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Cohort 분석 개념 및 사용법

1. Cohort 분석이란?

Cohort 분석은 특정한 기준(예: 가입 시기, 첫 구매일, 특정 행동을 수행한 날짜 등)에 따라 사용자를 그룹으로 묶고, 시간이 지나면서 이 그룹들의 행동 패턴을 분석하는 기법입니다.

주로 사용자 유지율(retention), 전환율(conversion rate), 구매 패턴 변화 등을 파악하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 2024년 1월에 가입한 사용자 그룹과 2024년 2월에 가입한 사용자 그룹이 각각 몇 개월 후에도 서비스를 계속 이용하는지 비교하면, 가입 시기의 차이에 따른 유지율 변화를 분석할 수 있습니다.

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2. Cohort 분석의 주요 목적
   • 사용자 유지율 분석: 특정 기간에 유입된 사용자가 얼마나 오랫동안 서비스를 이용하는지 확인
   • 마케팅 효과 분석: 특정 캠페인이나 프로모션이 사용자 유지 및 전환에 어떤 영향을 미쳤는지 평가
   • 제품 개선 및 사용자 경험 향상: 제품 업데이트나 개선 후 사용자의 반응을 분석
   • 매출 및 수익 증가 전략 수립: 사용자별 구매 패턴과 라이프사이클 분석을 통한 수익 극대화

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3. Cohort 분석의 종류

Cohort 분석은 분석 기준에 따라 여러 유형으로 나뉩니다.

1. Time-based Cohort (시간 기반 코호트)
• 특정한 시점에서 사용자들이 유입된 후, 일정 기간 동안 행동을 분석하는 방식
• 예: 2024년 1월 가입 사용자 그룹 vs. 2024년 2월 가입 사용자 그룹 비교

2. Behavior-based Cohort (행동 기반 코호트)
• 특정한 행동(예: 첫 구매, 첫 로그인, 특정 기능 사용)을 수행한 사용자 그룹을 기준으로 분석
• 예: 특정 프로모션을 통해 유입된 고객 vs. 자연 유입된 고객 비교

3. Acquisition Cohort (유입 기반 코호트)
• 고객이 언제, 어떤 마케팅 채널을 통해 유입되었는지에 따라 그룹을 나누어 분석
• 예: Facebook 광고를 통해 유입된 사용자 vs. 구글 검색을 통해 유입된 사용자 비교

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4. Cohort 분석 방법

Cohort 분석을 수행하려면 다음과 같은 단계를 거칩니다.

① 데이터 수집
• 사용자 ID, 가입일, 첫 구매일, 활동 데이터(로그인, 구매, 클릭 등)를 수집

② Cohort 기준 설정

• 예: “가입 월”을 기준으로 Cohort 그룹 생성

③ Cohort Matrix(코호트 매트릭스) 생성
• X축: 경과한 시간(예: 가입 후 1개월, 2개월, …)
• Y축: Cohort 그룹(예: 가입 월별 그룹)
• 셀 값: 각 Cohort의 유지율 또는 전환율

④ 데이터 시각화
• 테이블, 그래프, 히트맵 등을 활용하여 트렌드 분석

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5. Cohort 분석 예시

📌 예제 1: 사용자 유지율 분석

•    1월에 가입한 사용자 중 4개월 후에도 남아 있는 비율은 50%
•    2월에 가입한 사용자는 유지율이 상대적으로 높음 → 해당 월의 마케팅 전략이 효과적이었을 가능성이 있음

📌 예제 2: 구매 패턴 분석

•    1월에 첫 구매한 사용자 중 3개월 후에도 다시 구매하는 비율은 **20%**로 낮음
•    2월 구매 Cohort의 재구매율이 가장 높음 → 해당 월의 프로모션이 효과적이었을 가능성 있음

