이번 글에서는 비즈니스 전략에 코호트 분석을 어떻게 활용할 수 있는지 알아 봅니다.
공격적인 매출 목표, 기술적으로 달성해 봅시다.
11월, 많은 회사의 비즈니스 조직들이 내년 비즈니스 목표를 수립하느라 바쁘실 것 같습니다.
비즈니스 목표 수립, 매년, 매 분기, 매월… 반복되는 과정이지만 할 때마다 새롭고 많은 근심과 고민을 동반하죠.
하지만 이런 노력이 무색하게 높은 확률로 결국 개인의 의지와 무관한 공격적인 목표치를 부여 받는 엔딩을 마주하고 눈 앞이 하얘지실 수 있는데, 코호트 분석만 잘 활용 해도 높은 목표에 기술적으로 도달할 수 있는 실효성 높은 달성 전략을 세우실 수 있습니다.
커머스 플랫폼의 내년도 매출 3배 성장을 위해 여러 부서가 함께 전략을 짜고, 액션 아이템들을 선정하는 상황이라고 가정해 봅니다. 어디서 부터 시작하면 좋을까요?
앞으로의 전략 수립에 앞서, 우선 매출 현황을 파악함으로써 기대 매출과 현재 매출 사이의 간극을 찾습니다. 이 간극이 내년도에 추가로 달성 해야 할 매출이며, 비즈니스 전략이 집중되어야 하는 목표 금액 입니다.
이 단계에서 가장 중요한 것은 현재 매출 규모를 해석하는 부분인데요. 예를 들어 올해 엔데믹(endemic) 효과를 강하게 받아서 예년 대비 매출 규모가 매우 컸거나, 적었다면 이 부분을 감안하여 베이스라인 매출을 결정해야 합니다. 보다 객관적인 시각으로 해석하기 위해 연간 성장율을 함께 참고 합니다.
첫번째 단계에서 목표 매출을 찾았습니다. 목표를 가장 효율적으로 달성할 수 있는 방법은 무엇일까요?
두번째 단계에서는 현재 매출에 기여하고 있는 세부 구성요소를 분석하여 기여하고 있는 고객들의 특성, 향후 기대 수익이 높은 그룹 등을 발굴 합니다. 이 단계에서 발굴된 ‘향후 기대 수익이 높은 그룹’이 내년 매출 전략의 핵심 타겟이 됩니다.
세부 분석, 하고는 싶은데 어떤 기준으로 어디서 부터 해야 할지 막막 하시죠?
그럴 땐 이미 업계에서 널리 사용되고 있는 분석 모델을 참고 하시면 좋습니다.
대표적인 고객 그룹 분석 모델을 소개해 드립니다.
월별 ‘구매 고객 전체’ 코호트를 인당 매출, 구매 횟수 등 구매 패턴과 관련된 비즈니스의 핵심 지표 기준으로 세부 코호트를 만들어 각 그룹 맞춤형 전략을 세웁니다. 이 때 많은 비즈니스들이 활용하는 대표적인 모델이 RFM Segmentation 입니다.
Recency (최근 구매일), Frequency (구매 빈도), Monetary (구매 금액대)를 조합한 기준으로 전체 고객을 8-10개 그룹으로 분류하여 각 그룹별 맞춤형 공략을 세우는 것입니다.
고객의 구매 패턴 외, 다양한 특성을 함께 반영하여 분석하는 기법으로는 clustering (군집 분석)이 있습니다. 통계 분석 기법을 비즈니스로 가져온 케이스인데요. 비즈니스 매출 기여도가 두드러지는 고객의 특성을 기준으로 해당하는 고객들을 그룹화하여 공략 타겟으로 만들어 마케팅 전략을 세우거나 지역/연령/성별 등 인구통계학적 요소와 구매패턴/멤버십 가입여부 등 행동 기반 요소, 시장 관련 지표 등 다양한 지표들을 크로스로 엮어서 모델링 할 수 있습니다.
다음 편에서는 이어서 발굴한 타겟 그룹을 효율적으로 공략하기 위한 전략을 세워 보도록 하겠습니다.
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