[TIL]241231기초프로젝트_분석 결과 및 인사이트 도출

오늘의 목표 : 

- 분석 결과 시각화 하기

- 다른 팀원들 결과도 함께 보면서 인사이트 찾기

 

- 분석 결과 시각화 하기

고객 세그먼트별 유저 특징

1. 고객 세그먼트별 유저 수

2. 고객 세그먼트별 성별

3. 고객 세그먼트별 연령대

- 다른 팀원들 결과도 함께 보면서 인사이트 찾기

분석 결과

- low(방문 잠재 고객) > VIP(충성 고객) > risk(이탈 위험) > potential(잠재 고객) 순으로 유저수가 많았다.

- 전 고객층의 남성 비율이 높다 -> 이를 타겟팅한 마케팅 제안 / DT 매장 중심으로 한 마케팅

- potential (지출 잠재 고객) 그룹과 risk(이탈 위험) 그룹이 프로모션에 참여하는 수치가 낮다.

- potential (지출 잠재 고객)의 연령대는 20대가 가장 높다.

- risk, low, vip고객층에서 5,60대 비율이 가장 높게 나타났다.

 

위 결과값을 바탕으로 이하 3가지 프로모션을 제안할 수 있을 것이라고 생각된다.

• vip (충성 고객) : VIP고객들은 아마도 프로모션 여부에 관계없이 스타벅스를 자주 이용할 것  -> 충성도 강화 프로모션(VIP고객 대상 MD 제공, / 잠재 고객 그룹은 충성도 강화를 위한 마케팅 제안 VIP 프로그램을 이용하여 추가혜택 제공 
• potential (지출 잠재 고객)  : 지출 금액은 낮더라도 최근에 자주 구매한 고객 -> 스타벅스 고유의 가치를 알리는 마케팅
• low (방문 잠재 고객) : R값과 F값의 조합이 낮은 고객층 -> 출석체크 이벤트 등으로 끊임 없이 거래를 만들 수 있도록 하는 마케팅
• risk (이탈 위험) : R-F-M 의 값이 모두 <=2  -> 리워드 혜택 등으로 스타벅스의 충성고객으로 만들어주는 전략

내일 해야할 것

- ppt완성하기

- 발표문 작성 및 발표 준비

- python 코드 파일 정리하기

 

느낀점

데이터 전반의 특징이 정확히 없을 때 인사이트를 도출하는 것이 힘들었다.

예를 들어 고객 세그먼트별 상위 참여율 프로모션 결과가 거의 일치해서 세그먼트별 집중 프로모션을 정할 수 없었다.

또한 고객군을 어떻게 나눌 것인지, 충성고객의 정의를 어떻게 할 것인지 등 무엇을 근거로 기준을 정했는지 명확하게 설명할 수 있도록 하는 과정이 여려웠지만 중요하다고 느낀 부분이었다.

처음에는 low고객층을 저가치 고객이라고 정의했었지만 그렇게 하면 r=3 f=2 m=3인 고객이 low등급이 되어버렸다. 그리고 low고객층이 RFM 전체 값이 2보다 작은 risk고객층 보다 가치가 떨어진다고 생각되지는 않았으므로 M은 높더라도 RF의 조합이 상대적으로 낮은 low 고객층을 '방문 잠재 고객', 지출 금액은 낮더라도 최근에 자주 구매한 고객인 potential 고객을 '지출 잠재 고객'으로 정의했다.