내배캠 두 번째 팀 프로젝트
🗓️ 프로젝트 기간 🗓️
7월 9일부터 7월 21일까지
📋 프로젝트 개요 📋
📟 전자제품 전문 쇼핑몰 ‘삼성전자’에서 고객 생애가치를 높이는 전략을 설계해보세요!
- ‘삼성전자’는 전국 단위로 운영되는 종합 전자기기 쇼핑 플랫폼입니다.
- 최근 내부 데이터 분석 결과, 재구매율이 낮고 이탈률이 높아, 단기 매출보다 장기 고객 확보 전략의 전환이 필요한 시점입니다.
- 마케팅팀은 데이터를 활용해 고객의 구매 행동을 분석하고,충성 고객을 유지하며 생애 가치(CLV)를 높일 수 있는 전략적 인사이트를 도출해줄 것을 요청했습니다.
📟 당신은 ‘삼성전자’ 마케팅팀의 신입 마케터입니다.
- 첫 프로젝트로, 고객들의 실제 구매 데이터를 분석하여 다음과 같은 질문들을 해결해야 합니다.
- 고객 세그먼트별 구매 행동 분석 및 맞춤형 마케팅 전략 제안
- 제품별 판매 성과 분석 및 재고/제품 라인업 최적화 전략 등
- 이를 기반으로 마케팅 및 제품 전략을 기획하는 과제를 맡게 되었어요.
- 이 프로젝트는 아래와 같은 실무 분석 흐름으로 구성됩니다.
- 데이터 탐색 → 문제 정의 → 가설 설정 → 분석 및 시각화 → 전략 제안
- 중요한 것은 단순한 수치 나열이 아닌, “이 고객은 왜 이탈했고, 어떤 전략이 실제로 효과 있을지를 설득하는 능력”입니다.
📋 프로젝트 배경 📋
‘삼성전자’가 직면한 문제
- 고객 유입은 꾸준하지만, 1회성 구매 후 재방문하지 않는 고객 비중이 높고, 이로 인해 마케팅 비용 대비 고객 생애가치가 낮은 구조가 지속되고 있습니다.
- 현재는 어떤 고객이 반복 구매로 이어지는지, 어떤 조건이 이탈로 이어지는지에 대한 정확한 진단이 없는 상태입니다.
- 마케팅팀은 구매 행동 데이터 기반으로 고객을 세분화하고, 고가 고객을 늘리고 이탈을 방지할 수 있는 전략 설계를 요청하고 있습니다.
그래서 우리가 해야 할 일은?
- 주어진 구매 데이터를 기반으로 다음을 분석합니다 (예시)
- 고객 세그먼트별 구매 행동 분석 및 맞춤형 마케팅 전략 제안
- 제품별 판매 성과 분석 및 재고/제품 라인업 최적화 전략
- 고객 생애 가치(CLV) 증대를 위한 전략적 제안
이 프로젝트에서 명심할 것
- 숫자를 설명하는 게 아니라 데이터를 근거로 마케팅 행동을 설계하는 것이 이 과제의 핵심입니다.
📖 오늘의 내가 한 일 📖
- 데이터 전처리하기
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데이터 형태 확인 후 필요한 데이터 형식으로 변환하기
- yes,no 표기 ➡️ Ture, False boolean 형태로 변환
- object 타입인 날짜 데이터를 ns로 형태 변환
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데이터 결측치 확인 후 처리하기
- 예시) isnull().sum()으로 확인 후 근거를 확인하고 drop하기
- 데이터 확인하기
- 전체 구매 금액 데이터가 total price가 맞는지 확인, 전체 구매 금액 데이터가 아니여서 total purchase amount 컬럼 구성
- 용어 정의하기
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CLV(Customer Lifetime Value): 고객 생애 주기, 일반적으로는 "한 고객이 앞으로 기업에게 가져다 줄 순이익의 현재 가치"를 의미한다.
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하지만 우리 프로젝트에서는 그것을 뒷받침 할 충분한 컬럼이 준비되어있지 않았기 때문에 CLV를 재정의하였다.
CLV = 고객 평생 가치 = 고객 별 총 구매 금액
왜 CLV를 총 구매 금액으로 정의했는가?
- 원래 CLV(Customer Lifetime Value)는 "한 고객이 앞으로 기업에게 가져다 줄 순이익의 현재 가치"를 의미함
- CLV는 구매 빈도, 평균 주문 금액, 고객 이탈 확률, 이익률, 마진 등을 반영하는데 현재 데이터 셋으로는 '총 주문 금액', '주문 시점 정보' 만 포함 되어있음
- 고객이 얼마나 많이 사갔는지를 알 수 있는 직관적인 값이 "고객 별 총 구매 금액"라고 생각함
- 고객 별 총 구매 금액은 "이 고객이 우리 삼성 전자 쇼핑 몰에 얼마나 많은 지출을 했는지" 확인이 가능함
- 가설 세우고 귀무가설 vs 대립가설 증명하기
- 내용 진행 중(내일 12시까지 팀원들에게 공유 예정)
공부를 위해 기록하는 공간