다양한 필터를 통해서
코호트 분석이란 무엇이고, 언제 사용해야 하나요?
코호트 분석은 특정 시점(예: 첫 구매월)에 그룹화된 고객들이 이후 어떻게 행동하는지 추적하는 분석 방법입니다. '1월에 첫 구매한 고객 중 3개월 후에도 구매한 비율이 몇 %인가?'를 파악할 수 있습니다. 리텐션 개선, LTV 예측, 특정 마케팅 캠페인의 장기 효과를 측정할 때 활용합니다.
LTV(고객 생애 가치)를 코호트로 어떻게 예측하나요?
라플라스는 동일 가입 시점 또는 첫 구매 시점의 코호트별 누적 매출을 트래킹해 LTV를 계산합니다. 과거 코호트의 패턴을 기반으로 AI가 신규 고객의 예상 LTV를 자동 추정하며, 이를 CAC(고객 획득 비용)와 비교해 채널별 수익성을 판단할 수 있습니다.
첫 구매 월 기준 vs 가입 월 기준, 어떤 코호트가 더 유용한가요?
목적에 따라 다릅니다. 마케팅 효과 측정에는 첫 구매 월 기준이 더 유용합니다. 가입 후 실제 구매로 전환되는 데 시간이 걸리는 서비스라면 가입 월 기준 코호트로 온보딩 전환율을 분석하는 것이 적합합니다. 라플라스에서는 두 기준을 모두 설정해 비교할 수 있습니다.
리텐션율이 낮을 때 어떤 액션을 취해야 하나요?
라플라스 AI 에이전트는 리텐션율 하락을 감지하면 이탈 시점과 이탈이 집중된 고객군을 자동으로 분석합니다. 일반적으로 첫 구매 후 30일 이내 재구매 유도 캠페인, 이탈 고객 대상 맞춤 할인 쿠폰, 구매 후 콘텐츠 노출 최적화가 효과적입니다. AI가 해당 코호트의 특성에 맞는 액션을 구체적으로 제안합니다.
코호트 재구매율과 일반 재구매율은 어떻게 다른가요?
일반 재구매율은 전체 고객 중 재구매한 비율을 단순 집계합니다. 코호트 재구매율은 같은 시점에 첫 구매한 고객 그룹을 시간 흐름에 따라 추적하기 때문에, 특정 캠페인·채널·시기의 영향을 정확히 분리해 볼 수 있습니다. 전체 수치는 좋아 보여도 특정 코호트만 이탈이 심할 수 있어, 두 지표를 함께 보는 것이 중요합니다.