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6. Cohort 분석 활용 사례
   • 스타트업 & SaaS: 가입 Cohort를 기반으로 유지율과 활성 사용자 분석
   • 이커머스: 첫 구매 후 재구매 Cohort 분석을 통해 충성 고객 식별
   • 모바일 앱: 특정 기능을 사용한 유저 Cohort를 분석하여 사용률 증가 전략 수립
   • 마케팅: 광고 채널별 Cohort 분석을 통해 효과적인 유입 경로 파악

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7. Cohort 분석을 위한 도구

Cohort 분석을 실행하려면 다양한 도구를 사용할 수 있습니다.
• Google Analytics → 사용자 유지율 Cohort 분석 가능
• Excel / Google Sheets → 수작업 Cohort 매트릭스 분석
• SQL (BigQuery, PostgreSQL 등) → 대규모 데이터에서 Cohort 분석
• BI 툴 (Tableau, Power BI, Looker) → 시각화 중심의 Cohort 분석

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8. 결론

Cohort 분석은 데이터를 단순 집계하는 것이 아니라, 시간에 따른 변화를 추적하고 그룹별 비교를 통해 인사이트를 도출하는 강력한 분석 방법입니다. 이를 활용하면 고객 유지 전략 개선, 제품 개선, 마케팅 ROI 최적화 등 다양한 의사결정을 데이터 기반으로 수행할 수 있습니다.

A/B 테스트, 독립변수, 종속변수, 이중차분법

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1. A/B 테스트 (A/B Testing)

A/B 테스트는 두 가지 다른 버전(A와 B)을 비교하여 어느 것이 더 좋은지를 알아보는 실험 방법입니다.
• 보통 웹사이트, 앱, 광고, 마케팅에서 많이 사용됩니다.
• A 그룹과 B 그룹을 무작위로 나누고, 서로 다른 조건을 적용한 후 결과를 비교합니다.

예제:

학교에서 두 가지 수업 방식을 실험한다고 가정해봅시다.
• A 그룹(전통 수업): 선생님이 칠판을 사용하여 수업을 진행함.
• B 그룹(디지털 수업): 선생님이 태블릿과 온라인 퀴즈를 활용하여 수업을 진행함.

실험 후 시험 점수를 비교해서 어느 방식이 학생들에게 더 효과적인지 판단할 수 있습니다.

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2. 독립변수 (Independent Variable) & 종속변수 (Dependent Variable)

실험에서 변화를 주는 변수(독립변수)와 그 영향을 받는 변수(종속변수)가 있습니다.
• 독립변수: 우리가 조작하는 변수 (예: 수업 방식 A/B)
• 종속변수: 독립변수의 변화에 따라 영향을 받는 변수 (예: 학생들의 시험 점수)

예제:

위의 A/B 테스트에서
• 독립변수: 수업 방식 (전통 수업 vs. 디지털 수업)
• 종속변수: 학생들의 시험 점수 (독립변수에 따라 달라질 수 있음)

즉, “수업 방식이 다르면 학생들의 시험 점수가 달라질까?“라는 질문에 대한 실험이 되는 것입니다.

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3. 이중차분법 (Difference-in-Differences, DiD)

이중차분법은 단순한 A/B 테스트보다 더 깊이 있는 분석 방법입니다.
• 단순 A/B 테스트는 A와 B를 비교하지만, 이중차분법은 시간에 따른 변화를 추가로 고려합니다.
• 즉, 어떤 변화가 원래부터 존재했는지, 아니면 특정 정책이나 실험 때문인지 구분할 수 있음.

예제:

학교에서 새로운 수업 방식을 도입한 경우, 이중차분법을 사용하면 이렇게 분석할 수 있습니다.
1. 변화 전(전년도):
• A 그룹(전통 수업): 평균 점수 75점
• B 그룹(디지털 수업): 평균 점수 77점
2. 변화 후(올해):
• A 그룹(전통 수업): 평균 점수 78점
• B 그룹(디지털 수업): 평균 점수 85점

•    단순 비교하면 B 그룹의 점수가 더 높지만,

A 그룹도 점수가 올랐다는 점을 고려해야 함.
• 그래서 “B 그룹의 점수가 오른 이유가 디지털 수업 때문인지, 아니면 전체적인 시험 난이도 변화 때문인지?“를 분석할 수 있음.

