5차 컨설팅(5/24)
Between 4차 컨설팅 and 5차 컨설팅
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App PUSH 이벤트 진행
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저스트원더 앱을 설치한 모든 고객에게 할인 쿠폰 전송
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앱 방문수 증가 but 많은 구매로 연결되지는 않음
마케팅 믹스 4P(Product, Price, Promotion, Place)에서 Product는 없고 Promotion만 한 것으로 볼 수 있음
5차 컨설팅 주제
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1~4차 현장 컨설팅 추가 사항 및 결과 정리
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분석 활용성과 및 기대 효과 공유
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기타/특이 사항
내용
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1~4차 현장 컨설팅 추가 사항 및 결과 정리
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탐색적분석 EDA
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저스트원더는 플랫폼 기업으로서 활용 가치가 높은 데이터를 축적하고 있지만 여러 데이터 위반 사항과 누락을 가지고 있어 개선할 필요 있음
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개선한다면 분석을 위한 전처리 과정이 짧아지고 활용 가능한 데이터도 더 많았을 것임
좋은 데이터의 기준(완결성, 유일성, 통일성, 정확성)에 따라 데이터 축적 노하우 컨설팅
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RFM분석
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저스트원더 고객을 모두 4개의 군집으로 나누었음
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고객군별 구매특성 발견
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저스트원더에 재구매율 부족 이슈가 있음을 발견
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이탈고객이 일반고객보다 세일에 더 민감함을 발견
고객군별로 맞춤 App PUSH를 전송하여 마케팅 효율성, 효과성 증가 기대
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장바구니분석(연관규칙분석)
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군집별로 Apriori기법을 사용하여 제품 간 연관 규칙 찾음
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VIP고객군 1개, 잠재VIP고객군 2개
장바구니 분석으로 도출된 제품간 연관 규칙을 사용하면 개인정보를 사용하지 않고 제품 추천이 가능함
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긍부정 분석
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긍/부정어 워드클라우드
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“작다”키워드의 사이즈 착오 이슈는 시각적 보조 자료 추가로 간단하게 해결 할 수 있음
리뷰 긍부정분석을 통해 제품/서비스의 장단점을 찾을 수 있음
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키워드 분석
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3~4월, 9~10월에 상승하는 저스트원더 월별 판매량 그래프를 추가
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환절기 출근룩/캠퍼스룩 기획전 기획
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4가지 대분류 9가지 소분류로 기획전 키워드 선정
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키워드에 해당하는 제품의 사진을 보았을 때 키워드가 고객의 인식과 활용을 제대로 반영하는 것을 볼 수 있음
이벤트나 마케팅 기획에서 고객의 인식을 살펴보는 도구로 키워드를 사용할 수 있음
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분석 활용성과 및 기대효과 공유
활용방안 | 기대성과 | |
EDA | 데이터 축적 문제 지적 및 노하우 전달 | 효과적인 데이터 축적으로 플랫폼 역량 제고 기대 |
RFM분석 | 고객등급화 및 등급별 App PUSH전략 | 고객 구매특성에 따른 마케팅 전략을 구사하여 더욱 효과적, 효율적인 마케팅 성과 기대 |
장바구니분석 | 장바구니분석 결과로 제품 추천 시스템에 적용 | 기본적인 판매 데이터를 이용해 제품 추천 시스템 구축 기대 |
긍부정분석 | 리뷰를 통해 고객 불만사항을 포착하여 제품 및 서비스 개선에 활용 | 제품 퀄리티 향상 및 입점사와 상생하는 플랫폼으로 발전 기대 |
키워드분석 | 제품별 리뷰를 연관어 분석하여 고객 인식을 기준으로 기획 설계에 활용 | 이미 내부에 축적하고 있는 기본적인 데이터만으로 효과적인 분석 및 마케팅 기획 기대 |
