코호트 분석으로 스타트업 서비스 분석하기

스타트업에게 좋은 지표에 대해서 지난번 기고했던 내용의 연장으로 이번에는 각 지표별로 하나씩 설명하고자 한다. 사실 고객을 세분화하는게 먼저 선행되어야 하는 지표 분석이지만 린 분석이란게 어떠한 특정 순서를 따르지 않고 자신의 상황에 맞춰 필요한 분석을 진행하는 것이 가장 알맞은 것이라고 판단된다. 그래서 가장 처음에는 이미 서비스를 출시하였지만 생각보다 반응이 미미한 경우 즉 출시 혹은 베타테스트를 진행 중인 서비스를 분석할 수 있는 개념을 짚고 넘어가고자 한다.

참고 이전 글: (2016/03/22 - [스타트업과 경영/경영] - 스타트업 서비스의 좋은 지표.. 린 분석과 KPI)

코호트 분석은 시간을 두고 비슷한 그룹을 설정하여 비교하는 것을 말하는데 서비스를 만들고 테스트를 지속적으로 하는 과정을 거쳐 서비스 (혹은 제품)을 조금 더 완벽하게 만드는 것이다. 대부분의 사용자는 서비스에 진입, 사용, 구매, 탈퇴 등의 반복적인 주기를 거칠 것이다.이 주기가 반복되는 동안 서비스의 사업 (혹은 수익) 모델이 변경될 수 있다. 예를 들어 테스트 버전을 사용했던 사용자와 출시 후 5개월이 지난 시점에 처음 가입한 사용자와 서비스를 통해 경험하게 되는 것이 다를 것이다. 그리고 이러한 문제가 탈퇴에 어떤 영향을 주었는지 분석하는 방법 중 하나가 코호트 분석이다.

사용자 생애 주기의 여러 단계에 위치해있는 실험 참가자들이 있다고 할 때 시간이 흐르면서 핵심 지표 값이 전박적으로 좋아지는지 확인하려면 코호트를 서로 비교하면 된다. 코호트 분석은 단순 매출만 가지고 할 수도 있지만 그렇게 분석하는 경우 객관적이거나 사용자 탈퇴의 원인이나 흐름을 확인하기 어렵다. 코호트를 쉽게 이해하기 위해서는 아래 표처럼 만들면서 서비스를 분석해볼 수 있다. 

	1월	2월	3월	4월	5월
신규 사용자	500	500	500	500	500
전체 사용자	500	1,000	1,500	2,000	2,500
1개월	5,000	3,000	2,000	1,000	500
2개월		6,000	4,000	2,000	1,000
3개월			7,000	6,000	5,000
4개월				8,000	7,000
5개월					9,000

사실 이렇게 보는 방법도 있지만 매출을 기준으로 나열하게 되면 더 쉽게 볼 수 있다. 

	사용 개월 수
코호트	1	2	3	4	5
1월	5,000	3,000	2,000	1,000	500
2월	6,000	4,000	2,000	1,000
3월	7,000	6,000	5,000
4월	8,000	7,000
5월	9,000
평균	7,000	5,000	3,000	1,000	500

이렇듯 코호트 분석을 실시하면 상황을 훨씬 더 분명하게 알게 된다. 위 사례는 서비스 초기 매출이 낮았으므로 지표가 나빴음을 알 수 있다. 즉, 1월에 가입한 사용자가 첫 달에 5,000원을 쓴 뒤 구매액이 줄업 5개월째에는 500원어치만을 구매한 것이다. 하지만 시간이 흐르자 고객들의 첫달 구매액도 늘고 구매액의 감속폭도 줄고 있는 것을 확인할 수 있다. 즉, 서비스의 개선이 어떻게 고객에게 영향을 미쳤는지를 확인함으로서 자사 서비스의 개선이 정확했는지 확인하는 분석인 셈이다. 그리고 이 분석을 통해 첫 달 이후 구매액의 감소폭이 얼마나 되느냐가 주요 지표로 적용된다는 점 또한 알 수 있다.

이러한 형태의 분석은 고객의 생애주기 패턴의 명확하게 함으로 매출, 이탈률, 바이럴 효과, 고객지원 비용, 또는 중요시 여기는 어떤 지표에 대해서든 코호트 분석을 하면서 분석할 수 있는 것이다.