[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.2.28)

 

 

 

* 비즈니스 데이터 분석

Q. 왜 고객의 가치를 평가해야 할까?

A. 한정된 자원 -> 효율을 극대화하기 위해 고객 가치 평가, 차별화 마케팅 전략 수립 필

 

* AARRR

> 시장 진입 단계에 맞는 특정 지표를 기준으로 서비스의 상태를 가늠 할 수 있는 효율적인 기준.

> 현 시점 가장 핵심적인 지표에 집중

Acquisition : 어떻게 우리 서비스를 접하고 있는가?

Activation : 사용자가 처음 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가?

Retention : 서비스 재 사용률은 어떻게 되는가?

Referral : 사용자가 자발적 바이럴, 공유를 일으키는가?

Revenue : 매출로 연결 되고 있는가?

 

 

Q. 소매, 리테일 서비스에 머신러닝을 어떻게 활용할 수 있는가?

A. 고객 분석 - 개별 고객에게 맞춤형 서비스 제공

재고 관리 - 재고 수준 최적화, 재고 부족 예측.

 

가격 설정 - 경쟁 업체의 가격 변화를 모니터링, 가격 조정.

추천 시스템 - 추천 시스템 구축 -> 고객 만족도와 매출 증대에 기여

사기 탐지 - 이상 거래 탐지.

 

 

코호트 분석이란?

> 분석 전 데이터 세트의 데이터를 관련 그룹으로 나누는 행동 분석

> 코흐트 분석을 통해 회사는 고객이 겪는 자연적 주기를 고려하지 않고 맹목적으로 모든 고객을 분할하는 대신

고객의 수명 주기 전번에 걸친 패턴을 명확하게 볼 수 있

시간 집단 : 특정 기간동안 제품이나 서비스에 가입한 고객

행동 집단 : 과거에 제품을 구매했거나 서비스에 가입한 고객

규모집단 : 회사 제품이나 서비스를 구매하는 다양한 규모의 고객

 

 

잔존율분석(Retention rate analysis)

> 고객이 이탈하는 방법과 이유를 이해하기 위해 사용자 메트릭을 분석하는 과정

> 유지 분석은 유지 및 신규 사용자 확보율을 개선하여 수익성 있는 고객 기반을 유지방법 확보

> 일관된 유지 분석 실행시 확인 항목

- 고객이 이탈하는 이유

- 고객이 떠날 가능성이 더 높을 때

- 이탈이 수익에 미치는 영향

- 유지 전략을 개선하는 방법

 

 

* 전체 주문은 54만건 이지만, 유니크한 주문건은 2.5만개

* 가장 많은 InvoiceNo의 개수가 573585, 해당 주문의 StockCode의 종류가 1114개

ex) 한번 주문할 때, 콩나물, 두부, 생선, 커피 등을 주문했는데 이 종류가 1114개

 

 

* CustomerID의 결측치 => 비회원 구매일 가능성.

* 결측치 => 관련 담당자에게 문의 필요 

 

 

Q. seaborn으로 시각화 한 요일별 빈도수를 plotly로 시각화 할 경우 어떤 방법을 사용?

A. plotly.express 의 histogram

 

CAC : Customer Acquisiton Cost

> 유료 결제 고객 1명 확보에 들어간 비용

> 유료 결제 고객 확보 효율 측정, 

> 잠재 고객이 실제 구매 객으로전환되는 효율을 측정 

(총 마케팅 비용 + 총 마케팅 영업 비용과 임금) / 전환 고객 수

 

CPA : Cost Per Acquistion

> 개인 정보를 제공(가입)한 고객 1명을 확보하는데 들어간 비용

> 개인 정보를 제공(가입)한 고객 확보 효율을 측정

영업, 마케팅 비용 / 확보한 리드(lead) 수

 

CPL : Cost Per Lead

> 플랫폼 별로 가입 개인 정보를 제공(가입)한 고객 1명을 확보하는데 들어간 비용 

> 플랫폼 별로 개인 정보를 제공(가입)한 고객 확보 효율을 측정

소스 플랫폼 당 광고 비용 / 확보한 리드(Lead) 수

 

LTV : Lifetime Value

> 고객 생애 가치

> 고객이 평생 동안 창출 할 것으로 예상되는 평균 수익

> CAC(고객 확보 비용)과 비교해서 비즈니스의 가치와 효율을 측정

> CAC가 LTV보다 낮다면 비즈니스가 성립되지 않음

평균 LTV = 앱의 총 생애 수익 / 총 유저 수

LTV = ARPU(사용자당 월 평균 반복 수익)  * 평균 고객 수명

LTV = ARPU(사용자당 월 평균 반복 수익) / 사용자 이 

 

* ARPU(Average Revenue Per User) : 
    * 가입한 서비스에 대해 가입자 1명이 특정 기간 동안 지출한 평균 금액
    * ARPU = 매출 / 중복을 제외한 순수 활동 사용자 수
* ARPPU(Average Revenue Per Paying User):
    * 지불 유저 1명 당 한 달에 결제하는 평균 금액을 산정한 수치