이탈을 줄이기 위해 SaaS 코호트 분석을 수행하는 방법

SaaS 코호트 분석에는 사용자가 SaaS 제품과 어떻게 상호 작용했거나 상호 작용할 것인지에 대한 비즈니스 질문에 답하기 위해 공유 행동 또는 특성을 기반으로 사용자를 그룹으로 분류하는 작업이 포함됩니다. SaaS 회사는 특정 사용자 행동이나 특성이 어떻게 다른 결과를 초래하는지 식별할 수 있습니다.

SaaS 제품이 프로젝트 관리 도구라고 가정해 보겠습니다. SaaS 코호트 분석을 통해 다음을 식별할 수 있습니다.

• 첫 주에 푸시 알림 미리 알림을 활성화한 사용자는 그렇지 않은 사용자보다 소프트웨어에 계속 참여할 가능성이 더 큽니다.
• 세간의 이목을 끄는 마케팅 캠페인을 시작한 날 가입한 사용자는 평균보다 적게 이탈하고 있습니다.
• 1월에 가입한 사용자는 일반적으로 한 달 후에 구독을 종료합니다.

SaaS 코호트 분석이란 무엇입니까?

SaaS(Software as a Service) 회사는 구독 응용 프로그램의 형태로 사용자에게 소프트웨어를 제공합니다. SaaS 플랫폼은 고객 관계 관리, 비용 관리, 프로젝트 관리, 인적 자원, 정보 보안 등 사용자에게 도움이 되는 소프트웨어 서비스를 제공할 수 있습니다.

SaaS에 대한 코호트 분석에서는 최종 사용자를 그룹 또는 세그먼트로 분리하여 그들의 특성과 행동이 비즈니스 결과에 미치는 영향을 알아봅니다. SaaS 회사는 고객 계정 그룹에 대한 코호트 분석을 수행하여 플랫폼을 사용하는 조직 간의 차이점을 확인할 수도 있습니다.

다음을 기준으로 사용자를 분류할 수 있습니다.

• SaaS 플랫폼에 합류한 달
• 획득 채널
• SaaS 제품에서 보여준 행동(예: 알림 활성화, 공유 기능 사용, 새 프로젝트 관리 보드 생성 등)

모든 고객을 단일 그룹으로 취급하면 사람들이 이탈하는 이유에 대해 실행 가능한 통찰력을 도출하기 어렵습니다. 그러나 예를 들어 사용자가 앱에 가입한 시점을 기준으로 사용자를 그룹화하면 고객 수명 주기 전반에 걸쳐 패턴을 분석할 수 있습니다.

동질 집단 분석은 사용자의 행동 방식을 더 잘 이해하는 데 도움이 되므로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자에게 가치를 더하고 사용자의 참여를 유지하는 제품 결정을 내립니다.
• 이탈 전 패턴을 파악하고 고객 유지를 개선하기 위한 조치를 취하십시오.
• 광고 및 개인화를 개선합니다.
• 제품 사용의 계절적 차이를 이해합니다.

구독 기반 회사에 대한 코호트 분석

구독 기반 SaaS 회사(예: Calm)는 구독 코호트 분석을 사용하여 유지율이 높고 가장 오랫동안 구독자를 유지하는 코호트를 식별할 수 있습니다. 마찬가지로, 계층화된 구독 회사(예: Canva 또는 HubSpot)는 더 비싼 요금제로 업그레이드하고 가장 많은 수익을 올릴 수 있는 집단을 식별할 수 있습니다.

구독 기반 SaaS 회사는 특정 집단이 이탈하는 이유를 이해하기 위해 몇 가지 분석을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 그들은 유지율을 개선하기 위해 노력할 수 있습니다.

행동 분석

사용자 행동 분석을 수행하려면:

• SaaS 플랫폼 내에서 수행하거나 수행하지 않는 작업을 기반으로 사용자를 그룹화하여 행동 집단을 만듭니다. 예를 들어 특정 기능을 사용했는지 여부에 따라 사용자를 분류합니다.
• 특정 기간 내에 취한 행동에 대해 사용자를 분리하여 행동 집단의 범위를 더욱 좁힙니다. 예를 들어 플랫폼에 가입한 후 첫 주 내에 특정 기능을 사용한 사용자입니다.
• 다양한 행동 집단을 분석하여 다양한 기능의 사용이 유지율과 상관관계가 있는지 확인합니다. 예를 들어 플랫폼을 사용한 후 첫 주 이내에 CRM을 Google 연락처와 동기화한 사용자가 그렇지 않은 사용자보다 유지율이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

이탈 분석

이탈률 코호트 분석을 수행하려면 다음을 수행합니다.

