[커머스] H&M 고객/매출 데이터 분석
H&M의 특징
: 53개 온라인 마켓 , 약 4850개의 매장 보유
: 시즌성 강함, 트렌드 변화 빠름, 동일상품 재구매보단 다른 상품군으로 이동하는 구조
: 데이터에 색 관련 변수가 6개 이상 있음 -특이사항
- MD/상품기획
- 마케팅 : FN 마케팅 효과 검증 보고서
- 채널 : 온라인/오프라인 채널 전략 제안서 (O2O)
- 이탈/고객유지
다음(차기 시즌)에 어떤 상품을 들일까?
colour_group_name + perceived_colour_value_name
어떤 색·명도 조합을 늘릴 것인가 -트렌드, 시즌성 반영
(graphical_appearance_name 패턴, 그래픽 요소도 있긴 함)
section_name
어떤 착용 맥락/라이프스타일을 강화할 것인가
Everyday Basics, Nightwear, Lingerie, Sportswear, …
이탈 위험이 보이는 section에 대해서는 대체section을 제안
sales_channel_id
온/오프라인 별 전략 : 온라인 강세 상품, 오프라인 체험형 상품
멀티채널 고객이 선호하는 상품 강화
어떤 행동 패턴이 재구매 또는 이탈로 이어지는가? - 이탈 위험 고객 타겟팅
club_member_status(ACTIVE 등)Active(커뮤니케이션 가능 여부)
H&M식 고객 관리
고객은 고정된 존재 ❌
신규 → 활성 → 이탈 위험 → 탈락의 상태 전이 ⭕
📌 질문의 관점
- “누가 탈퇴했는가?” ❌
- “어떤 경험이 활성 상태로 이동시켰는가?” ⭕
FN(패션뉴스구독) 마케팅이 효과가 있는가?
-매출보다는 상품다양성, 카테고리 이동, 채널이동
- FN 구독 여부(
FN) - 노출 강도(
fashion_news_frequency) - 커뮤니케이션 가능 여부(
Active)
FN = “지금 사세요” ❌
FN = “이런 게 나왔어요, 한 번 보세요” ⭕
