2024-07-26

• Today

프로젝트 기획 마무리

 

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• Today I Learned

 

프로젝트

 

1. 문제가 없는 것처럼 보이는 데이터셋의 경우 어떤 것을 더 봐야할지?

매출 관련한 지표가 모두 상승세일 때, 데이터분석가는 어떤 목표를 가지고 진행해야하는지?

 

확인한 지표

총 구매액

신규회원가입자

신규구매자

구매건수

연도별 재구매자 비율

고객 1명 당 평균 13회 구매 = 재구매율이 굉장히 높다

⇒ 모든 지표가 다 상승세

 

2. 이 경우 세울 수 있는 다른 기준, 가설은 무엇이 있을까?

 

3. 현재는 캐글 데이터 셋을 이용하기 때문에 데이터셋을 바꾼다와 같은 방안도 가능하다고 생각하는데,

실제 기업에서 위와 같은 상황이 발생한다면 데이터 분석가 입장에선 어떤 액션을 취해야 할까?

기획 자체를 수정해야 하는 것인지?

 

 

Q. 성훈 튜터님 멘토링

우상향을 하는 기업이라면 

매출 뿐 아니라 매출에 영향을 줄 수 있는 다른 요인도 확인해보고

다 상승세, 유지를 해도 된다 라면

더 긍정적으로 만들 수 있는 문제를 정의하면 된다.

 

우상향을 하는 기업이라면 무엇을 하고 싶을지?

ex. 성장을 위해서 무엇을 할 것인가?

수치나 방법론적으로 데이터를 보고 숫자를 알아야 데이터 분석의 시작점이 되는 것

 

재구매율이라는 것은 걔를 해결하기 위해서 어떻게 하면 될까? 에서 나올 수 있는 방법임

 

'매출을 올려야하니 그럼 재구매율을 높이자'

는 것은 너무 단순하게 정한 것이다.

 

우리가 기업의 입장이라면 ?

을 더 세세하게 결정해야함

매출 뿐만 아니라 다른 요인들도 체크해보아야 한다.

 

 

 

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멘토링 후 

우리의 기획은 겉핥기 식으로만 했었던 것이라는 것을 깨달았다..

우리의 기획 맞춤 데이터셋이 필요했던 부분이었으나

우리는 미리 구해놓은 데이터셋에서 기획을 해야했던 상황이었던 것.. 

 

우리가 가지고 있는 데이터셋의 기업은 어떤 특성을 지녔는지 확인해보는 과정 중

페르소나를 다시 한번 정립해보기로 하였다.

 

" 우리는 10년차 종합 중개 플랫폼 이커머스 기업에서 신설된 데이터분석 부서의 사원이다.

첫 분석 미션으로 우리 회사의 현 위치와 문제점, 개선점이 있는지

데이터를 통해 파악하라는 과제를 받았다.

지금까지 기업에서 수집해 둔 데이터 안에서 기업의 현황과 문제, 개선 사항을 파악해야 한다."

 

이 후 현황파악을 하기 위한 지표를 찾아보았다.

 

1. 고객 수 = 회원 가입 수

전체 기간 : 8,305 (명)

2. 제품 수

고유 제품 : 100,010 (개)

주문 된 제품 수 : 50,125 (개)

3. 구매자 수 (전체 / 기간으로도 볼 수 있음)

전체 기간 : 7,953 (명)

4. 주문 건 수 100,010 (건)

5. 첫 구매 전환 율: 회원 가입자 수 != 구매자 수

전체 기간 : (구매자 수/고객 수)*100 == 95.76 (%)

⇒ 회원 가입 후 대부분 구매로 이어졌다.

6. 회원 가입 후 첫 구매를 하기 까지 걸리는 평균적인 시간 = 평균 첫 구매 전환 기간

전체 기간 : 평균 261 (일) / 중간 값 97 (일)

7. 총 구매 금액 = 주문 금액의 총 합

전체 기간 : 45,948,688.8 (달러)

*재 구매의 기준은?

