사용자 세분화(User Segmentation)/ Cohort Analysis

사용자 세분화(User Segmentation)

•  데이터의 필터 기능으로, 1차 데이터를 하위 기준으로 분류해서 보는 것을 의미
•  기기, 연령, 광고 채널, 등급 등으로 고객을 나누고 그들의 특징을 통해 그룹핑 하여 데이터를 분석

‘우리 사용자는 누구인가?’에서 더 나아가, 앱 서비스의 충성고객, 구매 고객, 이탈 고객 각각의 특성을 파악하고 이에 맞는 비즈니스 전략을 세울 수 있다.

세분화된 데이터를 통해 개인의 연령이나 성별 등에 따른 구매 패턴의 변화를 추측하고, 그를 바탕으로 마케팅 전략을 세울 수 있다.

 

행동 세분화

행동 세분화는 사용자가 고객 여정에서 취한 행동을 토대로 특정 잠재고객을 그룹으로 분류하는 작업입니다. 행동 프로파일이 유사한 사용자로 이루어진 그룹을 세그먼트

 

# 행동 세분화가 기업에 효율적인 이유

- 이미 전환하여 충성도 높은 고객이 된 사용자에게 들일 시간과 비용을 절약하여 다른 잠재고객의 전환을 유도하는 데 투자할 수 있게 해준다.

- 기업이 효과적인 경험과 비효과적인 경험을 파악하는 데에 도움이 된다. ( 예시: 랜딩페이지를 방문한 신규 고객중 50%가 이탈 ->이탈한 신규 고객 세그먼트를 분석하여 랜딩 페이지가 왜 잠재고객의 관심을 끄는 데 실패했는지 알아낼 수 있다)

 

 

# 행동 세분화 vs 사이코그래픽 세분화

행동에 따라 분류 vs 사람들의 생각이나 감정을 기준으로 분류

- 마케터는 두 가지 데이터를 모두 검토하여 둘 사이의 교집합을 찾아야 합니다. 행동 데이터는 사이코그래픽 데이터에 인사이트를 제공할 수 있고, 사이코그래픽 데이터는 행동 데이터에 인사이트를 제공할 수 있다.

Cohort Analysis

• 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 분석하는 것 (시즌의 특성을 함께 고려 해야한다.)
• 같은 기간 동안 실제 유저가 A 액션 (기능 추가, 기능 삭제, 이벤트, 광고 등)을 하기 전과 후로 나눴을 때 차이점이 발생한 부분을 토대로 그룹화하거나, 동일한 경험을 한 사람들의 특징을 분석하는 것

 

 

User Segmentation VS Cohort Analysis

고객군 특징 구분으로 그룹화 비교 VS 기간별 특성이나 경험의 차이점 그룹화 비교

 

Funnel VS Cohort Analysis

 '어디에 집중해서 개선해야 할까?' VS '우리가 잘 하고 있나?