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[패스트 캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프(BDA) 11기 SQL 프로젝트 - 화장품 이커머스 고객행동 데이터 본문

데이터분석 부트캠프/프로젝트

[패스트 캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프(BDA) 11기 SQL 프로젝트 - 화장품 이커머스 고객행동 데이터

dyo_33 2023. 12. 28. 12:40

 

지난 2주간 진행된 두 번째 프로젝트가 드디어 끝이났어요!!

 

기업으로부터 임무를 받아 문제 상황을 분석하고

이를 해결해줄 방안을 제시해 주는컨셉으로 진행해 봤는데요.

 

그럼 저희 팀이 진행했던 프로젝트 소개할게요!

 

 

 

 

최종발표의 첫장

 

 

박완서 님의 "그 많던 싱아는 누가 다 먹었을까 "에서

영감을 받아 지은 제목

 

자극적이죠ㅎㅎ

 

 

저희가 활용한

데이터셋부터 소개할게요

 

 

데이터셋

Cosmetic E-Commerce Site User Behavior

출처: https://www.kaggle.com/datasets/mkechinov/ecommerce-events-history-in-cosmetics-shop

 

사용한 데이터셋은

화장품 이커머스의 고객행동 데이터를 로깅한 데이터셋입니다.

(데이터셋은 캐글에서도 보실 수 있습니다🙂)

 

 

매월 약 120만 명의 방문자를 자랑하는

대형 코스메틱 이커머스 플랫폼으로

2019년 10월부터 2020년 2월까지

5개월가량의고객행동 데이터가 수집되었는데요.

 

 

 

 

약 2천만 개의 행으로 구성된 엄청난 빅데이터여서

SQL 쿼리 실행시키는데도

시간이 꽤나 걸렸답니다😅

 

 

 

 

우선 주제를 정하기에 앞서

데이터를 파악하고

간단하게 EDA를 진행해 보았습니다.

 

 

EDA

간단한 EDA에서 Deep Dive까지

 

1차 분석에서는

EDA는 주요 컬럼 위주로 분석을 진행해 보았는데요.

 

 

✔️event_time 기준으로 활성유저수, 매출액

✔️ 유저의 행동 기준으로 구매자 전환율

✔️ 가장 많이 구매한 브랜드

✔️ 행동 이벤트 타입별 분포 등

 

 

다양하게 분석을 시도해 보고

강사님의 피드백을 받은 뒤

 

 

2차 분석 시에는 

활동유저/전환율/매출액/행동이벤트

이렇게 4가지 분야로 딥다이브해서 분석해 보았습니다.

 

 

분야별로 분석을 진행해 본 결과

여러 가지 문제점들을 발견할 수 있었는데요.

우리 커머스의 문제점을 다음과 같이

크게 3가지로 나타내어 보았습니다.

 

 

 

 

5개월간의

1. 월간 방문자수가 점점 줄어드는 추세

2. 월별 매출 추이의 감소 추세

3. 고객들의 재방문 주기가 길어지는 추세

 

 

 

우리 커머스의 5개월간의 전반적인 활동성이

악화되는 추세가 지속되고 있는 상황이어서

 

저희는 어디서부터 문제가 시작된 것인지

문제의 원인을 분석하고

이 위기를 뒤바꿀 방법을 제시하기로 했습니다.

 

 

주요 지표 탐색

방문고객, 구매고객

 

우선 방문자의 행동을 통해서

주요 문제점을 짚어보았습니다.

 

주차별로 파악해본 고객행동수 (이벤트 타입별)

 

 

이커머스에서의 고객 행동은 

상품을 보고(view) => 장바구니에 담거나(cart) 또는

장바구니에서 빼고(remove from cart) => 구매(purchase)를 하는 과정을 거치게 되는데요.

 

 

방문고객의 행동의 수를 주차별로 나타내보았습니다. 

 

 

그래프에서 보면

위쪽 두 개의 선은 view와 cart로 고객의 관심을 나타내는 지표이고

아래쪽 두개의 선은 purchase와 remove로 매출 전환과 관련된 지표입니다.

