[실전 프로젝트] 아마존 데이터 속으로 떠나는 인사이트 모험2

우리는 전처리가 끝난 뒤 데이터 EDA를 통해 어떤 인사이트를 얻을 수 있을지 봤다.

이것도 내가 하진 않았고 다른 팀원분께서 해주셨다

4. 데이터 EDA

할인율과 판매량 관련

할인율과 판매량 관련 변수가 유사한 분포를 보이고,  상관관계는 낮지만 할인율이 판매량 관련 변수에 영향을 주는 것이 아닌가 하는 추측을 해볼 수 있었다

할인율 관련

판매량 관련

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판매량 Peak 지점 파악

오일 제품은 9월~ 12월에 판매량 평시 대비 700% 급 상승

캔 제품들은 봄과 여름에 판매량 평시 대비 200% 급 상승

--> 타 상품 대비 특정 기간 오일 제품 판매량 상승률이 가파른 것에 주목해서 우선적인 재고 관리가 필요하겠다고 생각했다.

육류와 해산물은 겨울과 여름에 판매량 상승하는 그래프

헬스 다이어트 제품은 여름에 판매량이 상승

육류와 해산물은 겨울과 여름에 판매량이 상승하고

헬스 다이어트 제품은 여름에 판매량이 상승

냉동 식품은 2~3월, 8~9월에 판매량이 상승

 

5. 대시보드 핵심 지표 설계 및 구축

핵심 지표 설계

핵심 지표는 총 3가지로 ARPPU, 재구매율, 고객당 재구매 경과기간으로 잡았다.

 

- ARPPU : 유료 사용자 1인당 매출 --> [총 판매 금액] / [고유 고객 수]

- 재구매율 : 한 번이라도 구매한 고객 중 다시 구매한 고객의 비율 --> [재구매한 고객 수] / [전체 구매자 수]

- 고객당 재구매 경과기간 : 한 번이라도 구매한 고객들이 다시 구매하는데 경과되는 평균 시간(단위: 1개월) --> {FIXED [고객 식별키] : MIN(IIF([고객별 최초 구매일] < [구매 날짜],[구매 날짜], null))}

 

대시보드 제작 시의 주안점

대시보드 제작이 중요하게 생각한 점은

1. 제품 및 매출 현황 파악에 중점을 뒀고 2. 고객에 대한 이해를 추구하는 방향으로 대시보드를 만들었다.

 

우리 팀도 각자 대시보드를 만들어보기 위해 나도 매출 , 영업으로 나뉜 대시보드를 만들어봤지만 결국 채택된 것 없었다 하하

그래도 대시보드를 만들어보고 시각화해볼 수 있어서 좋았다!

피그마를 다룰 수 있었다면 좀 더 좋았겠지만 이때는 아직 그 수준도 아니고 태블로 자체도 잘 다루지 못했기 때문에 조금 아쉬움은 남는다

 

<내가 만들었던 대시보드>

https://public.tableau.com/app/profile/minjung.lim/viz/salesdashboard_test/1

sales dashboard_test

https://public.tableau.com/app/profile/minjung.lim/viz/salesdashboard_test2/2

sales dashboard_test2