<aside> 📌
1차 피드백(길래튜터님)
</aside>
<aside>
데이터 전처리- 군집화- 군집 분석-시장 중심 마케팅 제안 로드맵을 바탕으로 한 논리 흐름이 깔끔했음
특히 본인들이 선정한 시장 별 인사이트를 잘 도출하고 추가적으로 놓칠 수 있는 시장(니치) 도 언급하여 분석한 점이 좋았음
키워드 분석 또한 독창적인 접근 방식이라고 생각함
</aside>
<aside> 📌
추가 수빈 튜터님 피드백
</aside>
<aside>
- 문제 정의
"뉴욕 시장 내 숙박업자의 수익 및 예약일수 극대화"라는 목표가 명확하게 제시되었고 비즈니스에 직접적으로 기여할 수 있는 구체적인 목표입니다.
발표 초반에 뉴욕 에어비앤비 시장의 현황(총 수익, 평균 예약률 등)과 함께, 개선이 필요한 문제 지점을 데이터로 제시하여 목표 설정의 배경을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, "현재 뉴욕 에어비앤비의 평균 예약률은 X%에 불과하며, 이는 잠재적 수익 Y% 손실로 이어진다"와 같이 구체적인 데이터를 활용하면 좋습니다.
<aside>
이후 발전 방향
- 데이터 전처리
공백 제거, 0 처리, 이상치 제거 등 기본적인 데이터 전처리 방식을 적절하게 적용했습니다. 특히 'booked_days'와 'revenue'와 같은 새로운 파생 변수를 생성하여 비즈니스 문제 해결에 필요한 지표를 만든 점은 매우 긍정적입니다.
발표 시간이 충분한 경우, 전처리 과정에서 '이 데이터를 이렇게 처리하지 않으면 어떤 문제가 발생하는지', '이렇게 처리함으로써 어떤 분석이 가능해지는지'와 같은 맥락 설명을 추가하면 이해도를 높일 수 있습니다.
- 인사이트 도출
시장을 하나로 보지않고 Mainstream과 Niche 시장 세분화를 통해 유의미한 인사이트를 도출했습니다
도출된 인사이트가 단순히 현상 파악을 넘어, 에어비앤비가 지금까지 인지하지 못했을 만한 새로운 기회나 위협 요소를 발굴하는 데 기여했음을 강조하면 더욱 좋습니다. 예를 들어, "일반적인 예상과 달리, "특정 지역/숙소 유형"에서 "예상치 못한 패턴"이 발견되었으며, 이는 새로운 마케팅 기회를 제공합니다."
- 문제 해결 방안 제안
시장 세분화 및 변수 중요도 분석 결과를 바탕으로 우수/비우수 숙소에 대한 마케팅 전략을 제시한 점은 문제 해결과의 연관성이 높습니다.
제안된 마케팅 전략들이 '숙박업자의 수익 및 예약일수 극대화'라는 목표에 얼마나 기여할지에 대한 구체적인 예상 효과(정량적 수치)와 측정 방법이 제시되지 않았습니다. "우수 숙소 마케팅을 통해 해당 숙소의 예약률을 다음 분기까지 X% 상승시킬 것이며, 이는 A/B 테스트를 통해 검증할 예정이다"와 같이 명확한 KPI와 측정 계획을 제시하면 설득력을 높일 수 있습니다.
<aside>
이후 발전 방향
</aside>