2024-07-31

• Today

프로젝

 

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• Today I Learned

 

프로젝트

 

어제에 이어서 신규 회원 가입자 유치를 해야 하는 근거를 찾아보기로 했다.

 

그에 대한 근거는

1. 매출

2. 고객 수

3. 주문 건수

4. 고객 당 평균 주문 수

 

 

1년(2023년) 의 신규 회원과 기존 회원의 차이를 확인해보았다.

 

매출(total_price 의 sum)

신규 회원: 4,413,093.77(전체), 454.16(주문 당 평균), 5,665.08 (고객 당 평균)

기존 회원: 10,837,198.98(전체), 474.31 (주문 당 평균), 1,964.33 (고객 당 평균)

 

고객수(customer_id 의 count)

신규 회원: 779

기존 회원: 5,517

 

주문 건수(order_id 의 count)

신규 회원: 9,717 (전체)

기존 회원: 22,848 (전체)

 

고객당 평균 주문 수

신규 회원: 12.5회

기존 회원: 4.1회

 

< 2번째 문제 >

신규 회원의 재 구매 횟수가 기존 회원보다 약 3배이상 높으나 신규 회원의 증가추이는 일정하다.

∴ 신규 회원의 재 구매 횟수가 높으니, 신규 회원의 수를 늘려야 한다.

 

차이를 확인하다보니 아래의 내용들은 이후, 상품 분석에서 사용하면 좋을 것 같아 따로 분리해두었다.

→ 상품 분석 시 사용할 것

상품의 금액(unit_price 의 sum)

신규 회원: 424,721.8 (전체)

기존 회원: 1,008,035.16 (전체)

 

구매 수량(quantity 의 sum)

신규 회원: 101,699 (전체), 130.55 (고객 당)

기존 회원: 240,925 (전체), 43.67 (고객 당)

 

주문당 평균 구매 수량

신규 회원: 10.5

기존 회원: 10.5

 

+ 신규 회원의 특징을 살펴보던 중 대량 구매 고객이 있는 것을 발견하였는데,

이는 기존 회원에도 있는 것으로 파악되었다.

→ B2B , B2C 둘 다 있거나 혹은 B2B 고객만이 있을 수도 있다.

→ 고객 특성 확인시 체크해야할 부분!

 

 

기존 회원과 신규 회원의 매출 비중도 살펴보았다.

사용식: 해당 년도 신규 가입자의 매출/해당 년도 총 구매 매출

 

ex)2023년에 첫 구매가 이루어진 신규 가입자들의 연 총 구매금액 / 2023년 전체 고객 총 구매금액

2019~2023년 5년치 : 신규 구매자의 매출 비율 59%

2022~2023년 2년치 : 신규 구매자의 매출 비율 38%

2023년 1년치 : 신규 가입자의 매출 비율 29%

2022년 1년치 : 신규 가입자의 매출 비율 18%

2021년 1년치 : 신규 구매자의 매출 비율 13%

 

추가로 기존회원 및 신규회원간의 총 매출, 주문건수, 고객 수, 고객당 평균 매출, 주문당 평균 매출, 고객당 평균 주문수

의 연도별 추이를 확인해보았다.

 

→  매출 추이가 점점 상승하고 있으며, 2023년에는 신규 고객의 구매 전환율 100% 를 찍은 만큼 매출액이 급상승 한 것으로 확인된다.

 

 

신규 구매자의 매출 비중과 주문을 하는 구매자수의 비중을 확인해보았다.

 

 

→ 2021년도까지는 신규 구매자 수의 비중이 낮아지고 있으나 2022년부터는 소폭 상승하였다.

→ 또한 2021년도 이후 신규 구매자의 매출 비중 또한 높아지고 있는 것으로 확인되었다.

 

∴ 신규 구매자의 구매력이 커지고 있으니, 신규 구매자 수를 늘려 전체 매출을 끌어올려야 한다.

 

→ 신규 구매자와 기존 구매자의 차이가 급격해지는 기간은 22,23년의 추이가 가장 압도적이다.

⇒ 현재 트렌드를 반영하고, 가장 매출 상승의 특징이 두드러지게 나타나는 22,23년도의 신규 구매자로 선택하여 특성 파악 진행

 

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신규 구매자는 어떤 특징을 가지고 있는가?

 

1. 많이 주문 했던 상품, 카테고리는?(주문량)

2. 매출을 가장 많이 냈던 상품, 카테고리?(주문금액)

3. 평균 주문 횟수는? 약 12회(한달에 1번)/ 기존 고객은 약3~4회(3~4달에 1번)

4. 신규 구매자의 반품 횟수,사유는? (반품 개선 관리)

 

 

상품군(product_name) 이 많다보니 각 1건씩만 주문이 접수 된 적도 있었다.

순위를 매기기 어려운 점이 있어 그보다 조금더 큰 범위인 카테고리별로 순위를 매겨보기로 했다.

 

 

주문량이 높은 카테고리는?