 

 

관심지표의 그래프와 매출전환 그래프가

각각 서로 유사한 경향을 보이고 있는데요.

그래서 고객을 관심지표와 구매지표를 기준으로 분류하여

그룹화하였고 각 그룹의 특징을 살펴보았습니다.

 

 

 

 

그룹 1은 상품을 조회만 하는 약 1만 명의 고객으로 구성되어 있으며

초기 관심단계에 머무르고 있습니다.

 

그룹 2는 장바구니에 상품을 담기 까지는 하는 약 20만 명의 고객들로,

상품에 대한 관심은 있으나 구매로 이어지지 않고 있는 그룹입니다.

 

그룹 3은 상품을 담고 장바구니를 정리하는 행위까지 이루어진 약 9만 명의 고객들로

구매의사는 있으나 결정에 망설이는 그룹입니다.

 

그룹 4는 최종적으로 구매를 결정한 약 8.8만 명의 고객으로 구성되어 있으며,

이 그룹은 모든 행동유형을 보여줍니다.

 

 

고객의 그룹별 분포된 현황을 통해서 두 가지 주요한 문제를 발견했습니다.

 

 

첫 번째는 그룹 2의 약 20만 명의 고객이 구매 의사로 전환되지 못하고

약 50%가 이탈하는 특징입니다.

이는 고객의 초기관심을 실제 구매로 전환시키는 데 있어

어려움을 겪고 있음을 나타냅니다. 

 

두 번째로는 구매 의사를 보유한 그룹 3과 그룹 4의 약 18만 명 중 

9만 명의 고객이 그룹 3에서 그룹 4로 전환되지 못하는 특징입니다.

이로 인해 구매 결정 과정에서 또다시 약 50%의 고객이 이탈하였음을 알 수 있었습니다.

 

 

저희는 이 주요한 고객 이탈문제를 확인하기 위해

구매자 그룹(그룹 4)에 대한 심화분석을 진행해 보았습니다. 

 

 

 

 

구매활동을 진행한 고객들의 특징을 분석하던 중

두 가지 눈에 띄는 특징이 관찰되었습니다. 

 

전체 구매 고객 88,310명 중 약 80%에 해당하는 71,166명이

단 한 번만 구매하고 이후 재구매를 진행하지 않았는데요. 

( 평균 구매 횟수는 1.34)

즉, 구매 경험이 있는 고객 대부분이

재구매로 이어지지 않고 80%가 구매 후 이탈하는 경향이 강하다는 것입니다.

 

또한, 분석 결과 구매된 상품 중 약 40%가 할인된 상품임이 확인되었습니다.

이는 할인 상품에 대한 높은 선호도를 나타내고, 가격 민감도가 높은 고객층의 존재를 암시하는데요.

 

 

본격적으로 문제점들을 더 파헤쳐보며

과도한 할인 상품의 비율과, 특정한 고객의 특성이

우리 커머스 플랫폼에 미치는 영향에 대해 자세히 살펴보았습니다.

 

 

문제 원인 파악

과도한 할인 상품의 비율/체리 피커/브랜드 로열리스트

 

 

우리 커머스에서 판매하는 전체 50,592개의 상품 중

할인을 한 번이라도 진행한 적이 있는 상품의 개수는 전체의 약 65%인 33,026개로 나타났습니다. 

 

 

 

 

또한, 상품 별로 판매된 건수를 확인해 보니

비 할인상품이 약 6만 개, 할인상품이 약 77만 개로

할인상품이 비할인상품에 비해 13배 많이 팔린 것으로 확인되었습니다. 

이로써 고객들이 할인 상품에 현저히 더 많은 관심을 가지고 있음이 명확해졌습니다. 

 

 

이는 "체리피커 "라고 불리는 고객층에서 두드러지게 나타납니다.

 

체리피커란,

비용 대비 효율이 뛰어나거나 인기가 있는 특정 요소만을

(자신에게 유리하도록) 선택적으로 구매하는 소비자를 의미합니다.

