EDA: 상품별 판매 가격 변동 탐색

개요

온라인 마켓플레이스에서는 하나의 상품이 단일 판매자에 의해 판매되기도 하지만, 여러 판매자가 동일한 상품을 유통하는 경우도 흔하다. 또한 시간이 지나면서 동일한 상품의 판매 가격은 시장 상황, 프로모션, 경쟁 등 다양한 요인에 따라 변화하게 된다. 이번 EDA에서는 상품별로 판매된 가격의 변동 양상을 중심으로 데이터를 탐색했다. 특히, 여러 판매자가 유통한 상품의 경우 판매자별 가격 전략 차이도 함께 살펴보았다.

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1. 상품별 고유 판매 가격 수 분포 분석

먼저, 각 상품이 몇 가지 가격으로 판매되었는지를 기준으로 분포를 확인했다.

• product_id를 기준으로 price의 고유값 수(price_count)를 계산해, 상품별로 얼마나 다양한 가격으로 팔렸는지를 파악했다.
• 분석 결과, 대부분의 상품은 하나의 가격으로 판매되었지만 일부 상품은 10개 이상의 가격으로도 팔렸다.

price_count	count
1	27051
2	4124
3	1048
4	386
5	141
6	75
7	44
8	30
9	10
10	7
11	6
12	6
13	7
14	2
15	1
16	1
17	2
20	2
21	3
23	2
27	1
29	1
31	1

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2. 중복 제거: 가격 변화 분석을 위한 데이터 정제

분석 정확도를 높이기 위해, 다음 네 가지 컬럼을 기준으로 유니크 데이터만 추출하였다.
컬럼명: 상품 아이디, 판매된 가격, 판매된 날짜, 판매자 아이디

• 동일한 조건의 거래는 중복으로 간주하고 제거함으로써, 실제 가격 변화만 분석 대상으로 삼았다.
• 이를 통해 판매자별 가격 전략이나 시점별 가격 변화를 보다 선명하게 파악할 수 있었다.

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3. 가격 변동이 두드러지는 상품 사례 분석

case 1: price_count = 31인 상품 중 첫번째 상품

가장 다양한 가격으로 팔린 상품 중 하나를 선정해, 판매자별 가격 추이를 시각화했다.

• 주황색 판매자: 가장 먼저 판매를 시작했으나, 2018년 5월 이후부터는 판매가 중단되었다. 해당 판매자는 최고가로도 상품을 판매한 이력이 있다.
• 초록색 판매자: 2018년 초부터 꾸준히 판매를 지속한 대표적 판매자이다.
• 파란색 판매자: 가장 늦게 판매를 시작했지만, 마지막까지 상품을 판매하며 안정적인 출고를 이어갔다.

case 2: price_count = 14인 상품 중 첫번째 상품

한 명의 판매자가 여러 가격으로 상품을 판매한 경우를 분석했다.

• 초기에는 점차 가격을 낮추는 할인 전략을 사용했으나,
• 마지막에는 오히려 가장 높은 가격으로 상품을 판매한 점이 특징적이었다.

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마무리

이 분석을 통해 olist의 데이터는 상품 하나가 단일 가격에 고정되지 않고 판매자나 시점에 따라 다양한 가격으로 유통된다는 점을 확인할 수 있었다. 특히, 판매자별 가격 전략이 판매 시작 시점, 종료 시점, 최고/최저가 운용 방식 등에 따라 크게 다르다는 점이 발견 되었다.