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담당 가설: 익숙한 재방문 유저(중저가형) - 성균 🤩

• mid_50k_150k + returning + 검색 유입(organic,search) + 리뷰 클릭 X + 할인 노출 O </aside>

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내용

페르소나 조건에 맞는 유저 필터링 ('mid_50k_150k' 기준)

import pandas as pd

# 1. CSV 파일 불러오기
df = pd.read_csv("df5.csv")

df_filtered2_1 = df[ (df['user_type'] == 'returning') & 
              (df['price_band'] == 'mid_50k_150k') & 
              (df['review_clicked'] == False) & 
              (df['discount_exposed'] == True) & 
              (df['traffic_source'].isin(['organic', 'search'])) ]

df_filtered2_1

organic과 search를 묶어서 필터링

#2. pdp 체류시간별로 이탈률이 다르게 나타날 것이다.
df_filtered2_2 = df[
    (df['user_type'] == 'returning') &
    (df['price_band'] == 'mid_50k_150k') &
    (df['review_clicked'] == False) &
    (df['discount_exposed'] == True) &
    (df['traffic_source'].isin(['organic', 'search']))
]
df_filtered2_2['is_abandon'] = df_filtered2_1['add_to_cart'] == "No"
result = (
    df_filtered2_2
    .groupby('duration_group_label')
    .agg(total_users=('add_to_cart', 'count'), abandon_users=('is_abandon', 'sum'))
)
result['abandon_rate'] = result['abandon_users'] / result['total_users'] * 100
result = result.reset_index()
result

저가형 미드 비교했을 때 pdp 체류시간 같은 경우 저가형이 짧음, 매우 짧음이 가장 이탈률이 낮고, 미드의 경우 인원수가 적긴 하지만 김 부분이 제일 이탈률이 낮았음

그래서, 가격대별로 상세페이지 전략을 좀 다르게 해야 할 것 같다

리터닝이니까 둘다 신뢰 기반으로 가되

저가형 -

미드 - 가격대 품질 강조

ㄴ 최종적으로

• 시각화

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organic과 search 별로 확인

df_filtered = df[
    (df['user_type'] == 'returning') &
    (df['price_band'] == 'mid_50k_150k') &
    (df['review_clicked'] == False) &
    (df['discount_exposed'] == True) &
    (df['traffic_source'].isin(['organic', 'search']))
]
df_filtered['is_abandon'] = df_filtered['add_to_cart'] == "No"

result = (
    df_filtered
    .groupby(['traffic_source', 'duration_group_label'])
    .agg(total_users=('add_to_cart', 'count'), abandon_users=('is_abandon', 'sum'))
)
result['abandon_rate'] = result['abandon_users'] / result['total_users'] * 100
result = result.reset_index()

result

• 시각화 </aside>

🔍 인사이트 요약 + PDP 요소 관련 분석

1. organic vs search 이탈률 차이

• search 유입은 very long 지표가 아예 없다. 지표 자체도 시간이 지날수록 이탈률이 올라가서 long 부분에 100%
• 반대로 organic 유입은 long(60초) 에서 이탈률이 제일 낮아서 어느정도 확인 후 장바구니에 넣는다는 걸 확인할 수 있음

2. PDP 요소의 영향

• 이 분석은 리뷰 클릭 여부가 False, 할인 노출이 True인 유저들만 포함됐기 때문에:
  • 리뷰 등 사용자 생성 콘텐츠에 대한 반응 없음
  • 할인이라는 유인 요소는 존재함

➡ 그럼에도 이탈률이 높은 건 PDP의 콘텐츠 품질이나 상품 정보가 유저의 관심을 유지시키지 못했을 가능성이 있다.

이건 gpt 생각

따라서 단순히 유입 경로만으로는 이탈을 설명하기 부족하다고 생각을 해

특히 검색 유입 유저는 “목적성 있는 방문”이 많기 때문에, 기대와 다른 콘텐츠를 보면 더 빨리 이탈하는 경향도 보여.