코호트 분석(Cohort Analysis) 완전 정리: 절차·방법·관련 논문 소개

시간을 기준으로 한 집단 비교를 통한 행동 추적 방법

우리는 종종 “어떤 고객이 이탈하는가?”보다는
“언제 이탈하는가?”에 더 주목할 필요가 있습니다.
특히 마케팅, 고객관리, 정책평가 등에서
단순 평균값은 전체 흐름을 놓치기 쉽습니다.

이럴 때 코호트 분석(Cohort Analysis)은
시점별 집단의 행동을 추적하고 비교함으로써,
정책이나 캠페인의 효과를 실제 행동 변화로 검증할 수 있는
탁월한 방법이 됩니다.

코호트 분석의 개념, 절차, 실제 예시, 그리고 참고 논문까지
정리하여 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다.

---

1. 코호트 분석이란?

코호트 분석은 동일한 시점에 동일한 경험을 한 사람들(예: 같은 달에 가입한 고객)을 한 집단(cohort)으로 묶고, 그들이 이후 어떻게 행동하는지를 시간의 흐름에 따라 분석하는 기법입니다.

이를 통해 단순한 전체 지표 비교가 아닌, 시간대별 행동 변화 패턴을 파악할 수 있으며, 정책/전략의 효과성 판단에 매우 유용합니다.

 

---

2. 분석 절차 및 특징

단계	설명
① 코호트 설정	예: 가입 월, 첫 구매일 기준으로 집단 나누기
② 시간 단위 설정	예: 가입 후 1개월, 2개월, 3개월 등
③ 지표 정의	예: 월별 재방문율, 이탈률, 전환율 등
④ 시각화 및 비교 분석	테이블, 히트맵, 궤적 그래프 등으로 비교

【특징 요약】

• 시간 흐름에 따른 행동 추적
• 실험 설계 없이 효과성 평가 가능
• 시각화 및 패턴 탐색에 적합

 

---

3. 분석 예시: 이커머스 재구매율 분석

• 분석 목적: A사는 신규 고객의 재구매율을 분석하여 마케팅 전략의 효과를 평가하고자 함.
• 코호트 기준: 첫 구매 월 기준
• 측정 지표: 첫 구매 이후 월별 재구매율
• 기간: 2024년 1월 ~ 2024년 4월 첫 구매 고객

▶ 분석 결과 테이블 예시

코호트 (첫 구매월)	첫 달 재구매율	2개월차 재구매율	3개월차 재구매율
2024년 1월	12%	6%	3%
2024년 2월	10%	7%	5%
2024년 3월	15%	9%	7%
2024년 4월	14%	8%	–

▶ 결과 해석

• 2024년 3월 코호트의 첫 달 재구매율이 15%로 가장 높으며, 2~3개월차까지도 높은 수준 유지
• 이는 3월 도입된 이메일 리마인더 캠페인의 효과로 추정됨
• 이후 캠페인을 확대 적용할 타당한 근거를 제공함

 

---

4. 참고(사례) 논문 요약

◆ Nagin&Odgers(2010). 『임상 연구에서 그룹 기반 궤적 모델링』

Nagin, D. S., & Odgers, C. L. (2010). Group-based trajectory modeling in clinical research. Annual Review of Clinical Psychology, 6, 109–138.

• 핵심내용: 코호트 간 시간 흐름에 따른 행동 변화 궤적을 통계적으로 모델링
• 적용 사례: 청소년기 반사회적 행동, 약물중독, 정신질환 증상 변화 등
• 의의: 단순 코호트 비교를 넘어 행동 변화의 패턴 및 궤적까지 예측 가능한 고도화된 분석법 제시

---

코호트 분석은 단순한 데이터 나열을 넘어서,
‘시간’이라는 차원을 추가함으로써 고객이나 사용자 행동의 맥락을 깊이 있게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

특히 정책 시행 전후의 차이, 캠페인 효과 분석, 장기적 행동 변화 관찰 등에 매우 적합하며, A/B 테스트나 RCT 실험이 어려운 환경에서도 강력한 대안이 될 수 있습니다.

마케팅, 보건, 교육, 앱 운영 등
시간 흐름에 따라 사람들의 행동이 변화하는 모든 분야에 적용 가능한 이 분석법입니다.