1. Analyze 과정을 통한 인사이트 도출 * 5 2. 가설 설정 3. 분석 데이터 취합
수차례 analyze 과정을 통해 인사이트를 찾아보았다. 이러나 저러나 의견과 데이터가 쌓이긴 했다.
4. Analyze
패턴 및 트렌드 분석 : 시간에 따른 변화, 집단 간 차이, 변수 간 상관관계를 분석해 규칙성 찾기
변화의 방향을 이해해야 의사결정에 도움됨. "어제 어땟는가?" 보다 "앞으로 어떻게 될 것인가?"를 예측 가능, 지난 얼마간 꾸준히 감소 추세였고, 어디에서 특히 하락 폭이 컸다. 등
각자 데이터에 대한 EDA 과정을 거쳐 얻은 인사이트 및 분석 방향을 정리하였다. 내가 정리한 생각 flow는 아래와 같다.
1. age(나이) : 20대 구매 데이터가 압도적으로 많음 (강점) ➡️ (구매 데이터가 상대적으로 많이 적은 10대, 60-90대를 제외하고) 중간층인 30,40,50대의 각각의 구매 데이터가 20대의 절반도 못 미치는 수준 (문제점) ➡️ 구매력을 끌어올리면 매출성장 가능하겠다. (인사이트) ➡️ 30-50대 사람들의 고객경험을 개선하려면 어떻게 해야할까? (개선방향) ➡️ 30-50대에서 보통 구매하는 상품군이 무엇을까? 선호하는 색상 등은 어떻게 돼? 패션뉴스는 구독 중이야?
2. FN(패션뉴스 구독여부, 0:구독x or 모름, 1:구독o) : 패션뉴스 비구독자가 약 2배 이상 많음(단점, 문제점?) ➡️ 구독자와 비구독자 사이의 구매 데이터의 차이가 의미가 있을만한 수준인가??(의문점 : 데이터 뽑아봐야함) ➡️ 의미있는 차이가 있다면, 패션 뉴스의 퀄리티를 올리고 비구독자가 구독하게 만들면 매출성장이 가능하겠다.(인사이트)
2-1. 패션뉴스 구독자 중 알림설정 여부에 따라서도 구매 데이터 차이가 있을까?(궁금증) ➡️ 의미있는 수준의 차이가 있다면, 어떻게 하면 좋을까?
3. 판매채널(1:오프라인, 2:온라인)은 온라인이 오프라인의 2배 이상이 됨.(사실 확인) 3-1. 온라인의 매출이 오프라인 매출보다 3배 이상이 됨 ( 온라인 시장이 매출의 핵심임 ) ➡️ 온라인 구매자 중 패션뉴스 구독자가 많을까? (궁금증) ➡️ 온라인 구매자 중 패션뉴스 구독자가 많다면, 비구독자를 구독하게 하면 온라인 매출을 더 끌어올릴 수 있겠다.(인사이트)
인사이트 도출 : 데이터에서 발견한 사실을 정리하고, 비즈니스 문제 해결에 도움이 되는 해석을 붙인다. 데이터가 의미하는 바를 명확히 설명해야 하며, 단순히 수치 계산을 넘어 실제전략과 행동 지침으로 이어진다.
🫡 패션 뉴스 구독: 진정한 충성 고객을 찾아서...
고객 경험 개선을 통한 매출 증대라는 목표 아래, 처음에는 멤버십 가입 여부를 충성 고객의 기준으로 삼았습니다. 하지만 분석 결과, 멤버십이 고객의 구매 행동에 큰 영향을 미치지 못하며 멤버십 보유가 곧 충성도를 의미하는 것은 아님을 확인했습니다. 이에 따라 새로운 가설을 세웠다. 고객 경험과 연관이 있는 앱 알람(알림) 서비스인 [패션 뉴스 구독 여부]가 고객 경험에 긍정적인 영향을 미치고, 이것이 충성도를 나타내는 지표가 될 수 있다는 가설이다.
