데이터 기반 의사결정이 비즈니스 성패를 좌우하는 2025년, 단순한 고객 획득을 넘어서 고객 생애주기를 최적화하는 것이 전 세계 기업들의 핵심 과제가 되었습니다. 특히 AARRR 퍼널 각 단계에서 발생하는 고객 이탈을 정확히 진단하고 예측하는 코호트 분석은 데이터 인텔리전스의 핵심 영역으로 자리잡고 있습니다.

AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue) 퍼널은 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 2007년 제안한 '해적 지표'로, 스타트업부터 글로벌 기업까지 널리 활용되는 성장 측정 프레임워크입니다. 하지만 단순한 전환율(CVR) 측정만으로는 고객 행동의 시간적 패턴과 세그먼트별 차이를 파악하기 어렵습니다.

MIT Sloan MBA(경영대학원)의 Data-Science 연구에 따르면, 코호트 분석을 통해 AARRR 각 단계를 분석하는 기업들이 전체 고객 생애가치(CLV)를 평균 23% 더 정확하게 예측할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 고객의 행동 패턴이 획득(Acqusition) 시점, 첫 활성화(Activation) 경험, 그리고 초기 리텐션(Retention) 단계에서의 경험에 따라 장기적으로 다른 플로우를 그리기 때문입니다.