DA18기 수업 8주차 - 비즈니스 프레임워크 (퍼널 분석, 코호트 분석, RFM 분석)

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비즈니스 분석 프레임워크 분석 방법 핵심 질문 주요 목적 퍼널 분석 어느 단계에서 사용자가 많이 이탈하는가? 전환 과정의 문제점 진단 코호트 분석 특정 집단의 행동이 시간에 따라 어떻게 달라지는가? 사용자 행동 변화 및 리텐션 분석 RFM 분석 어떤 고객이 우리에게 중요한 고객인가? 고객 세그멘테이션 및 마케팅 전략 수립 1. 퍼널 분석(Funnel Analysis) 사용자가 특정 목표를 달성하기까지의 경로를 여러 단계로 나누어 분석하는 방법 각 단계에서 얼마나 많은 사용자가 다음 단계로 이동하거나 이탈하는지 확인하여 개선이 필요한 단계를 진단 예) 상품 조회 → 장바구니 → 결제 완료 2. 코호트 분석(Cohort Analysis) 특정 시점이나 특성, 행동 등 공통된 기준을 가진 사용자 집단(코호트)의 행동을 시간의 흐름에 따라 비교 및 분석하는 방법 코호트(Cohort)를 나누는 기준 시점 기반 가입일, 첫 구매일 등 특정 시점을 기준으로 구분 특성 기반 연령, 지역 등 사용자의 특성을 기준으로 구분 행동 기반 특정 기능 사용 여부, 특정 상품 구매 여부 등 사용자의 행동을 기준으로 구분 리텐션(Retention) 측정 방식 클래식 리텐션(Classic Retention) 범위 리텐션(Range Retention) 롤링 리텐션(Rolling Retention) 3. RFM 분석(RFM Analysis) 고객의 구매 행동을 R, F, M 세 가지 기준으로 평가하여 고객을 세분화하는 분석 방법 R — Recency(최근성) : 고객의 마지막 구매 이후 얼마나 시간이 지났는가? F — Frequency(빈도) : 고객이 얼마나 자주 구매했는가? M — Monetary(금액) : 고객이 얼마나 많은 금액을 구매에 사용했는가? Recency 예시 현재 날짜가 2026년 9월 28일이라고 가정해 봅시다. 유저 A : 마지막 구매일 9월 27일 → Recency = 1일 유저 B : 마지막 구매일 9월 25일 → Recency = 3일 → 일반적으로 Recency 값이 작을수록 최근에 구매한 고객이고, RFM 점수로 변환할 때는 최근에 구매한 고객에게 높은 점수를 부여 RFM 점수 예시 유저 R F M Cell 합계 평균 유저 A 5 2 5 (5, 2, 5) 12 4.0 유저 B 2 5 5 (2, 5, 5) 12 4.0 두 고객 모두 합계는 12점으로 동일하지만, Cell을 살펴보면 두 고객의 특성이 다름 유저 A (5, 2, 5) → 최근 구매했고 구매 금액은 높지만 구매 빈도는 낮음 유저 B (2, 5, 5) → 최근 구매는 아니지만 구매 빈도와 구매 금액이 높음 RFM 점수를 활용하는 방법 합계 또는 평균 활용 장점 : 계산과 해석이 간단함 단점 : R, F, M 각각의 세부적인 특징을 놓칠 수 있음 Cell 활용 (R, F, M) 의 조합을 기준으로 고객을 구분 장점 : 고객의 세부적인 특성을 고려할 수 있음 단점 : 점수 단계가 많아질수록 조합이 많아져 복잡해짐 R, F, M을 각각 5단계로 구분한다면 최대 5 × 5 × 5 = 125개의 Cell이 만들어질 수 있음. 실제 분석에서는 비즈니스 목적에 맞게 여러 Cell을 묶어 VIP 고객, 충성 고객, 이탈 위험 고객 등의 세그먼트로 정의하여 활용 RFM 분석의 활용 RFM 분석을 통해 고객을 세그먼트로 나눈 후, 각 고객군의 특성에 맞는 마케팅 전략을 적용할 수 있습니다. 참고 업셀링(Upselling) : 고객이 고려하고 있는 상품보다 더 높은 가격이나 사양의 상품을 구매하도록 유도하는 전략 예) 빽다방 : 아이스 아메리카노 → 빅사이즈 아이스 아메리카노 노트북 : 기본 사양 LG그램 → 더 높은 사양의 LG그램 크로스셀링(Cross-selling) : 고객이 구매하려는 상품과 관련된 다른 상품을 함께 구매하도록 유도하는 전략 예) 맥도날드: 상하이 스파이시 버거 → 버거 + 감자튀김 + 음료 세트

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