8. 재 구매 고객 수 : 전체 / 기간으로도 볼 수 있음

전체 기간 : 7,420 (명)

9. 재 구매 빈도 : 평균적으로 다음 번 구매까지 이루어지는 기간이 얼마일까?

(첫 구매 이후 두 번째 구매가 이루어지는 기간, 두 번째 구매 후 세 번째 구매가 이루어지는 기간…)

10. 이탈률 = 어디에서 이탈한 비율? (이탈에 대한 정의 필요)

11. 기간 별 구매 증가율 : 기간 별 주문 건 수

12. 기간 별 구매 금액 증가율 : 기간 별 총 구매 금액

13. 기간 별 이탈률

14. LTV (단, 기준의 명확한 정의가 필요함)

*참고할 수 있는 식이 있는지 확인해보자

*매출 = 총 주문 금액

15. 매출 증가율 : 전년/전월/직전 분기 대비 매출 증가율 == (당해 매출-전년 매출)/전년 매출

16. 평균 주문 금액 : 총 매출(주문 총액) / 주문 건 수

전체 기간 : 459.44 (달러) → 주문 1건 당 평균 주문 금액

17. 평균 객단가 : 총 매출(주문 총액) / 구매자 수

전체 기간 : 5,777.53 (달러) → 고객 1명 당 평균 주문 금액

18. 브랜드 충성도 비중 : 첫 구매 고객/전체 구매 고객 vs 재 구매 고객 / 전체 구매 고객

19. 반품 건 수

전체 기간 : 9,813(건)

20. 반품율 : 반품 건 수 / 전체 주문 건 수*100

전체 기간 : 9.8 (%)

* 클레임 건수 하 - 구매 경험 고객 만족도 상

 

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EDA

 

연도 별 첫 주문 고객 수 추이

→ 첫 3년(2014~2017)은 급격한 주문량 증가, 그 이후 성장세 둔화

⇒ 첫 구매 이벤트(첫 구매 쿠폰, 첫 구매 할인 등)를 2018년 이후 줄였을 가능성이 보인다.

이후 다시 유사 이벤트를 재개하여 첫 구매 전환 건은 착실히 유지 중인 것 같다.

❓더 이상 신규 고객들의 첫 구매 전환에 초반보다는 힘쓰고 있지 않는 것 같다

 

* 캠페인 관련 데이터가 있다면 추가 확인이 가능했을 것

 

→첫 3년(2015~2017)은 급격한 증가, 그 이후 성장세 둔화

→신규 대상 마케팅보다 지인 추천 등 referral로 유입됐을 가능성

신규 회원가입자 수 추이 그래프

신규 회원 가입자는 시간이 지남에 따라 거의 동일하게 유지 되고 있음.

(다만, 2018년에 잠시 줄어들었었음)

⇒ 내용 보충 필요

→ 해당 연도 신규 회원가입 후 실제 구매를 한 사람들의 비율을 연도 별로 확인

(첫 구매 전환 율)

회원 가입 후 첫 구매까지 걸리는 시간

→ 평균 261일이 걸리고, 절반 정도의 사람들은 97일 이내 첫 구매가 이루어진다.

→ 10년이 되도록 구매하지 않은 사람도 있음 ⇒ 구매 전환 된 이유는 뭘까?

⇒ 목표 설정을 할 수 있는 지표로 볼 수 있다 : 첫 구매 전환 평균 일수를 줄이자

* 고객 세그먼트를 한다면 휴면 고객 기준도 볼 수 있을 듯 .. ?

* 휴면 고객 대상으로 이벤트를 열어볼 수 있을지도!(휴면 고객 전용 할인관 등 … )

연도 별 평균 재 구매 횟수 추이

→ 꾸준히 재 구매 횟수는 점차 늘고 있었다. 그러나 2021년부터 상승 기미를 보이더니, 2022년 이후에는 가파르게 재 구매 횟수가 늘어났다.

