2024-07-04

*산술식

Sales Amount (판매총액) = Sales Amount Based on List Price (정가총액) - Discount Amount (할인총액)

Sales Margin Amount (마진총액) = Sales Amount (판매총액) - Sales Cost Amount (원가총액)

Sales Price = Sales Amount / Sales Quantity
Sales Amount = Sales Price * Sales Quantity
Sales Amount Based on List Price = List Price * Sales Quantity
Sales Margin Amount = Sales Amount - Sales Cost Amount

 

 

*음수 컬럼 확인

Discount Amount(할인금액)

Sales Margin Amount(마진총액)

Sales Price

Sales Quantity

 

 

 

Discount Amount(할인금액)

:

List Price(상품정가) 와 Sales Price(판매가) 사이의 갭 일 수 있음

정가보다 비싸게 판매했다면 음수가 나올 수 있음

 

List Price(상품정가) 를 입력하지 않았을 경우라면 음수값이 나올 수가 있다.

 

Sales Margin Amount(마진총액)

:

판매원가를 감당하지 못한 경우

판매량마다의 마진이 적자라면 판매전략을 바꾸는 것도 한가지의 방법일 수 있다!

 

Sales Price(판매가격),Sales Quantity(판매수량)

: -5000 , -1인 값이 1건으로 이는 반품 또는 이상치로 판단하기로 함

 

 

 

*동일한 item number 여도 item 이 다르거나

동일한 item 이지만 item number 이 다른 경우 발견

이 경우 어떻게 해결할지에 대해 논의

> item 과 item_number 를 합쳐서 신규컬럼으로 생성하여 사용

> item number 에 따라 가격이 다른 경우

1. 품질 2. set 구성 

의 차이가 있을 것으로 예상해볼 수 있다.

 

=> 조금더 명확한 증거를 찾아볼 수 있도록 논의해보기

 

 

 

RFM 기준 세워보기

범주는 대략적인 기준으로 가설을 세운 후 조정해보기

 

Recency 을 구하려면?
최근(2019년12월31일 기준) 으로 마지막 방문일

DateKey

기준: 2주

분류: 2주 미만, 2주 이상

 

Frequency 를 구하려면?

고유고객당 총 구매 횟수

Order Number

기준: 28회

분류: 28회 미만, 28회 이상

 

Monetary 을 구하려면?

고유고객당 총 구매 금액

 

- Sales Amount

기준: 302,700

분류: 302,700달러 미만, 302,700 달러 이상

 

- Sales Margin Amount

기준: 126,400

분류: 126,400 달러 미만, 126,400 달러 이상

 

 

Recency 별로 각 몇명의 고객들이 분포되었는지를 살펴보았다.

650 일이 넘어간 고객의 경우 2018년 3월 이었으며

성훈튜터님과 이야기해본 결과 이는 오히려 영업종료 후 재개장을 했다 는 시나리오에 뒷받침을 해줄 수 있다는 이야기가 나왔다.

 

영업종료를 했으니 마지막 떨이판매 등이 많았다는 가정하에 그럼 고객이 많이 찾아왔을 수도 있고,

그런 고객들이 다수 있었으나 돌아오지 않고 있다.

하지만 최근 새로운 신규고객 유치가 잘 되어진 것으로 가정해볼 수 있다!

 

Recency 기준을 잡기 위해 여러가지 방안을 고민해보았고,

분포도와 함께 분석대상인 회사의 특성을 같이 고려해보기로 하였다.

 

Recency 분류 기준

1등급 0~7일 → 일주일

2등급 8일~ 17일 → 1~2주일

3등급 18일~25일 → 2주~3주

4등급 26일~365일 → 1달~1년

5등급 366일~ → 1년 이후

 

⇒ 기준 선정 이유

: 신선식품, 소비식품 등을 다루고 있는 식품회사 특성상 최근 방문하는 고객이 많을 것이고,

recency 기준으로 고객의 분포도의 비율을 고려하여 등급표를 나눔

 

*분포 기준을 정할때 예지튜터님과 이야기를 나누어 보았고,

새롭게 얻게 된 팁!

⇒ 분포 범위를 보려면 큰 편차가 있으면 안됨

8~14일은 사실상 앞의 그룹과 다른 사람일 수 있음

 

 

최근 7일 / 일주일 이내 방문 액티브한 고객 > 돌아오는 프로모션 집중 마케팅(쿠폰발행 등 )

1~2주 5만원 이상 사면 5천원 쿠폰 드려요~, 장을 보지 않은지 1주일이 넘어갔기 때문에 더 많은 지출을 이끌어낼 수 있음

 

 

*성훈튜터님과 멘토링 후

간단히 넘어갔었던 Frequency 와 Monetary 의 기준을 다시 한번 세워야 된다고 판단하였다.

평균값으로 딱 나누는 것이 아니라, 분포도를 보고 여러방면으로 고민해보아야겠다.

 

멘토링 대로 Frequency 는 구간차원으로 입력하여 분포확인을 해보려고 했는데

튜터님이 말씀하셨던 것처럼 매끄럽게 나누어 지지는 않는 듯 하다

 

구간차원을 1로 하면 전체 갯수가 나옴!

 

 

monetary 의 경우 너무 차원이 많다 보니

추천해준 값으로 입력해보았다.

 

 

얘들을 어떤 범위로 나눌지는 생각해보아야겠다..

 

Frequency 는

많이 찾아온 사람이 더 높은 점수