코호트
코호트(Cohort)는 공통된 특성을 가진 사람들의 집단을 뜻한다. 그로스 분석에서는 보통 “같은 시점에 가입한 사용자”처럼 시간 기준으로 묶은 집단을 의미하며, 이를 통해 사용자가 시간이 지나면서 어떻게 행동을 바꾸는지를 본다.
왜 코호트로 봐야 하는가
전체 사용자 수치는 신규 유입에 의해 가려지기 쉽다. 예를 들어 전체 리텐션이 안정적으로 보여도, 코호트별로 쪼개면 최근 가입자의 잔존율이 급락하고 있을 수 있다. 코호트 분석은 이런 숨은 변화를 드러낸다.
대표적인 코호트 분석
리텐션 코호트
| 가입 월 | Day 1 | Day 7 | Day 30 |
|---|---|---|---|
| 1월 | 100% | 40% | 22% |
| 2월 | 100% | 38% | 18% |
| 3월 | 100% | 35% | 14% |
→ 시간이 갈수록 잔존율이 떨어지고 있다는 신호.
매출 코호트
가입 시점별로 누적 매출이 어떻게 쌓이는지 → 고객 생애 가치 산출의 기초 데이터.
행동 코호트
“가입 후 첫날 핵심 기능을 사용한 사용자” vs “사용하지 않은 사용자”로 나눠 장기 잔존율을 비교 → 온보딩 가설 검증.
코호트 분석으로 답할 수 있는 질문
- 제품 개선이 신규 코호트의 잔존율을 실제로 끌어올렸는가?
- 어떤 채널(Acqusition)에서 온 코호트가 더 오래 머무는가?
- 가격 정책 변경 후 ARPPU가 코호트별로 어떻게 달라졌는가?
- 시즌별 코호트 특성 차이는 무엇인가?
활용 시 주의점
- 코호트 크기가 작으면 노이즈가 크다.
- 비교하는 코호트의 외부 환경이 다를 수 있다 (계절, 캠페인, 외부 이슈).
- “왜 차이가 나는가”는 코호트 분석만으로는 알 수 없다. 정성적 사용자 리서치가 보완.