3차 컨설팅(8/4)
Between 2차 컨설팅 and 3차 컨설팅
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요약 보고서 작성 및 제출
3차 컨설팅 주제
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RFM분석 결과 활용
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리뷰데이터 분석 결과 공유
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분석 결과의 비즈니스 현장 적용 방안 제공
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다음 분석을 위한 데이터 요청
내용
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RFM분석 결과 활용
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세그멘트별 맞춤 App PUSH
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VIP고객, 잠재VIP에게 VIP전용 이벤트를 열어 App PUSH전달
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세일을 선호하는 낮음, 일반(1회성 고객)에게 세일 정보를 App PUSH를 이용해 적극적으로 전달
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평균 재구매 시기가 약 120일 후인 것을 고려하여 구매한지 120일이 지난 고객에게 재구매 홍보 또는 쿠폰 제공 App PUSH
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리뷰 데이터 분석 결과 공유
◦
전처리(리뷰데이터)
1.
내부 리뷰데이터, 외부 리뷰데이터 통합
2.
결측치 및 불필요 리뷰 제거
3.
정규화 작업
a.
문장기호 삭제
b.
이모티콘 삭제
c.
한글이 아닌 리뷰 삭제
◦
가공(리뷰데이터)
1.
띄어쓰기 수정
2.
맞춤법 수정
3.
어절 토큰화 및 불용어 처리
4.
형태소 토큰화
5.
손실된 단어 복구
6.
품사 태깅
7.
제품별 키워드 추출
◦
결과
▪
제품별 5개의 키워드를 추출
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분석결과의 비즈니스 현장 적용 방안 제공
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추출한 키워드를 해시태그로 사용하여 협력적 태깅(Collaborative Tagging)기법으로 추천 시스템 개발 가능
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해시태그로 제품을 전시하고 추천하면 고객 구매 여정 단축 가능(Simplified)
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분석된 데이터가 최적의 상품을 자동으로 추천 가능(Automation)
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장바구니 분석을 대체할 분석 주제 논의
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재구매 건수가 적어 장바구니 분석을 하기에 제한이 있다고 판단
