코호트 분석으로 LTV 보는 법: CRM 성과표의 흔한 착시

월말 CRM 리포트를 열면 숫자가 다 좋습니다. 오픈율도 괜찮고, 클릭률도 올랐고, 캠페인별 매출도 전부 플러스입니다. 그런데 회사 매출 그래프는 지난달과 비슷합니다. 캠페인 매출을 전부 더해 보면 회사 매출 증가분보다 큰 달도 있습니다.

캠페인이 거짓말을 한 건 아닙니다. 다만 캠페인 성과표는 구조적으로 두 가지를 보지 못합니다. 메시지가 없었어도 일어났을 매출, 그리고 다음 달에 청구되는 비용입니다.

그래서 CRM 성과는 자 두 개로 잽니다. 캠페인 하나가 실제로 더한 몫은 홀드아웃으로, 회사 전체가 좋아졌는지는 코호트 LTV로 봅니다. 이 글은 두 자를 만드는 법과, 숫자가 꺾였을 때 어디부터 열어야 하는지를 다룹니다.

캠페인 성과표는 더하기만 기록합니다

캠페인 매출은 대개 「메시지를 받고 며칠 안에 산 사람의 매출」로 계산합니다. 이 방식에는 세 가지 구멍이 있습니다.

① 안 보냈어도 샀을 매출이 들어 있습니다

어차피 이번 주에 재구매할 단골에게 쿠폰을 보내면, 그 매출은 캠페인 성과로 잡힙니다. 실제로 늘어난 매출은 없고 할인만 나갔습니다.

역설적인 건, 타게팅을 잘할수록 성과표가 더 부풀어 오른다는 점입니다. 살 사람을 정확하게 고르는 일은 「안 보내도 살 사람」을 고르는 일이기도 하기 때문입니다. 그래서 성과표 1등 캠페인이 실제로는 가장 적게 기여한 캠페인인 경우가 드물지 않습니다.

② 같은 매출이 여러 캠페인에 중복으로 잡힙니다

장바구니 알림도 받고 포인트 소멸 알림도 받은 사람이 샀다면, 두 캠페인 모두 그 매출을 자기 성과로 셉니다. 캠페인이 많아질수록 이 중복은 커집니다. 캠페인 매출의 합이 회사 매출 증가분보다 커지는 이유가 여기 있습니다.

③ 빼기는 기록되지 않습니다

할인으로 나간 돈은 캠페인 매출에서 빠지지 않습니다. 더 조용한 비용도 있습니다. 같은 사람에게 자주 보내면 열람률이 먼저 떨어지고, 이어서 차단과 수신거부가 쌓입니다. 열람률은 회복되지만 차단은 회복되지 않습니다. 이 손실은 캠페인 리포트에 찍히지 않고, 다음 달 발송 대상자 명단에서 조용히 줄어들 뿐입니다.

아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다.

수신 동의 모수가 1만 명인 쇼핑몰이 있습니다. 신규 동의와 이탈을 합쳐 월 1.5%씩 순감하면 12개월 뒤 약 8,340명이 남습니다. 발송을 공격적으로 늘려 순감이 월 3%가 되면 약 6,940명입니다. 1,400명 차이이고, 이 사람들은 다음 해 어떤 캠페인에도 들어가지 않습니다.

그래서 총 CRM 매출보다 먼저 보는 숫자가 있습니다. 발송 한 건당 매출과 수신 동의 모수의 월별 순증감입니다. 총매출은 유지되는데 한 건당 매출이 계속 내려간다면, 물량으로 버티고 있다는 신호입니다.

캠페인 하나의 진짜 성과는 홀드아웃으로 잽니다

캠페인이 만든 매출은 뺄셈 하나로 정의됩니다.

캠페인이 만든 몫 = 보낸 그룹의 구매율 − 안 보낸 그룹의 구매율

문제는 「안 보냈으면 어땠을지」가 관측되지 않는다는 점입니다. 그래서 일부러 만듭니다. 캠페인 조건에 걸린 대상자 중 무작위로 10% 정도를 빼고 보내지 않습니다. 이 그룹이 홀드아웃입니다.

아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다.