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📌 A/B 테스트, 독립변수-종속변수, 이중차분법의 관계
• A/B 테스트는 실험을 통해 차이를 알아보는 방법.
• 독립변수와 종속변수는 실험에서 무엇을 변화시키고, 그 변화가 어떤 영향을 미치는지를 나타냄.
• 이중차분법은 A/B 테스트보다 더 발전된 분석법으로, 시간에 따른 변화를 고려하여 실험의 효과를 더 정확하게 분석할 수 있음.

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📌 마무리

이 개념들은 과학 실험, 마케팅, 경제학, 심지어 게임 개발에서도 많이 사용됩니다.

예를 들어, 유튜브에서 두 가지 썸네일(A/B) 중 어떤 것이 더 많은 클릭을 유도하는지 실험할 수도 있고, 새로운 교육 정책이 학생들의 성적에 어떤 영향을 미치는지도 분석할 수 있습니다.

예제: 카페에서 새로운 할인 이벤트를 진행할 때의 실험

한 카페에서 커피 판매를 늘리기 위해 두 가지 할인 이벤트를 시도하려고 합니다.

• A 그룹: 기존 할인 정책(할인 없음)
• B 그룹: 새로운 할인 정책(모든 커피 10% 할인)

실험을 통해 할인 정책이 매출 증가에 미치는 영향을 분석하려고 합니다.
이제 이 예제를 통해 A/B 테스트, 독립변수, 종속변수, 이중차분법을 연결해서 설명해볼게요.

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1. A/B 테스트 적용

💡 A/B 테스트는 두 그룹을 나누고 서로 다른 조건을 적용하여 비교하는 실험 방법
• A 그룹(기존 고객): 원래 가격으로 커피를 구매하는 고객
• B 그룹(할인 고객): 10% 할인이 적용된 가격으로 커피를 구매하는 고객

실험 후 매출을 비교하여 “할인이 매출 증가에 도움이 되는가?” 를 판단할 수 있습니다.

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2. 독립변수와 종속변수 적용

💡 독립변수는 실험에서 조작하는 변수, 종속변수는 그 영향을 받는 변수
• 독립변수(변화를 주는 요소): 할인 정책 (할인 없음 vs. 10% 할인)
• 종속변수(결과로 나타나는 요소): 하루 동안의 커피 판매량과 매출

즉, 할인 정책을 바꾸면 커피 판매량과 매출이 증가하는지 확인하는 것이 실험의 핵심입니다.

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3. 이중차분법 적용 (Difference-in-Differences, DiD)

💡 A/B 테스트는 단순 비교이지만, 이중차분법은 시간에 따른 변화를 고려하여 보다 정확한 분석을 수행

이 실험에서 계절적 요인, 경제 상황 등 다른 요인들이 매출에 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어, 할인을 하지 않아도 사람들이 원래 더 많은 커피를 마시는 시기가 있을 수 있습니다.

👉 이중차분법 적용 방법:

카페에서 할인 전과 후의 변화를 고려하면서, 동시에 할인을 하지 않은 그룹의 변화도 함께 비교합니다.

할인 전 (기존 매출)

그룹 평균 커피 판매량 평균 매출
A 그룹 (할인 없음) 100잔 500,000원
B 그룹 (할인 없음) 110잔 550,000원

할인 후 (이벤트 적용)

그룹 평균 커피 판매량 평균 매출
A 그룹 (할인 없음) 105잔 (+5) 525,000원 (+5%)
B 그룹 (10% 할인) 140잔 (+30) 630,000원 (+14.5%)

✔ 단순 비교하면 B 그룹의 매출이 더 증가한 것처럼 보이지만,

A 그룹도 자연스럽게 증가했으므로 할인 자체의 효과만을 보기 위해 이중차분법을 적용해야 합니다.

이중차분법 계산:
(B 그룹 할인 후 증가량) - (A 그룹 할인 후 증가량) = (30 - 5 = 25잔 증가, 9.5% 매출 증가)
즉, 실제 할인의 효과는 9.5% 매출 증가라고 볼 수 있습니다.

