들어가기

• 추가적으로 재구매율이 궁금하여 배송기간별, 상품무게별로 재구매율을 구해봄
• 마지막으로 요약

1. 재구매율

배송기간별

# 1. 고객별 첫 구매 당시의 배송 기간과 재구매 여부 정리
# 고객별 주문 횟수 계산
customer_order_counts = df.groupby('customer_unique_id')['order_id'].nunique()
reordered_customers = customer_order_counts[customer_order_counts > 1].index

# 첫 번째 주문의 배송 기간 추출 (데이터가 정렬되어 있다고 가정)
first_orders = df.sort_values('order_purchase_timestamp').groupby('customer_unique_id').first()

# 2. 배송 기간 구간 나누기 (0~3일, 4~7일, 8~14일, 14일 초과)
bins = [0, 3, 7, 14, 100]
labels = ['매우 빠름(3일내)', '보통(7일내)', '느림(14일내)', '매우 느림(14일초)']
first_orders['delivery_range'] = pd.cut(first_orders['actual_duration'], bins=bins, labels=labels)

# 3. 구간별 재구매율 계산
first_orders['is_reordered'] = first_orders.index.isin(reordered_customers)
retention_by_delivery = first_orders.groupby('delivery_range')['is_reordered'].mean() * 100

print("--- [배송 기간별 재구매율 (%)] ---")
print(retention_by_delivery)

재구매율이 전체적으로 높지는 않았지만 3일내 배송보다 7일내 배송이 더 재구매율이 높았다

상품 무게별

# 1. 고객별 첫 구매 당시의 상품 무게와 재구매 여부 정리
# (고객별 주문 횟수 및 재구매 고객 리스트는 기존 코드 사용)
customer_order_counts = df.groupby('customer_unique_id')['order_id'].nunique()
reordered_customers = customer_order_counts[customer_order_counts > 1].index

# 첫 번째 주문 데이터 추출 (무게 정보 포함)
first_orders = df.sort_values('order_purchase_timestamp').groupby('customer_unique_id').first()

# 2. 무게 구간 나누기 (g 단위)
# 500g 미만(초소형), 2kg 미만(소형), 10kg 미만(중형), 10kg 초과(대형)
weight_bins = [0, 500, 2000, 10000, 100000]
weight_labels = ['초소형(500g내)', '소형(2kg내)', '중형(10kg내)', '대형(10kg초)']
first_orders['weight_range'] = pd.cut(first_orders['product_weight_g'], bins=weight_bins, labels=weight_labels)

# 3. 구간별 재구매율 계산
first_orders['is_reordered'] = first_orders.index.isin(reordered_customers)
retention_by_weight = first_orders.groupby('weight_range')['is_reordered'].mean() * 100

print("--- [상품 무게별 재구매율 (%)] ---")
print(retention_by_weight)

재구매율이 전체적으로 높지는 않았지만 2kg초과보다 2kg이내가 더 재구매율이 높았다

2. 요약

인사이트

• 전체 평균 배송기간 12일
• 절단 평균 배송기간 11일

1. 평균 배송기간 상위 5개 카테고리
   1위 사무용 가구 : 부피와 무게

2. 평균 준비기간 상위 5개 카테고리
   1위 사무용 가구

3. 평균 운송기간 상위 5개 카테고리
   1위 보안 및 서비스

4. 평균 가격 상위 5개 카테고리
   1위 컴퓨터

5. 평균 운송비 상위 5개 카테고리
   1위 컴퓨터

6. 평균 무게 상위 5개 카테고리
   1위 사무용 가구

• 상관관계

1. 배송기간이랑 운송기간
2. 운송비랑 무게

• 추가 인사이트

1. 배송기간이 7일까지 주문건수가 높음, 이후에 떨어짐
2. 상품무게가 2kg도 안 되는 것이 대부분임
3. 기간 별로 재구매율을 봤을 때 전체적으로 높지는 않지만, 3일이내보다 7일이내가 재구매율이 조금 더 높음

전략적 방향 : 배송은 7일 이내로, 효율은 2kg 물품으로

• 전략 A : 배송 프로세스 혁신

  • 7일의 법칙 : 주문 건수가 7일 이후 급감하고, 재구매율도 7일 이내 수령 고객이 높음. 따라서 '7일 이내 배송 완료'를 마케팅의 핵심 셀링 포인트로 삼아야 함
  • 출고 지연 관리 : 사무용 가구처럼 준비 기간이 긴 품목은 포장 가이드를 표준화하거나, 주문 후 제작 방식에서 인기 모델 소량 사입 방식(바로바로 보내는 방식)으로 전환하여 준비 기간을 절반(5일 내외)으로 줄여야 함.

• 전략 B : 상품군별 물류 이원화

  • 소형 상품(2kg 미만): 데이터상 대부분을 차지하는 이 상품들은 풀필먼트(MFC) 전진 배치를 통해 '익일 배송'이나 '3일 배송' 서비스로 묶어 재구매율을 견인해야 함.
  • 고단가/중량 상품: 컴퓨터와 가구는 '속도'보다 '안전'임. 운송비가 높은 만큼, 파손 보험을 기본 제공하거나 전문 설치 기사 배송을 도입해 3%의 재구매 고객이 '신뢰'를 느끼게 해야 함.

• 전략 C : 데이터 기반 마케팅과 보상

  • 재구매율 타겟팅 : 배송 기간 7~14일 구간 고객의 재구매율이 미세하게 높은 것은, 기다린 만큼 제품에 만족했거나 필요성이 큰 고객임을 뜻함. 이들에게 배송 완료 시점에 맞춰 소모품 쿠폰을 발송하면 3%의 벽을 넘을 수 있음.
  • 배송비 정책 : 운송비와 무게의 높은 상관관계를 고려할 때, 2kg 미만은 배송비 무료 또는 고정가를 적용해 구매 전환을 높이고, 10kg 이상은 실시간 무게 연동형 배송비를 적용해 수익성을 방어할 수 있음
  • 예시 (알리익스프레스 쿠폰)