코호트 분석 - 재구매율

코호트란 무엇을 뜻하나요? 왜 중요하죠?

• 코호트(cohort)는 우리말로 해석하면 ‘동일 집단’ 정도의 의미를 갖습니다. 결국 코호트 분석이라는 건 고객을 특정 기준의 동일 집단으로 묶어 분석한다는 의미가 됩니다.

• 이 때 중요한 것은 특정 기준을 어떻게 설정하느냐는 문제입니다. 여러 기준이 있겠지만 라플라스는 ‘동일한 시점에 우리 커머스에서 첫 구매를 한 사람들’로 정의하고 있습니다.

• 커머스 사업을 운영하며 가장 중요한 부분 중 하나가 고객들의 구매 여정은 어떻게 펼쳐지고, 어떻게 설계해야 하는가 라고 볼 수 있습니다. 그렇기에 구매 여정의 시작이 되는 ‘첫 구매’는 무엇보다 중요하고 동일한 시점에 첫 구매를 한 고객들을 한 개의 집단(코호트)으로 묶어 지속적으로 추이를 살펴보는 것은 매우 의미가 큽니다.

재구매율 기본 해석 방법

[주의사항]

• 여기서 주의할 점은 가장 마지막에 위치한 2021년 10월에 대한 해석입니다. 코호트 차트를 분석하는 현재 시점이 2021년 10월 15일이라면 코호트에 대한 지표 계산이 완전히 끝난 시점이 아니기 때문에 해석의 범위에서 제외해야합니다.

• 2021년 10월을 가리키는 모든 코호트 영역들에 대해서도 마찬가지입니다. 2021년 9월에 첫 구매한 유저들의 M+1 시점의 지표는 10월 31일이 지날 때까지 불완전한 지표입니다. 따라서 마지막에 위치한 코호트 영역으로부터 대각선에 위치한 코호트 영역은 해석에서 제외해야 할 수 있음을 주의해야합니다. [하단 이미지 참조]

 

 

[조회 단위 설정]

라플라스에서는 코호트 분석의 조회 단위로 일별 / 주별 / 월별 / 분기별 / 연별 총 5개의 기능을 제공하고 있습니다.

최적의 조회 단위를 선택하기 위해선 일자(Day) 기준의 구매주기를 계산해야 합니다. 구매주기를 계산한 이후에는 아래 테이블에서 거리가 가장 가까운 조회 단위를 찾아야합니다.

가장 가까운 조회 단위를 찾는 방법은 거리 = |구매주기 - 조회 단위별 일자수| 를 구하는 방식입니다. (절대값을 구함)

만약 구매주기가 49일이라면 각 거리는 다음과 같습니다.

ㅤ	일별	주별	월별	분기별	연별
조회 단위별 일자수	1일	7일	30일	90일	365일
거리	48일	42일	19일	41일	316일

위 결과를 토대로 월별 코호트 지표를 분석해야 함을 알 수 있습니다. 만약 거리가 같을 경우엔 더 작은 조회 단위을 따르는게 좋습니다.

(참고: 구매주기를 계산하는 방법 )

평균 재구매율 (재구매율 커브)

재구매율 트렌드

문제점 진단

• 재구매율 트렌드가 등락을 반복 or 우하향

• 평균 재구매율이 직전 대비 상승한 구간이 거의 없을 경우

액션 플랜

• 첫 구매 상품별 재구매율
고객에게 어떤 상품을 첫 구매 하게 만들어야 재구매율이 가장 높아지는지 알 수 있습니다. +1 재구매율을 기준으로 1, 2 등 상품에 첫 구매 프로모션을 집중합니다.
고객의 아하 모먼트를 어떤 상품으로 이끌어낼 수 있는지 확인 가능합니다.

• 상품별 재구매율
+1 재구매율을 기준으로 1, 2 등 상품을 핵심 구좌에 배치합니다.
고객 구매주기를 짧게 만들기 위해 +0에 위치한 1, 2등 상품을 핵심 구좌에 배치합니다.

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