[이슈 사항] 1. 비교를 할 때는 모집단이 동일해야!! : 직전에 inner조인을 했다하면, 동일하게 inner 조인으로!! 2. 평균 구매금액을 구할 때 : 1회(동일날짜) 거래당 구매금액의 평균 vs ✅ (전체기간 동안) 고객이 거래한 구매금액의 평균 3. 재구매율 한 사람들의 패션뉴스 구독 여부 vs ✅ 패션뉴스 구독 여부에 따른 재구매율 4. 멤버십에 따른 평균 구매금액으로 비교할 때 : 전체 고객과 ACTIVE 상태인 고객을 비교하는 것으로 변경 (* 기존: active / pre-create / left club 각각 비교)
분석을 하고 내용을 구성하는 과정에서 기준 설정의 어려움이 있었다. 반복적인 논의 끝에 그래도 하나씩 해결해 나갔다.
4. Analyze + 🤔-ing
반복적인 분석과정을 통해서 기준을 정해 나가고 주장 및 가설에 대한 데이터와 근거를 마련해 나가는 하루였다.
우선 어제 추가의견으로 제시했던 "패션뉴스 구독여부에 따른 재구매율"을 확인해보았다. 분석을 진행하는 과정에서 [a. 패션뉴스 구독여부에 따른 재구매율 VS b. 재구매한 사람들의 패션뉴스 구독여부] 이 두가지 중 어떤 것이 맞는 것인가에 대한 토론이 이어졌다.
우리의 주장은 패션뉴스 구독이 매출에 영향이 있으며, 구독자가 많을 수록 매출과 양의 상관관계가 있을 것이라 판단하였다. 그래서 b 가 아닌 a로 기준을 설정하고 분석을 이어나갔다. ( a와 b는 집계방식 자체가 다르기에 기준 설정이 무엇보다 중요하다고 느꼈다. a는 구독을 한 사람과 하지 않은 사람의 각각의 재구매율을 구해보는 것이라 나눌 때 분모가 서로 다르게 된다. 하지만, b는 재구매한 사람들 중 패션뉴스를 구독하는지 안하는지의 비율을 보는 것으로 분모가 같게 된다. 따라서 결과값이 다르게 나타날 것이며, 그 기준 설정이 중요했던 이유이다.)
📌 패션뉴스 구독여부에 따른 재구매율을 구해보니, 비구독자 보다 구독자에서 재구매율이 6%p 가 높게 나타나 의미있는 결과라고 판단하게 되었다. 이로써, 패션뉴스를 구독한 사람이 재구매율도 높기 때문에 매출 증대에 영향이 있을 것이라는 결론을 지어보기로 했다. (아직은 통계분석 등 기법에 대해 배우지 않았으며, 한정적인 데이터 만으로 분석을 진행하기 때문에) 🔥 정리해보면, 우리의 가설은 "패션뉴스 구독자가 많을수록, 매출이 증가할 것이다" 이며 결론은 아래와 같이 정리해본다.(로직) 1. 멤버십 형태는 매출에 영향이 거의 없다. 2. 고객 1인당 평균 구매금액은 구독자에서 높게 나타난다. 3. 패션뉴스 구독자의 재구매율이 6%p 높게 나타난다. 4. 따라서, 구독자가 많아지면 매출이 증가한다.
🔍 + 그렇다면, 어떤 세그먼트를 타겟으로 구독자를 늘려야 하는가? 연령대별로 패션뉴스 구독/비구독 비율을 살펴보았을 때, 주 고객층인 20-50대에서 비구독자의 상대적으로 높았다. 따라서, 주 고객층인 20-50대의 패션 뉴스 구독자 수를 늘리자!!라는 제안을 해볼 수 있을 것 같다‼️
😂 느낀 점 및 회고
이번 프로젝트에서 데이터 탐색하는 과정(팀원 모두 진행)을 제외하면, 나는 코드 및 시각화 작업을 거의 하지 못(?)했다. 아니 안 한 것이 되려나?😂 그래서 다음 프로젝트 때는 코드 및 시각화 작업을 많이 해보는 역할을 맡고 싶다는 생각을 하였다. 물론 전처리 & 시각화에 대한 복습을 철저히 해놓은 상태에서 말이다. 튜터님이 공유해주신 기초문제를 정복할 것이야!!!
물론 성장이 없던 것은 아니다. 협업은 무엇보다 의사소통이 중요하고, 배려하는 자세로 임하는 것이 중요하다. 나는 그 부분에 있어서 팀장으로서 각자의 역할을 부여하고 소통을 이끌어 가며, 역할을 완수한 팀원에 대해 언급하며 감사함을 전했다. (like. 00님! 오늘 aa작업 감사하고 고생하셨습니다.) 그 말 한마디가 어찌보면 간단하지만 강력한 스킬로 작용했으리라 믿어본다...!!
