고객 데이터 플랫폼의 코호트 분석 이해

학습 내용

코호트를 정의하고 제시된 데이터를 이해하는 방법을 포함하여 Klaviyo의 코호트 분석에 대해 알아보세요. 코호트 분석을 통해 시간 경과에 따른 프로필 그룹의 행동을 분석할 수 있습니다.

시작하기 전에 

코호트 보고서란 무엇인가요?

코호트 보고서는 공통된 특성을 가진 프로필 그룹(즉, 코호트)을 가져와 시간에 따른 행동을 분석할 수 있는 분석 유형입니다. 이를 통해 참여 유도, 전환 및 기타 주요 지표의 라이프사이클 전반에 걸친 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다. 

코호트 보고서 만들기

코호트 보고서에 액세스하려면 다음 탐색 단계를 따르세요:

1. 의 왼쪽 탐색에서 고객 데이터 플랫폼을 Klaviyo 선택합니다. 
2. 인텔리전스 그룹에서 고객 인사이트를 선택합니다.
3. 고객 인사이트 페이지에서 코호트 분석 탭을 선택합니다. 
4. 기존 코호트 분석을 선택하거나 코호트 보고서 만들기를 클릭하여 첫 번째 분석을 만듭니다. 

코호트 분석에는 코호트 성과/수행 능력 분석을 빠르게 시작하는 데 사용할 수 있는 4개의 사전 구축된 보고서도 포함되어 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

1. 첫 주문에 대한 SMS 동의
   첫 구매 전에 SMS 마케팅에 동의한 프로펠러.
2. 반복 구매자
   매월 반복 구매를 한 프로필입니다.
3. 구매 후
   첫 구매 후 1년 이내에 최소 1회 이상 구매한 프로필입니다.
4. Email 첫 주문에 동의
   첫 구매 전에 이메일 마케팅에 동의한 프로필입니다.

코호트 보고서를 처음부터 만들려면 먼저 시간 경과에 따른 행동을 분석할 코호트와 측정하려는 행동을 정의해야 합니다. 코호트 보고서 만들기를 선택한 후 다음 정보를 설정합니다:

• 보고서 이름
  코호트 보고서의 이름을 만듭니다.
• 설명
  코호트 보고서에 대한 설명을 추가할 수 있는 선택적 필드입니다. 
• 코호트 이벤트
  이 이벤트는 사용자가 코호트에 진입하게 된 원인을 정의하고 시간 경과에 따른 사용자 행동을 추적하는 시작점 역할을 합니다. 예를 들어, 주문 완료를 코호팅 이벤트로 설정하면 프로필이 첫 주문을 할 때 코호트에 포함되며, 그 순간부터 시간 경과에 따른 실적/수행 능력을 추적할 수 있습니다. 
• 인스턴스
  이 필드에서는 분석 중인 코호트에 프로필이 먼저 들어가도록 하는 코호팅 이벤트의 인스턴스를 정의합니다. 이 필드의 값은 다음과 같을 수 있습니다:
  • 모든 이벤트 역사상 최초
    이 이벤트는 역대 최초로 발생했습니다.
  • 기간 내 최초
    정의한 특정 기간 내에 이 이벤트가 처음 발생한 횟수입니다.  
• 코호팅 이벤트 필터
  코호팅 이벤트를 특정 사례로 제한하는 필터를 설정합니다.
  • 코호팅 이벤트 속성
    코호팅 이벤트를 특정 이벤트로 필터링하는 데 사용할 수 있는 이벤트 데이터입니다. 예를 들어, 주문 완료를 코호팅 이벤트로 설정한 경우 이 필드를 사용하여 특정 제품을 구매할 때만 프로필이 코호트에 포함되도록 이벤트를 필터링할 수 있습니다.
  • 코호팅 보고서 속성 관계
    코호팅 이벤트 속성과 사용자가 정의한 값 사이의 관계를 정의하는 연산자입니다(예: 같음, 같지 않음, 다음으로 시작 등).
• 보고 이벤트
  이 이벤트는 코호트에 대해 시간이 지남에 따라 측정할 성능/수행 능력 지표를 정의합니다. 예를 들어, 주문 완료를 보고 이벤트로 설정하면 보고서에서 코호트에 대한 시간 경과에 따른 주문을 추적하게 됩니다 .
• 보고 이벤트 필터
  보고 이벤트를 특정 사례로 제한하도록 필터를 설정합니다.
  • 보고 이벤트 속성
    보고 이벤트를 특정 이벤트로 필터링하는 데 사용할 수 있는 이벤트 데이터입니다. 예를 들어, 주문 완료를 보고 이벤트로 설정한 경우 이 필드를 사용하여 특정 제품의 구매만 시간 경과에 따라 측정되도록 이벤트를 필터링할 수 있습니다.
  • 보고 속성 관계
    보고 이벤트 속성과 사용자가 정의한 값 사이의 관계를 정의하는 연산자(예: 같음, 같지 않음, 다음으로 시작 등)입니다.

