구독형 비즈니스 모델을 운영하고 있다면, 비슷한 모델이 있는지, 아니면 인터넷에 비슷한 모델이 없는지. 제품 및 서비스에 대한 고객 피드백을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 이러한 데이터와 통찰력이 이 비즈니스의 세분화된 수익 및 이익 예측 추세를 잘 반영하기 때문입니다. 그리고 도미노 효과를통해 유료에서 소셜, 이메일 유도 판매 및 고객 옹호에 이르기까지 브랜딩 및 마케팅 옵션 결정에 직접적인 영향을 미칩니다. 앞으로 몇 년 동안 실제 성과와 예측을 통해 긍정적인 손익 결과가 나온다면 모두 이 좋은 시작 덕분이라고 생각합니다.
그렇다면 문제는 구독형 비즈니스 모델의성과를 어떻게 분석하느냐이다. 이 문서에서는 Google 스프레드시트에 있을 수 있는 동질 집단 분석을 활용하는 방법을 안내해 드리겠습니다. 구독의 실제 유지율과 이탈률 성능을 이해하기 위한 것입니다. 이 글이 끝나면 구독 비즈니스에 대한 집단 분석의 아름다움을 배울 수 있습니다. 따라서 분석을 기반으로 마케팅 및 영업 전략을 전개할 수 있습니다.
코호트 분석이란 무엇입니까?
코호트 분석은 일종의 행동 분석입니다. 모든 사용자를 하나의 그룹으로 보는 대신 특정 전자상거래 주문, 웹사이트 구독자 또는 온라인 게임 사용자로부터 데이터를 가져옵니다. 그리고 분석을 위해 관련 고객 세분화로 나눕니다. 따라서 구독 비즈니스 모델에서는 무료 평가판과 유료 옵션을 통해 다양한멤버십을 판매할 수 있습니다. 따라서 이를 여러 세그먼트로 분류하고 일정 기간 동안 멤버십이 어떻게 수행되는지 확인할 수 있습니다.
코호트 분석은 시간 경과에 따른 사용자 재구매, 갱신 및 재참여 활동을 측정하는 도구입니다. 시간이 지남에 따라 사용자 참여가 실제로 좋아지는지 아니면 나빠지는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 따라서 현재 콘텐츠, 제품 또는 서비스에서 사용자 평생 가치를 이해할 수 있습니다. 현재 고객 평생 가치를기반으로 향후 판매 및 마케팅 캠페인 활동에서 CAC를 예측할 수 있습니다.
구독 계획 및 계획 별 성능
모든 기업은 고객에게 하나의 옵션만 제공할 수 있습니다. 또는 고객 세분화 요구 사항에 따라 모든 기업은 다중 옵션을 제공하고 이를 다양한 가격 계층으로 분류할 수 있습니다. 그리고 계획은 월간 또는 연간 계획 등이 될 수 있습니다. 고객의 구매 행동 및 사용자 패턴에 따라 달라질 수 있습니다. 귀하의 비즈니스에서 채택하는 구독 제품 접근 방식이 무엇이든 상관없습니다. 기본적으로 각 계획에는 신규, 갱신, 취소 또는 기타 사례별로 분류된 성과 추적기가 있어야 합니다. 특히 귀하의 비즈니스 모델에서 발생할 수 있습니다. 따라서 선택한 전환 확인 기간별로 잔액을 마감하는 사용자 수를 추적할 수 있습니다. 그리고 총 사용자 수가 증가하고 있거나, 성과가 정체되거나, 불행하게도 감소하고 있음을 이해할 수 있습니다.
필요한 Google 스프레드시트수식 및 도구
코호트 분석 시트의 원시 데이터를 구성하려면 기본적으로 최소한 일부 구성원 기준 데이터가 있어야 합니다. 여기에는 가입/환불/해지 데이터, 회원 고유 ID 등이 포함됩니다.
데이터베이스에 이러한 3개의 열 데이터가 없으면 정확한 고객 유지율, 이탈률, CAC, CLV를 분석하는 것이 불가능합니다.
Google 스프레드시트의 월() 및 연도() 기능입니다.
