재구매율 기본 해석 방법

재구매율 코호트 분석 차트

재구매율 코호트 분석 차트는 코호트별로 유저가 시간이 지남에 따라 발생시키는 재구매율을 추적합니다. 위 차트에서는 코호트(동질 집단)를 첫 구매 시점으로 나누고 있습니다. 첫 구매 시점별로 2021년 6월 ~ 10월으로 월 단위 유저 집단을 나누었고 각 코호트별 재구매율을 추적합니다.

→ 재구매율은 재구매 유저수 / 코호트별 첫 구매 유저수로 계산됩니다.

[이미지 1] M+0 모달 예시

[이미지 2] M+1 모달 예시

[이미지1] 2021년 6월 첫 구매 코호트에 속한 유저는 585명이며 585명 중 71명이 M+0(2021년 6월)에 재구매하였고 **재구매율은 12.14%**입니다.

[이미지2] M+1(2021년 7월)엔 82명이 재구매하였고 **재구매율 14.02%**입니다.

[주의사항]

• 여기서 주의할 점은 가장 마지막에 위치한 2021년 10월에 대한 해석입니다. 코호트 차트를 분석하는 현재 시점이 2021년 10월 15일이라면 코호트에 대한 지표 계산이 완전히 끝난 시점이 아니기 때문에 해석의 범위에서 제외해야합니다.
• 2021년 10월을 가리키는 모든 코호트 영역들에 대해서도 마찬가지입니다. 2021년 9월에 첫 구매한 유저들의 M+1 시점의 지표는 10월 31일이 지날 때까지 불완전한 지표입니다. 따라서 마지막에 위치한 코호트 영역으로부터 대각선에 위치한 코호트 영역은 해석에서 제외해야 할 수 있음을 주의해야합니다. [하단 이미지 참조]

[조회 단위 설정]

라플라스에서는 코호트 분석의 조회 단위로 일별 / 주별 / 월별 / 분기별 / 연별 총 5개의 기능을 제공하고 있습니다.

최적의 조회 단위를 선택하기 위해선 일자(Day) 기준의 구매주기를 계산해야 합니다. 구매주기를 계산한 이후에는 아래 테이블에서 거리가 가장 가까운 조회 단위를 찾아야합니다.

가장 가까운 조회 단위를 찾는 방법은 거리 = |구매주기 - 조회 단위별 일자수| 를 구하는 방식입니다. (절대값을 구함)

만약 구매주기가 49일이라면 각 거리는 다음과 같습니다.

위 결과를 토대로 월별 코호트 지표를 분석해야 함을 알 수 있습니다. 만약 거리가 같을 경우엔 더 작은 조회 단위을 따르는게 좋습니다.

(참고: 구매주기를 계산하는 방법 )

평균 재구매율 (재구매율 커브)

위쪽 빨간 박스에 위치한 M+2의 평균 재구매율은 아래쪽 빨간 박스에 위치한 재구매 유저수의 총합 / 첫 구매 유저수의 총합으로 계산합니다.