Product Data
1.[Product] 고객님, 언제 처음 오셨어요?
이번 포스팅에서는 cohort 분석을 해보겠습니다. 고객을 cohort별로 구분하면 전체를 놓고 봤을 때는 안보이던 패턴을 찾을 수 있습니다. 고객들은 제품에 온보딩 된 이후 lifecycle에 따라 제품 사용 패턴이 달라집니다. 만약 최초구매일, 최초가입일 등을
2022년 4월 10일
2.[Product] 우리 고객들은 언제, 얼마나 자주, 얼만큼 구매할까?
이전 섹션에서 수행한 Cohort Analysis에 이어서 RFM segmentation을 해보겠습니다. 1. Intro 1. 분석 목표 RFM 프레임에 따라 주문고객들을 분류해보겠습니다. RFM은 아래와 같은 의미를 지니고 있습니다. R : Recency(최근
2022년 4월 10일
3.[Product] 내 눈에 안 보이는 고객 패턴 찾기
이전 섹션인 #2_ RFM Sementation 에서는 RFM value를 기준으로 RFM_score라는 것을 부여했고, 이 스코어를 기준으로 customer segmentation을 해보았습니다. 그렇지만 이런 방식의 segmentation은 분석가인 제가 분류 기
2022년 4월 10일