[데이터 분석 기초] 마케팅 분석 방법

1. Funnel Analysis (퍼널 분석)

• 정의: 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원 가입)에 도달하는 과정에서 거치는 일련의 단계를 분석하는 방법
• 목적: 고객 이탈을 줄이고 고객 경험 개선. 사업에 적합한 퍼널을 잘 만드는 것이 중요 
• 포인트: 이탈율이 높은 지점 / 다음 지점으로 넘어가기까지 시간이 오래 걸리는 지점 
• 활용 사례: 전자상거래에서 "제품 조회 → 장바구니 추가 → 결제" 같은 단계별로 사용자 행동을 분석하여 이탈률이 높은 구간을 개선

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2. AARRR (Pirate Metrics)

• 정의: 스타트업 및 제품 마케팅에서 자주 사용하는 고객 생애 주기 분석 프레임워크로, Acquisition(획득), Activation(활성화), Retention(유지), Referral(추천), Revenue(수익) 5단계로 구성
• 목적: 고객이 처음 제품을 접한 후부터 장기적인 수익을 창출하는 과정까지 분석하여, 각 단계별로 성과를 최적화하는 데 사용

AARRR 단계:

1. Acquisition (획득): 사용자를 어떻게 유치할 것인가? (예: 광고, 검색, 소셜 미디어 등)
2. Activation (활성화): 사용자가 첫 번째 긍정적인 경험을 하는가? (예: 첫 번째 제품 조회나 회원 가입)
3. Retention (유지): 사용자가 얼마나 자주 제품을 사용하게 되는가? (예: 앱 재방문, 반복 구매)
4. Referral (추천): 사용자가 제품을 친구에게 추천하는가? (예: 소셜 공유, 추천 프로그램)
5. Revenue (수익): 사용자가 제품에 돈을 쓰는가? (예: 유료 구독 전환, 구매)

• 활용 사례: 스타트업이 각 단계에서 데이터를 분석하고, 성장과 수익을 극대화할 전략을 수립

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3. A/B Test (A/B 테스트)

• 정의: 두 가지 이상의 변형(Version A, Version B)을 실험하여, 어떤 변형이 더 나은 성과(예: 클릭률, 전환율)를 내는지 비교
• 목적: 의사 결정을 데이터에 기반하여 수행하기 위한 테스트 방법으로, 마케팅, UX 디자인, 웹사이트 최적화 등에서 많이 사용

A/B 테스트의 주요 단계:

1. 가설 설정
2. 샘플링
3. 유의성 검정 ex. 카이제곱 분포
4. 선택 & 서비스 반영

• 활용 사례: 광고 문구, 버튼 색상, 웹페이지 레이아웃 등의 요소를 바꿔 A/B 테스트를 통해 어떤 버전이 더 높은 전환율을 가져오는지 확인

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4. Cohort Analysis (코호트 분석)

• 정의: 특정 시점에 공통 특성을 가진 사용자 그룹(코호트)을 분석하여, 시간 경과에 따른 행동 패턴이나 유지율, 매출 등을 분석
• 목적: 특정 시점에서 가입한 사용자들의 행동 변화를 분석하여, 사용자 유지율, 특정 마케팅 활동의 효과 등을 평가하는 데 유용

코호트 분석의 주요 특징:

• 코호트 정의: 같은 시간대에 가입하거나 같은 방식으로 유입된 사용자 그룹(특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단) 
  • ex. 9월에 가입한 사용자를 '9월 코호트'라 정의
  • ex. 수도권에사는 20대 후반 여성이 구글서치 중 배너클릭으로 서비스 진입했다면: 수도권 cohort, 20대 cohort... 
• 행동 추적: 각 코호트가 시간이 지나면서 어떤 패턴을 보이는지, 유지율이 어떻게 변화하는지, 매출 기여도가 어떻게 달라지는지 추적
• 활용 사례: SaaS 서비스에서 각 달에 가입한 사용자가 시간이 지남에 따라 얼마나 자주 서비스를 사용하는지, 구독을 유지하는지 분석하여, 마케팅 전략을 최적화