[데이터 분석] Cohort 분석 (코호트 분석), Funnel 분석 (퍼널 분석) 비교

Cohort 분석과 Funnel 분석은 IT 프로덕트에서 사용자의 행동을 분석하고 개선 방안을 도출하는 데 매우 유용한 데이터 분석 기법입니다. 두 기법은 각기 다른 관점에서 데이터를 살펴보며, 서로 보완적으로 활용될 수 있습니다.

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1. Cohort 분석 (코호트 분석)

정의

• Cohort는 공통된 특성을 가진 사용자 집단을 의미합니다. Cohort 분석은 특정 시점이나 행동을 기준으로 그룹화된 사용자 집단의 행동 변화를 시간 경과에 따라 분석하는 기법입니다.

활용 사례

• 신규 사용자 유지율(Retention Rate) 분석
• 사용자 이탈(Churn) 원인 파악
• 특정 기능 도입 후 사용자 행동 변화 측정

예시

• 가입 Cohort: 사용자가 앱에 가입한 날짜(혹은 주/월) 기준으로 그룹화.
  • "1월에 가입한 사용자와 2월에 가입한 사용자들의 첫 7일간의 유지율 비교"
• 구매 Cohort: 첫 구매를 한 시점을 기준으로 그룹화.
  • "첫 구매 후 30일 이내 재구매율 분석"

장점

• 사용자 그룹의 장기적 변화와 트렌드를 파악할 수 있음.
• 특정 집단의 행동 패턴을 비교하여 개선점을 도출 가능.

시각화

• 주로 열 지도(Heatmap) 형태로 표현하여 기간별 유지율이나 행동 패턴을 직관적으로 보여줌.

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2. Funnel 분석 (퍼널 분석)

정의

• 사용자 행동 흐름(프로세스)을 단계별로 분석하는 기법입니다. 특정 목표(예: 구매, 회원가입)까지의 각 단계에서 사용자 이탈이 얼마나 발생하는지 파악합니다.

활용 사례

• 회원가입 프로세스 최적화
• 구매 전환율(Conversion Rate) 개선
• 특정 기능이나 서비스에서의 전환율 분석

예시

• 이커머스 웹사이트에서 구매 퍼널
  1. 제품 페이지 조회
  2. 장바구니 추가
  3. 결제 페이지 이동
  4. 결제 완료
  • "장바구니에서 결제 페이지로 이동하지 않은 사용자는 몇 퍼센트인가?"
  • "결제 페이지에서 결제 완료까지의 전환율은?"

장점

• 사용자 여정에서 가장 큰 이탈 지점을 파악할 수 있음.
• 구체적인 개선 포인트 도출 가능.

시각화

• 퍼널 다이어그램(Funnel Diagram) 형태로 표현되며, 단계별로 사용자 수가 줄어드는 모습을 시각화함.

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Cohort 분석 vs. Funnel 분석

특징	Cohort 분석	Funnel 분석
목적	장기적 행동 변화 및 유지율 분석	특정 프로세스에서의 이탈 지점 파악
분석 단위	사용자 집단(Cohort)	특정 행동 단계(Conversion 단계)
주요 질문	"이 집단의 행동이 시간이 지나면서 어떻게 변했는가?"	"목표까지의 여정에서 사용자가 어디에서 이탈했는가?"
시각화 방식	열 지도(Heatmap)	퍼널 다이어그램(Funnel Diagram)
활용 예시	신규 사용자 유지율, 재구매율 분석	구매 프로세스, 회원가입 전환율 분석

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실무 활용

1. Cohort 분석
   • 사용자가 앱을 장기적으로 얼마나 잘 사용하는지 분석하고 유지율이 낮은 구간을 개선.
   • 예: 특정 가입 Cohort에서 7일 차 유지율이 다른 Cohort보다 낮다면, 해당 기간 동안의 UI/UX, 이벤트 등을 점검.
2. Funnel 분석
   • 특정 목표까지의 단계에서 발생하는 이탈 원인을 파악하고 해결.
   • 예: 결제 과정에서 이탈률이 높다면, 결제 페이지의 UX를 개선하거나 결제 프로세스를 단순화.

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이 두 가지 분석 기법을 함께 사용하면 사용자 행동의 시간적 변화(Cohort)와 과정에서의 이탈(Funnel)을 모두 이해할 수 있어, 보다 정교한 프로덕트 개선이 가능합니다.