⇒ 2021년부터 재 구매를 높이기 위한 노력을 하고 있으며, 2022년에는 재 구매를 위해 빅 캠페인을 진행하지 않았을까?

⇒ 그렇다면 우리 회사는 이미 재 구매를 높이기 위한 노력을 하는 중으로 볼 수 있다.

(그렇다면 우리가 해야 하는 것은 뭘까? 고민 필요)

월 별 첫 구매자 추이

→ 전체적으로 평이 한 그래프이지만, 1월과 12월에 평균보다 약간 상승하는 경향이 있다.

⇒ 첫 구매를 진행하는 데 있어 계절은 상관 없으나,

연말-연초에 첫 구매를 시도하는 경향이 있다고 볼 수도 있다.

월 별 총 주문 건수 추이

→ 월 초 보다 월 말로 갈 수록 고객들은 더 많은 주문을 하는 경향을 보인다.

→ 월 초에 떨어지는 이유 ?

❓년 초에는 배송이 많이 늦어지는 걸까?

❓연말 세일을 진행하고 있는 걸까?

연도 별 총 주문 건수 추이

→ 우상향의 경향을 보인다.

⇒ 2021년부터 급격히 증가하는 추세

월 별 총 반품 건수 추이

→ 주문이 늘어남과 동시에 반품 건 수도 늘어나는 중

❓반품 개선이 필요 할 지도

❓반품률을 낮추는 목표를 설정해도 좋을 것 같다

연도 별 반품 사유 추이

→ 2023년에는 사이즈 이슈, 배송 파손, 가격 이슈 문제가 부각.

→ 2020년-2021년에는 줄어들었던 파손 문제가 2022-2023년에 재 부각됨.

⇒ 급격하게 늘어나는 배송 물량을 배송 업체에서 감당하지 못하고 있을 수 있다

* 배송업체 변경 또는 상품 검수 인원 추가 하는 방안 (ex. 물류센터에서 파손인지, 배송중 파손인지 명확히 하기 위함)

→ 이전까지는 큰 파이를 차지하지 않았던 사이즈 문제가 2023년 새롭게 등장함.

⇒ 제품의 상세 페이지 관리가 미흡하거나, 사이즈에 예민한 물품들의 판매량이 급증했을 수 있다.

- 상세 페이지 관리가 미흡한 경우 제품 별 설명 페이지 가이드 제공 및 관리가 필요

- 사이즈 민감 문제가 두드러지게 나타날 수 있는 의류 품목의 경우,

통일된 기준 사이즈를 제공하거나 맞춤 사이즈 서비스를 제공 (like 샵 사이다 사이즈 가이드)

[시각화 기준 찾아본 후 차트 그릴 예정!]

 

반품이 많은 카테고리 (TOP 10)

→ 유/아동 의류, 남성 의류를 비롯한 의류 관련 반품이 잦다.

 

재 구매 빈도(첫 구매 이후 두 번째 구매)

→ 평균적으로 212일, 중위수는 89일

→ 첫 구매 후, 두 번째 구매까지 주기가 줄어든다.

(평균 -49일, 중위 -8일)

⇒ 우리 고객의 상품 구매 주기는 약 3개월이라고 볼 수 있을 것 같다.

 

→ 구매 경험이 쌓일 수록 재 구매를 지속하는 경향이 있다.

❓재 구매 횟수가 늘어 갈 수록 인원 수는 줄어들고 있다 (당연)

⇒ 한 번 구매 유도를 하면 고객이 알아서 다음 구매를 하는 경향이 있다고 볼 수 있다.

(혹은 재 구매 이벤트를 진행하고 있을지도 모름)

* 한번 구매를 한 고객의 경우 우리 서비스에 만족 하고 되돌아오는 것으로 예상해볼 수 있다.

 

 

 

 

 

 

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[이 뒤에 확인할 지표]

- 구매 수가 확연히 줄어드는 재구매 횟수는?

- 간단히 확인한 문제점/개선점 등을 세부적으로 확인해보기