 

 

 

 

 

이러한 고객 행동을 면밀히 분석하여 우리 커머스의 체리피커를 정의를 하고자 하였는데요.

 

1) 구매한 제품 중 할인 상품의 비율이 90% 이상인 고객, 또는

2) 기간 동안 단 한 번만 결제한 고객

 

두 조건 중, 하나라도 만족한다면 체리피커로 분류했습니다.

 

 

 

 

1) 할인 상품의 구매비율은 고객이 구매한 할인된 상품의 수를

구매된 총제품의 수로 나누어 계산을 해보았습니다. 

 

예를 들어, '총 5개의 상품을 구매하는데 그중 4개 이상이 할인된 상품이다'

그러면 할인제품 구매비율이 80% 이상이 되는 것이죠.

 

정한 기준으로 나누어보니 총 구매자 88,310명 중

할인상품 구매비율이 90% 이상인 고객이 약 6만 7천 명으로

전체의 75%를 차지하고 있어 체리피커의 기준으로 삼았구요.

 

 

2) 구매 횟수는 여러 개를 구매했더라도 같은 시간에 구매한 경우 1번으로 계산하였습니다.

구매 횟수별로 고객의 수를 확인해 본 결과

단 1번의 구매를 한 고객이 무려 71,166명으로 확인되었습니다.

 

5개월 동안 1번 구매한 고객이 전체의 약 81%를 차지하고 있어

체리피커의 기준으로 삼았습니다.

 

 

결과적으로, 전체 구매고객 88,310명 중

조건을 만족하는 66,925명

즉, 약 75%가 체리피커로 분류되었습니다. 

 

 

저희는 이를 우리 커머스가 체리피커의 놀이터로 변해가고 있다고 생각했는데요.

 

할인기간이나 특정 이벤트 기간에만 활발히 구매가 일어나고,

이외 시간에는 활동이 크게 감소하는 경향이 나타나고 있었습니다. 

 

특히, 더 큰 문제는 전체 구매고객의 58%인 50,944명이 

할인 상품(구매 비율 100%)만 딱 1번 구매하고 더 이상 방문하지 않고 있다는 점이었습니다. 

 

 

 

 

다른 관점으로도 문제의 원인을 살펴보았습니다.

 

 

 

 

우리 커머스에는 총 273개의 다양한 브랜드가 입점해 있는데요.

하지만 구매 횟수의 측면에서 전체 점유율 중 1%도 안 되는 브랜드의 개수가 249개입니다.

 

 

반면, 상위 10위 개 브랜드의 구매 횟수가 전체 56.4%를 차지하고 있다는 것인데요.

이를 통해 고객들의 관심이 소수의 주요 브랜드에 쏠려 있다는 점이 확인되었습니다.

 

 

저희는 이러한 소비현상을 보이는 고객을 "브랜드 충성고객"으로 정의해 

특정 브랜드에 충성도를 보이는 구매 행동 패턴을 파악해 보았습니다.

 

 

선행 연구를 참고해서

 

1) 5개월 동안 동일한 브랜드의 상품을 3회 이상 반복 구매한 고객, 

2) 전체 구매한 물건 중 특정 브랜더의 비중이 절반 이상인 고객,

3) 최근 3번의 구매에서 모두 동일한 브랜드의 물건을 구매한 고객

 

이 3가지 기준 중 하나라도 충족하는 고객을 "브랜드 충성고객"으로 정의했습니다. 

 

 

 

그 결과 전체 구매고객 88,310명 중 72,180명

즉, 82%가 브랜드 충성고객에 해당하는 것으로 나타났습니다.

 

브랜드 충성고객은 쇼핑몰에서 당연히 존재하는 고객이겠지만

이 고객들의 비율이 높다면 쇼핑몰에 악영향을 끼칠 수 있습니다.

 

쇼핑몰 자체의 기획이나 쇼핑몰이 제공하는 고객 경험을 통해 창출되는 효용은 높지 않고,

대신 고객들이 우리 쇼핑몰에서 특정 브랜드만 구매하고 

빠르게 빠지기 위해 방문하는 경향을 보인다는 점을 시사할 수 있었습니다.