발송 그룹의 구매율이 6.0%, 홀드아웃의 구매율이 4.5%라고 하겠습니다. 성과표는 6.0%에 해당하는 매출을 전부 캠페인 성과로 적습니다. 그런데 메시지가 실제로 더한 것은 차이인 1.5%p뿐입니다. 성과표가 보여주던 숫자의 4분의 1입니다. 나머지 4.5%는 메시지가 없었어도 샀을 사람들입니다.

쿠폰이 붙은 캠페인이라면 계산이 한 번 더 들어갑니다. 할인은 6.0% 전원에게 나갔는데, 증분은 1.5%p에서만 나왔습니다. 증분 매출에서 전체 할인 비용을 빼야 캠페인이 남긴 돈이 됩니다.

홀드아웃을 설계할 때 지킬 것은 네 가지입니다.

• 무작위로 나눕니다. 「최근에 산 사람은 빼자」처럼 사람이 고르면, 두 그룹이 원래 다른 사람들이 됩니다

• 구매 주기보다 길게 봅니다. 메시지가 구매를 앞당기기만 했다면, 짧은 기간에는 증분으로 보이다가 길게 보면 사라집니다

• 신규와 재구매를 나눠서 봅니다. 두 집단은 메시지에 반응하는 방식이 다릅니다

• 한 번 잰 값을 상수로 쓰지 않습니다. 분기마다 다시 잽니다

캠페인마다 홀드아웃을 두기 어려울 만큼 모수가 작다면, 고객의 일부를 한 달 동안 모든 CRM 발송에서 빼는 방식도 있습니다. 캠페인별 기여는 안 보이지만, CRM 전체가 회사 매출을 얼마나 더하고 있는지는 보입니다.

회사 전체를 볼 때는 평균이 속입니다

캠페인 단위를 벗어나 회사 전체가 좋아졌는지 보려고 하면, 가장 먼저 손이 가는 숫자는 ARPU(고객 1인당 매출)와 MAU입니다. 둘 다 이 질문에 답하지 못합니다.

아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다.

기존 고객은 더 많이 샀고, 신규 고객도 5,000명이나 들어왔습니다. 좋아진 것밖에 없는데 ARPU는 23% 떨어졌습니다. 방금 들어온 사람은 아직 산 게 없으니 평균을 끌어내린 겁니다. 반대로 신규 유입을 끊으면 ARPU는 올라갑니다.

ARPU는 잘하고 있을 때 나빠 보이고, 멈췄을 때 좋아 보이는 지표입니다. 서로 다른 시점에 들어온 사람을 한 평균에 섞으면, 좋아진 것과 나빠진 것이 서로 지워집니다. MAU는 광고로 얼마든지 늘릴 수 있고, 그 사람들이 남는지 사는지는 말해주지 않습니다.

회사 성적표는 코호트 LTV입니다

섞지 않으면 됩니다. 같은 시점에 들어온 고객을 한 덩어리(코호트)로 묶고, 그 덩어리가 시간이 지나며 얼마를 샀는지 누적해서 봅니다.

도구를 열기 전에 세 문장을 먼저 적습니다. 이게 없으면 다음 달에 같은 표를 다시 만들 수 없습니다.

읽는 법은 세 가지만 기억하면 됩니다.

• 세로가 아니라 가로로 읽습니다. 한 코호트를 위아래로 들여다봐서는 잘하고 있는지 알 수 없습니다. 석 달 전 코호트의 D+30과 이번 코호트의 D+30을 나란히 놓는 순간 판단이 생깁니다

• 첫 칸을 먼저 봅니다. D+7에서 크게 빠지면 그다음을 아무리 잘해도 회수되지 않습니다. 과거 코호트에서 D+7과 D+180의 배수가 안정적이라면, 이번 주 코호트의 D+7만으로도 어느 정도 갈 집단인지 가늠할 수 있습니다

• 빈칸을 0으로 읽지 않고, 프로모션 달을 기준선으로 쓰지 않습니다. 지난주 코호트에 D+90이 없는 건 당연합니다. 대형 할인으로 들어온 달은 곡선 모양 자체가 다릅니다

저는 생애주기를 예측하지 않고 관찰해야 한다고 봅니다. 신규 코호트의 누적 곡선을 매주 보고, 추세가 바뀌는 순간 아래 지표로 거슬러 올라가는 것입니다. 1년짜리 LTV 예측치 하나보다, 매주 새로 채워지는 D+7 한 칸이 더 빨리 알려줍니다.

