구독서비스 프로덕트 데이터 분석

📋 프로젝트 개요

• 총 기간 : 3주
• OTT 구독 서비스의 2년 기간의(22.01.02 ~ 23.12.31) 온라인 서비스 유저 행동 데이터를 통해 구독 서비스의 유저 행동 패턴을 분석하는 프로젝트
• 본 프로젝트는 OTT플랫폼에서의 사용자 학습 여정과 리텐션을 분석하여, 사용자 유지 및 이탈 원인을 파악하고, 이를 바탕으로 유의미한 리텐션 개선 전략을 수립하는 것을 목표로 함.
• 고객 세분화, Cohort 분석 등 다양한 프로덕트 데이터 분석 방법론을 적용하여 프로덕트 매니지먼트 등 사업적인 관점에서 개선점 제안

🧭 분석 방향

1. 사용자 리텐션 분석을 통한 사용자 세그먼트 정의
   • 리텐션을 바탕으로 핵심 사용자, 일시적 사용자, 냉담 사용자로 분류하고, 각 세그먼트의 학습 및 이탈 패턴을 비교하여 학습 유지를 위한 개입 포인트 파악
2. 인터벌 측정을 통한 학습 패턴 분석
   • Comple_episode 간 학습 간격을 측정하여, 학습 빈도와 학습 일관성의 차이를 도출. 이를 통해 핵심 사용자는 짧은 간격으로 학습을 지속하며, 냉담 사용자는 학습 간격이 긴 패턴을 보여 이탈 위험이 높은 특성을 확인
3. 세그먼트별 맞춤형 리텐션 전략 수립
   • 사용자 세그먼트별 학습 패턴과 간격 분석 결과를 바탕으로, 각 사용자 그룹에 적합한 리텐션 및 CRM 전략을 설계

📊 사용 데이터 셋

#	관련명	관련 설명	비고
1	enter.main_page	서비스 메인페이지 진입
2	enter.signup_page	회원가입 페이지 진입
3	complete.signup	회원가입 완료
4	enter.content_page	콘텐츠 개별 페이지 진입
5	click.content_page_start_content_button	콘텐츠 시작하기 버튼 클릭
6	click.content_page_more_review_button	콘텐츠 후기 더보기 버튼 클릭
7	enter.payment_page	결제 페이지 진입
8	complete.subscription	첫 결제 완료	첫 결제가 종료되면 곧바로 첫 결제 완료 후 다시 결제할 페이지로 강제
9	renew.subscription	정기 결제 완료
10	resubscribe.subscription	만료 후 재구독 완료
11	start.free_trial	서비스 무료체험 시작
12	start.content	콘텐츠 시청 시작	22년 8월부터 수집된 데이터입니다.
13	enter.episode_page	에피소드 시청 시작	콘텐츠는 여러개의 에피소드로 구성되어 있습니다. ex) 콘텐츠 = 바이올렛 / 에피소드 = 바이올렛 1화, 바이올렛 2화 ...
14	complete.episode	에피소드 시청 완료
15	click.episode_page_related_comment_box	에피소드 페이지 내 댓글창 버튼 클릭
16	end.content	콘텐츠 시청 완료	콘텐츠는 더 많은 에피소드를 시청하면 더 많이 데이터가 쌓임
17	click.cancel_plan_button	구독 취소 버튼 클릭	구독 취소 버튼을 클릭했다면 구독 취소 가능 여부에 따라 자동으로 강제

• 구독 온라인 서비스의 브라우징, 방문, 클릭, 결제 등의 이벤트 정보 포함
• 메인 사용 데이터 셋
  1. start.free_trial.csv
  • 사용자가 무료 체험을 시작할 때 발생하는 이벤트
  • 주요 컬럼 : client_event_time, plane.price, trial.type, user_id
  2. complete.subscription.csv
  • 사용자가 첫 구독 결제를 완료한 이벤트
  • 주요 컬럼 : client_event_time, paid_amount, plan.type, coupon.discount_amount
  3. resubscribe.subscription.csv
  • 구독 만료 후 사용자가 다시 결제하여 재구독한 이벤트
  • 주요 컬럼 : client_event_time, paid_amount, coupon.type, user_id
  4. enter_episode_page.csv
  • 사용자가 에피소드를 처음으로 시청할 때 발생하는 이벤트
  • 주요 컬럼 : client_event_time, is_trial, episode.id, user_id
  5. complete.episode
  • 사용자가 에피소드를 끝까지 시청했을 때 발생하는 이벤트
  • 주요 컬럼 : client_event_time, episode.id, user_id

❓ 문제 정의

• 문제 정의를 구체화하기 위해, 사용자의 장기적인 잔존율을 측정하늕 데 적합한 범위 리텐션 기법을 적용. 텍스트매주 한번 이상 플랫폼에 접속한 사용자는 리텐션이 유지된 것으로 간주하는 7일 기준의 임의적 규칙을 설정하여, 사용자의 지속적인 학습 참여를 파악할 수 있음
• 이 기법을 바탕으로 리텐션 추이를 분석한 결과, 가입 후 첫 달에 60% 이상의 급격한 이탈이 발생하고, 6개월 차 이후로는 소강상태에 이르는 패턴 확인
• 빠른 이탈률을 완화하고, 사용자가 지속적으로 학습에 참여 할 수 있도록 하는 리텐션 전략의 필요성이 더욱 강조

🔍 EDA 분석