SaaS 코호트는 업계, 구독 플랜, 가입 날짜 등 유사한 속성을 가진 고객 그룹입니다. 이를 통해 기업은 시간이 지남에 따른 고유한 행동을 관찰하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. SaaS 기업은 코호트를 검토하여 제품 수용도를 분석하고, 이탈률을 측정하고, 소비자 행동의 트렌드를 파악할 수 있습니다. 고객 유지력 향상, 제품 기능 극대화, 수익 성장 촉진은 모두 이러한 통찰력에 의존합니다. 예를 들어, SaaS 비즈니스는 특정 광고 캠페인 기간 동안 가입한 고객 그룹을 평가할 수 있습니다. 비즈니스는 해당 고객의 행동을 모니터링하고 그에 따라 접근 방식을 수정하여 가장 효과적인 마케팅 채널을 파악할 수 있습니다. SaaS 기업은 코호트 분석을 적절히 수행하려면 분석 도구를 사용해야 합니다.

SaaS 코호트는 업계, 구독 플랜, 가입 날짜 등 유사한 속성을 가진 고객 모음입니다. 이를 통해 기업은 시간이 지남에 따른 자체 행동을 관찰하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. SaaS 기업은 코호트를 검토하여 제품 수용도를 분석하고, 이탈률을 측정하고, 소비자 행동의 트렌드를 파악할 수 있습니다. 고객 유지력 향상, 제품 기능 극대화, 수익 성장 촉진은 모두 이러한 통찰력에 달려 있습니다. 

예를 들어, SaaS 비즈니스는 특정 광고 캠페인 기간 동안 가입한 고객 그룹을 평가할 수 있습니다. 비즈니스는 고객의 행동을 모니터링하고 그에 따라 접근 방식을 수정하여 어떤 마케팅 채널이 가장 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다. SaaS 기업은 코호트 분석을 적절히 수행하려면 분석 도구를 사용해야 합니다.  

SaaS 코호트 분석 단계:

• 코호트 정의. 

• 이는 사용자를 구매한 제품이나 서비스 가입 날짜와 같이 공유하는 속성에 따라 분류하여 수행할 수 있습니다. 시간 기반 코호트가 SaaS에서 가장 인기 있지만, 회사에 관련이 있을 수 있는 다른 기준에 따라 사용자를 그룹화할 수도 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

• 시간이 지남에 따라 동료들의 행동을 주시하십시오. 

• 이는 월간 활성 사용자 수, 사용자당 평균 수익, 이탈률 등 다양한 매개변수에 대한 정보를 수집하여 달성할 수 있습니다.

• 수집한 정보를 검토하십시오. 

• 이를 통해 시간이 지남에 따른 고객의 성과를 이해하고 회사와 관련된 패턴을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 일부 코호트가 유료 플랜으로 업그레이드할 가능성이 더 높거나 일부 코호트가 다른 코호트보다 이탈하기 쉽다는 것을 발견할 수 있습니다.

• Imagine your outcomes. 

• 각 코호트의 특정 지표의 시간에 따른 변화를 비교하는 차트는 SaaS 코호트 분석을 묘사하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기술은 수동 분석을 통해서는 감지하기 어려울 수 있는 원시 데이터에 숨겨진 미묘한 패턴과 트렌드를 발견하는 데 도움이 됩니다.

SaaS 코호트 분석의 장점은 다음과 같습니다. 

• 고객 유지력 향상: 고객이 제품을 어떻게 사용하는지 알면 고객 경험을 향상시키고 이탈률을 낮출 수 있습니다.
• 높은 수익: 고가치 코호트를 식별하여 마케팅 및 영업 노력을 집중할 수 있습니다.
• 개선됨 SaaS 제품 개발:  다양한 코호트가 제품을 어떻게 사용하는지 알면 소비자의 요구를 충족하는 새로운 기능과 역량을 만들 수 있습니다.

SaaS 회사가 성공하려면 정기적인 수입과 사용자 참여가 필수적입니다. 

• 코호트 분석은 이러한 중요한 영역에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 전략적 확장과 정보에 입각한 선택을 용이하게 합니다. 
• 코호트 분석은 사용자를 공통 특성에 따라 분류하고 시간 경과에 따른 활동을 모니터링하여 다른 방법으로는 감지되지 않을 수 있는 추세와 패턴을 밝혀냅니다. 이러한 심층적인 이해를 통해 기업은 이탈에 영향을 미치는 요인을 정확히 파악하고 유지, 사용자 경험을 조정하고 마케팅 캠페인을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 마케팅 채널을 통해 얻은 코호트를 조사하여 가장 성공적인 캠페인을 식별할 수 있습니다.
• 다양한 온보딩 경험을 가진 코호트를 비교하는 것은 개선이 필요한 영역을 정확히 파악하는 데에도 유용할 수 있습니다. 
• 코호트 분석은 궁극적으로 원시 데이터를 활용 가능한 통찰력으로 전환하여 SaaS 기업이 확장을 촉진하고 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 

Depending on the product and industry, the average user engagement length in SaaS varies significantly, although it usually ranges from two to five minutes. Because it gives information on how long users spend using a product and its features, this measure is significant because it can be a good indicator of how much value customers are receiving from it. 

제품을 정기적으로 사용하는 사용자는 향후에도 제품을 계속 사용할 가능성이 높으므로, 높은 사용자 참여 시간은 장기적인 유지율을 예측하는 지표가 될 수도 있습니다. 사용자 참여 시간은 단지 하나의 성공 지표일 뿐이며, 독립적으로 사용해서는 안 된다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.  

잘 구성된 온보딩 절차(때로는 '개선된 온보딩'이라고도 함)는 고객 이탈을 줄이는 데 필수적입니다. 주요 목표는 신규 사용자를 신속하고 효율적으로 온보딩하여 SaaS 제품을 완전히 이해하는 데 필요한 기본 지식과 이해를 얻도록 돕는 것입니다. 

온보딩 프로세스가 소비자가 '아하' 모먼트, 즉 제품의 잠재력과 제품이 자신의 요구를 어떻게 충족하는지 깨닫는 '유레카' 모먼트를 경험하도록 돕는 능력이 온보딩의 효과를 결정합니다. 온보딩 재설계는 중요하며, 이는 확실한 증거로 뒷받침됩니다. 

연구에 따르면 강력한 온보딩 프로세스와 고객 충성도 증가, 낮은 이탈률, 그리고 높은 유지율.