 

 

 

 

위 그래프를 보시면

브랜드 충성고객(파란색)의 매출 비중이 압도적으로 높은 것을 확인할 수 있었습니다. 

 

 

이렇다 보니 쇼핑몰의 전체 매출이 

브랜드 충성고객의 패턴에 따라 크게 좌우될 수 있다는 문제가 발생합니다. 

아래 보이는 테이블은 충성고객 그룹과 일반고객 그룹, 그리고 전체고객그룹의

주간 매출 증감 비율을 나타낸 것인데요.

 

분홍색으로 칠해진 행처럼 충성고객의 매출이 확 빠지는 시기마다

전체매출도 함께 감소하는 형태가 보였습니다. 

 

2020년 8주 차의 경우처럼, 일반그룹에서는 매출 상승이 일어났지만

브랜드 충성 그룹에서는 매출이 빠지면서 전체 매출이 감소하기도 했습니다. 

 

이 같은 모습은 특정 브랜드에 반응하는 고객그룹의 행동에 따라

쇼핑몰의 전체 운영도 휘청거릴 수 있다는 점을 시사합니다. 

 

 

 

 

여기에 더해 우리 사이트에서는 리텐션이 약화하고 있다는 점도 문제의 원인으로 파악되었는데요.

단순히 할인 상품의 판매비율이, 특정 브랜드의 판매 비율이 높다는 점만 있다면

이 커머스 또는 코스메틱의 산업적 특성이라고 이야기할 수도 있었습니다. 

 

 

하지만,

 

 

위 그래프는 주차별로 나타낸 고객들의 평균 재방문 주기를 나타낸 것인데요.

그래프를 보시다시피 평균 재방문 주기가 시간이 지남에 따라

점점 증가하는 추세를 명확하게 확인할 수 있었습니다. 

 

 

이러한 현상은 고객들이 점점 더 드물게 우리 커머스 플랫폼을 방문하고 있음을 의미하며

고객 참여와 충성도 측면에서 우려할 만한 상황을 나타냅니다.

 

 

특히 주목할 만한 점은, 단 하루만 접속하는 고객이

전체 고객 중 약 57%를 차지하고 있다는 사실이었습니다.

우리 플랫폼에 대한 일회성 방문이 매우 높음을 뜻하고

현재 우리 커머스에 있어 고객의 지속적인 참여와 관심을 유도하는 기능이

제대로 작동하지 않고 있음을 나타냅니다. 

 

 

위와 같은 분석들을 통해,

저희 커머스에서 직면한 문제를 다음과 같이 정리할 수 있었습니다.

 

첫째, 주 소비자층이 "체리피커"라는 사실. 할인을 할 시기에만 방문하여 할인 상품만을 구매하고 빠지는 현상이 크다는 점.

둘째, "브랜드 충성고객 그룹"의 집중 현상. 고객들의 선택 다양성이 저해되며 쇼핑몰의 기획에 의한 매출 창출 공간이 감소.

셋째, 재방문 주기의 길어짐. 평균 재방문 주기가 점차 증가하고 있으며 특히, 단 하루만 접속하는 방문자가 전체의 57%를 차지함. 

 

 

 

 

결론적으로, 현재 우리 커머스 플랫폼의 성격을 정의해 보자면

'소비자들이 할인만, 특정 브랜드만을 찾아 방문하고 이후 재방문 없이 이탈하는 곳'

이라고 할 수 있는데요. 

 

 

이와 같은 현상으로 인해 

매출 추이, 방문자 수 추이에서 모두 부정적인 트렌드를 보이고 있다는 점을 알 수 있었습니다. 

 

 

이 흐름을 반전시키지 못한다면

저희 커머스에서 어떤 일이 일어날지 

현재의 추세가 지속된다고 가정하고 2020년 12월의 상황을 예측해 보았습니다. 

 

 

 

 

예측 기준은 선형 추세 기준으로 예측하였는데요.

