리텐션분석 프로젝트를 작성하기 위해 조사하고 고민한 것들을 정리한 글입니다.
해당 데이터셋은 미국에서 2020년 1월부터 2022년 12월까지의 이커머스 고객 데이터를 수집한 것입니다. 데이터셋에는 고객의 나이, 성별, 위치, 구매 내역, 페이지 뷰, 앱 사용 정보 등이 포함되어 있습니다.
이 데이터셋을 기반으로 추측할 수 있는 이커머스 기업의 비즈니스 모델은 다음과 같습니다.
B2C (Business to Consumer) 모델: 기업이 직접 소비자에게 상품을 판매하는 모델입니다. 해당 데이터셋에는 소비자의 개인 정보와 구매 내역이 포함되어 있으므로, 기업은 이를 기반으로 소비자의 구매 패턴을 분석하고 맞춤형 상품과 마케팅을 제공할 수 있습니다.
D2C (Direct to Consumer) 모델: 기업이 온라인을 통해 소비자에게 직접 상품을 판매하는 모델입니다. 해당 데이터셋에는 소비자의 웹사이트 및 앱 사용 정보가 포함되어 있으므로, 기업은 이를 기반으로 소비자의 관심사를 파악하고 맞춤형 상품과 서비스를 제공할 수 있습니다.
이 데이터셋에 포함된 정보는 기업이 고객을 더 잘 이해하고, 고객의 구매 의도를 예측하고, 고객 만족도를 높이는 데 활용될 수 있습니다. 따라서 해당 기업은 고객 중심의 비즈니스 모델을 추구하는 것으로 보입니다.
구체적으로, 기업은 다음과 같은 방법으로 데이터를 활용할 수 있습니다.
고객 세그먼테이션: 고객의 구매 패턴, 관심사, 성향 등을 기반으로 고객을 세분화하여 타겟 마케팅을 수행합니다.
개인화 마케팅: 고객의 구매 내역, 페이지 뷰, 앱 사용 정보 등을 기반으로 고객에게 맞춤형 상품과 콘텐츠를 추천합니다.
고객 만족도 향상: 고객의 웹사이트 및 앱 사용 경험을 분석하여 고객 만족도를 높이는 방안을 모색합니다.
물론, 해당 데이터셋은 단일 기업의 데이터를 수집한 것이므로, 해당 기업의 비즈니스 모델을 정확하게 파악하기에는 부족한 점이 있습니다. 그러나 데이터셋에 포함된 정보는 이커머스 기업의 비즈니스 모델을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 데이터셋은 인도에서 활동하는 전자 상거래 기업인 "E-Commerce India"의 고객 데이터입니다. 데이터셋에는 고객의 인구통계학적 정보, 구매 기록, 웹사이트 방문 기록 등이 포함되어 있습니다.
이 데이터셋을 기반으로 추측해 볼 수 있는 E-Commerce India의 비즈니스 모델은 다음과 같습니다.
다품종 소량 판매
데이터셋을 살펴보면, 고객들이 다양한 카테고리의 제품을 구매하는 것을 알 수 있습니다. 이는 E-Commerce India가 다양한 제품을 판매하는 다품종 소량 판매 모델을 채택하고 있음을 시사합니다.
브랜드 중심
데이터셋에는 고객들이 구매한 브랜드의 정보가 포함되어 있습니다. 이는 E-Commerce India가 브랜드 중심의 마케팅 전략을 사용하고 있음을 시사합니다.
온라인과 오프라인을 결합한 판매
데이터셋에는 고객들이 웹사이트를 방문하거나 오프라인 매장을 방문한 기록이 포함되어 있습니다. 이는 E-Commerce India가 온라인과 오프라인을 결합한 판매 전략을 사용하고 있음을 시사합니다.
이러한 추측은 데이터셋의 제한된 정보에 근거한 것이므로, E-Commerce India의 실제 비즈니스 모델은 다를 수 있습니다.
보다 정확한 정보를 얻기 위해서는 E-Commerce India의 공식 홈페이지나 보도자료 등을 참고하는 것이 좋습니다.
다음은 E-Commerce India의 비즈니스 모델을 뒷받침하는 데이터셋의 특징입니다.
다양한 카테고리의 제품
데이터셋에는 의류, 가전제품, 전자제품, 식품 등 다양한 카테고리의 제품이 포함되어 있습니다. 이는 E-Commerce India가 다양한 제품을 판매하고 있음을 시사합니다.
다수의 브랜드
데이터셋에는 고객들이 구매한 브랜드의 수가 100개 이상입니다. 이는 E-Commerce India가 다양한 브랜드의 제품을 판매하고 있음을 시사합니다.
온라인과 오프라인 판매
데이터셋에는 고객들이 웹사이트를 방문하거나 오프라인 매장을 방문한 기록이 포함되어 있습니다. 이는 E-Commerce India가 온라인과 오프라인을 결합한 판매 전략을 사용하고 있음을 시사합니다.
데이터셋에 포함된 정보는 다음과 같습니다.
고객 ID
고객 이름
고객 이메일
고객 주소
고객 전화번호
고객 성별
고객 나이
고객 구매 내역
고객 장바구니 내역
고객 방문 로그
이 정보는 고객의 행동을 분석하기 위해 사용될 수 있습니다. 이를 통해 기업은 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.
고객의 구매 패턴
고객의 관심사
고객의 충성도
이 정보를 활용하여 기업은 다음과 같은 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.
고객의 구매 전환율을 높이기
고객의 재구매율을 높이기
고객의 충성도를 높이기
따라서 데이터셋이 속한 이커머스 기업의 비즈니스 모델은 다음과 같이 추측할 수 있습니다.
B2C 모델입니다. 고객은 개인 소비자입니다.
전자상거래 모델입니다. 기업은 온라인으로 제품이나 서비스를 판매합니다.
데이터 기반 모델입니다. 기업은 고객의 행동 데이터를 분석하여 비즈니스 목표를 달성합니다.
구체적인 비즈니스 모델은 데이터셋에 포함된 정보와 기업의 마케팅 전략에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, 기업이 다양한 제품을 판매하는 경우에는 범용 B2C 모델일 수 있습니다. 반면, 특정 제품이나 서비스에 집중하는 경우에는 전문 B2C 모델일 수 있습니다. 또한, 기업이 고객의 구매 데이터를 활용하여 개인화된 마케팅을 제공하는 경우에는 개인화 B2C 모델일 수 있습니다.
다음은 데이터셋이 속한 이커머스 기업의 비즈니스 모델을 도출하기 위한 몇 가지 추가 질문입니다.
기업은 어떤 제품이나 서비스를 판매합니까?
기업은 어떤 마케팅 전략을 사용합니까?
기업은 고객의 행동 데이터를 어떻게 수집하고 분석합니까?
이러한 질문에 대한 답변을 통해 기업의 비즈니스 모델에 대한 보다 구체적인 정보를 얻을 수 있습니다.
