줍니다. 첫째, 총 매출의 비중을 많이 차지하는 고객군은 신규고객들이 주로 이루어져 있는 것을 입증합니다. 반면으로 신규고객들이 김 사장 쇼핑몰에서 파는 옷들의 품질이 점점 좋아지고 있다는 현상일 수 있습니다. 김 사장의 타겟고객층인 20–30대 여성들이 지갑을 연다는 뜻은 좋은 신호입니다. 김 사장의 입장에서는 안도의 한숨을 쉴 수 있을 것 같습니다.
하지만 Acquisition Cohort 분석으로는 전반적인 경영상태를 이해하는 것이 목적이며, 자세한 이유나 원인에 대한 파악은 할 수 없습니다. 김 사장 쇼핑몰내 어떠한 부분이 고객을 사로잡는지 알려면 Behavioral Cohort 분석을 해야 알 수 있습니다. Behavioral Cohort 분석은 다음 시리즈에서 다뤄보겠습니다.
결론
김 사장은 Acquisition Cohort 분석을 통해 자신의 쇼핑몰 고객들이 시간이 지날수록 소비를 덜 하는 것을 알게됩니다. 또한, 새로 가입한 고객들은 점점 구매를 많이 한다는 것을 알 았습니다. 매출의 상당부분은 새로 유입된 고객들로 이루어져 있으며, 단골고객이 많이 없다는 사실을 알게되었습니다. 이러한 동향으로는, 새로 유입되는 고객들이 지속적이지 않다면 매출은 감소할 것이며, 단골고객마저 잃을 가능성이 매우 높습니다.
김 사장은 현재 비지니스의 취약점을 알고 단골고객을 만드는 것에 더 집중하기로 합니다. 지금 해외 시장 진출과 사업확장보다는 현재 고객들에 대한 충분한 이해가 필요하며, 김 사장은 창업당시 마음가짐으로 돌아갑니다.