LTV가 부풀어 오르는 세 지점

코호트 LTV를 만들었다면 마지막으로 점검할 게 있습니다. LTV는 과소평가보다 과대평가되기 쉬운 숫자이고, 부풀면 감당 가능한 CAC의 상한까지 같이 부풉니다.

• 지금 남아 있는 고객만으로 평균을 냅니다. 현재 고객 명단에는 떠난 사람이 없습니다. 분모는 코호트 전원이어야 하고, 한 번 사고 사라진 사람의 0원도 평균에 들어가야 합니다

• 매출로 계산합니다. 쿠폰·적립금·반품·배송비·수수료·원가를 지나고 남는 돈이 LTV입니다. 마진율 30%인 회사가 매출 LTV를 CAC와 나란히 놓으면 배수가 실제의 세 배를 넘습니다

• 회수 기간을 빼놓습니다. LTV에는 시점 정보가 없습니다

아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다.

LTV÷CAC 배수는 2배로 괜찮아 보이지만, 현금이 돌아오는 건 12개월 뒤입니다. 이 회사가 광고비를 두 배로 늘리면 비용은 이번 달에 나가고 회수는 내년에 들어옵니다. 통장이 먼저 마릅니다. 배수와 회수 개월 수는 늘 한 쌍으로 적습니다. LTV를 네 변수로 쪼개는 법은 재구매율보다 LTV를 봐야 하는 이유에 정리해 두었습니다.

추세가 꺾였을 때 여는 순서

코호트 추세가 꺾이면 위에서부터 차례로 확인합니다.

1. 유입 채널 믹스가 바뀌었나. 가장 흔한 원인입니다. 새 채널을 켰거나 예산 비중이 바뀌면 코호트의 질 자체가 바뀝니다

2. 첫 구매 전환율이 떨어졌나. 들어온 사람이 첫 구매까지 가는 비율부터 봅니다

3. 재구매가 안 붙었나. 첫 구매 이후 CRM이 제대로 돌고 있는지, 발송 한 건당 매출이 내려가고 있지 않은지 봅니다

4. 객단가가 내려갔나. 할인 비중이 올라갔을 가능성이 큽니다

여기서 한 가지 함정이 있습니다. 광고 예산을 키운 직후 코호트가 꺾이면 대부분 「신규 타게팅이 실패했다」고 결론 냅니다. 그런데 초기에 들어온 고객은 알아서 가치를 찾아내는 얼리어답터인 경우가 많습니다. 예산을 키우면 그다음 층, 설명이 더 필요한 사람들이 들어옵니다. 같은 온보딩으로는 이 사람들이 첫 가치에 닿지 못합니다. 이때 고칠 곳은 광고 타게팅이 아니라 온보딩입니다. 이 부분은 아하 모먼트 찾는 법에서 이어서 다룹니다.

광고 유입이 정당해지는 조건은 세 가지입니다. 유입 단가가 낮고, 그렇게 들어온 사람의 재방문율이 좋고, 그게 매출로 이어져 다음 달 광고비로 쓸 잉여가 남을 때입니다. 직방이 광고로 성장할 수 있었던 것도 이 세 조건이 맞물렸기 때문입니다. 셋 중 두 번째와 세 번째를 보여주는 표가 코호트 LTV입니다.

매주 월요일 30분이면 됩니다

1. 최근 4개 코호트의 D+7, D+30을 가로로 비교합니다

2. 발송 한 건당 매출과 수신 동의 모수의 순증감을 봅니다

3. 이번 달 홀드아웃을 걸어 둔 캠페인의 증분을 확인합니다

4. 꺾인 곳이 있으면 채널 믹스 → 첫 구매 → 재구매 → 객단가 순서로 엽니다

캠페인 성과표는 이 네 가지를 다 본 뒤에, 어느 캠페인을 먼저 손볼지 고를 때 엽니다. 순서가 바뀌면 성과표 1등 캠페인에 예산을 더 붙이는 결정을 반복하게 됩니다.

