[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 : 최소 1회 이상 거래 발생 고객 중 재구매한 고객의 비율 --> [재구매한 고객 수] / [전체 구매자 수]

- 고객당 재구매 경과기간 : 최소 1회 이상 거래 발생 고객 중 최초 구매 후 재구매하기까지 걸린 시간을 일 단위로 계산 --> {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 중점

- 전사적인 고객 이해도 제고 특히, [영업-마케팅] 부서의 전략 지원

- 실시간 지표 모니터링 및 리스크 관리

2. 고객에 대한 이해를 추구

- 고객 세분화(RFM) 및 장바구니 분석을 통해 고객의 행동 패턴 이해도 제고

 

 

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

 

최종 대시보드

<매출 대시보드>

상단에서 부터

주요 지표,

카테고리별 판매량, 카테고리별 마진

일간 판매량, 카테고리별 주문 수 

<마케팅 대시보드>

왼쪽 상단 - 주요 지표

왼쪽 하단 - 연관 분석

오른쪽 상단 - 할인율

오른쪽 두번째 - 회전율

오른쪽 세번째 - 주문 수 예측

오른쪽 하단 - 요일별 주문 수 

<고객 세분화 대시보드>

왼쪽 상단 - 전체 RFM 점수

왼쪽 두번째 - 해당 고객 군의 월별 총 매출

상단 중간 - RFM 기반 고객 세그먼트

오른쪽 상단 - RFM 삼중축 기준 고객 분포

왼쪽 하단 - 고객의 카테고리별 구매 비율

오른쪽 하단 - 고객 특성 차트

 

06. 인사이트 및 액션플랜

1. 재고 관리 전략

[인사이트] - 상품 카테고리별 판매 수량 급등 횟수와 대비 급등률 기준으로 재고 관리 상품 세분화

[결과]

1) 대량 재고 관리 필요군 : noodle > snacks and cookies > oil

2) 주기적 재고 관리 필요군 : Dairy Products > Condiments and Sauces > Rice and Bread > Beverages and Alcohol > Vegetables and Fruits

 

[액션 플랜]

1) 관리 필요군의 재고 현황 우선 파악

2) 카테고리별 재고 부족으로 인한 상푸의 배송 지연 등의 리스크 선제적 관리

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2. 주요 지표 분석

[인사이트]

긍정적 시그널 

1) ARPPU(1인당 평균 매출액) 상승 16.31%

부정적 시그널

1) 재구매율 감소 17.29%(2017년 81.23% -> 2019년 63.94%)

2) 재구매 주기 증가 약 1일 (2017년 4.0일 -> 2019년 4.6일)

3) 할인율 증가 (2017년 43.21% -> 2019년 45.35%)

--> ARPPU는 증가했으나, 구매 주기 감소로 전체 매출 감소, ARPPU 증가분보다 재구매율 감소분이 더 크다

--> 고객의 전반적인 소비 위축 현상이 있다는 것을 알 수 있었다

 

[액션플랜]

1. 고객 관계 관리(CRM) 강화

- 개인 맞춤형 마케팅 캠페인(생일, 쿠폰 등)

- 진입 장벽이 낮은 멤버십 전환 전략

- 목표 : 고객 충성도 제고

2. 할인율 재책정

- 할인율의 매출 기여도 분석

- (카테고리, 상품, 고객)별 세분화된 할인 전략

- 목표: 비용, 효율적인 프로모션 수행

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3. 고객 세분화 분석

[인사이트]

1. RFM 기준 총 17개 고객군 세분화

2. 신선 식품 고액/대량 구매 고객이 주요 수익원

3. 간편식과 유제품 구매 고객의 이탈 경향 확인

 

[액션플랜]

1. 신선식품 품질 관리 강화

- 배송 기간 및 상품 품질 추가 조사

- 최상의 상태 유지를 위한 인력 투자 검토

 

2. 간편식/유제품 고객 이탈 방지

- 리뷰 및 컴플레인 분석

- 고객 이탈 원인 세부 분석

- 개선 방안 수립 및 실행

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느낀점

가장 힘들었던 프로젝트가 아닐까 싶다 내 스스로도 잘하지 못한다고 생각이 클 때였고 거기다가 팀장직까지 맡으니 내 스스로 자존감을 많이 내려치기 한 것 같다. 팀원분들이 정말 다 뛰어나신 분들이었는데 그냥 그 팀원분들과 나를 직접적으로 비교하니 더 그렇게 될 수 밖에 없었던 것 같다.. 사실 비교 대상 자체가 아닌데 ...! ! 

그리고 뭔가를 해도 내가 한 게 없다는 생각이 계속 있으니 자신감도 더 떨어진 것 같기도 하다

그래도 이번 팀을 하면서 깨달은 점들도 있고 얻은 점들도 있다 일단 좋은 동료를 얻었다는 점! 그냥 내스스로가 문제였지 팀원분들은 한 분 빼고는 ^^ ... 다 너무 좋은 분들이라 인연을 이어가고 싶다 ! 그리고 매니저님들의 소중함 .... 이번 프로젝트할때 매니저님들의 도움을 가장 많이 얻었다 ㅠ 사실 외향적인 편이 아니라 대부분 혼자 해결하려고 하는 편인데 이번엔 도저히 안되겠어서 매니저님들의 도움을 많이 받았다 후 .....

 

그래도 어찌저찌 잘 끝내고 잘 마무리돼서 정말 다행이다! 뭐 팀플하면 이런 일도 있고 저런 일도 있는거 아니겠는가ㅏㅏ ......

 

A01_발표자료(final).pdf

4.82MB

preprocessing_ipynb의_사본.ipynb

0.22MB

결측 및 전처리 공유 파일.xlsx

0.07MB