소비자 데이터를 통해 기업의 입장에서 고객 데이터를 분석합니다. 분석한 내용은 다음과 같습니다.
- 소비자 유형 분석
- 주 고객층의 연령대
- 연령대에 따른 상품 카테고리별 결제 금액
- 물품 구입 경로 및 구매 성향 분석
- 선호하는 구매 경로
- 자녀의 수에 따른 구매 경로
- 캠페인 성과 분석
- 캠패인 이용자의 소비 패턴과 특성을 분석하여 장기적인 투자 여부 결정
- 지난 캠페인 성과를 포함한 캠페인 차수 간에 상호연관성 분석
- 캠페인을 통해 유입되는 주 소비자 유형 분석
- RFM 분석으로 각 고객군별 매출액을 확인 후 프로모션 전략 제시
| 파생변수 | 설명 |
|---|---|
| Age | Year_Birth 고객의 생년월일 컬럼을 이용해 Age 나이 컬럼 생성 후 생년월일 컬럼은 삭제하였습니다. |
| Age_range | 연속형 변수인 나이를 분석하고 시각화하는데 활용하기 위해 구간화하여 청년, 장년, 중년, 노년으로 구분하는 파생변수를 생성합니다. |
| Children | Kidhome은 총 자녀의 수, Teenhome은 자녀 중 청소년인 자녀의 수로 이해를 했으나 데이터를 살펴보니 의문점이 생겼습니다. Kidhome은 0명인데 Teenhome은 1명 이상인 값들이 보이고 있습니다.Teenhome은 청소년인 자녀를 나타내고, Kidhome은 총 자녀의 수 - 청소년 자녀의 수를 나타내는 게 아닐까? 라는 생각이 들어, 총 자녀의 수를 나타내는 Kidhome + Teenhome = Children 라는 변수를 생성합니다. |
| Total_Accepted | 캠페인 컬럼을 살펴보니 이전 캠페인을 수락했더라도 다음 캠페인을 또 다시 제안 받을 수 있고, 수락이 가능한 것으로 판단되어 총 캠페인 수락 횟수를 나타내는 Total_Accepted 변수를 생성합니다. |
| Total_spent | 와인, 과일, 고기, 어류, 사탕, 금에 사용한 총 금액을 나타내는 Total_spent 파생변수를 생성합니다. |
| Expenditure_ratio | 소득 대비 소비자가 소비에 사용하는 금액 비율을 산출하여 파생변수를 생성합니다. |
고객의 41%는 중년층이었습니다. 중년층이 주로 소비하는 품목은 와인류 > 육류 > 금 > 생선류 > 당류 > 과일류입니다. 주 고객층인 중년층들은 다른 연령층에 비해 물품을 구매 전 온라인으로 살펴보는 아이쇼핑을 자주 하는 경향이 있으며, 할인을 적용한 구매를 선호합니다.
자녀가 있는 경우와 없는 경우의 고객들을 비교하였을 때, 자녀가 있고 자녀의 수가 많을수록 웹 사이트에 방문하는 경우가 많으며 할인 품목 구매를 선호합니다.
캠페인을 통한 유입자 수가 전체 고객 수의 1/4을 전담하고 있습니다. 그러나 독특한 점은 이용자 수에 비해 총 매출량이 비슷하다는 점입니다. 캠페인 이용자의 평균 지출액을 확인한 결과 일반 이용자의 평균 지출액의 두 배가 넘는 것을 알 수 있었습니다.
최종적으로 RFM 분석을 통해 고객군을 분류하고, 고객군 별로 매출액을 확인해본 결과 떠나간 VIP의 매출 비율이 가장 높았으며, 와인 > 육류에 대한 구매 비율이 높았습니다.
종합적으로 주 고객층인 중년층과 자녀의 유무에 따라 전략적으로 프로모션을 진행할 수 있습니다. 캠페인 이용을 통해 본사에 대한 로열티 형성이 강하게 되고 있음을 알 수 있습니다. 따라서 캠페인에 대한 지속적이고 장기적인 투자는 강한 로열티와 높은 평균 지출을 보이는 VIP 고객 유치에 매우 효과적이라고 판단됩니다. 마지막으로 RFM 분석을 통해 떠나간 VIP를 다시 VIP로 돌아오게 하는 것이 매출에 중요한 영향을 미칠 것입니다.