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SQL로 시작하는 데이터 분석
호트 리텐션 분석을 할 수 있습니다. 이 방법이 많이 쓰이는 이유는 특정 이벤트를 다른 날짜에
시작한 그룹과 서로 다른 행동 패턴을 보이는 경우가 많기 때문입니다. 고객 서비스를 예로 들
면, 얼리 어답터
early
adopter
고객은 새로운 제품에 더 열정적이며 레이트 어답터
later
adopter
고객과
는 다른 리텐션 패턴을 보입니다.
SaaS
소프트웨어에서는 서비스 초기에 사용을 시작하는 얼
리 어답터보다 서비스가 더 성숙된 이후에 사용을 시작하는 레이트 어답터의 리텐션 비율이 더
높은 경향이 있습니다. 시간 기반 코호트는 목적에 따라 주간, 월간, 연간 코호트 등으로 개체
를 그룹화합니다. 어느 시간 주기를 사용할지 잘 모르겠다면 그룹이 너무 작지 않게끔 적절한
시간 단위를 임의로 선택해 그룹화한 뒤 코호트 분석을 수행해 의미 있는 패턴이 있는지 확인
해봅시다. 코호트의 기준이 정해지고 리텐션 분석 방법을 안다면 다른 시간 단위로 코호트 분
석을 수행해보기는 어렵지 않습니다.
먼저 연도를 기준으로 코호트를 나누는 코드를 살펴본 뒤, 세기
century
기준 코호트 분석을 위한
코드로 변환해봅시다. 의원이 첫 임기를 시작한 시기를 기준으로 코호트를 나눈 다음 코호트
별 리텐션 차이가 있는지 확인해봅니다. 정치적 트렌드와 ...