Week 0 전체 사용자
77,805,173
GA4 Cohort Exploration 상단 합계 기준
GA4 Cohort Exploration · Active users 관찰치
GA4 Cohort 분석
신규 고객은 다시 돌아오는가?
GA4 Cohort Exploration 캡처 기준으로 보면 Week 1 재방문은 9.12%, Week 2는 2.28%까지 낮아집니다. 구매·매출·LTV 판단은 Purchase/Revenue Cohort와 비용 데이터로 별도 검증해야 합니다.
핵심은 유입 확대보다 Week 0에서 Week 1로 넘어가는 첫 재방문 방어입니다.
출처: GA4 원본 캡처값: Active users단위: 주차 Cohort범위: 2025-05 ~ 2026-06상태: 가설 검증 필요
Week 1 활성 사용자
7,092,555
Week 0 대비 9.12%
Week 2 활성 사용자
1,772,056
Week 0 대비 2.28%
Week 11 활성 사용자
511,406
Week 0 대비 0.66%
핵심 요약
인포그래픽처럼 먼저 읽혀야 하는 판단만 남겼습니다. 원인 단정은 제외하고 관찰 패턴과 검증 후보로 정리합니다.
- 관측 Cohort 모수는 크지만 Week 1 활성 사용자 비중은 9.12%로 낮아, 첫 주 재방문 방어가 가장 먼저 확인할 관찰 패턴입니다.
- Week 2 이후 장기 활성 비중은 2%대 이하로 내려갑니다. 상시 습관형 방문보다 캠페인·시즌·CRM 영향 가능성을 검증할 재방문 패턴으로 보는 편이 안전합니다.
- 일부 Cohort의 Week 2~4 또는 중후반 재상승은 활성 사용자 재상승 후보입니다. 측정/모수/캠페인 캘린더 확인 전에는 원인으로 단정하면 안 됩니다.
- 이 화면은 Active users 기반입니다. 구매, 매출, LTV 성과는 Purchase/Revenue Cohort로 재검증해야 합니다.
눈에 띄는 Cohort 재상승 후보
절대 사용자 수가 튄 주차를 “성과”가 아니라 검증 후보로 분리했습니다.
2025-09-21 Cohort
Week 2 122,709명 · Week 3 121,626명 · Week 4 104,302명
9월 말 시즌/프로모션 캘린더와 대조할 재상승 후보
채널, 랜딩, 태깅 변경, 앱푸시·쿠폰 집행 여부 확인
2025-12-21 Cohort
Week 1 158,438명 · Week 2 127,039명
연말 시즌/캠페인 캘린더와 대조할 후보
선물 시즌, 겨울 상품, 쿠폰·적립금 집행 이력 확인
2026-02-08 Cohort
Week 2 112,242명
설 전후와 봄 전환 시점의 재상승 후보
캠페인 일정, 카테고리별 유입, 구매 Cohort 후속 확인
2026-05-24 Cohort
Week 2 103,941명
최근 구간의 재방문 패턴 후보
미성숙 Cohort라 후속 주차가 채워진 뒤 재판단
Week 0 -> Week 1 방어
첫 방문 후 7일 안에 돌아올 이유를 만듭니다.
- 첫 방문 후 미구매 사용자에게 D+1 상품 추천을 노출합니다.
- 장바구니 추가 후 미구매 사용자에게 D+1 / D+3 리마인드를 보냅니다.
- 검색·브랜드관 유입 사용자는 관심 카테고리 기반 메시지로 분기합니다.
재상승 Cohort 역분석
눈에 띄는 재방문 후보의 공통 조건을 찾습니다.
- 해당 주차의 앱푸시, 알림톡, 쿠폰, 리타겟팅, 기획전 캘린더를 매칭합니다.
- 채널, 랜딩 페이지, 카테고리, 브랜드, 가격대를 같은 표본으로 비교합니다.
- 구매 전환과 비용은 별도 데이터로 연결해 후속 검증합니다.
다음 검증 단위
Active users 관찰치를 성과 데이터와 분리해 확정합니다.
- First user default channel group 기준 Cohort를 분해합니다.
- /app/product, /app/event, /app/search/result 등 첫 유입 랜딩별 Cohort를 비교합니다.
- 14일/30일 Purchase Revenue Cohort로 시즌별 품질을 재검증합니다.
원본 Cohort 캡처
해석의 근거가 되는 GA4 Exploration 캡처입니다. 앱이 재계산한 표가 아니라 원본 증거로 보존합니다.
GA4 데이터 계약
Cohort 포함 기준
현재 캡처만으로 Cohort 포함 기준, 반환 기준, Standard/Rolling/Cumulative 계산 유형을 확정할 수 없습니다. GA4 Explore 패널 설정을 함께 저장해야 재현 가능합니다.
식별 기준
GA4 Cohort Exploration은 기기 데이터 기준이며 User-ID를 고려하지 않습니다. 로그인 사용자 관점의 잔존율과 다를 수 있습니다.
데이터 품질
Exploration 결과는 표본 추출, thresholding, 날짜 범위, 최근 미성숙 Cohort 영향을 받을 수 있습니다. 원본 보고서의 데이터 품질 표시를 확인해야 합니다.
성과 범위
이 해석은 활성 사용자 재방문 구조를 읽는 용도입니다. 매출성과 판단은 구매/매출 Cohort, 비용, 캠페인 캘린더를 연결한 뒤 확정합니다.
최종 결론
LF몰은 관측 유입 규모가 크지만 기본 장기 Retention은 낮습니다. 따라서 이번 화면의 의사결정 포인트는 “첫 주 재방문 방어”와 “재상승 후보의 원인 검증”입니다.