월간 이용 고객은 현재보다 25% 줄어 5만 명 감소할 것이고

이에 따라 매출액 역시 감소가 불가피할 것입니다.

또한, 고객의 재방문 주기는 현재보다 약 40일 증가할 것으로 예측되었습니다. 

 

 

체리피커와 브랜드 충성고객이 대다수를 이뤄 발생하는 심각한 문제 상황 속에서

전반적인 매출현황과 방문자수의 하락세, 그리고 방문 주기의 길어짐은 

우리 커머스의 지속 가능한 경영에 심각한 위협이 되는 상황입니다.

 

이에, 저희는 즉각적인 대응 계획을 수립하고 해결 방안을 신속히 모색하려 했습니다. 

 

 

 

해결 방안

고객 맞춤형 전략/특화 서비스

 

 

모든 이커머스가 그렇다시피 신규 고객 확보가 필수적입니다.

그러나 이는 많은 비용과 상당한 시간을 요구한다는 단점이 있습니다.

반면, 기존 고객을 유지하는 것은 상대적으로 비용 효율적이며 

마케팅 노력을 상대적으로 덜 요구하므로 시간과 자원을 절약할 수 있을 거라 생각됩니다. 

 

 

현재 우리 커머스가 직면한 문제점을 극복하기 위해서

기존 고객 중 특히나 우수고객,

우수고객 유치와 유지는 매출 상승과 구매 전환율 향상,

그리고 재방문율 감소를 위한 핵심전략입니다. 

 

 

저희 커머스의 우수고객을 정의하기 위해서 매출액과 구매 횟수를 기준으로 삼았는데요.

 

1) 고객이 결제한 총금액이 매출 상위 10%에 해당

2) 구매 횟수가 3회 이상인 고객

이 두 가지 조건 중 하나라도 만족하면 우수고객으로 선정하였습니다.

 

 

먼저 기준을 위 2가지로 설정한 이유에 대해서 설명드리자면

 

 

구매고객 1인 기준으로 소비 총합계를 파악해 보았을 때

최소 0.13, 최대 2400.13으로 나타났고 (참고: 화폐단위 없음)

위 사진에서 보시는 것과 같이 4개의 그룹으로 나눌 수 있었습니다. 

 

 

총 구매 고객의 수가 88,310명인 거에 비해

100 이하로 소비한 고객의 수가 과하게 많은 상황이고

100 이상 소비한 고객의 수, High와 Very High그룹에 해당하는

고객 9,317명이 상위 10%에 해당하므로 우수고객 조건으로 설정하였습니다. 

(판매하는 제품 중 가격이 10 이하인 제품이 약 80% 이상)

 

 

 

 

구매 횟수는 한 번에 여러 개의 상품을 구매했더라도

같은 시간에 결제가 이루어졌다면 1번의 구매행위라고 계산하였구요.

 

구매고객 1인 기준으로 최소 1번, 최대 56번으로 나타났고

위 표와 같이 4개의 그룹으로 나누었습니다.

(참고: 1인 평균 1.34회 구매)

 

1~2번 구매한 고객의 수가 대부분이라고 할 수 있을 정도로 많은 고객이 두 그룹에 해당하여

3번 이상 구매한 그룹을 기준으로 설정하였습니다. 

 

 

 

비록 우수고객은 전체 구매 고객의 13%에 불과하지만, 매출 상승과 구매전환율 개선에

상당한 기여를 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 판단하였습니다.

 

 

그래서 아래 사진에서 보시는 것과 같이

우수고객과 일반고객의 행동데이터를 분석해 보았는데요.

 

 

제품을 보고, 장바구니에 담거나 빼고,

상품을 구매하는 횟수는 사이트의 관심도에 비례한다고 생각합니다.

분석 결과,

우수고객이 일반고객보다 행동수에 있어

훨씬 더 많은 행동을 보여주고 있음이 명확해졌습니다.

 

 

특히, 장바구니에 담는 횟수는 우수고객이 약 7배 많고

구매의 횟수도 약 5배 정도 많습니다.