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4. 4가지 개념 간의 연관성

이제 이 실험을 통해 4가지 개념이 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다.
1. A/B 테스트: 할인을 제공한 그룹(B)과 제공하지 않은 그룹(A)을 비교하는 실험을 수행함.
2. 독립변수 & 종속변수: 할인 정책(독립변수)이 커피 판매량과 매출(종속변수)에 영향을 미치는지 확인함.
3. 이중차분법: 매출 증가가 할인 때문인지, 아니면 다른 요인 때문인지 명확하게 분석함.
4. 결론 도출: 단순 비교보다 더 정확한 방식으로 “할인 이벤트가 실제 매출 증가에 기여했는가?” 를 판단할 수 있음.

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💡 최종 정리

이 실험을 통해 단순히 “할인을 하면 매출이 늘어난다”라고 결론을 내리면 안 되며,
이중차분법을 활용하여 보다 정확한 분석을 해야 한다는 점을 배울 수 있습니다.

👉 A/B 테스트는 실험의 기본 방법, 독립변수-종속변수는 실험을 설계하는 기본 원리, 이중차분법은 실험 결과를 더욱 신뢰성 있게 해석하는 도구라고 할 수 있습니다.

이해가 잘 되었나요? 😊

평균, 분산, 표준편차

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1. 평균(Mean)

“평균은 데이터의 중심값”

쉽게 말하면 모든 값을 더한 후 개수로 나눈 값이야.

🔹 예시:

네 친구들과 시험 점수를 비교해보자.
• 너: 80점
• 친구 A: 90점
• 친구 B: 70점
• 친구 C: 60점
• 친구 D: 100점

이 다섯 명의 평균을 구하려면,

즉, 평균 점수는 80점!
평균을 알면 “대략 이 정도 점수가 보통이구나”라고 생각할 수 있어.

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2. 분산(Variance)

“데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지 측정하는 값”

평균이 80점이라고 했을 때, 친구들의 점수는 80점 근처에 몰려있을 수도 있고,

아주 널리 퍼져 있을 수도 있어.
분산이 크면 데이터가 흩어져 있고, 작으면 데이터가 평균 근처에 모여 있어.

🔹 예시 (다시 시험 점수 사용)
1. 먼저 각 점수에서 평균(80점)을 뺀 값을 구해보자.
(80 - 80) = 0, (90 - 80) = 10,  (70 - 80) = -10,  (60 - 80) = -20,  (100 - 80) = 20

2. 각각 제곱을 해서 항상 양수로 만든다.

3. 이 값들의 평균을 구하면 분산이다!

👉 이 데이터의 분산은 200!

분산이 크다는 것은 점수들이 평균(80) 근처에 모여 있지 않고, 많이 퍼져 있다는 뜻이야.

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3. 표준편차(Standard Deviation)

“분산의 제곱근을 씌운 값”

왜냐면 분산은 제곱을 했기 때문에 원래 단위(점수)보다 커져 있어. 그래서 다시 원래 단위로 돌려놓기 위해 제곱근을 씌운 것이 표준편차야.

🔹 예시 (아까 구한 분산 사용)

👉 표준편차는 약 14.14점!
즉, 친구들의 점수는 평균(80점)에서 약 14.14점 정도 차이가 난다고 볼 수 있어.

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한눈에 정리하면?

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마무리: 현실에서 어떻게 쓰일까?

✔ 학교 성적: 반 평균을 보고 “내 점수가 높은지 낮은지” 판단할 수 있어.
✔ 스포츠: 평균 득점과 표준편차를 보면 선수의 성적이 일정한지, 기복이 심한지 알 수 있어.
✔ 경제: 주식의 표준편차가 크면 위험한 주식, 작으면 안정적인 주식이라고 볼 수 있어.

이제 통계를 보면 “아, 이게 평균 근처에서 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는구나!” 하고 쉽게 이해할 수 있을 거야. 😃