구글 어낼리틱스 같은 데이터 분석 솔루션을 매일 들여다봐도 딱히 알 수 있는 게 없다는 생각을 하고 계신가요? 그래프가 오른쪽 위로 올라가면 (우상향) 좋다는 건 알겠는데 그 외에는 뭘 어떻게 봐야 하는지 몰라 답답하다면 이제 코호트 분석에 대해 배울 때입니다. 😁
우리가 운영하는 서비스의 성과를 측정해서 어떤 원인이 어떤 영향을 미치고 있는지를 파악할 때 가장 기본이 되는 분석 방법이 바로 코호트 분석 (cohort analysis)입니다. 코호트는 ‘동일한 기간에 동일한 이벤트를 경험한 사람들’의 집합을 말합니다. 예를 들어 주 단위로 코호트를 만든다면 11월 2주 차에 우리 서비스를 이용한 사람들을 하나의 코호트로 만들 수 있습니다. ‘11월 2주 차’라는 동일한 기간에 ‘우리 서비스 이용’이라는 동일한 이벤트를 경험한 사람들의 집합입니다. 코호트 분석은 코호트를 만든 다음 서로 다른 코호트끼리 비교하는 방법입니다. 지속적해서 코호트 분석을 하면 기존에는 잘 보이지 않던 변화를 보다 명확하게 확인할 수 있습니다. 마치 현미경의 해상도를 높여서 뿌옇게 보이지 않던 이미지를 선명하게 보는 것과 같습니다.
또 코호트 분석은 캠페인의 성과를 측정하기 위해 사용할 수 있습니다. 데이터 분석에 대해 잘 알지 못하거나 캠페인 분석에 적합한 다른 분석 도구를 사용할 수 없는 경우라면 캠페인 기간의 코호트와 다른 기간의 코호트를 비교하는 것만으로도 유의미한 분석을 할 수 있습니다.
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