이러한 결과는 우수고객이 단순한 관심을 보이는 것을 넘어

실제 구매로 이어질 가능성이 높다는 것을 의미하고

사실상 저희 이커머스 플랫폼의 매출 상승에 결정적인 역할을 하고 있음을 시사합니다. 

 

 

 

 

 

전환율에서도 우수고객의 역할을 확인해 보았습니다.

 

위의 두 시계열 그래프는

우수고객이 제품을 보고 장바구니에 담는 전환율과

장바구니에서 결제에 이르기까지의 전환율을 나타낸 그래프입니다.

 

두 그래프 모두 x축은 주차, y축은 전환율이고

주황색 선그래프는 우수고객, 파란색 선그래프는 일반고객을 나타냅니다.

 

보시면 장바구니에 담는 전환율과 구매 전환율 모두 우수고객(주황색 선그래프)이

일반 고객보다 높은 추세임을 확인할 수 있었습니다. 

 

특히나 우수고객의 구매전환율이 두드러지게 높다는 것은 

이들이 단순한 방문자에서 실제 구매자로 전환될 가능성이 훨씬 높음을 의미하죠.

이는 매출 상승에 직접적으로 기여하고 일반고객보다 더 높은 수익을 창출하는 원동력이 된다고 생각합니다. 

 

 

 

따라서, 이러한 이해를 바탕으로

우수고객을 효과적으로 유치하고 관리함으로써 우리 커머스의 지속적인 성장과 번영을 기대할 수 있습니다. 

 

 

 

개인화된 마케팅 전략, 충성도 개선 프로그램, 그리고 재방문 유도 전략은

우수 고객을 효과적으로 유지할 수 있는 핵심 전략입니다.

 

개인화된 마케팅을 통해,

우수고객의 구매이력과 선호도를 분석하여 맞춤형 할인코드와 특별 프로모션을 제공할 수 있고,

생일이나 기념일과 같은 개인적인 이벤트에 특별 할인이나 선물을 제공함으로써

고객과의 감정적인 연결을 강화할 수 있습니다.


또한 포인트 적립과 멤버십 등급제,

예를 들어 구매액이나 구매 횟수에 따라 다양하게 등급을 설정해 포인트를 차등 지급하고

이 포인트를 상품 구매 시 사용할 수 있도록 하여 로열티를 개선할 수 있습니다.

 

마지막으로, 구매 이후 고객에게 감사 이메일을 보내

정기적으로 맞춤형 뉴스레터나 프로모션 정보를 제공할 수 있고,

일정 기간 내에 재구매 고객에게 추가적인 할인 제공을 통해 빠른 재방문을 유도할 수 있습니다.

 

 

우수 고객의 높은 전환율과 꾸준한 관심은 우리 커머스의 성공에 중요한 역할을 하고 있습니다.

이들에 대한 지속적인 관심과 투자를 통해

안정적인 매출 상승, 높은 구매 전환율, 그리고 꾸준한 성장과 번영을 기대할 수 있습니다. 

 

 

 

 

지금까지의 해결방안은 체리피커의 비율이 높은 

우리 커머스 플랫폼의 약점을 보완하여 우수고객 비율을 늘리는데 초점을 맞췄다면

 

 

이번에는 한마디로 말해, 단점을 기회로 전환시키는 방안입니다. 

 

 

고객들의 이용 행태를 보면 할인된 제품을 선호하는 특징이 두드러졌습니다.

이렇듯 특정 소비자 집단의 행동을 극대화하는 방향으로 해결 전략을 설계하고자 했는데요.

 

이는 단순히 할인의 비율을 줄여야 할 대상으로만 보는 것이 아니라

오히려 할인을 전략적으로 활용하여 이익을 극대화하는 방법입니다.

 

특히나 할인을 선호하는 체리피커들을 대상으로 한 맞춤형 서비스를 제공하고

이들을 우리 커머스에 더 깊이 묶어두는 

Lock-in 멤버십을

구축하는 것이 핵심입니다. 

 

 

이 전략은 고객 이탈 방지와 생태계 구축에 중점을 두고 있으며

고객 경험을 다양화하고 혜택 범위를 확장하고자 합니다.