고객 생애 가치를 계산하려면 시작 날짜, 종료 날짜 등과 같은 데이터 포인트가 중요합니다. 날짜 형식이 2017년 1월 1일과 같이 표시되는 경우 쉽게 계산할 수 있도록 월 과 연도로 분할해야합니다.
개월 수
이 데이터는 주로 고객이 멤버십을 몇 개월동안 사용했는지를 알려주며, 멤버십은 월, 연도부터 시작하여 그 과정에서 갱신되고 마지막에는 취소됩니다.
Number of months = (joined year - 2017)*12 + joined month
신규 가입 월_번호 계산을 위한Vlookup() 또는 Index/Match() 함수
일정 기간 동안 새로운 가입 ID 평생 가치를계산해야 합니다. 따라서 각 고유 ID에 대한 신규 가입 기간(month_no)을 이해해야 합니다. 그 전에 먼저 회원가입 시 Month_no에 동일한 고객 ID와 피드를 식별하기 위해 또는 match/index()를 사용해야 합니다. 여기에서는 모든 newb2c 데이터를 복사하여 새 시트에 붙여넣고 newb2c를 원래 원시 데이터시트로만 다시 vlookup .
색인/일치 학습에 관심이있다면 이 기사를 확인하세요.
수명
이제 우리는 고유 ID가 생성되고 구독 취소되는 시점을 Month_no를 통해 알 수 있습니다. 따라서 비구독 월_번호에서 고유ID 생성일을 뺀 것이 멤버십 수명과 동일합니다.
Lifespan = month_no - newsignup_monthno
평생 가치 – if () 및 or () 함수
신규 가입과 갱신 회원은 고객 생애 가치를계산하는 데이터 포인트입니다. 따라서 요금제 가격이 US$99인 경우 열을 만들고 if() 및 or()를 사용하여 유료와 구독 취소 또는환불을 구분할 수 있습니다.
Lifetime value = IF(or(D2=”newb2c”, D2=”RENEWB2C”),99,0)
피벗 테이블
원시 데이터 시트가 준비되면 Google 시트의 피벗 테이블을 사용하여 수명 및 newsignup_monthno별 일괄 수치를 시각적으로 표시해야 합니다.
컬러 스케일러
전체 회원, 갱신 회원, 구독 취소자가 모두여기에 있습니다. 그러면 유지율, 즉 갱신 회원 수/월별 총 회원 수를 계산할 수 있습니다.
월별 변화를 쉽게 확인하려면 Google Sheets 색상 스케일러를 사용하세요. 그리고 어느 달의 캠페인이 더 좋고 나쁜지 확인할 수 있습니다.
평균 유지율, 이탈률, CAC 및CLV
이전에 수명, 유지율, CAC 데이터가 있는경우 멤버십 고객 평생 가치를 계산하는 방법에 대한 공식을 공유했습니다. 자세한 내용은 이 기사를 확인하세요.
6가지 고객 세분화를 위한 전자상거래 일대일 마케팅 전략
이를 뒤집어서 사용자당 CAC와 총 이익을계산할 수 있습니다. 평균적인 멤버십 플랜을 알고 있기 때문입니다. 이 코호트 분석 표에서 수명 기간 동안 월별 유지율과 사용자를 확인할 수 있습니다.
월 회비를 정액으로 가정하여 월별 수익을계산할 수 있습니다. 이 멤버십은 고객 그룹을 대표한다고 말할 수 있으므로 고객 평생 가치는 멤버십 평생 가치와 동일합니다. 이로써 최종적으로 사용자당 평균 수익(ARPU)을 계산할 수 있게 되었습니다.
여기서 신규유저 확보에 따른 손익분기점이나 수익을 목표로 한다면 CAC는 유저당 평균 수익과 같거나 그보다 작아야 합니다. 그리고 상위 퍼널 고객에게 다가갈 목적으로CAC를 높이려는 경우 유지율 증가가 핵심입니다.
참 쉽죠? 구독 비즈니스 모델의 유지율, 이탈률, CAC, CLV에 대한 코호트 분석을 재미있게 읽어보시기 바랍니다. 그렇게 했다면 아래 나열된 일 중 하나를 수행하여 우리를지원해 주세요. 이는 항상 우리 채널에 도움이 되기 때문입니다.
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