2024-08-14

• Today

프로젝트

 

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• Today I Learned

 

프로젝트

 

정욱튜터님 멘토링

 

Q. 2014년~ 2023년도의 전체 고객의 주문 데이터를 가지고 

2024년도에 유입된 신규 고객이 800명일때, 1,000명 일때의 매출 예측이 가능한지?

 

10년간의 경향성을 보고, 미래 예측이 가능한지?

 

A. 

회귀분석으로 가능하다.

 

회귀분석에는 크게 2가지의 방법이 있다.

1. 전형적인 회귀 분석 방법

: 매출 외에 다른 컬럼들도 존재하기 때문에

여러가지 컬럼들의 관계를 보고 매출이 어느정도 나올지

앞으로 어떤 데이터가 들어오든 컬럼들의 관계만 잘 알면 매출 예측이 가능하다.

 

2. 매출을 시간 흐름으로 보는 것

: 10년 동안 이런 흐름이 있었다면, 앞으로는 이런 매출이 예측 될 것이다.

 

* 주의점

머신러닝 모델을 학습 시킬 때

그 당시에는 신규가 몇명이었는지, 기존이 몇명이었는지 학습시킬 것

기존 고객, 신규 고객은 얼마나 되는지  수치나 비율이 꼭 들어가야 한다.

 

머신러닝 모델 구축> 매출을 예측하는 머신러닝 모델

y 값: 매출

x 값: 모든 컬럼

 

머신러닝 완성 후

 

feature_importances 진행

: 머신러닝이 어떤것을 중점적으로 보고 했는지, 알 수 있음

여기서 신규가 나온다면 그만큼 신규가 중요하다 라는 것을 쓸 수 있음

 

> 캘리포니아 집 값 데이터 를 참고하면 좋을 듯

 

 

 

이후 회귀분석을 시도 해보았으나

우리는 신규 회원의 기준을 연단위로 두었기 때문에 10개는 너무 적다는 피드백을 받았다..

데이터 양이 너무 부족하다보니 의미있는, 유용한 머신러닝 모델이라고 보기 어렵다는것..

 

결국 회귀분석은 포기하고, 이후 추가할 사항이 있는지 체크해보기로 하였다.

 

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PPT 진행 흐름 재정리

 

< 목적: 매출 성장을 위한 신규 유치 방안 제안 >
세부 목표:
1.회사의 현황 파악
2.문제점 및 개선 방안 제안
3.신규가입자 유치 액션 플랜 수립

[EDA]기업수명주기를 빗대어 현황파악
: 매출,판매량 상승세를 보니 도입기이지만
: 구매 고객수 증가율이 둔화된 것으로 보니 과도기임

[가설 설정과 검증] 구매 고객수 둔화에 영향을 끼치는 원인을 검증
1.구매한 고객이 이탈하였는가? 2. 가입 후 구매전환율 3. 유입양이 적거나 셋 중 하나일 것.

(가설설정)

1. 구매 전환이 문제인가?
가입한 고객의 구매 전환율 95.5%
→  첫 가입 후 구매까지 전환이 잘 이루어지고 있음
2.이탈인가?
코호트 분석 해봄(기준: 첫 구매 후 리텐션), 리텐션 평균 75 % > 높은 편임
→  첫 구매 전환 후 구매까지 잘 이어지고 있는지?
3. 유입량이 적어서 저런가?
전년 대비 유입 고객량 전년 대비 약 -4%
→  유입량 감소가 구매 고객 증가율 둔화의 직접적인 원인으로 판단됨

 

⇒ 신규 고객 유치가 필요하다.

 

유치를 하면 뭐가 좋냐
> 신규가 돈 많이 써서 매출 성장에 도움이 될거임

[분석] 신규고객의 영향성을 분석

<신규 구매자와 기존 구매자 비교>

: 신규 고객 유치에 대한 미온적인 태도로 인해 기존 구매자 대비 신규 구매자 수 증가의 상승세가 둔화됨

 

: 2023년 신규 구매자의 매출이 전체 매출 비중 29%로 급중

약 12%의 신규 구매자가 전체 매출의 29%를 책임지고 있는 상황임

 

: 2023년 신규 구매자의 평균 주문 수 12.5회

기존 구매자 대비 주문 횟수 약 3배 증가

 

: 2023년 신규 구매자의 LTV 약 5,665 달러로

기존 구매자 대비 3배 증가

 

[결론]신규 구매자의 구매력이 상승세이므로

신규 고객의 가입량의 증가를 통해

 

1. 정체 된 구매 증가율 개선

2. 매출 성장률 100% 달성

을 기대할 수 있을 것

[+액션플랜]신규유치방안
: 테무 선택한 이유, 테무는 어떻게 하는지?, 테무 활용한 액션 플랜 제안

 

 

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1. 튜터님께서 SWOT 분석 의 방향성을 잡아주시면 이어서 해보기

2. 아니더라도 이전에 조사했던 테무분석결과 PPT 추가 하기