동질집단분석(코호트분석)은 어떻게 해석해야 될까?

코호트 분석에 대해 들어보셨나요?

 

코호트(cohort)란, 특정기간 내에서 공통적인 특성을 가진 사람들의 집단입니다.

주로 통계학에서 코호트 분석을 많이 다루고 있습니다. 일상에서도 많이 쓰이는데 질병 발생률, 출산율 등 다양한 분야에서 코호트가 사용되고 있더라구요.

 

구글애널리틱스(GA)에서도 코호트 분석이 사용되는데요, GA를 사용해보신 분이라면 아래와 같은 사진을 한 번쯤 보셨을겁니다. (개인적으로 정말 친해지기 어려운 그래프였어요….)

 

동질집단분석은 특정기간동안 방문한 사람들의 재방문율을 확인하기에 용이한 그래프입니다. 그렇다면 이 분석을 통해 어떤 데이터를 확인 할 수 있을까요?

먼저 홈화면에 나타나있는 동질집단분석을 보시면 기간(날짜)에 따라 색깔이 다르게 나타나 있습니다. 해당 칸의 색상이 진할수록 높은 수치를 나타냅니다. 동질집단분석을 통해 사용자들을 특정집단으로 나누어서 리마케팅 하는데 중요한 역할을 합니다. 또한 사용자 유지율이 감소하는 구간을 찾아 문제점을 개선해 나갈 수도 있습니다. 

 

GA 홈화면에 나타난 그래프의 해당 보고서를 클릭 후 들어가보면 아래와 같은 그림이 나타납니다.

 

위에서부터 보시면 세그먼트를 설정해 추가할 수 있고, 데이터 수집 날짜, 측정항목, 기간 등을 설정할 수 있습니다. 

 

코호트 그래프를 좀 더 자세히 보게 되시면 3가지 관점으로 가로/세로/대각선 행으로 볼 수 있습니다.

 

 

1. 가로행 데이터

 

먼저 , 가로행 데이터를 보시면 7일간 방문자의 사용자 수와 사용자 유지율을 관찰할 수 있습니다.  2022 / 8 / 3 기준으로 방문한 사용자들의 재방문주기와 패턴을 파악할 수 있습니다. 시간이 하루씩 지나면서 얼마나 사용자들이 유지되는지 확인할 수 있죠.

 

예를들어 첫날에 100명이 방문했다고 가정했을 때, 첫날기준+1일(=다음날)에는 11명이 재방문, 첫날기준+2일(=다다음날)에는 5명이 재방문 했다고 보시면 됩니다. 

 

 

2. 세로 열 데이터

 

세로 열 데이터는 일자별로(기간별로) 사용자들의 방문 수를 확인할 수 있고, 특정 기간에 방문자들의 증감을 파악해서 그 변화 요인을 살펴볼 수 있습니다.

 

3. 대각선 데이터

 

마지막으로 대각선 정보를 보시면 동일한 날짜임을 확인할 수 있습니다. 

즉, 빨간색으로 표시된 부분은 전부 2022. 8. 8의 데이터라고 보시면 됩니다. 이전에 방문했던 사용자들이 현재날짜에 얼마나 재방문했는지 비교해볼 수 있습니다.

 

 

GA4에서는 동질집단분석이 탐색 영역으로 들어가있습니다.

 

 

 

측정항목과 변수를 직접설정해서 템플릿을 불러오는 형태로 되어있습니다. ( 엑셀에 피봇테이블이 떠오르더라구요… )

 

 

 

제 개인적인 생각으로는 그래프 자체가 해석하기 어려워서 그 부분에 어려움을 겪으실 것 같아요.

다만 그래프의 원리를 이해한다면 쉽게 다가갈 수 있지 않을까 싶네요..ㅎㅎ

블로그 구독자 문의 주소 : info@weirdsector.co.kr

그로스 해킹 파트너, LABBIT 바로가기

LABBIT을 운영하는 Team 위어드섹터 만나러 가기