고객 분석
R 기준
기준: 다회성 고객 구매 주기
- churn: 5달 초과
- inactive: 3달 초과 5달 이하
- active: 1달 초과 3달 이하
- engaged: 1달 이하
F 기준
기준: order_date
- low: 1.75 미만
- middle: 1.75 이상 3 이하
- high: 3 초과
M 기준
기준: 총매출 누적합 비율
- high - 상위 20%(약 13576$)
- middle - 상위 21%~50%(약 6240$)
- low - 상위 51% ~ 80%(약 2677$)
- very low - 상위 81% ~ 100%
RFM분석을 통한 고객 세그먼트
RFM SCORE를 이용한 고객 세그먼트
1)챔피언 고객(14명)
'434'
2)충성 고객(99명)
'433', '424', '324', '334', '333', '323', '423','414','314'
3)잠재적 충성 고객(285명)
'223', '224', '233', '234', '313', '413', '331', '432', '332', '331', '431', '321', '322', '421', '422'
4)신규 고객(186명)
'411', '412', '422', '421','312','311'
5)잃을 수 없지만 이탈 중인 고객(11명)
'134','133','124','213','214'
6)잠재적 이탈 고객(372명)
'113','114','132','122','123','211','212','221','222','231','232'
7)이탈 고객(501명)
'111', '112', '121', '131'
EDA
-order_date기준(중복 없이)
중복없이 order_date 기준으로 고객 세그먼트별 쿠폰을 사용한 횟수를 집계했을 때, order_date 기준으로 'Used'가 여러번 있어도 1번만 집계되어 다시 진행해야 할 것 같음.
-하다가 잘못 집계했다는 것을 깨닫고..
order_date (중복 없이) 기준으로는 쿠폰 사용 유무의 정보를 판단할 수 없음..
생각보다 같은 날짜라도 개별 주문이 많다.
같은 카테고리라도 쿠폰 사용 유무가 다르다.
쿠폰이 1개여서 클릭했다가 사용하지 않았나..? 라고 생각했지만 used->not used->clicked->used 한 고객행동이 보이는데 이거를 어떻게 판단해야할 지 기준이 정리되지 않음..
1월에 drinkware 10% 쿠폰이 있었는데 클릭만 함
office 항목도 10% 쿠폰인데도 사용함
뭔가 기준을 세울 만한 아이디어 필요..
-order_date 기준 (중복 있게)
월별 고객별 쿠폰 사용 비율
8월까지 잠재적 이탈 고객과 이탈 고객의 쿠폰 사용 비율이 높다는 것을 알 수 있음.
쿼리가 어려워서 분석을 끝내지 못했습니다.. 오늘 다시 해볼 내용들입니다.
-쿠폰재사용률(고객 세그먼트별)
1.쿠폰을 사용했는데 다음에 안 씀
2.쿠폰을 사용했는데 다음에 클릭만 함
3.쿠폰을 사용했는데 다음에도 사용함
4.쿠폰을 사용하지 않았는데 다음에도 안 씀
5.쿠폰을 사용하지 않았는데 다음에 클릭만 함
6.쿠폰을 사용하지 않았는데 다음에 사용함
7.쿠폰을 클릭만 했는데 다음에도 안 씀
8.쿠폰을 클릭만 했는데 다음에도 클릭만 함
9.쿠폰을 클릭만 했는데 다음에는 사용함
-제품 카테고리별 고객 세그먼트별 쿠폰 사용,클릭, 미사용 비율
-성별별 고객세그먼트별 쿠폰 쿠폰 사용,클릭, 미사용 비율
-월별 쿠폰할인율별 쿠폰 사용,클릭, 미사용 비율
-마케팅비용별 쿠폰 사용,클릭, 미사용 비율
그래서 고객 세그먼트를 확정하고
팀원별로 하나씩(겹치지 않게) 분석해서 정리해오고 + 쿼리 설명해주기!
해보면 어떨까..
하루에 한 개씩 해도 4개의 분석이 나오니 3일만 해도 12개이니 이 분석을 바탕으로 결론까지 낼 수 있지 않을까 라는 생각을 했습니다.