현재 국내외 여러 이커머스 플랫폼에서 성공적으로 활용되고 있는 이 전략은,

네이버, 신세계, 쿠팡, 그리고 11번가 등이 고객 충성도를 높이기 위해 채택하고 있습니다.

 

 

특히, "올웨이즈", "와이즐리"와 같은 플랫폼들은 할인혜택으로 초기 고객을 유치하고

락인 멤버십을 통해 장기적인 고객 관계와 리텐션을 강화하는데 주목할 만한 성과를 보이고 있는데요.

 

 

 

 

 

와이즐리를 예로 설명드리자면,

와이즐리는 고정비율을 줄이고 원가율을 높여 제품을 30%에서 40%까지 싸게 파는

비즈니스 구조를 수립하는 "하드 디스카운터" 모델을 채택하여 제품을 현저하게 낮은 가격에 제공하고 있습니다.

 

지난 6월의 경우, 2900원을 내면 전 제품을 원가에 살 수 있는

"제로마진 멤버십"을 출시했는데요.

출시 일주일 만에 가입자가 1만 명이 돌파하는 등

극강의 할인과 멤버십을 통해 매출과 리텐션을 동시에 노리는 전략을 성공적으로 실행하고 있습니다.

 

 

 

이러한 비즈니스 모들들에서 영감을 받아,

고객 맞춤형 혜택과 경험을 제공하는 동시에,

멤버십 프로그램을 통해 고객의 장기적인 충성도와 재방문을 촉진하는 전략을 구축할 수 있습니다.

이를 통해 저희는 체리피커와 브랜드 충성고객의 이탈을 최소화하고

지속 가능한 성장과 매출 안정성을 추구할 수 있을 것으로 기대합니다.

 

 

 

프로젝트 소감

분석면에 있어서는 데이터가 워낙 방대하다 보니 분석할 수 있는 방법이 저희가 생각하지 못한 갈래로 나아갈 수도 있었을 거라 생각합니다. 시간이 더 주어졌더라면  좀 더 다양하게 분석을 할 수 있었을 텐데 하는 아쉬움이 들기도 하는데요.

그렇지만 여태 간단한 EDA만 분석해 본 저로써는 강사님의 피드백을 통해 심화된 분석으로 나아가는 Deep Dive까지 뻗어나갈 수 있어서 데이터 분석에 대한 감(?)이 잡히는 프로젝트였습니다. 

역시나 주제 선정과 EDA가 가장 중요한 과정이구나를 또 한 번 깨닫게 되었죠.

 

개인적인 소감으로는..

프로젝트 경험도, 도메인에 대한 지식도 여러모로 부족한 상태에서 시작된 저였습니다.

짧은 기간 동안 정말 어디 가서 못 얻을 정도로 많이 배웠고 저를 더 채찍질할 수 있는 계기가 되었던 프로젝트였습니다. 

취준생(아직 휴학생..😅)으로 실무경험도 없고 경력자분들과 일해본 경험은 더더욱 없었는데요. 

배정받은 팀원들과 모여서 첫 회의를 진행하는 날부터 '내가 많이 부족하구나, 잘하는 게 아니었구나'를 되게 크게 느꼈습니다.

상대방의 실력이 너무 뛰어나 상대적으로 제가 못나 보인다기보단 스스로가 잘하고 싶은, 나 스스로에게 잘하는 사람으로 보여주고 싶은 마음이 크던 저여서  매번 진행된 회의를 통해 '~한 부분에서 ~한 점을 더 생각해 보자', '~를 통해 ~을 얻어야겠다', '더욱 분발하자!' 다짐했습니다.  정말 역시 경력은 무시 못하는지,,

특히나 분석을 진행하는 방식, 분석 결과를 표현하는 방식, 자료조사 등 심지어 팀원들과 소통하는 방식까지 팀원들로부터 많이 배울 수 있었습니다. 멋진 팀원들을 만나 아주 좋은 경험이 되었던 프로젝트였습니다!!

 

 

 

 

 

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