09강에서 코호트 리텐션 표를, 15강에서 LTV 계산법을, 14강에서 재구매율 정의를 만들었습니다. 이번 강의에서는 이 셋을 합쳐 "어느 코호트가 우수하고 어느 코호트가 부진한가"를 판별하는 비교표를 만듭니다. 이 비교표는 19강 KPI 대시보드의 핵심 구성요소이기도 합니다.
15강에서 계산한 LTV(28만원)는 전체 고객 평균이었습니다. 하지만 평균은 코호트 간 차이를 감춥니다. 특정 시기에 유입된 고객이 유독 잘 남거나, 유독 빨리 이탈하는 경우가 실제로 자주 있습니다. 이 차이를 알아야 "어떤 유입 경로, 어떤 시기의 고객이 진짜 우량 고객인지"를 파악하고, 앞으로 어디에 CRM 자원을 더 쓸지 판단할 수 있습니다.
| 코호트(가입월) | 가입 고객 수 | 3개월차 재구매율 | 평균 구매 단가 | 마진 기준 LTV(추정) | 평가 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026년 1월 | 200명 | 25% | 24,000원 | 78,000원 | 평균 수준 |
| 2026년 2월 | 220명 | 28% | 26,000원 | 92,000원 | 우수 |
| 2026년 3월 | 180명 | 18% | 22,000원 | 61,000원 | 부진 |
| 2026년 4월 | 210명 | 21% | 23,000원 | 70,000원 | 평균 수준 |
이 표를 만드는 순서는 다음과 같습니다.
2026년 3월 코호트가 유독 부진하다면, 다음 질문으로 원인을 좁혀갑니다.
부진의 원인이 CRM이 개입할 수 있는 영역(캠페인 도달, 메시지 설계)인지, 아닌 영역(유입 품질, 상품 이슈)인지 구분하는 것이 중요합니다. CRM으로 해결할 수 없는 문제에 CRM 캠페인을 더 밀어붙이는 것은 효과가 없습니다.
부진 코호트만큼 우수 코호트도 살펴봐야 합니다. 2026년 2월 코호트가 우수하다면, 이 시기에 있었던 특징(특정 프로모션, 특정 온보딩 메시지, 특정 유입 채널)을 찾아 다른 코호트에도 재현할 수 있는지 검토합니다. 우수 코호트의 특징을 재현하는 것은 부진 코호트를 개선하는 것만큼, 때로는 그보다 더 효율적인 CRM 전략입니다.
[서비스명]
| 코호트(가입월) | 가입 고객 수 | 재구매율(기준 개월차: __개월차) | 평균 구매 단가 | 마진 기준 LTV(추정) | 평가(우수/평균/부진) |
|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
부진 코호트 원인 확인
- 코호트:
- 유입 경로 차이 여부:
- 상품/서비스 이슈 여부:
- CRM 캠페인 도달률(채널 동의율) 차이 여부:
- CRM이 개입 가능한 원인인가: (예/아니오)
우수 코호트에서 발견한 재현 가능한 특징
- 코호트:
- 특징:
- 다른 코호트에 적용할 방법:
19강. 실습3: KPI 대시보드 설계에서 지금까지 만든 재구매율, LTV, 코호트 비교표를 한 화면에 담는 대시보드 항목을 설계합니다.