오늘 Branch에서 세계 최초의 크로스 플랫폼 및 크로스채널 코호트 분석 도구를 출시합니다. 이제 Branch 고유의 사용자 중심 어트리뷰션 엔진을 통해 확보한 데이터를 사용하여 모든 마케팅 캠페인의 성과를 보여주는 코호트 보고서를 생성할 수 있습니다.
Branch의 솔루션은 기존의 모바일 어트리뷰션 도구에서 제공되는 제한적인 단일 채널 및 단일 플랫폼 코호트 보고에 비해 획기적으로 개선되었습니다. 이번에 출시되는 솔루션을 사용하면, 캠페인 결과를 보고할 뿐만 아니라 시간이 지날수록 성과를 개선하는 도구로서 코호트 분석을 활용할 수도 있습니다.
코호트 분석이 중요한 이유
코호트 분석을 알맞게 사용하면 데이터를 통해 다른 방식으로는 파악할 수 없는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
예를 들어 대학생들의 졸업 후 연간 소득을 조사하려는 경우, 기초적인 선형 분석으로는 시간의 경과에 따라 소득이 분명하게 증가하는 것을 볼 수 있습니다.
하지만 졸업년도에 따라 학생들을 코호트로 분류하면, 2009년 졸업생의 소득이 전년도 졸업생에 비해 훨씬 더 빠르게 증가한다는 흥미로운 사실을 확인할 수 있습니다.
즉, 코호트 분석은 동질 집단을 비교하는 방법으로, 단순한 지표뿐 아니라 캠페인 데이터를 통해 더욱 실용적인 인사이트를 얻을 수 있으므로 마케터에게 매우 유용합니다.
크로스 플랫폼 및 크로스채널이 코호트 분석에 중요한 이유
효과적인 코호트 분석의 전제 조건은 기본 데이터입니다. 앞서 예로 든 대학 졸업자의 소득 비교에 이어, 대학에 진학하지 않은 고등학교 졸업자의 소득을 비교하는 경우를 가정해보겠습니다. 이 경우 고등학교에서 학생들의 졸업 날짜를 기록하지 않는다면 비교가 불가능할 것입니다.
기존에 제공된 기본 코호트 분석에도 이러한 한계가 존재했습니다. 즉, 단일 채널이나 플랫폼(예: 모바일의 유료 앱 설치 광고)의 데이터를 분석할 수는 있었으나, 이는 온전한 솔루션이 아니며 전체적인 그림을 볼 수 없으므로 위험이 따릅니다.
예를 들어 캠페인 날짜에 기반한 기초적인 분석을 넘어, 유료광고를 통해 재참여한앱 사용자로부터 얻은 수익과 이메일을 통해 재참여한 데스크톱 웹사이트 방문자로부터 얻은 수익을 비교하는 것이 (마케팅 예산이 제한적이라면 꼭 알아야 하는 정보임에도 불구하고) 불가능합니다. 각각의 데이터가 완전히 고립되어 단편적으로 존재하기 때문입니다.
모든 플랫폼과 채널을 아우르는 Branch의 코호트 분석 솔루션
Branch의 고유한 사용자 중심 어트리뷰션 엔진은 이처럼 단편적인 데이터를 연결해줍니다. Branch는 모든 플랫폼과 채널에 걸쳐 각 사용자의 터치포인트를 연결하여 중복 없는 하나의 페르소나를 완성합니다.
이러한 통합 페르소나는 강력한 크로스 플랫폼 및 크로스채널 코호트 보고서를 생성하는 데 필수 요소입니다.
Branch의 새로운 코호트 분석 기능을 활용하는 마케터는 캠페인 진행 채널이나 사용자의 최종 전환 플랫폼에 구애받지 않고 모든 마케팅 캠페인의 데이터를 이용하여 강력한 코호트 분석을 수행할 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 중요한 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.
유료 사용자와 오가닉 사용자중 더 높은 리텐션 비율을 보이는쪽은?
이메일 캠페인을 통해 재참여를 유도한 웹 사용자와 앱 사용자중 더 높은 수익이 창출된쪽은?
확보된 사용자로부터 가장 높은 수익을 창출하는 광고 캠페인은?
광고를 통해 확보한 사용자가 시간이 지나도 유지 되는가?
지금 바로 사용해보세요!