• 먼저 동질 집단을 정의합니다(예: 사용자가 가입한 날짜).
• 다음으로 특정 날짜에 가입한 사용자가 나중에 돌아오는 사용자 수를 확인하여 해지율을 계산합니다. 예를 들어 고객의 몇 퍼센트가 5일 차에 돌아오나요?
• 그런 다음 다양한 요인이 이탈에 영향을 미치는지 파악합니다. 예를 들어 플랫폼별로 사용자를 그룹화하여 다양한 플랫폼의 다양한 사용자 경험이 이탈에 기여하는지 확인할 수 있습니다.
• 일단 가설이 있으면 A/B 테스트 제품이 변경되어 Amplitude Experiment와 같은 도구를 사용하여 이를 확인하는 데 도움이 됩니다.

이 비디오에서 산업 및 분기별 이탈 분석에 대해 계속 배우십시오.

수익 분석

수익 집단 분석을 수행하려면 다음을 수행합니다.

• 이탈 분석 단계를 따라 시작하고 각 사용자가 기여하는 수익을 추가하십시오.
• 여기에서 수익 확장을 계산한 다음 동질 집단 간의 수익 확장을 비교합니다.
• 수익이 확대되고 있는 동질 집단에 주목하고 그 이유를 알아보세요.
• 그런 다음 실험을 사용하여 가설을 테스트하십시오.

SaaS 코호트 분석 결과를 구현하는 방법

SaaS 코호트 분석을 수행한 후에는 수집한 정보를 사용하여 이탈을 줄이는 제품 결정을 내리십시오.

결과를 구현하려면:

• 위의 SaaS 방법에 대한 코호트 분석 중 하나를 사용하여 짧은 시간 후에 이탈하는 "문제" 코호트를 식별합니다.
• 문제를 일으키는 원인에 대한 가설을 세우십시오. 예를 들어, 첫 주 내에 연락처 동기화 기능을 사용하지 않는 사람들은 SaaS 소프트웨어의 가치를 충분히 경험하지 못하여 빠르게 이탈합니다.
• A/B 테스트를 수행하여 가설을 확인하고 문제 집단을 더 잘 이해합니다. 이 조사는 종종 사용자의 참여와 유지를 유지하는 요소의 조합이기 때문에 복잡할 수 있다는 점에 유의하십시오.
• A/B 테스트 결과를 바탕으로 문제 영역을 해결하도록 소프트웨어를 적절하게 수정합니다.
• 추가 문제 영역을 식별하고 이탈을 줄이기 위해 코호트 분석 및 가설 테스트 프로세스를 반복합니다.

SaaS 코호트 분석: CLV 증가의 핵심

고객평생가치(CLV)는 일반 고객이 플랫폼과의 관계 과정에서 얼마나 많은 수익을 창출하는지 알려줍니다. 예를 들어 고객이 월간 구독료 $10를 지불하고 일반적으로 12개월 후에 이탈하는 경우 CLV는 $120입니다. 또한 이 용어가 LTV(평생 가치)로 축약된 것을 볼 수 있습니다.

CLV가 높은 사용자 유형을 이해하면 유사한 사용자를 유치하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 또한 높은 참여도 및 유지율과 관련이 있음이 입증된 조치를 다른 사람들이 취하도록 권장할 수도 있습니다.

SaaS 코호트 분석을 통해 고객(최종 사용자 또는 고객 계정)이 언제 이탈하는지 확인할 수 있으므로 CLV를 측정하고 추적할 수 있습니다. 코호트 분석은 또한 CLV를 높이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 어떤 사용자 집단이 가장 많은 수익을 냈는지 확인한 다음 해당 사용자를 타겟팅하거나 더 나은 서비스를 제공하기 위해 제품 결정을 맞춤화하는 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

구독 코호트 분석을 통해 사람들이 이탈하는 이유에 대한 지표도 얻을 수 있으므로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 기본 구독 플랜 사용자의 이탈률이 높다고 가정해 보겠습니다. 기본 가격 책정 계획에 더 많은 제품 기능을 추가하여 해당 사용자에게 더 많은 가치를 제공하고 사용자가 이탈하지 않도록 할 수 있습니다.

