여러 유관부서가 사용할 대시보드이기에 크게 다음과 같이 두 유형의 대시보드로 구분했고, 대시보드별로 궁금해할 만한 것들을 정리해 봤다:
이후 유관부서가 궁금할 만한 것들에 대해서 우리 데이터로 어떻게 구현해야할지는 다음과 같다
Total Sales
Total Profit
Total Orders
Total Customers
각 Metric별 상위 10개 Main/Sub category
각 Metric 전월 대비 증감률(MoM %)
전체 이익 / 총 고유 고객 수
각 고객별로 최소 주문 분기로 분기별 고객수 구하기
각 고객별로 기여한 총 매출을 기준으로 내림차순 정렬하여 고유 고객수 구하기
Performance Tracker 대시보드 동작:
대시보드 해석:
상단의 KPI를 보면 모든 지표가 하락세를 보이고 이다. 특히 총 고객수는 2017년 대비 약 22% 정도 감소한 모습을 보인다. 코호트 리텐션 차트에서는 신규 유입이 적고, 리텐션이 잘 유지되지 않으며, 파레토 차트에서는 상위 20%의 고객이 매출의 80% 이상을 차지한다는 파테로 법칙 현상을 보이고 있었다.
이로 미루어 봤을 때 아마존은 이탈한 고객을 다시 유치하기 위한 전략과, 상위 매출을 담당하는 소수의 핵심 고객을 대상으로 한 집중적인 마케팅이 우선적으로 필요한 상황이다.
매출의 상위 고객과 이탈 고객 등을 파악하기 위해 RFM을 통한 고객 세그먼트를 나눴다:
고객 분류 | Recency (R) | Frequency (F) | Monetary (M) |
---|---|---|---|
VVIP 고객 | > 3 | 4 | 4 |
VIP 고객 | 2-4 | 3-4 | 4 |
충성 고객 | 3-4 | 3-4 | 3-4 |
잠재 충성 고객 | 3-4 | 1-3 | 1-3 |
이탈 우려 고객 | < 3 | 2-4 | 2-4 |
잠드려는 고객 | 2-3 | < 3 | < 3 |
이탈 고객 | < 2 | < 2 | < 2 |
이탈 고객 | - | - | - |
Customer Segment 대시보드 동작:
고객 세그먼트 결과 해석(전체 기준):
RFM 트리맵:
대시보드의 트리맵은 고객 세그먼트별 매출 구성 비율로 한 결과이다.
RFM 박스플롯
RFM 박스플롯은 각 세그먼트 별 RFM 스코어 범위를 확인할 수 있다.
이를 통해 2017년 거래 기록이 있지만, 2019년 이탈한 고객들에 대해 재유치할 필요성이 있다는 근거로 사용.
9/18 (수)
- 핵심 고객 유지 및 이탈 고객 재유치를 위한 마케팅 방향성 생각해보기
9/19 (목)
- 최종 인사이트 도출
9/20 (금)
- 피피티 목차 및 내용 최종 구성
9/21 (토)
- 피피티 공동 제작 및 대본 작업
9/22 (일)
- 발표 영상 제작 및 제출