Klaviyo의 코호트 보고서 사용

그래프의 첫 번째 열에는 각 코호트의 날짜가 표시됩니다. Klaviyo 은 항상 최근 12개월(이 경우 2024년 2월 - 2025년 1월)을 표시합니다.

두 번째 열의 제목인 크기에는 이 특정 지표 활동에 참여한 총 프로필 수가 표시됩니다. 위의 예에서 이 코호트 보고서에는 주문하기 이벤트를 수행한 총 프로필 수가 표시됩니다. 보고서에 파란색 하이라이트가 표시되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 각 코호트의 값이 높을수록 색상이 더 진해집니다. 이를 통해 주어진 지표에 대해 시간 경과에 따른 코호트의 가장 강력한 성능/수행 능력을 빠르게 파악할 수 있습니다.

세 번째 열의 제목이 0개월인 열 은 코호팅 이벤트와 같은 달에 대한 보고 이벤트의 측정값을 표시합니다. 이후 번호가 매겨진 열( 1개월~11개월로 표시됨)에는 이후 각 달의 보고 이벤트 측정값이 표시됩니다.

또한 다음 설정에 액세스하여 분석을 조정할 수 있습니다. 

• 날짜 범위
  보고 이벤트가 측정될 날짜 범위입니다. 
• 시간 간격
  코호트 보고서의 열과 행 사이의 시간 간격(예: 월 또는 주)입니다.
• 측정
  시간 경과에 따라 측정되는 보고 이벤트에 대한 측정값입니다. 그럴 수 있습니다:
  • 전환
    보고 이벤트를 기준으로 한 전환 수입니다. 프로필별 평균 또는 총 개수로 볼 수 있습니다. 
  • 프로필
    보고 이벤트를 수행한 프로필의 수입니다. 이 숫자는 개수 또는 원래 코호트의 백분율로 볼 수 있습니다.  
  • 전환 가치
    보고 이벤트로 인해 발생한 전환의 값입니다. 프로필별 평균값 또는 모든 전환의 총합으로 볼 수 있습니다.  

• 
  보기코호트 보고서에서 평균, 총계 또는 백분율을 표시할지 여부를 정의합니다. 사용 가능한 옵션은 선택한 측정값에 따라 달라집니다. 총계를사용하는 경우 코호트 보고서 상단에 아래 열에 있는 값의 합계를 표시하는 행이 추가됩니다.
• 마우스오버 시 트렌드
  보고서의 셀 위로 마우스를 가져갔을 때 보고 싶은 데이터를 정의합니다. 이를 통해 특정 축의 값을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 선택에 따라 초점이 맞춰지는 축이 될 수 있습니다:
  • 가로
    코호트 보고서의 셀 위로 마우스를 가져가면 해당 행이 강조 표시되고 해당 행의 특정 코호트에 대한 보고서 이벤트 분석/애널리틱스에 대한 정보가 표시됩니다.
    
  • 세로
    코호트 보고서의 셀 위로 마우스를 가져가면 해당 열이 강조 표시되고 보고서 이벤트 분석/애널리틱스 "X개월 후"에 대한 정보가 표시됩니다.
    
  • 대각선
    코호트 보고서의 셀 위로 마우스를 가져가면 대각선 경로가 강조 표시되고 특정 월 또는 주에 대한 보고서 이벤트 분석/애널리틱스에 대한 정보가 표시됩니다.
    

