[TIL#65 250609]

강·2025년 6월 10일

데이터분석_TIL

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총 셀러 수: 3021
배송 완료된 주문 건에 한하여 총 셀러 수: 2900
1. 셀러별 주문수 (배송 완료 건에 한하여)

왼쪽의 막대그래프(하늘색)는 셀러별 total_revenue를 내림차순으로 보여줌
- long‐tail 분포
- 매출 상위 소수의 셀러가 전체 매출의 대부분을 차지하고, 다수의 셀러는 상대적으로 작은 매출
- 전형적인 Pareto(80/20) 분포
붉은 선은 누적 매출 비율(cum_ratio)을 나타냄
- 셀러 순위 528위까지의 누적 비율이 약 80% 지점, 그 이후로는 추가되는 매출이 매우 완만함
- 상위 528명(전체 셀러의 약 18%)만으로 플랫폼 전체 매출의 약 80%를 생성
전략 제시(??)
- Top‐Seller 집중 관리
  : 상위 18% 셀러가 전체 매출의 핵심
  -> 이들의 이탈 리스크 관리를 우선시 해야 함
- Long‐Tail 성장 기회
  : 뒤쪽에 길게 늘어선 수많은 셀러들도 잠재 성장 자원
  -> 중·하위 셀러의 매출 증대 유도가 필요
- 리스크 분산
  : 매출이 소수 셀러에 너무 편중되어 있으면 해당 셀러 한두 곳에서 이슈가 생겼을 때 전체 매출에 미치는 충격이 클 수 있음
  -> 장기적으로 중·하위 셀러 매출 비중을 높여 리스크를 분산시키는 것이 중요

총 고객 수: 92564
배송 완료된 주문에 한하여 총 고객 수: 90566

재구매 고객 수(배송완료 주문): 2676
- 소수의 재구매 고객(3% 이하)이 전체 매출의 6.8%를 책임짐
- 전환율을 높이면 매출 기여도가 기하급수적으로 올라갈 여지가 있음
  -> 리텐션·재구매 유도 전략에 집중
- 재구매 고객이 왜 또 사는지(상품·채널·타이밍), 1회 고객이 왜 떠나는지(이탈 이유) 분석해보면 좋을 듯

AOV가 109312.63인 극단값 존재
- 1회 주문 고객인데, 한번에 동일한 전자기기 제품(fixed telephony)을 8개 구매함
- (price 1680 + freight_value 28.01)*8
- 특이사항: 리뷰스코어가 1.0 (배송 관련 이슈로 추정)

df[df['customer_unique_id']=='0a0a92112bd4c708ca5fde585afaa872']

재구매 고객의 가치가 더 높은 편
- 재구매 고객의 총매출이 1회 구매 고객의 약 2.4배
- AOV도 재구매 고객이 1회 구매 고객보다 약 12% 더 높음
분포(표준편차)가 큼
- 재구매 고객 total_revenue의 표준편차 =1,130 / AOV의 표준편차 =500
- 고액 지출 고객이 존재 -> vip 관리(?)