학습 내용
Klaviyo의 코호트 보고서에 대해 자세히 알아보세요. 코호트 보고서를 사용하면 시간 경과에 따른 프로필 그룹에 대한 전환 지표와 관련된 행동을 분석할 수 있습니다.
시작하기 전에시작하기 전에
이 가이드에 설명된 코호트 보고서는 Klaviyo의 기본 마케팅 애플리케이션에 포함되어 있습니다. 자체 코호트를 정의하고 시간 경과에 따른 이벤트를 측정하는 기능을 포함한 고급 코호트 보고 기능을 사용하려면 고급 KDP 또는 마케팅 분석/애널리틱스를 구매하세요. 이러한 요금제에 대해 자세히 알아보려면 청구 가이드를 참조하세요.
코호트 보고서란 무엇인가요?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.
Klaviyo 에서 지표에 대한 코호트 보고서 보기Klaviyo 에서 지표에 대한 코호트 보고서 보기
Klaviyo 에서 코호트 보고서에 액세스하려면 분석/애널리틱스 > 지표로 이동합니다. 전환 지표를 선택하면 코호트 탭이 표시됩니다.
코호트 보고서는 전환 지표(예: 주문됨, 결제 시작 등)에 대해서만 사용할 수 있습니다.
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 열에는 인접 행에 나열된 달에 활동에 참여한 코호트 프로필의 비율(또는 프로필 수)을 나열합니다. 이후 번호가 매겨진 열( 1개월~11개월로 표 시됨)에는 이후 각 달에 해당 활동에 계속 참여를 유도한 총 프로필 수가 표시됩니다.
또한 분석하려는 데이터에 따라 보고서 구성에서 다음 정보를 선택합니다:
-
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.
-
전환
-
보기 기준
측정값을 백분율 값, 개수, 평균 또는 합계로 볼지 여부를 정의합니다. 필드별 보기에 사용할 수 있는 옵션은 측정값에 대해 선택한 항목에 따라 달라집니다.
코호트 보고서 정보
세로 축세로 축
코호트 보고서의 세로축은 지난 12개월 동안의 고객 그룹을 월별로 나타냅니다. 각 행은 해당 월에 해당 코호트에 진입한 고객 그룹을 나타냅니다. 예를 들어 세로축의 2024년 2월 은 2024년 2월에 코호팅 작업(즉, 코호트에 들어가게 한 작업)을 수행한 프로필 그룹을 나타냅니다.
가로 축가로 축
코호트의 가로축은 시간에 따른 변화를 나타냅니다. 각 순 차 열은 프로필이 처음 코호트에 들어간 시점부터 추가 월을 나타냅니다. 예를 들어 가로축의 2개월은 프로필이 코호트에 들어간 후 2개월이 지난 시점을 나타냅니다.
코호트 보고서에서 셀 위로 마우스를 가져가면 해당 셀이 있는 행이 강조 표시됩니다.
색상
Klaviyo 는 색상을 사용하여 측정값을 나타냅니다. 값이 클수록 색상이 어두워지고 값이 작을수록 색상이 밝아집니다. 이를 통해 측정값의 추세와 변화를 쉽게 파악할 수 있습니다.
코호트 보고서 데이터 이해코호트 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 주문하기 이벤트에 대한 것으로, 한 달에 몇 명이 추가로 주문했는지 추적합니다. 프로필은 첫 주문을 할 때 코호트에 들어가며, 보고서는 코호트 내 프로필 중 매월 반복 구매를 한 비율이 몇 퍼센트인지 보여줍니다.
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 뒤의 각 열은 각 달에 대해 시간이 지남에 따라 추가 구매를 한 원래 코호트의 비율을 표시합니다. 보고서를 가로로 읽으면 시간 경과에 따른 재구매율에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
2024년 2월 코호트의 7,000개 프로필 중 20.74%가 같은 달에 추가 구매를 한 것을 확인할 수 있습니다. 다음 열은 2024년 3월에 원래 코호트의 18.74%가 추가 구매를 한 것을 보여줍니다. 3개월 시점(즉, 2024년 5월)에는 반복 구매가 약간 급증하여 원래 코호트의 프로필 중 21.09%가 추가 구매를 한 것으로 나타났습니다.
이는 2024년 2월 코호트에서 반복 구매가 가장 많이 발생하는 시기가 첫 구매 후 3개월이라는 것을 보여줍니다. 다른 고객 집단에서 이를 검증하고 현재 재구매율 상승을 일으킬 수 있는 프로모션이나 이벤트가 있었는지 고려할 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 일반적으로 전환이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 1개월 (즉, 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 코호트에서는 첫 구매 다음 달에 추가 구매를 한 프로필의 수가 크게 급증했습니다(즉, 라이프사이클의 동일한 상대적 시점에서 2024년 7월 코호트의 24.29%에 비해 초기 코호트의 56.9%가 추가 구매를 한 것으로 나타났습니다.
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 열(즉, 원래 코호팅 이벤트와 같은 달)부터 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 대부분의 코호트에서 전월(즉, 2024년 9월)에 비해 전환이 증가했습니다. 이는 2024년 10월에 대부분의 코호트에서 전환을 증 가시킨 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