데이터 분석 - 코호트 분석(Cohort Analysis)

코호트 분석(Cohort Analysis)

<의미>

코호트란 특정한 기간에 태어나거나 결혼을 한 사람들의 집단과 같이 통계상의 인자(因子)를 공유하는 집단을 의미한다.

즉 동질집단 분석과 동일한 의미이다.

 

좀 더 데이터 분석적 측면에서 다시 이야기 해보면,

특정 구간을 기준으로 어떠한 행동을 한 대상들을

동질 집단으로 구분하여 분석한다고 볼 수 있다.

 

간단한 예로는 이커머스 사이트에서 첫 구매일자가 동일한 그룹을 분석하는 것이 될 수 있다.

여기서 특정 구간은 Daily가 되고,

어떠한 행동은 사이트내 첫 구매하는 것이다.

그러면 특정 일자에 처음으로 구매한 사람들을 코호트로 구분하여 분석하게 되는 것이다.

 

<목적>

1) 특정행동의 재반복 주기 파악,

2) 코호트간 상이한 패턴 분석등에 목적이 있다.

3) 사용자 유지

4) 이탈률이 높은 패턴분석에도 사용될 수 있다.

 

다만 여기서 중요한 것은 시간의 흐름에 따른 분석을 하는것이다!

 

 

 

<태블로를 이용한 코호트 분석 실습>  분기별 재구매 고객 패턴 분석

분기별 재구매 고객 패턴 분석

 

코호트 분석을 통해 분기별 재구매 고객 패턴을 분석 결과

첫 구매 후 1~2분기 정도 뒤에 재구매하는 고객들의 패턴이 가장 많이 나타나는 것으로 확인되었다.

 

<실습하며 만든 계산된 필드>

1) First Purchase: {FIXED [고객번호] : MIN([주문 일자])}

2) Repeated Purchase : IIF([주문 일자] > [First Purchase], [주문 일자], NULL)

3) Second Purchase : {FIXED [고객번호] : MIN([Repeated Purchase])}

4) Quarters to Repeated Purchase : DATEDIFF('quarter', [First Purchase], [Second Purchase])

 

 

 

데이터 원본 : SUPERSTORE_2019.xlsx

https://github.com/bjpublic/tableau

GitHub - bjpublic/tableau

 

 

 

 

참고

1) 유튜브 MINJI KIM : 코호트 분석 : 재구매 고객 패턴 파악하기

2) 데이터리안 - 코호트 분석