[기초 프로젝트] 발표 후 피드백을 적어보았다...✍️ | 새롭게 알게된 개념 정리(feat. 구글AI)

[2025.09.12. 금요일] 기초 프로젝트 마지막 날... 발표자는 아니고, 박제영상 담당😂

1. 튜터님의 피드백
2. RFM 분석과 CLV분석
3. 코드의 함수화
4. 페르소나 설정

 

10팀 씩 두 섹션(A조, B조) 나누어 발표회를 진행했다.
와,,, 정말 같은 주제를 가지고도 다른 방향으로 분석을 한 것들이 신기하면서 흥미로운 부분이었다.
생각하지 못한 방향에 대해 배울 수 있었던 시간이 된 것 같다.
배울 점은 수용하고, 잘한 점이 있다면 발전시켜봐야겠다.

 

 

✍️ 튜터님의 피드백을 정리해보았다.

1. 데이터셋 생성 과정 명확하게 하면 좋음

2.RFM 분석, CLV 분석 도 도전해보면 좋을 것(그래도 아직은 기초 프로젝트니깐,,구글링은 아래에 ⬇️)

3. 통계 분석을 배운 후에 현재 진행했던 분석에 개인적으로라도 추가 적용해보는 시간 가지면 좋을 것
   ➡️ 분석은 양이 아니라 질!! 다양한 방향으로 접근하는 노력 해봐야 함

4. 코드의 함수화 (무엇인지 몰라 구글링 🔍, 아래에서 자세히 확인해보자 ⬇️)

5. 전치리 과정을 조금 더 중점적으로 그리고 구체적으로 해주면 좋다.

6. 페르소나 같은 것도 설정해보면 좋다. ( 🔍 페르소나 설정도 자세히 알아보기 위해 구글링 했다. ⬇️)

7. 멤버십이 매출과 무관하다고 내리기보다는 종합적으로 고려해서 해봤으면 어땟을까 하는 아쉬움이 있음
   ➡️ 너무나 맞는 말이었다. 이번 기초 프로젝트를 마무리하고 다른 조의 발표를 감상하면서 느낀점은 분석하는 방향에 디테일하게 파고 들었다는 점이다.

8. 코드를 내것으로 만들려고 노력할 것(어렴풋이 넘어가지 말것 🐎 )
   ➡️ 이번 프로젝트에서 분석하며 정리한 코드 다시 살펴보자.

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📌 RFM 분석과 CLV 분석

RFM 분석과 CLV 분석은 모두 고객 가치를 평가하는 데 사용되지만, 분석의 초점과 관점에서 차이가 있습니다. 다음은 두 분석 기법을 비교한 표입니다.

📌 요약 

RFM 분석은 현재 고객의 구매 행동을 기반으로 세분화하는 데 유용하며, 단기적인 마케팅 전략에 효과적입니다. 반면, CLV 분석은 고객 관계의 전체 기간 동안의 총가치를 예측하여 장기적인 사업 계획 및 전략 수립에 필수적입니다. 두 분석 기법은 서로 보완적으로 활용될 수 있습니다.

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📊 코드의 함수화

코드의 함수화는 반복되는 코드를 하나의 함수로 묶어 재사용성을 높이고 코드의 복잡도를 낮추며 가독성을 높이는 과정입니다.함수화를 통해 같은 기능을 여러 번 작성하지 않아 코드의 중복을 제거하고 유지보수를 쉽게 할 수 있으며, 더 나아가 모듈화된 구조를 만들어 전체 코드의 효율성을 증대시킬 수 있습니다. 

💡 함수화의 장점

• 가독성 향상: 기능별로 코드를 분리하고 의미 있는 함수 이름을 부여하여 코드를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 
• 재사용성 증가: 동일한 기능을 하나의 함수로 만들어 여러 곳에서 호출하여 사용할 수 있어 중복 코드를 줄입니다. 
• 유지보수 용이: 기능 수정이 필요한 경우 해당 함수만 수정하면 되므로, 전체 코드에 미치는 영향을 줄이고 유지보수가 편리해집니다. 
• 모듈화: 복잡한 문제를 작고 독립적인 함수 단위로 나누어, 전체 코드의 구조를 체계적으로 관리할 수 있습니다. 
• 효율성 증대: 코드의 양이 줄어들고 중복이 제거되어 프로그램의 용량이 감소하며, 전체적인 실행 효율이 높아집니다. 

 

💡 언제 함수화해야 할까요?