2021년: 총 217개/ 1. 여아 의류 2. 남성 의류 3. 남성 신발 4. 남성 의류 5. 남아 의류

2022년: 총 231개/ 1. 남아 의류 2. 여아 의류 3. 장난감 및 게임 4. 남성 신발 5. 남성 의류

2023년: 총 239개/ 1. 여아 의류 2. 남아 의류 3. 장난감 및 게임 4. 남성 의류 5. 여성 핸드백

 

→ 주로 의류에 대한 상품 군이 판매되었으며

22,23년도에는 추가적으로 장난감 및 게임의 상품 군의 판매량이 급 상승되었다.

또한 23년도에는 가구, 고급 시계 등 다양한 카테고리의 상품군을 많이 구매하는 것으로 확인되었다.

→ 또한, 각 주문 당 상품 단가를 확인해보았을 때에는 대략 40 달러로 큰 차이는 없었다.

 

고객이 구매하는 평균 카테고리 수?

2021년: 3.3개

2022년: 4.9개

2023년: 11.7개

 

→ 21,22년도의 고객 당 재주문하는 카테고리 수는 3~4개 정도였으나

23년도에는 고객 당 재주문하는 카테고리 수는 12개로 신규 가입자들은 점점 다양한 상품에 관심을 갖고 구매를 하고 있다. 

 

고객이 구매하는 평균 제품 종류?

2021년: 3.3개

2022년: 5.0개

2023년: 12.5개

 

→ 21,22년도의 평균 제품 종류는 3~5종류 였으나

23년도에는 12종류로 신규 구매자들은 다양한 상품에 관심을 갖고 구매를 하고 있었다.

 

고객이 구매하는 평균 구매 수량은?

2021년: 10.7개

2022년: 10.4개

2023년: 10.5개

 

→ 3개년이 비슷한 양상을 띄고 있다.

→ 신규고객들은 한 상품에 대하여 다량의 구매를 하는 경향이 있다고 볼 수 있다.

⇒ 신규 구매자들은 호더 성향이 있는 편이다.

 

 

⇒ 위와 같은 지표들을 확인해보았을 때,

신규 구매자들은 점점 다양한 상품군을 구매하는 경향이 있다.

또한 장난감, 시계 등 개인 흥미 위주의 상품 구매가 늘어났다.

 

결국 1개의 카테고리가 아닌 다른 상품군,

즉 다양한 상품을 찾는 고객들이 많아지며

점점 주문량이 올라가며 매출이 올라간 것으로 확인된다.

 

 

반품 특징 파악

반품 횟수는?

2021년: 9%

2022년: 9%

2023년: 8%

→ 3개년이 비슷한 양상을 띄고 있다.

 

반품률?

2021년: 4% (78건)

2022년: 5% (158건)

2023년: 8% (731건)

→ 신규 고객들의 반품률이 높아지고 있다.

→ 전체 주문 수 중 반품 비중도 높아지고 있다.

 

⇒ 신규 고객들의 반품률이 늘어나는 것으로 보아 적극적으로 반품 서비스를 이용하고 있음을 알 수 있다.

 

반품 사유는?

2021년: 1. 더 나은 가격을 찾음 2. 사이즈 3. 파손

2022년: 1. 단순 변심(12%) 2. 기대와 다름 3. 제품결함

2023년: 1. 사이즈(11%) 2. 파손 3. 오배송

 

→ 신규 구매자들은 단순 변심에 의한 반품이 약 50% 정도로 비교적 잦은 편으로 확인된다.

이는, 신규 구매자들이 충동적인 구매 성향을 가지고 있다고 해석할 수 있다.

⇒ 신규 고객들의 반품률이 늘어나는 것으로 보아 적극적으로 반품 서비스를 이용하고 있음을 알 수 있다.

 

 

신규 고객들의 구매 상품들의 상품 단가를 보았을 때는 어떠한지 파악해보았다.

22년에서 23년으로 넘어감에 따라

비싸게 구매함: 남성의류, 남성신발, 여성보석류,여행용품

저렴하게 구매함: 장난감, 여아용품, 여성핸드백

 

 

본인꺼는 비싼거, 아동용품은 싼거

 

→  아동용품의 구매량은 늘었으나 비슷하거나 조금더 저렴한 상품을 찾았고,

본인을 위한 상품들은 조금더 비싼 상품을 주로 구매하는 경향을 보였다.

⇒ 개인 소비를 위한 고가 제품을 구매하고, 자녀를 위한 제품은 비교적 중저가의 제품을 선택하는 경향이 나타나고 있다.

 

→  전체적인 카테고리로 살펴본 결과 예년보다 조금 더 비싼 제품을 사는 경향이 있다.

⇒ 이에 따라, 신규 고객은 점차 가성비가 아닌 가심비 구배를 하는 성향을 보인다고 볼 수 있다.

 

 

 

 

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• Next

프로젝트 내일 진행 할 내용!

 

전체 결론 한 번 더 정리하기 

1. 시각화 자료 보충하기(위에 수치로 나와 있는 것)

튜터님께 점검

1. 추가적으로 확인해야 하는 것(지표)이 있을까?

(월 별로 지표들을 더 봐야 할까요?)

2. 전체 논리 흐름이 맞는가?

3. 인사이트 도출이 제대로 이루어 졌는가? (근거와 결과가 잘 엮여 있는가?)

액션 플랜 도출하기

하고자 했던 것 : 대시 보드, 알고리즘, 연관 분석 할 수 있는지 알아보기

피피티 제작 시작하기 (상단 흐름부터 작성하면 됨)