<기초 프로젝트>

<EDA 팀 프로젝트>

가장 먼저 EDA를 소개하고 넘어가려한다.

EDA란?

Exploratory Data Analysis의 약자로 한국어로는 탐색적 데이터 분석이다.
데이터분석 과정에 대한 개념으로, 데이터 분석, 결과를 도출하는 과정에 있어서 지속적으로 해당 데이터에 대한 '탐색과 이해'를 기본으로 가져야 한다는 것을 의미한다.
EDA를 잘 하는 방법은 아래에 나와있는 블로그를 참고하면 좋을 듯 하다.
+[데이터 사이언스] EDA의 개념과 데이터분석 잘 하는 법

주제

배너 광고 효과와 세그먼트 정의
이유: 광고 효과 분석을 통한 고객 세그먼트를 파악하여 고객 맞춤형 전략 수립 모색
세그먼트별 배너 광고 별 퍼널분석, 종류별 배너광고 RFM을 통한 효과적인 광고 전략 수립

분석 방법

1. 광고 5가지별 전환율, 어떤 광고가 효과적이지? 문제점이 뭔지? 개선점 제안
   • 노출수 대비 고객 행동률(클릭 이상)
   • 노출수 대비 상품 구매율(전체 구매수)
   • 기기별
2. 고객 행동별로 퍼널분석
   • 배너 노출 → 클릭 / 클릭 → 구매 각 단계의 전환율과 이탈률
   • 각 광고별 ACTIVE USER 비율 파악
3. 시간대별 고객 행동으로 코호트 분석
   • 특정 기간동안 고객행동변화를 분석해 장기적 유지율 파악
   • 일별 접속자 수 평균, 시간대별 접속자 수 평균 ⇒ 요일별 피크 시간대
   • 피크 시간대별 광고 종류별 노출 및 고객 행동 비율

한계점

마케팅 비용이 있으면 클릭당 광고비 : CPC (Cost per Click), 광고 지출 대비 수익 : ROAS (Return on Advertising Spend), 고객 획득 비용 CAC(Customer Acquisition Cost)로 광고 성과측정을 다양하게 할 수 있을 것 같다.

필요한 데이터의 부재로 데이터 분석에 한계 존재. 추가 데이터를 통한 보완 필요