• 같은 작업이 반복될 때: 코드 내에서 동일하거나 유사한 작업이 여러 번 수행된다면, 이를 함수로 묶어주어야 합니다. 
• 코드가 너무 길어질 때: 하나의 긴 코드를 기능별로 나누어 함수로 만들면 코드의 복잡도를 낮추고 관리하기 쉬워집니다. 

 

💡 함수화 과정

1. 기능 식별: 반복되거나 긴 코드 블록 중에서 특정 기능을 수행하는 부분을 찾습니다. 
2. 함수 정의: 찾은 코드 블록을 함수로 정의하고, 해당 기능의 목적을 나타내는 이름을 부여합니다. 
3. 함수 호출: 기존 코드에서 찾았던 코드 블록 대신 정의된 함수를 호출하여 사용합니다. 

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🥸 페르소나 설정

페르소나 설정은 제품·서비스의 타겟 고객을 대표하는 가상의 인물을 구체적으로 설정하는 과정이며, 고객의 행동, 목표, 라이프스타일 등을 깊이 이해하는 데 도움을 준다. 이 가상의 인물 프로필을 통해 브랜딩 및 마케팅 전략을 효과적으로 수립하고 실행할 수 있으며, 궁극적으로는 고객 중심의 의사결정을 돕는 핵심 활동이다.

 

⭐️ 페르소나 설정의 핵심 내용

1. 사용자 데이터 수집
   • 정성적 조사: 사용자 인터뷰, 포커스 그룹 인터뷰(FGI) 등을 통해 사용자의 목표, 니즈, 문제점, 기대치 등을 깊이 있게 파악합니다.
   • 정량적 조사: 설문조사, 웹사이트 분석, 구매 이력, 피드백 등 데이터를 활용하여 사용자 행동 패턴을 분석합니다.
2. 데이터 분석 및 세분화
   • 수집한 데이터를 바탕으로 비슷한 특성과 행동 양식을 보이는 사용자 그룹을 분류합니다.
   • 각 그룹을 대표할 수 있는 핵심적인 인물을 선정합니다.
3. 페르소나 프로필 구체화
   • 기본 정보: 이름, 나이, 직업, 거주지, 가족 구성 등 인구통계학적 정보를 설정합니다.
   • 성격 및 배경: 성격, 가치관, 라이프스타일, 기술 숙련도 등 더 깊은 정보를 추가합니다.
   • 목표 및 동기: 페르소나가 제품이나 서비스를 사용하게 되는 이유, 이루고 싶은 목표를 명확히 정의합니다.
   • 고민 및 문제점(Pain Point): 페르소나가 겪는 어려움과 불편함을 파악하고, 이것이 제품으로 어떻게 해결될 수 있는지 연결합니다.
   • 스토리: 페르소나의 하루 일과나 특정 상황을 시나리오로 만들어 생동감을 더합니다.
4. 페르소나 활용 및 검증
   • 팀 공유: 만들어진 페르소나를 팀원들과 공유하여 모두가 동일한 사용자 관점을 갖도록 합니다.
   • 의사 결정: 페르소나를 기준으로 디자인, 기능, 마케팅 전략 등을 결정합니다.
   • 지속적 업데이트: 실제 사용자 피드백을 통해 페르소나를 계속해서 수정하고 개선합니다.

 

✅ 페르소나 설정의 예시

'디지털 마케팅 솔루션'을 위한 페르소나: 마케터 '김민아'

• 이름: 김민아
• 나이: 32세
• 직업: IT 스타트업 마케팅팀 팀장
• 배경: 5년 차 마케터로, 최근 팀장으로 승진하며 효율적인 마케팅 성과 관리에 대한 부담을 느낍니다. 새로운 툴 도입에 대해 적극적이지만, 팀원들의 적응을 고려해야 합니다.
• 목표:
  • 다양한 채널의 마케팅 데이터를 한눈에 파악하여 효율적인 예산 집행을 하고 싶다.
  • 수작업 보고서 작성 시간을 줄여 팀원들과 전략 수립에 집중하고 싶다.
• 고민:
  • 각 채널별로 흩어져 있는 데이터 때문에 성과 분석에 많은 시간이 소요된다.
  • 다양한 마케팅 툴을 사용하다 보니 팀원들이 혼란스러워한다.
  • 정확한 데이터 분석을 위한 전문 지식이 부족하다.
• 행동 패턴:
  • 새로운 마케팅 트렌드나 툴에 대해 정보를 찾아본다.
  • 팀원들의 의견을 중요하게 여기며 협업을 중시한다.
  • 데이터 시각화 기능을 중요하게 생각한다.

 

끝.