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고객 코호트 분석 계산기
코호트(가입 시기 그룹) 신규 가입자·1·3·6·12개월 잔존율·ARPU(사용자당 평균 매출) 로 코호트 LTV(고객 평생가치) + 평균 유지 개월 을 즉시 산출. 코호트 분석은 그로스 단위 측정의 골드 스탠다드 — 가입 시점별 동질성 비교 가 핵심.
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결과
코호트 LTV(고객 평생가치, 사용자 1명당 · 12개월 기준)
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값을 입력하세요
코호트 12개월 누적 매출
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평균 유지 개월
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12개월 후 잔존
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코호트 건전성
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월별 코호트 잔존·매출 (M0~M12)
| 개월 | 잔존율 | 잔존 인원 | 월 매출 | 누적 매출 | 비주얼 |
|---|
어떻게 계산하나요
월 t 잔존 인원 = 코호트 시작 × 잔존율t
월 t 매출 = 잔존 인원t × ARPU(사용자당 평균 매출)
코호트 누적 매출 = Σ 월 매출t (t = 1..12)
사용자당 코호트 LTV(고객 평생가치) = 누적 매출 ÷ 코호트 시작 인원
평균 유지 개월 = Σ 잔존율t (t = 0..12)
예: 코호트 1,000명, M1 80% / M3 60% / M6 50% / M12 40%, ARPU(사용자당 평균 매출) 5만 ⇒ 12개월 누적 매출 ≈ 3.5억, 사용자 1명당 코호트 LTV ≈ 35만원, 평균 유지 ≈ 7.5개월. 마일스톤 사이는 지수 감소로 보간 — 같은 구간에서 일정 비율로 빠지는 가정이 실제 SaaS 곡선에 가깝습니다.
12개월 잔존 기준 코호트 건전성
| M12 잔존 | 등급 | 해석 |
|---|---|---|
| 60%+ | 우수 (B2B 수준) | 엔터프라이즈 SaaS·고관여 제품 |
| 40~60% | 건강선 | 일반 SaaS 안전 기준 |
| 25~40% | 평균 | B2C 구독·SMB SaaS 평균 수준 |
| 15~25% | 위험 | 컨슈머 앱·미디어 평균 |
| < 15% | 매우 위험 | 제품·온보딩 근본 재검토 필요 |
코호트끼리 곡선을 겹쳐 그릴 때 시간이 지난 코호트가 위로 올라가면 = 제품·온보딩(신규 적응) 개선이 효과. 평행하거나 내려가면 개선 효과 없음·신규 채널 품질 저하 신호.
한계와 주의
코호트(가입 시기 그룹) 분석은 그로스의 표준 측정 도구지만 다음 한계가 있습니다:
- 지수 보간 가정 — 마일스톤 사이를 일정 비율 감소 가정. 실제는 30·90일 갱신 시점에 계단식 이탈이 흔함
- active(활성) 정의 — "활성" 의 정의(로그인·결제·핵심 기능 사용)에 따라 잔존율이 크게 달라짐. 사내 일관 정의 필수
- ARPU(사용자당 평균 매출) 일정 가정 — 본 계산은 ARPU 가 평생 일정 가정. 실제는 업셀·다운셀로 변동, 정확한 분석은 매출 코호트(NRR(순 매출 잔존율)) 별도
- 코호트 크기 — 너무 작은 코호트(100명 미만) 는 노이즈 큼. 충분한 표본 후 의미
- 외부 변수 — 캠페인·시즌·가격 변경마다 코호트 곡선 다름. 평균 비교가 아니라 변수 통제 비교 필요
- logo vs revenue(고객수 vs 매출 기준) — 본 계산은 사용자 수 기준. 매출 단위는 큰 고객 1명 이탈이 작은 고객 10명보다 큰 영향 — 두 측정 함께 봐야 정확
코호트 건전성 기준은 2024 일반 추정이며 시기·산업·비즈니스 모델별 차이가 큽니다. 본 결과는 단순 가정 기반 추정치입니다.