또한 행동 메트릭이 CLV에 미치는 영향을 식별하여 소프트웨어를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 푸시 알림을 활성화하는 사용자가 SaaS 플랫폼에 계속 참여하는 경향이 있는 경우 온보딩 중에 모든 사용자에게 알림을 활성화하도록 권장하는 실험을 할 수 있습니다. A/B 테스트를 실행하여 해당 제품 변경이 참여도를 증가시키는지 확인하고 싶을 것입니다.

동질 집단 분석 측정항목 이해

CLV 외에도 SaaS 코호트 분석의 표준 메트릭은 고객 유지 또는 이탈(특정 기간에 각각 얼마나 많은 고객이 돌아오거나 떠나는가)입니다. 이탈률이 특정 코호트의 평균보다 높으면 해당 코호트에 주의를 집중해야 합니다.

사용자당 평균 수익(ARPU) 및 고객 확보 비용(CAC)과 같이 다양한 집단이 가져오는 수익에 대한 자세한 정보를 제공하는 메트릭을 살펴볼 수도 있습니다.

코호트 분석의 상위 3가지 유형

SaaS 코호트 분석의 경우 사용자를 구분할 코호트 유형을 선택할 수 있습니다. 상위 3가지 유형의 집단은 획득 집단 , 행동 집단 및 예측 집단 입니다.

획득 집단 은 다음을 기준으로 사용자를 구분합니다.

• 그때 가입했을 때
• 가입 방법(취득 채널)

행동 집단 은 사용자가 취하거나 취하지 않는 행동과 특정 기간 내에 취하는 행동을 기준으로 사용자를 구분합니다. 예를 들어:

• CRM 플랫폼에서: 지난 주에 X개의 연락처를 추가했거나 마케팅 캠페인을 시작한 사용자
• 프로젝트 관리 플랫폼에서: 데스크탑 알림을 활성화한 사용자

예측 집단 은 사용자가 미래에 특정 작업을 수행할 가능성에 따라 사용자를 구분합니다.

동질 집단 분석 템플릿

일반적으로 코호트 테이블에서 SaaS 코호트 분석을 수행합니다. 테이블에 다음이 표시됩니다.

• 각 사용자 집단에 대한 행(예: 7월 6일에 가입, 7월 15일에 가입)
• 동질 집단이 생성된 후의 각 일, 주 또는 월에 대한 열(0일은 사용자가 가입한 날임)
• 일반적으로 매일 이탈률 또는 유지율을 표시하는 셀

위의 코호트 표에서 7월 6일에 가입한 사용자의 유지율이 5일 차까지 6%에 불과하다는 것을 알 수 있습니다. 이는 사용자의 94%가 이탈한 버킷을 의미합니다. Amplitude의 셀프 서비스 데모를 사용하여 이 데이터를 무료로 탐색한 다음 이 예제 집단 표로 이동하십시오.

유지 분석 곡선을 작성하여 이 집단 테이블을 더 잘 시각화할 수 있습니다.

Amplitude의 Retention Analysis 차트를 사용하면 즉각적인 문제를 확인할 수 있습니다. 첫 날 이후에 사용자의 약 10%만 남아 있습니다. 이는 SaaS 제품에 복잡한 온보딩, 클릭 유도문안 누락, 기술 문제 또는 기타 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. 실험을 통해 가설을 테스트한 다음 문제를 수정하고 이탈을 줄일 수 있습니다.

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참고문헌

• 동질 집단 분석: 이탈 감소 및 유지 개선. 진폭
• 코호트 분석이 LTV 계산에 대한 다른 모든 접근 방식을 능가하는 이유 평생
• 모니터링해야 하는 8개의 SaaS 지표. 웹플로우
• 동질 집단 분석을 위한 초보자 가이드: 이탈을 줄이고 더 나은 제품 결정을 내리는 방법. 앱큐스