이 가설을 뒷받침 할 수 있는 내용들을 찾아보았다.
💡 패션 뉴스를 구독하는 고객들이 그렇지 않은 고객들보다 오프라인 매장에서 구매하는 비율이 높다는 것(약 2%p 차이)을 확인했다. 이는 패션뉴스 구독자들이 온라인보다 오프라인에서 더 높은 비율로 구매 활동을 유지하고 있음을 나타낸다. 💡 더욱 주목할 만한 점은, 패션 뉴스 구독자들이 비구독자들보다 1인 평균 구매 금액이 비교적 높게 나타났다는 점이다. 이는 단순한 쇼핑을 넘어, 구독을 통해 얻은 정보를 바탕으로 고가 상품을 구매하는 등 더 높은 가치를 창출하는 소비로 이어지고 있음을 보여준다. 이러한 분석 결과를 종합하여, 패션 뉴스 구독자를 핵심적인 충성 고객으로 정의할 수 있다. 이들은 패션뉴스에서 얻은 H&M의 정보를 소비하는 것을 넘어, 온·오프라인을 넘나들며 적극적이고 가치 있는 구매를 하는 고객층으로 생각할 수 있다. 따라서 패션 뉴스 구독을 통해 고객 경험을 강화하는 것이 고객 만족도를 높이고 최종적으로 매출 증대로 이어질 수 있는 효과적인 전략이 될 것이라고 정리하였다.
+ 추가의견 : 재구매율(같은 회원아이디 + 다른날짜)이 전체 중 몇 퍼센트를 차지하는가? 그리고 재구매한 회원이 패션뉴스를 구독하고 있는가? 를 확인해보면 충성고객임을 근거로 활용할 수 있을 것 같다 ‼️
🔍 분석 과정 중 부딪힌 문제점 및 회고
고객당 매출: 고객 기준, 여러 주문 합산 → 고객 수로 나눔
주문당 매출(평균 주문금액): 주문 기준, 주문별 합산 → 주문 수로 나눔
고객 1인당 평균 매출금액을 구하는 과정에서 의문이 생겼었다. 매출합계를 "고객 수"로 나누어 평균을 구할 것인지, 아니면 "주문 수"로 나누어 평균을 구할 것인지. 튜터님과 함께 고민을 해본 끝에 "고객 수"로 매출 합계를 나누어 1인당 평균 매출을 구하는 것이 우리가 지금까지 분석해왔던 내용에서 어긋나지 않다는 점을 인지하게 되었다. (?)
의사소통 : 분석한 내용을 취합하고 주제를 선정하는 과정에서 다소 시간이 많이 소요되었다. 이렇게나 협업과 의사소통(소프트 스킬)이 중요하다는 사실을 몸소 느끼게 되었다. 의사소통 자체에서의 어려움은 다행히 없었지만, 의견을 하나로 모으고 요약하는 과정에서 가끔씩 뇌의 흐름이 막히는(?) 느낌이 들었다. 그래서 나는 그럴 때마다 나의 의견을 먼저 제시를 한 후에 팀원들 각자의 의견을 들어보는 식으로 유도를 해서 하나씩 풀어나갔다. 그러다보니 하나씩 해결이 되더라.
분석 과정 : 뿐만 아니라, 분석을 진행하기에 앞서서 "변수명을 지정하는 규칙"을 정하였더라면, 각자 분석한 코드를 취합하는 과정에서 조금 더 수월하지 않았을까 하는 생각도 잠시 해본다.
리더의 역량 : 누구나 처음은 있다. 리더, 특히나 어떤 한 프로젝트에서의 리더는 책임감이 막중하다는 것 또한 몸소 느끼는 한주가 될 것 같다. 스스로가 전체적인 맥락을 파악하고 있어야 그 맥락 속에서 팀원이 작성한 코드도 곧바로 이해할 수 있겠다는 생각도 하게되었다.
