[빅데이터분석] 고객 유지 (Retention, Cohort) 분석

빅데이터분석 - Retention, Cohort 분석

 

1. 개요

 

안녕하세요! 이번 포스팅에서는 모바일, 온라인 판매 분석에서 자주 사용하는 고객 유지(Retention) 분석에 대해서 알아보려고 합니다. 고객 유지는 기업이 자신의 제품이나 서비스를 계속 사용하도록 고객을 유지하는 능력을 의미합니다. 고객 유지는 기업의 성장과 수익성에 중요한 역할을 합니다. 이는 기존 고객을 유지하는 것이 새로운 고객을 획득하는 것보다 비용 효율적이기 때문입니다. 이러한 이유로, 많은 기업들이 고객 유지율을 향상시키는 전략을 채택하고 있습니다. 그럼 고객 유지 분석에 사용하는 분석 방법 및 알고리즘에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

 

2. 분석 방법

 

 

 1. 유지율(Retention) 분석 

 

유지율 분석은 고객 유지의 기본적인 지표를 제공합니다. 이는 특정 시점에 활성화된 고객 중 일정 기간 후에 여전히 활성 상태인 고객의 비율을 측정합니다. 계산 방식은 다음과 같으며, 이 지표는 기업이 고객을 유지하는 능력을 대략적으로 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

특정 기간의 끝에 유지되는 고객 수 / 특정 기간의 시작 시점의 고객 수) * 100

 

 2. 코호트 분석 (Cohort) 분석

 

코호트 분석은 시간의 흐름에 따라 고객 행동의 변화를 파악하는 데 유용한 방법입니다. 코호트는 비슷한 특성이나 경험을 공유하는 고객 그룹(성별, 연령 등)을 의미하며, 이러한 그룹의 행동을 시간에 따라 추적함으로써, 고객 유지 패턴을 보다 구체적으로 이해하고, 특정 이벤트나 마케팅 캠페인이 유지율에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.

 

3. 분석 알고리즘 및 절차

 

 1. 서바이벌 분석

 

서바이벌 분석은 원래 환자의 생존 시간을 분석하는 의학 분야에서 개발되었습니다. 하지만 이 방법은 고객 이탈 시점을 예측하는데도 유용하게 사용될 수 있습니다. 서바이벌 분석에서 "생존"은 고객이 서비스를 계속 이용하는 것을 의미하며, "사망"은 서비스를 더 이상 이용하지 않는 것을 의미합니다. 이 방법을 통해 고객 유지 시간의 분포를 분석하고, 서비스 이탈에 영향을 미치는 요인을 찾아내는 것이 가능합니다. 이 방법은 Kaplan-Meier 추정치 또는 코헨의 Proportional Hazards 모델과 같은 통계적 기법을 사용하여 고객의 "생존" 시간을 추정합니다. 이러한 분석은 고객 이탈을 예측하고, 이를 줄이기 위한 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

 

서바이벌 분석의 기본적인 처리 절차는 다음과 같습니다.

 

1) 데이터 수집 : 서바이벌 분석에 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객별로 '관찰 기간', '이벤트 발생 여부' (고객 이탈 등), 그리고 이탈에 영향을 줄 수 있는 '설명 변수'들이 포함됩니다.

2) 생존 함수 추정 : Kaplan-Meier 추정기와 같은 비모수적 방법을 사용하여 생존 함수를 추정합니다. 생존 함수는 특정 시점까지 사건 (예: 고객 이탈)이 발생하지 않을 확률을 나타냅니다.

3) 위험 함수 추정 : 위험 함수는 특정 시점에서 사건이 발생할 조건부 확률을 나타냅니다. 위험 함수는 보통 Nelson-Aalen 추정기를 사용하여 추정됩니다.

4) 생존 모델 구축 : 생존 시간과 설명 변수 간의 관계를 모델링합니다. 이를 위해 Cox Proportional Hazards Model과 같은 생존 분석 모델을 사용합니다. 이 모델은 설명 변수들이 생존 시간에 어떤 영향을 미치는지 추정하며, 설명 변수의 계수는 위험 비율을 나타냅니다.

5) 모델 검증 : 모델의 적합도를 평가합니다. 이를 위해 로그-순위 검정(Log-rank test) 또는 스코어 검정(Score test)을 수행할 수 있습니다. 결과 해석 및 예측: 모델의 결과를 해석하고, 이를 바탕으로 고객의 이탈 시점을 예측합니다.

 

 2. 코호트 분석

 

코호트 분석에는 특별한 알고리즘을 필요로 하지 않습니다. 다음은 코호트 분석의 기본적인 절차입니다.

 

1) 코호트 정의 : 고객을 비슷한 특성 또는 행동 기반으로 그룹화합니다. 예를 들어, 특정 월에 첫 구매를 한 모든 고객을 하나의 코호트로 구성할 수 있습니다.

2) 코호트 추적 : 정의된 코호트의 행동을 시간에 따라 추적합니다. 이를 통해 특정 코호트의 고객 유지율, 재구매율 등을 분석할 수 있습니다.

3) 코호트 비교 : 서로 다른 코호트 간의 행동을 비교합니다. 이를 통해 특정 이벤트 또는 마케팅 전략이 고객의 행동에 어떤 영향을 미쳤는지 파악할 수 있습니다.

 

4. 마치며

 

고객 유지는 기업의 성장 전략에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 고객 유지 분석은 기업이 고객 이탈을 미리 예측하고 이에 대응하기 위한 핵심 도구입니다. 이를 통해, 기업은 고객 관계를 개선하고, 고객 만족도를 높이며, 장기적인 성장을 도모할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해, 기업은 더 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 서비스를 개선하며, 고객 이탈을 예방하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

 

 

방문해주셔서 감사드립니다. 

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