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코호트와 태그는 같은 것 아닌가요? 둘이 뭐가 다르고 어떻게 활용해야하죠? 에 대한 답을 드립니다.
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성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
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🔍 플레이북의 핵심 내용
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씽킹데이터는 유저 행위 분석을 도와주는 솔루션인데, 사실 저희는 유저를 나누는 기준에 태그와 코호트 이 두 가지를 활용하고 있습니다. 그런데 많은 분들이 코호트와 태그는 같은 것 아닌가요? 둘이 뭐가 다르고 어떻게 활용해야하죠? 라는 질문이 정말 많아 오늘은 그 두 가지에 대해 전격 비교해 드리려고 합니다!
해시태그를 생각해보면 좀 더 쉽게 이해가 될 것 같은데요. 결국 태그는 특정 조건이나 속성을 기준으로 부여하는 라벨이나 꼬리표라고 말씀드릴 수 있습니다. 그래서 게임 속 유저별 태그를 이야기한다면, 유저를 설명하는 데 사용되는 속성으로 간주되며, [성별], [나이], [결제금액], [결제횟수] 등이 될 수 있습니다.
그리고 태그의 또 하나의 특성은 성별(남,여)처럼 어느 하나로 구분지어지는 특성으로도 사용할 수 있지만, 결제횟수 0회 / 1-3회 / 3-6회 / 10회 이상 처럼 계층적 형태로도 태그를 활용할 수 있다는 점인데요. 그렇기에 태그는 매우 높은 재사용성을 가지고 있어, 다양한 분석 시나리오에서 활용될 수 있다는 장점이 있습니다!
목표 정의 -> 태그 유형 설정 -> 데이터 수집 -> 태그 생성 및 할당 -> 태그 관리 -> 검증 및 최적화
이러한 복잡한 과정없이 태그를 설정하고 유저들을 속성별로 그룹화하고 싶다면? 씽킹데이터 기능 - 유저태그 편을 참조하세요!
코호트는 특정 기간동안 공통된 특성을 가진 사용자 그룹을 의미하며, 주로 특정기간 동안 동일한 행동을 한 사용자들을 그룹을 추적하여 시간에 따른 행동 변화를 분석하고 이해하는 데 사용됩니다. 그러다보니 코호트는 일반적으로 한 가지 시나리오에만 사용하는 것을 권장합니다. 예를 들어, "특정 캠페인에 참여한 유저 코호트"는 해당 캠페인의 영향을 분석하는 데 활용할 수 있으며, "지난 3일 동안 500포인트 이상을 획득한 유저 코호트"는 매일 포인트 보상을 배포하는 분석 등에 활용될 수 있습니다.
데이터 수집 -> 목표 정의 -> 지표 정의 -> 데이터 분석 -> 결과 시각화
이러한 복잡한 과정없이 코호트를 설정하고 분석해 가설을 검증하고 싶다면? 씽킹데이터 기능 - 코호트 편을 참조하세요!
위에서 정리한 태그와 코호트의 내용을 마지막으로 정리하여 둘의 차이점을 비교하는 표를 작성해보았습니다.
어떻게 조금은 궁금증이 해소되셨을까요? 앞으로도 많이 궁금해 하시는 주제들을 가지고 찾아뵙겠습니다!
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