Klaviyo 는 색상을 사용하여 측정값을 표시하기도 합니다. 값이 클수록 색상이 어두워지고 값이 작을수록 색상이 밝아집니다. 이를 통해 측정값의 추세와 변화를 쉽게 파악할 수 있습니다.  

코호트 보고서 데이터 이해

코호트 보고서는 읽는 방식에 따라 다양한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

코호트 보고서에서 데이터를 읽는 방법을 설명하기 위해 다음 보고서를 예로 들어 보겠습니다: 

이 코호트 보고서는 고객이 코호트에 들어가기 위해 구매를 해야 하며(즉, 코호팅 이벤트), 시간 경과에 따라 주문한 이벤트를 추적합니다(즉, 보고 이벤트). 지난 12개월 동안 매월 전환 수를 측정합니다. 

코호트 보고서를 가로로 읽기 

코호트 보고서를 가로로 읽으면 특정 코호트의 시간 경과에 따른 행동 패턴에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

이 예에서 코호트 보고서의 첫 번째 열(즉, 크기)에는 2024년에 첫 구매를 한 총 고객 수가 표시됩니다. 그 이후의 각 열에는 각 달의 시간 경과에 따라 발생한 추가 전환 수가 표시됩니다. 보고서를 가로로 읽으면 시간 경과에 따른 재구매율에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

코호트의 합은 2024년 모든 달에 걸쳐 총 90,000개의 프로필을 보유하고 있음을 알 수 있습니다. 다음 열에는 0개월 후(즉, 프로필이 코호트에 포함된 첫 구매와 같은 달) 이 초기 코호트에서 62,000건의 전환이 발생했음을 보여줍니다. 한 달이 더 지나면(즉, 다음 열) 이 숫자는 75,000 전환으로 증가합니다.

이를 통해 첫 구매 후 대부분의 재구매자는 첫 구매 다음 달에 다음 구매를 하는 경향이 있다는 것을 알 수 있습니다. 

코호트 보고서를 세로로 읽기 

코호트 보고서를 세로로 읽으면 동일한 상대 시점에 서로 다른 코호트의 성과(예: 각 코호트의 첫 구매 후 3개월 후 재구매율)를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 코호트에서 시간이 지남에 따라 프로필 행동이 변화하는지 여부를 파악할 수 있습니다. 

예시 코호트 보고서에서 열 아래로 내려갈수록 전환이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 1개월 열을 보면 새로운 코호트에서 전환 수가 증가하는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 2024년 말에 이러한 증가를 이끈 이벤트(예: 신제품 출시 또는 마케팅 캠페인)가 있었음을 나타낼 수 있습니다. 특히 2024년 8월 코호트의 전환 건수는 2024년 7월 코호트의 전환 건수(전월 11,000건에서 18,000건)에 비해 급증했습니다(전월 3,000건에서 5,000건 전환).

코호트 보고서를 대각선으로 읽기  

코호트 보고서를 대각선으로 읽으면 동일한 절대 시점 또는 다양한 라이프사이클 단계(예: 특정 월의 재구매율)에서 코호트 전반의 성과/수행 능력을 추적할 수 있습니다. 

2024년 10월 코호트에 대한 0개월 열부터 시작하는 코호트 보고서 예시를 살펴보세요. 이 시작점에서 대각선으로 오른쪽으로 올라가면 각 코호트별로 2024년 10월의 전환 수를 확인할 수 있습니다. 이 기간 동안 각 코호트는 라이프사이클의 다른 시점에 있습니다. 

이 경우 전월에 비해 대부분의 코호트에서 전환이 증가했습니다. 이는 2024년 10월에 대부분의 코호트에서 전환을 증가시킨 이벤트가 있었을 수 있음을 나타냅니다. 아마도 10월은 고객들이 연말 쇼핑을 시작하는 시기일 것입니다. 반대로 전월에 비해 대부분의 코호트에서 전환 수가 지속적으로 감소했다면 이는 모든 프로필에 동시에 영향을 미친 외부 요인(예: 경기 침체)이 있음을 나타낼 수 있습니다.

추가 자료

고객 데이터 플랫폼 시작하기

Klaviyo 청구 작동 방식 이해