# 신규/기존 고객 코호트 분석으로 셀링 포인트 발굴 — LTV 향상

> 신규 고객과 기존 고객의 선호 제품군 차이, 주문 회차별 구매 패턴 변화를 분석해 고객 유형별 맞춤 전략을 도출한 사례.

## 핵심 요약
- 신규 고객과 기존 고객을 같은 잣대로 분석하면 각 그룹에 실제로 통하는 셀링 포인트를 놓치기 쉽다
- 전체 주문 데이터를 집계로만 보지 않고 단일 주문 vs. 반복 주문으로 나눠야 회차별 변화 패턴이 드러난다
- 고객의 선호는 정적이지 않고 구매 이력(주문 회차)에 따라 이동하므로, 추천 전략도 회차 구간별로 달라져야 한다
- 카테고리별 선호 비중 같은 단순 지표라도 고객 유형을 나눠 비교하면 바로 실행 가능한 마케팅 인사이트로 이어진다

## 무엇이 문제였나
신규 고객과 기존 고객 모두 구매율·재구매율이 하락하는 추세였다. 고객 유형을 하나로 묶어 접근해서는 각 그룹에 맞는 유지 전략을 세우기 어려웠다.

## 과제
신규 고객을 유인할 전략과 기존 고객의 충성도를 높일 전략을 각각 도출하려면, 두 그룹의 구매 행동 차이와 주문 회차에 따른 변화 요인을 먼저 규명해야 했다.

## 접근
- 신규 고객과 기존 고객을 구분해 각 그룹이 주로 구매하는 제품 카테고리와 비중을 비교 분석
- 단일 주문과 반복 주문을 분리해, 전체 주문을 뭉뚱그려 집계했을 때는 보이지 않는 패턴을 확인
- 주문 회차가 늘어날수록 선호 제품과 구매 의사결정 요인이 어떻게 바뀌는지 추적

## 구축 내용
- 신규 고객은 B 카테고리 제품 선호도가 61%로 나타난 반면, 기존 고객은 A 카테고리 제품 선호도가 54%로 뚜렷하게 갈려, 고객 유형별로 다른 제품 추천 전략을 설계
- 주문 회차별로 셀링 포인트가 달라지는 지점을 발굴해, 회차 구간에 맞춘 제안 로직을 수립

## 이 사례에서 배울 수 있는 것
- 신규 고객과 기존 고객을 같은 잣대로 분석하면 각 그룹에 실제로 통하는 셀링 포인트를 놓치기 쉽다
- 전체 주문 데이터를 집계로만 보지 않고 단일 주문 vs. 반복 주문으로 나눠야 회차별 변화 패턴이 드러난다
- 고객의 선호는 정적이지 않고 구매 이력(주문 회차)에 따라 이동하므로, 추천 전략도 회차 구간별로 달라져야 한다
- 카테고리별 선호 비중 같은 단순 지표라도 고객 유형을 나눠 비교하면 바로 실행 가능한 마케팅 인사이트로 이어진다

## FAQ
**Q. 신규/기존 고객 코호트 분석으로 셀링 포인트 발굴 — LTV 향상**

A. 신규 고객과 기존 고객의 선호 제품군 차이, 주문 회차별 구매 패턴 변화를 분석해 고객 유형별 맞춤 전략을 도출한 사례.

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출처: https://bizspring.ai/kb/case/blog-cohort-selling-point-ltv · 최종 갱신 2026-08-23T15:08:48.7497+00:00