확인해 볼 것

• 캠페인 매출을 다 더한 값이 회사 매출 증가분보다 크지 않습니까

• 가장 큰 캠페인 하나라도 홀드아웃을 두고 증분을 재 본 적이 있습니까

• 지난 분기 코호트의 D+90 누적 구매액을 마진 기준으로 말할 수 있습니까

• LTV÷CAC 배수 옆에 회수 개월 수가 적혀 있습니까

리토스와 플라이휠 그로스 컨설팅으로는 이렇게 풉니다

코호트 표는 원리가 단순한데, 매주 손으로 만들기는 어렵습니다. 주문 데이터를 가입일 기준으로 다시 묶고, 경과 일수별로 누적해야 하기 때문입니다. 그래서 대부분 한두 번 만들고 멈춥니다.

리토스에서는 가입 월별 코호트 LTV를 바로 봅니다. 캠페인 성과표와 회사 성적표를 한 곳에서 같이 보니, 캠페인은 잘됐는데 회사가 그대로인 달이 바로 드러납니다.

홀드아웃 설계와, 추세가 꺾였을 때 원인을 찾는 일은 플라이휠 그로스 컨설팅이 같이 합니다. 성장판을 CC와 LTV로 나눠 어느 변수가 꺾였는지 역추적하고, 유입 채널 믹스가 원인이면 AI 퍼포먼스 광고 운영 워크플로우로 예산이 좋은 코호트를 데려오는 채널로 가도록 운영을 바꿉니다. 원인을 짚고 끝내지 않고, 다음 코호트의 숫자가 돌아올 때까지 같이 봅니다.

정리

• 캠페인 성과표는 더하기만 기록합니다. 안 보냈어도 샀을 매출, 중복 집계, 할인과 수신거부라는 빼기가 빠져 있습니다

• 캠페인 하나의 진짜 성과는 홀드아웃과의 차이로 잽니다. 성과표 숫자의 일부만 증분인 경우가 흔합니다

• ARPU와 MAU는 서로 다른 시점의 고객을 섞어서, 잘할 때 나빠 보이고 멈출 때 좋아 보입니다

• 회사 성적표는 첫 구매 월별 코호트 LTV입니다. 가로로 비교하고, D+7을 선행 신호로 매주 관찰합니다

• LTV는 코호트 전원 기준, 마진 기준으로 계산하고 회수 개월 수와 한 쌍으로 적습니다

• 광고를 키운 뒤 코호트가 꺾이면 타게팅보다 온보딩을 먼저 의심합니다

자주 묻는 질문

CRM 캠페인 성과는 좋은데 회사 매출이 그대로인 이유는 무엇인가요?

캠페인 성과표에는 안 보냈어도 샀을 매출과 여러 캠페인에 중복 집계된 매출이 들어 있고, 할인 비용과 수신거부 같은 빼기는 기록되지 않기 때문입니다. 그래서 캠페인 매출을 다 더하면 회사 매출 증가분보다 커지는 일이 생깁니다.

CRM 홀드아웃 테스트는 어떻게 하나요?

캠페인 조건에 걸린 대상자 중 무작위로 10% 정도를 빼고 보내지 않은 뒤, 보낸 그룹과 안 보낸 그룹의 구매율 차이를 캠페인이 만든 몫으로 봅니다. 기간은 구매 주기보다 길게 잡고, 신규와 재구매를 나눠 보며, 한 번 잰 값을 상수로 쓰지 않고 분기마다 다시 잽니다.

코호트 LTV는 어떻게 보나요?

첫 구매일을 기준으로 같은 시점에 들어온 고객을 묶고, 경과 기간별 누적 구매액을 코호트끼리 가로로 비교합니다. 코호트 전원을 분모에 넣고 매출이 아니라 마진 기준으로 계산하며, LTV÷CAC 배수 옆에는 회수 개월 수를 함께 적습니다.

캠페인 성과표와 회사 성적표를 한 곳에서

AI 그로스 CRM, 리토스. 가입 월별 코호트 LTV를 바로 보고, 캠페인이 회사 숫자를 실제로 움직였는지 확인합니다.

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